La visualisation.

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1 La visualisation

2 Survol historique très bref

3 6200 ans avant J. C. : Çatalhöyük (en Turquie)
Premier plan de ville

4 ≈1000 après J. C. Premier graphique sur un plan cartésien avec le temps en axe horizontal (et ce, quelques siècles avant René Descartes (nom Latin: Renatus Cartesius), pour qui on a nommé le plan cartésien)

5 William Playfair, 1786 Le premier à publier beaucoup de graphiques de données statistiques. À droit: le premier diagramme en rectangle (« bar chart »), quoiqu’il n’était pas un histogramme.

6 William Playfair, 1801 Le premier camembert (« pie chart »)

7 Charles Joseph Minard, 1869 L’armée de Napoléon hommes sont partis de la Pologne en Arrivés à Moscou en septembre, ils ont vu que la ville était pillée et desertée. Seulement homes sont revenus, les autres tués ou morts de fain ou froid. 5 variables sont montrées dans le diagramme: Position de l’armée (latitude et longitude) Temps et température (voir le petit graphique en dessous de la carte) Taille de l’armée (épaisseur de la bande brune ou noire)

8 Deux sortes de données Les données multidimensionnelles
Les graphes (y compris les arborescences)

9 Les données multidimensionnelles (relations, fonctions, tableaux)

10 Rappel de mathématiques de secondaire
Étant donné deux ensembles, un domaine (exemple: R) et un codomaine (exemple: R), on peut former le produit cartésien (RxR=R2) qui est l’ensemble de tous les pairs (x,y) possibles Une relation est un sous ensemble du produit cartésien Exemple: l’équation x = y2 correspond à un sous-ensemble de R2 Une relation s’appelle une fonction si chaque member x du domain a au plus un membre y correspondant dans le codomaine x=y2 n’est pas une fonction car (4,2) et (4,-2) sont tous les deux des membres de la relation définie par l’équation Une façon simple de représenter une relation (ou une fonction) est simplement d’énumérer les pairs de la relation dans un tableau

11 Exemples de relations (c.-à-d. de données multidimensionnelles)
La fonction y = x^0.5: x y ... La relation dans un tableau d'une base de données relationnelles: Nom_de_client Produit_acheté Prix Date Robert G Trombone mars Robert G Partitions vol mars Lucie M Flute nov Cynthia S Partitions vol juin 16 Jules T Piano jan 10 Jules T Partitions vol jan 13 Une vidéo (par exemple, fichier .avi): x y temps rouge vert bleu Exemples de relations (c.-à-d. de données multidimensionnelles)

12 Données multidimensionnelles
Ce que j’entends par « données multidimensionelles » est une relation quelconque On peut distinguer entre trois sortes de « dimensions » dans ces données: 1. Les dimensions associées avec le domaine (ou variables indépendantes) 2. Les dimensions associées avec le codomaine (ou variables dépendantes) 3. Les dimensions physiques de l’espace et/ou de temps utilisés pour visualiser les données (il y a au plus 3 dimensions spatiales et 1 dimension temporelle) Exemple: dans du piétage vidéo, il y a 3 dimensions (x,y, et temps) associées avec le domaine, 3 dimensions associées avec le codomaine (rouge, vert, bleu), et habituellement pour visualiser la vidéo on va « mapper » x et y dans la vidéo aux dimensions spatiales physiques de notre écran, et « mapper » le temps dans la vidéo au temps physique. Mais, on pourrait aussi « mapper » les variables rouge, vert, bleu au x, y, z physique, pour donner une nuage de points (« scatter plot ») de la vidéo

13 Input data: independent dimensions, dependent dimensions
Output graphical representation: at most 3D space × 1D time If I say “3D visualization”, it’s ambiguous just what I mean by that. It’s important we distinguish between the properties of the input data, and of the graphical output. The input can be arbitrarily complex, and may be high-dimensional or a complicated graph. The output is limited by human physiology and our physical universe: it can have at most 3 spatial dimensions, 1 temporal dimension. (Output could be a diagram on a piece of paper, or a 3D object from stereo lithography, etc.) Furthermore, it is made up of various colours, for example if it’s composed of pixels, each pixel has some colour. Colour space is limited to 3 degrees of freedom (that’s not quite true; the full brdf has more than this many degrees of freedom), due to how the human visual system works. Even more, the resolution of the output is limited by the finite density of cells on the human retina. If the output is on an interactive system, such as a computer, then we can allow the user to interact with the output, and change or adjust this mapping. Interaction also means we don’t have to show everything in the output, instead we can show a subset and allow the user to navigate toward the data they need, which might actually be faster than having the user try to find the information they want in a high-density static visualization.

14 Une vidéo Bleu Rouge Vert

15 Gareth Daniel et Min Chen, 2003

16 Hilpoltsteiner 2005 http://www. recreating-movement. com/index

17 Les videograms (Marc Davis 1995)

18 Visualisation de fluide

19 Visualisation de musique (Martin Wattenberg, 2001)
Beethoven, Clair de lune Talking Heads, As She Was

20 Les visages de Chernoff (1973) (un exemple d’un « glyph »)
Avantage: mieux que du texte pour avoir une impression globale des données et trouver des éléments intéressants Désavantage: le mapping entre les variables et le visage a un effet sur la saillance de chaque variable. Désavantage(?): redondance d’un visage symétrique

21 Autres exemples de glyphs
M. Ward (2002), “A Taxonomy of Glyph Placement Strategies for Multidimensional Data Visualization”, Information Visualization.

22 Autres exemples de glyphs
Wittenbrink, Pang, Lodha (1996) “Glyphs for Visualizing Uncertainty in Vector Fields”, IEEE TVCG.

23 Présentation interactive de l’ONU (United Nations Development Programme, Human Development Report)
Remarque: les points sont des glyphs! Voir la présentation de Hans Rosling sur

24 Dynamic Queries: HomeFinder (Ben Shneiderman, 1993)

25 Dynamic Queries: FilmFinder (Ben Shneiderman)

26 Dynamic Queries: TimeSearcher (Hochheiser et Shneiderman 2004)

27 Tableau: logiciel pour visualiser des bases de données (Mackinlay et al. 2007, tableausoftware.com)
Longer video:

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34 Tableau Pour plus d’informations:

35 Columns: a, x Rows: b, y b y y x x y y x x a

36 Sortes de dimensions Quantitatives (ou continues ou métriques)
Exemple: x, y, temps, température Ordinales On peut mettre les valeurs en ordre, mais on ne peut pas dire qu’une telle valeur est N fois plus grande qu’une autre valeur Exemple: nom de client (en ordre alphabétique) Exemple: D.E.S., D.E.C., Baccalauréat (en ordre d’années de scolarité) Nominales (ou catégoriques) Il n’y a pas d’ordre naturel Exemple: groupe d’aliments (viandes, lait, légumes et fruits, produits céréaliers) Exemple: bacc en génie mécanique, bacc en génie de construction, etc. Exemple: Honda, Toyota, GM, Chrysler, etc. Binaires Une sorte de dimension nominale ayant deux valeurs possibles

37 Output graphical representation: at most 3D space × 1D time
Input data: dimensions can be {independent, dependent} and {continuous, ordinal, nominal} If I say “3D visualization”, it’s ambiguous just what I mean by that. It’s important we distinguish between the properties of the input data, and of the graphical output. The input can be arbitrarily complex, and may be high-dimensional or a complicated graph. The output is limited by human physiology and our physical universe: it can have at most 3 spatial dimensions, 1 temporal dimension. (Output could be a diagram on a piece of paper, or a 3D object from stereo lithography, etc.) Furthermore, it is made up of various colours, for example if it’s composed of pixels, each pixel has some colour. Colour space is limited to 3 degrees of freedom (that’s not quite true; the full brdf has more than this many degrees of freedom), due to how the human visual system works. Even more, the resolution of the output is limited by the finite density of cells on the human retina. If the output is on an interactive system, such as a computer, then we can allow the user to interact with the output, and change or adjust this mapping. Interaction also means we don’t have to show everything in the output, instead we can show a subset and allow the user to navigate toward the data they need, which might actually be faster than having the user try to find the information they want in a high-density static visualization.

38 Hiérarchie des variables graphiques

39 Hiérarchie des variables graphiques (Mackinlay 1986)

40 Tableau Détermine de façon automatique quelles colonnes dans la base de données sont des « dimensions » (variables indépendantes), quelles sont des « mesures » (variables dépendantes), et quelles sont « quantitatives » (continues) ou « catégoriques » (nominales) Choisit une sorte de graphique de façon automatique, selon la nature des données

41 Tableau Des exemples résultants de l’application des règles sur le diapo précédent: Continuous variable as a function of a nominal variable Bar chart Continuous variable as a function of a continuous variable Line graph Continuous variable as a function of (nominal) time Two dependent continuous variables Scatter plot Nominal variable as a function of a continuous variable Gantt chart Nominal independent variable with continuous independent variable Two independent nominal variables Cross tabulation (“cross tab”)

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44 Diagramme à barres vs diagramme en ligne brisée (Bar chart vs line graph)

45 Longueur vs aire (Length vs area)
Tufte (1983)

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49 http://www. research. ibm. com/people/l/lloydt/color/color
Rogowitz and Treinish, “Why Should Engineers and Scientists Be Worried About Color?”

50 Borland and Taylor, “Rainbow Color Map (Still) Considered Harmful”, IEEE CG&A, 27(2):14-17, 2007

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53 Autres exemples …

54 Repair record: {Great, Good, OK, Bad, Terrible} Car weight: [0,5500]
Class exercise: Design one or more graphs to visualize a data set with the following dimensions: Car model: {Accord, AMC Pacer, Audi 5000, BMW 320i, Champ, Chev Nova, …} (19 models in total) Car price: [$0, $13500] Car mileage: [0,40] Repair record: {Great, Good, OK, Bad, Terrible} Car weight: [0,5500] Most important dimensions

55 Historique de réparations: {Excellent, Bon, OK, Mauvais, Affreux}
Exercise en classe: Concevoir un ou des graphiques pour visualiser un jeu de données ayant les dimensions suivantes: Modèle d’auto: {Accord, AMC Pacer, Audi 5000, BMW 320i, Champ, Chev Nova, …} (19 modèles en tout) Prix d’auto: [$0, $13500] kilométrage: [0,40] Historique de réparations: {Excellent, Bon, OK, Mauvais, Affreux} Poids: [0,5500] Dimensions les plus importantes

56 Coordonnées parallèles
Johansson et al. 2005

57 Coordonnées parallèles
Ellis, Bertini, Dix, “The Sampling Lens …”, 2005 Ellis, Dix, “Enabling Automatic Clutter Reduction …”, 2006

58 Matrice de nuages de points (“scatter plot matrix” ou “SPLOM”)
Niklas Elmqvist, Pierre Dragicevic, Jean-Daniel Fekete (2008). “Rolling the Dice: Multidimensional Visual Exploration using Scatterplot Matrix Navigation”. Proceedings of InfoVis 2008.

59 Matrice de nuages de points (“scatter plot matrix” ou “SPLOM”)
Wilkinson, Anand, Grossman, “Graph-Theoretic Scagnostics”, 2005

60 Matrice de coéfficients de corrélation
Jinwook Seo and Ben Shneiderman, “A Rank-by-Feature Framework for …”, Proceedings of InfoVis 2004.

61 ScatterDice (Elmqvist et al. 2008)
Niklas Elmqvist, Pierre Dragicevic, Jean-Daniel Fekete (2008). “Rolling the Dice: Multidimensional Visual Exploration using Scatterplot Matrix Navigation”. Proceedings of InfoVis 2008.

62 ScatterDice (Elmqvist et al. 2008)
Niklas Elmqvist, Pierre Dragicevic, Jean-Daniel Fekete (2008). “Rolling the Dice: Multidimensional Visual Exploration using Scatterplot Matrix Navigation”. Proceedings of InfoVis 2008. (voir vidéo)

63 Question: Dans le survol historique au début des diapos, est-ce que les données visualisées sont toutes des données multidimensionelles ? Réponse: oui

64 Les graphes / réseaux (y compris les arborescences)

65 Visualisation de liens sur l’internet
Munzner et al., 1996

66 Structure de l’ONU Tiré de New Internationalist issue 375 2005 Jan/Feb

67 Ishkur’s Guide to Electronic Music

68 Ishkur’s Guide to Electronic Music

69 Regroupements hiéarchiques des liens dans un graphe (Danny Holten, 2006)

70 H3 (Munzner 1998) On calcul la disposition d’un graphe dans un espace hyperbolique 3D, ensuite on calcul une projection vers un espace euclidien 3D (voir vidéo)

71 How to compute layout of a graph?
Many algorithms are available See “Graph Drawing” annual conference proceedings See book “Graph Drawing: Algorithms for the Visualization of Graphs” by Di Battista et al. (1999) Examples: Reingold-Tilford (1981) for binary trees, Sugiyama et al. (1981) for directed acyclic graphs (DAGs) Most of these algorithms are not easy to implement One class of algorithms that are easy to implement (in their naïve form) and that are applicable to any graph: force-directed layout

72 Placement par force d’un graphe en 3D
Simulation pseudo-physique des masses et de ressorts qui mène à un “layout” final Les noeuds sont des masses mutuellement repoussées par une force électrique Les arêtes sont des ressorts

73 Un graphe: en diagramme nœud-lien, et en matrice d’adjacence
B C D E 1 A B C D E Remarque: la matrice est symétrique, car le graphe n’est pas orienté

74 Diagramme nœud-lien vs matrice d’adjacence
Talk about pros and cons of each. Matrix requires an ordering to be computed, but eliminates all edge crossings. Following paths in matrix is difficult. Image taken from (MatrixExplorer)

75 MatLink (Nathalie Henry et Jean-Daniel Fekete 2007)

76 Les arborescences

77 Les arborescences

78 Les arborescences

79 Les arborescences

80 Les arborescences

81 Filelight http://www.methylblue.com/filelight/

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83 Treemaps (Ben Shneiderman et autres)
Marc Smith et Andrew Fiore, 2001 Martin Wattenberg, 1998 et

84 Treemap dans Konqueror http://www. dgp. toronto

85 Treemaps (Shneiderman 1992; http://www. cs. umd
Un Treemap « slice-and-dice » (algorithme original, produit beaucoup de rectangles longs et minces):

86 Treemaps Un Treemap « squarified » (algorithme glouton, temps linéaire*, améliore la proportion (« aspect ratios ») des noeuds): * Sans compter le temps pour trier les enfants de chaque noeud

87 « Squarified Treemaps »
« Icicle diagrams » (diagrammes à glaçons) Aire de chaque feuille proportionnelle à la superficie de l’île Aire de chaque feuille égale

88 Evaluating the Space-Efficiency of Tree Representations
Key ideas: Impose a 1×1 bounding square on all representations Evaluate size of smallest nodes, not just total area Evaluate size of labels as a function of their aspect ratio L Examine limits of these sizes as depth D→∞ M. McGuffin and J.-M. Robert, in press as of 2009, Information Visualization

89 Question: Est-il possible d’avoir des données à la fois multidimensionnelles et ayant la structure d’un graphe ? Réponse: oui. Exemple: un ensemble de tableaux dans une base de données relationnelle, liés par des clés étrangères.

90 Quelques questions de conception et de recherche, et des possibilités pour l’avenir

91 Comment montrer plus d’informations sur l’écran …

92 Vue en oeil de poisson ("fisheye")

93 Le zooming et les ZUIs (« Zooming User Interfaces ») …

94 Le zooming : Seadragon (Vidéo: présentation de Blaise Aguera y Arcas à TED )

95 L’animation pour montrer des transitions fluides …

96 Les animations entre les vues: Jeff Heer et George Robertson, 2007

97 Des techniques d’interaction rapide …

98 Techniques d’interaction: Michael McGuffin et Ravin Balakrishnan, 2005

99 Le 3D…

100 Visualisation en 3D : une arborescence
Est-ce vraiment mieux de visualiser des graphes en 3D qu’en 2D ? Ça implique souvent une navigation et une interface plus compliqué, et des problèmes d’occlusion. (Par contre, avec les données multidimensionnelles qui ont 3 dimensions spatiales, on a pas vraiment le choix; on doit visualiser en 3D.)

101 3D + interaction + animations : Christopher Collins et Sheelagh Carpendale, 2007

102 3D + interaction + animations : Michael McGuffin et al., 2003

103 3D + interaction + animations : Michael McGuffin et al., 2003

104 Des visualisations hybrides …

105 Elastic Hierarchies: un hybride de diagramme nœud-lien et de Treemaps, pour visualiser des arborescences (Zhao, McGuffin, et Chignell 2005)

106 Elastic Hierarchies: un hybride de diagramme nœud-lien et de Treemaps (Zhao, McGuffin, et Chignell 2005) Taxonomie des hybrides possibles Capture d’écran du prototype logiciel

107 NodeTrix: un hybride de diagramme nœud-lien et de matrices, pour visualiser des graphes (Henry, Fekete, et McGuffin 2007)

108 Tendances futures? Des ensembles de données toujours plus grands (exemple: données bioinformatiques) Les utilisateurs vont vouloir regarder leurs données via plusieurs moyens différents, parfois avec plusieurs vues simultanées et coordonnées Plus d’animation Plus de zooming Une interaction rapide (gestuelle, etc.) Le 3D, lorsque c’est approprié (exemple: avec des données multidimensionnelles ayant 3 dimensions spatiales) Travail collaboratif, en équipes, à distance Un grand défit actuel: comment visualiser l’incertitude dans les données Un autre grand défit: comment visualiser des différences entre deux ensembles de données qui sont semblables, et/ou comment visualiser l’évolution d’un ensemble de données à travers le temps (exemples: graphes, code source, etc.)

109 Quelques entreprises pour lesquelles la visualisation est un aspect important, ou bien leur activité principale Autodesk (Montréal et ailleurs) CAE et PRESAGIS (Montréal et ailleurs) IVS (Montréal) Softimage (Montréal) Oculus (Toronto) Inxight (USA) ILOG (USA / France) Kitware (USA) SpotFire (USA) Tableau Software (USA)

110 Further reading …