[en] RECOMMENDER SYSTEM TO SUPPORT CHART CONSTRUCTIONS WITH STATISTICAL DATA

• Main Author: TAISSA ABDALLA FILGUEIRAS DE SOUSA
• Other Authors: SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2013
• Subjects: [pt] ENGENHARIA SEMIOTICA; [en] SEMIOTIC ENGINEERING; [pt] INTERACAO HUMANO-COMPUTADOR; [en] HUMAN-COMPUTER INTERACTION; [pt] SISTEMA DE RECOMENDACAO; [pt] VISUALIZACAO DE INFORMACAO; [en] INFORMATION VISUALIZATION
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=22030@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=22030@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22030

[pt] Pesquisas sobre visualização de dados estatísticos demonstram a necessidade de sistemas que apóiem tomadas da decisões e análises visuais. Constatando problemas de construção de visualizações por usuários inexperientes, nossa questão de pesquisa foi: Como apoiar usuários inexperientes na construção de visualizações eficientes com dados estatísticos? Assim, desenvolvemos ViSC, um sistema de recomendações que apóia a construção interativa de gráficos para visualizar dados estatísticos, através de uma série de recomendações baseadas nos dados selecionados e na interação do usuário com a ferramenta. O sistema explora uma ontologia de visualização para oferecer um conjunto de gráficos que ajudam a responder questões baseadas em informação relacionadas aos dados exibidos no gráfico. Percorrendo os gráficos recomendados através de suas questões relacionadas, o usuário implicitamente adquire conhecimento tanto do domínio quanto dos recursos de visualização que melhor representam os conceitos do domínio de interesse. Esta dissertação apresenta os problemas que motivaram a pesquisa, descreve a ferramenta ViSC e apresenta os resultados de uma pesquisa qualitativa realizada para avaliar ViSC. Para a avaliação, utilizamos o Método de Inspeção Semiótica (MIS) e o Retrospective Communicability Evaluation (RCE) — uma combinação do Método de Avaliação da Comunicabilidade (MAC) e Retrospective Think Aloud Protocol. Concentramo-nos em verificar como as recomendações influenciam na realização de uma tarefa e nas visualizações geradas para então endereçar nossa questão mais ampla. === [en] Research on statistical data visualization emphasizes the need for systems that assist in decision-making and visual analysis. Having found problems in chart construction by novice users, we decided to research the following question: How can we support novice users to create efficient visualizations with statistical data? Thus we, created ViSC, a recommender system that supports the interactive construction of charts to visualize statistical data by offering a series of recommendations based on the selected data and the user interaction with the tool. The system explores a visualization ontology to offer a set of graphs that help to answer information-based questions related to the current graph data. By traversing the recommended graphs through their related questions, the user implicitly acquires knowledge both on the domain and on visualization resources that better represent the domain concepts of interest. This dissertation presents the problems that motivated the research, describes the ViSC tool and presents the results of a qualitative study conducted to evaluate ViSC. We used two methods in our evaluation: the Semiotic Inspection Method (SIM) and the Retrospective Communicability Evaluation (RCE) — a combination of the Communicability Evaluation Method (CEM) and Retrospective Think Aloud Protocol. We first analyze how the questions influence the users traversal through the graph and, then, we address the broader question.