[en] A QUESTION-ORIENTED VISUALIZATION RECOMMENDATION SYSTEM FOR DATA EXPLORATION

[pt] O crescimento cada vez mais acelerado da produção de dados e a decorrente necessidade de explorá-los a fim de se obter respostas para as mais variadas perguntas têm promovido o desenvolvimento de ferramentas que visam a facilitar a manipulação e a construção de gráficos. Essas visualizações dev...

Full description

Bibliographic Details
Other Authors: SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA
Language:en
Published: MAXWELL 2020
Subjects:
Online Access:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=49414@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=49414@2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49414
Description
Summary:[pt] O crescimento cada vez mais acelerado da produção de dados e a decorrente necessidade de explorá-los a fim de se obter respostas para as mais variadas perguntas têm promovido o desenvolvimento de ferramentas que visam a facilitar a manipulação e a construção de gráficos. Essas visualizações devem permitir explorar os dados de maneira efetiva, comunicando as informações com precisão e possibilitando um maior ganho de conhecimento. No entanto, construir boas visualizações de dados não é uma tarefa trivial, uma vez que pode requerer um grande número de decisões que, em muitos casos, exigem certa experiência por parte de seu projetista. Visando a facilitar o processo de exploração de conjuntos de dados através da construção de visualizações, nós desenvolvemos a ferramenta VisMaker, que utiliza um conjunto de regras para construir as visualizações consideradas mais apropriadas para um determinado conjunto de variáveis. Além de permitir que o usuário defina visualizações através do mapeamento entre variáveis e dimensões visuais, o VisMaker apresenta recomendações de visualizações organizadas através de perguntas construídas com base nas variáveis selecionadas pelo usuário, objetivando facilitar a compreensão das visualizações recomendadas e auxiliando o processo exploratório. Para a avaliação do Vis- Maker, nós realizamos dois estudos comparando-o com o Voyager 2, uma ferramenta de propósito similar existente na literatura. O primeiro estudo teve foco na resolução de perguntas enquanto que o segundo esteve voltado para a exploração de dados em si. Nós analisamos alguns aspectos da utilização das ferramentas e coletamos os comentários dos participantes, através dos quais pudemos identificar vantagens e desvantagens da abordagem de recomendação que propusemos, levantando possíveis melhorias para esse tipo de ferramenta. === [en] The increasingly rapid growth of data production and the consequent need to explore them to obtain answers to a wide range of questions have promoted the development of tools to facilitate the manipulation and construction of data visualizations. These tools should allow users to effectively explore data, communicate information accurately, and enable more significant knowledge gain through data. However, building useful data visualizations is not a trivial task: it may involve a large number of decisions that often require experience from their designer. To facilitate the process of exploring datasets through the construction of visualizations, we developed VisMaker, a software tool which uses a set of rules to determine appropriate visualizations for a certain selection of variables. In addition to allowing the user to define visualizations by mapping variables onto visualization channels, VisMaker presents visualization recommendations organized through questions constructed based on the variables selected by the user, trying to facilitate the understanding of the visualization recommendations and assisting the exploratory process. To evaluate VisMaker, we carried out two studies comparing it with another tool that exists in the literature, one aimed at solving questions and the other at data exploration. We analyzed some aspects of the use of the tools. We collected feedback from the participants, through which we were able to identify the advantages and disadvantages of the recommendation approach we proposed, raising possible improvements for this type of tool.