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7/22/2019 Tcnica 3D de visualizao da informao: design e avaliao da usabilidade
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Ps-Graduao em Cincia da Computao
TCNICA 3D DE VISUALIZAO DA
INFORMAO: DESIGN E AVALIAO DA
USABILIDADE
Por
AMADEU S DE CAMPOS FILHO
Tese de Doutorado
Universidade Federal de Pernambuco
posgraduacao@cin.ufpe.brwww.cin.ufpe.br/~posgraduacao
RECIFE, FEVEREIRO/2014
7/22/2019 Tcnica 3D de visualizao da informao: design e avaliao da usabilidade
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
CENTRO DE INFORMTICA
PS-GRADUAO EM CINCIA DA COMPUTAO
AMADEU S DE CAMPOS FILHO
TCNICA 3D DE VISUALIZAO DA INFORMAO: DESIGN EAVALIAO DA USABILIDADE
ESTA TESE FOI APRESENTADO PS-GRADUAO EMCINCIA DA COMPUTAO DO CENTRO DE INFORMTICA DAUNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO COMO REQUISITOPARA OBTENO DO GRAU DE DOUTOR EM CINCIA DACOMPUTAO.
ORIENTADOR:DR. ALEX SANDRO GOMES
CO-ORIENTADORA:DRA. MAGDALA ARAJO NOVAES
RECIFE, FEVEREIRO/2014
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Campos Filho, Amadeu S de.Tcnica 3D de visualizao da informao: design e
avaliao da usabilidade / Amadeu S de Campos Filho.Recife: O Autor, 2014.
180f.: fig., graf. quadro.
Orientador: Alex Sandro Gomes.Tese (Doutorado) - Universidade Federal de
Pernambuco. CIN. Cincia da Computao, 2014.Inclui referncias, apndice e anexos.
1. Interface grfica com o usurio (Sistemas decomputao). 2. Imagem tridimensional. 3. Visualizao.I.Gomes, Alex Sandro (orientador). II. Ttulo.
006.6 (22. ed.) MEI 2014-73
Catalogao na fonteBibliotecria Joana DArc L. Salvador, CRB 4-572
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Tese de Doutorado apresentada por Amadeu S de Campos Filho Ps Graduao emCincia da Computao do Centro de Informtica da Universidade Federal de Pernambuco,sob o ttulo Tcnica 3D de Visualizao da Informao: Design e Avaliao daUsabilidade orientada pelo Prof. Alex Sandro Gomese aprovada pela Banca Examinadora
formada pelos professores:
__________________________________________Profa. Bernadette Farias LscioCentro de Informtica / UFPE
___________________________________________Profa. Veronica TeichriebCentro de Informtica / UFPE
___________________________________________Prof. Walter Franklin Marques Correia,Departamento de Design / UFPE
___________________________________________Prof. Ricardo Jos Rocha Amorim
Faculdade de Cincias Aplicadas e Sociais de Petrolina
____________________________________________Profa. Flvia Mendes de Andrade e PeresDepartamento de Educao / UFRPE
Visto e permitida a impresso.Recife, 26 de fevereiro de 2014.
___________________________________________________Profa. Edna Natividade da Silva BarrosCoordenadora da Ps-Graduao em Cincia da Computao doCentro de Informtica da Universidade Federal de Pernambuco.
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DEDICO ESTE TRABALHO MINHA ME, AMIGA E COMPANHEIRA,MARIA EMLIA FERREIRA CAMPOS.
COM MUITO AMOR E CARINHO.
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AGRADECIMENTOS
Este trabalho teve a participao e colaborao de vrias pessoas e entidades. Todas
elas contriburam de alguma forma para delineamento e orientao desta Tese. A todos, eu
agradeo pela ajuda e por poder contar nas horas mais difceis, e em especial:
Ao Prof. Dr. Alex Sandro Gomes, meu orientador e amigo, pela orientao e
oportunidade que me deu em poder pesquisar numa rea inovadora; pela pacincia e
dedicao que demonstrou em todas as etapas do Doutorado.
Profa. Dra. Magdala de Arajo Novaes, minha coorientadora e amiga, pelo apoio,suporte e oportunidade em poder trabalhar e pesquisar com a rea de Telessade.
Aos Professores Dr. Walter Franklin Marques Correia, Dra. Bernadette Farias Lscio e
Dra. Vernica Teichrieb, pelas contribuies atribudas Tese durante o exame de
qualificao e por aceitar participar da banca da defesa do meu Doutorado.
Aos Professores Dr. Ricardo Jos Rocha Amorim, Dra. Flvia Peres, Dr. Frederico
Luiz Gonalves de Freitas e Dra. Laura Bezerra Martins, por aceitarem participar da banca da
defesa do meu Doutorado.
A todos os Professores que compem o corpo docente do Centro de Informtica.
Aos professores, alunos e amigos do grupo Cincias Cognitivas e Tecnologias
Educacionais (CCTE), em especial a Rodrigo Lins que me ajudou na anlise estatstica dos
dados, Rosngela Carvalho, Ivanildo Melo, Nicolau Calado, Paulo Perris e Joo Marcelo
que participaram do experimento.
Aos professores, alunos e amigos do Ncleo de Telessade da Universidade dePernambuco, em especial Profa. Dra. Paula Diniz, Mariana Batista, Claudinalle Souza,
Daniele Alves, Fred Rabelo, Marlia Oliveira, Genival Filho, Danilo Silva e Tatiana Bertulino
que sempre me apoiaram nas horas de angstia.
toda equipe de funcionrios do Centro de Informtica da UFPE, em especial Lilia,
Nanci e Socorro da secretaria, por me ajudarem em todos os momentos que necessitei.
Ao Instituto Nacional de Psiquiatria do Desenvolvimento e ao CNPq que
possibilitaram a realizao deste trabalho e o ltimo por ter fornecido uma bolsa de estudos.
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A todos os que participaram da aplicao do estudo de caso em especial a Jos
Carvalho Neto e a Marcos Machado que me ajudou no desenvolvimento do prottipo.
Dra. Nilza por me dar um apoio psicolgico nas horas mais difceis do Doutorado e
por ter me ajudado a enxergar a vida com outros olhos.
A todos meus amigos (Susane, Daniel, Maju, Judith, Ftima, Vanessa e Marcos
Aurlio) que nunca duvidaram de minha capacidade de vencer e acreditaram em mim, em
especial a Jairson Vitorino, e que sempre esto ao meu lado mesmo nas horas mais difceis.
toda minha famlia: Guto, Eva, Marcelo, Marzia, e meus sobrinhos (Isabela,
Guilherme, Julia e Letcia), minha querida madrinha Dulce que uma segunda me para mim,
minha av que um exemplo de vida e em especial minha querida me, exemplo de umagrande mulher, por ter acreditado e investido em mim todo seu amor, confiana, segurana e
credibilidade nas horas que eu mais precisava.
E por ltimo, a Andr Bernardo e seus filhos Andr Junior e Vinicius, por terem me
proporcionado uma nova vida e terem acreditado no meu potencial, me ajudado a vencer e,
principalmente, terem me feito entender que sempre somos capazes de chegar at o fim.
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A fora no provm da capacidade fsica.
Provm de uma vontade indomvel.
Mahatma Gandhi
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Resumo
Desde o surgimento da Internet, o volume de dados vem aumentando
exponencialmente. Com isso um dos grandes desafios transformar essa quantidade de dados
no estruturados em informaes legveis de forma clara atravs de tcnicas de visualizao.
Tradicionalmente a visualizao desses dados feita com tcnicas 2D, mas muitas vezes
difcil visualizar, interpretar e tomar uma deciso adequada quando se tem dados
multivariados. Com esse fato, as tcnicas 3D de visualizao vem surgindo para contornar
esse problema. Esta pesquisa tem como objetivo testar a hiptese de que o uso de tcnicas 3D
de visualizao da informao mais eficiente e eficaz no auxlio aos usurios na busca de
uma informao especfica diminuindo o tempo de procura e a carga mental que as tcnicas
de visualizao 2D. A validao da hiptese foi feita atravs de uma avaliao de usabilidade
ergonmica e da carga mental requerida na execuo de uma tarefa com o prottipo
desenvolvido. Contamos com a participao de uma amostra probabilstica de profissionais de
Telessade e Educao a distncia. A comprovao da hiptese foi realizada e os dados foram
coletados por meio de tcnica de observao e com a ajuda de questionrios de usabilidade e
de carga mental de trabalho. A anlise dos dados foi feita com base em abordagens
quantitativa e qualitativa. Os resultados do estudo mostraram que o prottipo continha 18
problemas de usabilidade e 13 sugestes de melhorias e a maioria dos participantes relatou
uma forte motivao e interesse na utilizao no prottipo desenvolvido com a tcnica 3D.
Em relao a anlise da carga mental de trabalho, apesar do tempo de execuo da tarefa e da
efetividade do prottipo com a tcnica 3D fosse menor que a tcnica 2D, a tcnica 3D
demandou menos esforo mental que a tcnica 2D.
Palavras-chave:Visualizao da informao, Design de Interao, Usabilidade, 3D,
Indicadores.
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Abstract
Since the rise of the Internet, the volume of data has been increasing exponentially.
One of the challenges is to transform this amount of unstructured data into legible information
through visualization techniques. Traditionally, data visualization is developed with 2D
techniques, but it is often difficult to visualize, interpret or making the right decisions with a
2D technique when you have multivariate data. For this reason, the 3D visualization
techniques are emerging to addresses this issue. This research aims at testing the hypothesis
that the use of 3D techniques for information visualization is more effective as support to
users in visualizing information than some 2D visualization techniques. The validation of the
hypothesis was performed through a usability and mental load evaluation required in the
execution of a task with the prototype. We used a random sample of professionals from
Telehealth and Distance Education. Data were collected through observation technique and
with the help of usability and mental workload questionnaires; Protocol NASA TLX. Data
analysis was based on quantitative and qualitative approaches. The study showed that,
although the prototype obtain 18 usability problems and 13 suggestions for improvements,
most participants demonstrated strong motivation and interest in using the prototype.
Furthermore regarding mental workload, despite the time of task execution and effectiveness
of prototype with 3D technique was less than with the 2D technique, the 3D technique
required less mental effort than the 2D technique.
Keywords:Information visualization, Interaction Design, Usability, 3D, Indicators.
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Lista de FigurasFigura 1Conceitos relacionados com visualizao. .............................................................. 23
Figura 2 - Conectividade e entendimento dos dados. ............................................................... 25Figura 3 - Visualizao de dados. ............................................................................................. 26Figura 4 - Visualizao da informao. .................................................................................... 27Figura 5 - Modelo de visualizao. .......................................................................................... 28Figura 6 - Modelo de visualizao de Card, Mackinlay e Shneiderman. ................................. 28Figura 7 - Modelo de interao homem mquina. .................................................................... 30Figura 8Visualizao dos eventos considerados marcos da visualizao de dados. ............ 37Figura 9Tcnica clssica de Visualizao de grafos em rvore. .......................................... 40Figura 10Tcnica de rvore radial.. ...................................................................................... 41Figura 11 - Sistemas de participao social mediada por tecnologia. ...................................... 43Figura 12 - Social networks adapting pedagogical practice (SNAPP). .................................... 44
Figura 13CourseVis. ............................................................................................................. 45Figura 14Tcnica 3D das caixas de informao alinhadas. .................................................. 48Figura 15Tcnica de visualizao 3D cone tree. .................................................................. 48Figura 16Webbook. .............................................................................................................. 50Figura 17Fases da pesquisa. ................................................................................................. 61Figura 18Mtodo de pesquisa. .............................................................................................. 62Figura 19Processo de design centrado no usurio. ............................................................... 67Figura 20Critrios ergonmicos de Bastien e Scapin. .......................................................... 70Figura 21Site de visualizao da informao ManyEyes. .................................................... 75Figura 22Indicadores de Telessade. ................................................................................... 76Figura 23Indicadores do Redu. ............................................................................................. 77Figura 24Procedimento da avaliao. ................................................................................... 78Figura 25Cenrio do prottipo 3D. ...................................................................................... 84Figura 26Arquitetura do prottipo ........................................................................................ 85Figura 27Interface 1: Universo 3D. ...................................................................................... 87Figura 28Interface 2: Nvel 3D. ............................................................................................ 88Figura 29Painel para escolher o arquivo XML. ................................................................... 89Figura 30 - Painel para configurar as variveis. ....................................................................... 90Figura 31Ambiente com a tcnica 3D. ................................................................................. 90Figura 32Problemas relatados pelos participantes no ambiente 3Dparte 1. ..................... 95Figura 33Problemas relatados pelos participantes no ambiente 3Dparte 2. ..................... 96
Figura 34 - Movimento planetrio. ......................................................................................... 139Figura 35 - Grfico da distncia de Toledo a Roma. .............................................................. 140Figura 36 - Grfico que compara a populaes e impostos por vrios pases. ....................... 141Figura 37 - Mapa do analfabetismo na frana. ....................................................................... 142Figura 38 - Grfico 3D da populao da Sucia. .................................................................... 143Figura 39 - Mapa do metro de Londres. ................................................................................. 144Figura 40 - Tcnica fisheyes do mapa de Washington D.C. .................................................. 145
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Lista de Quadros
Quadro 1Quadro metodolgico. ............................................................................................ 57Quadro 2 - Objetivos especficos da pesquisa. ......................................................................... 58Quadro 3Relao dos variveis de avaliao x tcnica. ....................................................... 62Quadro 4Dicas de Profundidade. .......................................................................................... 65Quadro 5Anlise dos Concorrentes. ..................................................................................... 66Quadro 6 - Relao entre as questes de Usabilidade com os Critrios Ergonmicos. ........... 71Quadro 7Quadro da Taxa Global Ponderada ........................................................................ 74
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Lista de Grficos
Grfico 1rea de Conhecimento dos Participantes em Telessade. .................................... 92Grfico 2Resultado da Anlise de Usabilidade. ................................................................... 93Grfico 3Mdia da Taxa Global Ponderada para a amostra de Telessade. ........................ 99Grfico 4Mdia de cada subfator para amostra de Telessade. ......................................... 100Grfico 5Taxa de Sucesso para Amostra de Telessade. ................................................... 101Grfico 6Tempo de Realizao da Tarefa para Amostra de Telessade. ........................... 102Grfico 7Eficincia da Tarefa para Amostra de Telessade. ............................................. 103Grfico 8rea de Conhecimento dos Participantes de Educao....................................... 104Grfico 9Mdia da Taxa Global Ponderada para Amostra de Educao a Distncia. ....... 105Grfico 10Mdia de valores de cada Subfator para Educao a Distncia. ....................... 106
Grfico 11Quantidades de Acertos para Amostra de Educao Distncia. ..................... 107Grfico 12Tempo de Realizao da Tarefa para Amostra de Educao a Distncia. ........ 108Grfico 13Taxa de Eficincia para Amostra de Educao a Distncia. ............................. 109
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Lista de Abreviaturas e Siglas
2D Duas Dimenses3D Trs DimensesACM Association for Computing MachineryAPI Application Programming InterfaceCAAE Certificado da Apresentao para Apreciao de ticaCAVE Computer Assisted Virtual EnvironmentCIN Centro de InformticaCTA Cognitive Task AnalysisDARPA Defense Advanced Research Projects Agency
GUI Graphical User InterfaceIEEE Institute of Electrical and Electronics EngineersIHC Interfaces Homem ComputadorMDS Multidimensional ScalingMGA Medical Graphical AvatarRedeNUTES Rede de Ncleos de Telessade de PernambucoSNAPP Social Networks Adapting Pedagogical PracticeSGI Sistema de Gerenciamento de InformaoSDM Selective Dynamic ManipulationSWAT Subjetive Workload Assessment TechinicTCLE Termo de Consentimento Livre e Esclarecimento
TGP Taxa Global PonderadaUFPE Universidade Federal de PernambucoW3C World Wide Web ConsortiumWIMP Windows, Icons, Menus and PointersWIVF Web based Information VisualizationFrameworkWWW World Wide Web
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Sumrio
Captulo 1 ............................................................................................................................................................. 16
1 Introduo ........................................................ ................................................................. ........................... 16
1.1 Contextualizao ................................................................................................................................... 17
1.2 Problemtica e Justificativa ................................................................................................ ................... 18
1.3 Motivao ............................................................. ................................................................. ................ 19
1.4 Questo de Pesquisa e Hipteses da Tese ........................................................ ...................................... 20
1.5 Objetivos ............................................................................................................................................... 20
1.6 Mtodo ....................................................... ................................................................. ........................... 21
1.7 Organizao do documento da tese ........................................... ............................................................ 22
Captulo 2 ............................................................................................................................................................. 23
2 Visualizao ................................................................................................................................................. 23
2.1 Conceitos: Visualizao de Dados, Visualizao de Informaes e Visualizao Cientfica ................ 24
2.2 Modelos de Visualizaes .................................................................................................. ................... 27
2.3 Fenmenos Cognitivos relacionado com a visualizao de dados................... ...................................... 302.3.1 Percepo Visual ................................................................................................ ........................... 30
2.3.2 Interpretao de dados ................................................................................................ ................... 322.3.3 Resoluo de Problemas ................................................................................................ ................ 332.3.4 Aprendizagem .......................................................... .............................................................. ........ 34
2.4 Abordagens Conceituais para Cognio .......................................................... ...................................... 36
2.5 Origem e Evoluo da Visualizao de Dados ........................................................... ........................... 37
2.6 Estudos Relacionados com Tcnicas de Visualizao 2D e 3D ........... ................................................. 382.6.1 Visualizao com Tcnicas 2D ................................................................ ...................................... 392.6.2 Visualizao com tcnicas 3D ................................................................................................ ....... 472.6.3 Estudos comparativos entre as tcnicas 2D e 3D ........................................................... ................ 53
2.7 Concluso ............................................................. ................................................................. ................ 55
Captulo 3 ............................................................................................................................................................. 57
3 Mtodo .............................................................. ................................................................. ........................... 57
3.1 Estrutura do Mtodo ................................................................................................ .............................. 57
3.2 Premissas .............................................................. ................................................................. ................ 58
3.3 Objetivos ............................................................................................................................................... 58
3.4 Hipteses ............................................................................................................................................... 58
3.5 Participantes .......................................................................................................................................... 59
3.6 Fases da Pesquisa .................................................................................................................................. 603.6.1 Primeira Fase: Referencial Terico ......................................................... ...................................... 623.6.2 Segunda Fase: Processo de Design centrado no usurio ........................................................ ........ 67
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3.6.3 Terceira Fase: Avaliao de Usabilidade ............................................................ ........................... 683.6.4 Quarta fase: Anlise de Dados ................................................................. ...................................... 79
3.7 Aspectos ticos e Legais .................................................................................................... ................... 82
Captulo 4 ............................................................................................................................................................. 834 Resultados .................................................................................................................................................... 83
4.1 Frameworkpara visualizao da informao 3D ...................... ............................................................ 834.1.1 Arquitetura ............................................................... ................................................................. ..... 844.1.2 Interface 1: Universo 3D ............................................................................................................... 864.1.3 Interface 2: Nveis 3D ......................................................... ........................................................... 884.1.4 Interface 3: 3DataView ................................................................. ................................................. 89
4.2 Estudo de Caso: Telessade .................................................................................................................. 914.2.1 Avaliao da usabilidade da interface 3DataView..................................................................... 914.2.2 Caractersticas do usurio .............................................................................................. ................ 924.2.3 Avaliao Ergonmica de Usabilidade ............................................................... ........................... 92
4.2.4 Avaliao da severidade dos problemas de Usabilidade ......................... ...................................... 944.2.5 Avaliao Qualitativa ............................................................................................................ ........ 974.2.6 Avaliao da Carga Mental: NASA Task Load Index .............................................................. ..... 984.2.7 Avaliao da Efetividade (taxa de acertos) ......................................................... ......................... 1014.2.8 Avaliao do Tempo da Tarefa ................................................................ .................................... 1014.2.9 Avaliao de Eficincia (taxa de acerto / tempo) ............................................... ......................... 102
4.3 Caso de Estudo: Educao a Distncia ................................................................................................ 1034.3.1 Caractersticas do usurio .............................................................................................. .............. 1044.3.2 Avaliao da Carga Mental: NASA Task Load Index .............................................................. ... 1044.3.3 Avaliao da efetividade (taxa de acertos) .............................................. .................................... 1074.3.4 Avaliao do Tempo da Tarefa ................................................................ .................................... 1084.3.5 Avaliao da Eficincia (taxa de acerto / tempo) ............................................... ......................... 109
4.4 Discusso .............................................................. ................................................................. .............. 1094.4.1 Processo de Concepo do Framework ...................................................................... ................. 1104.4.2 Motivao dos usurios na utilizao do prottipo ........................................................ .............. 1124.4.3 Usabilidade do modelo de visualizao 3D ........................................................ ......................... 1124.4.4 Metforas utilizadas na concepo do prottipos ........................................................................ 1134.4.5 Dificuldades de orientao com a tcnica 3D ................................................................ .............. 1144.4.6 Efetividade na execuo de tarefas .......................................................... .................................... 1154.4.7 Tempos de execuo de tarefas ......................................... .......................................................... 1164.4.8 Eficincia na execuo de tarefas ................................................................................................ 117
Captulo 5 ........................................................................................................................................................... 118
5 Concluso e Trabalhos Futuros. ................................................................ ............................................... 118
5.1 Trabalhos Futuros ............................................................ ................................................................. ... 120
Referncias ............................................................... ................................................................. ......................... 122
APNDICES ............................................................ ................................................................. ......................... 138
APNDICE AHistria da Visualizao ........................................................ ............................................... 139
APNDICE BQuestionrio de Usabilidade Ergonmica ............................................................. .............. 146
APNDICE CQuestionrio de Problemas Encontrados no Ambiente 3D ............................................... 147
APNDICE D - Introduo a Avaliao ......................................................................................................... 148
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APNDICE ETermo Consentimento Livre e Esclarecido ........................................................... .............. 149
APNDICE F - Questionrio demogrfico e de experincias anteriores ..................................................... 151
APNDICE GTarefas ..................................................................................................................... .............. 153
APNDICE HValores da TGP para Amostra de Telessade com a Tcnica 2D .................................... 156
APNDICE IValores da TGP para Amostra de Telessade com a Tcnica 3D ...................................... 160
APNDICE JValores dos Tempos da Amostra de Telessade com a tcnica 2D .................................... 164
APNDICE KValores dos Tempos da Amostra de Telessade com a Tcnica 3D ................... .............. 165
APNDICE LValores da TGP para Amostra de Educao Distncia com a Tcnica 2D ................... 166
APNDICE MValores da TGP para Amostra de Educao Distncia com a Tcnica 3D .................. 169
APNDICE NValores dos Tempos da Amostra de Educao Distncia com a tcnica 2D ................. 172
APNDICE OValores dos Tempos da Amostra de Educao Distncia com a tcnica 3D ................. 173
ANEXOS ............................................................................................................................................................ 174
ANEXO AQuestionrio de Carga Mental de Trabalho - NASA TLX ...................................................... 175
ANEXO BCertificado da Apresentao para Apreciao de tica ................................ .......................... 178
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Captulo 11 Introduo
Desde o advento da Internet, em meados dos anos noventa, o volume de trfego de
dados atravs da rede vem crescendo rapidamente, proporcionando ao usurio mais acesso
informao e ao conhecimento do que antes e com uma quantidade maior de dados. Em
muitos casos, estes dados no so estruturados, o que torna cada vez mais difcil para o
usurio resumir, entender e dar sentido a esses dados na tomada de melhores decises e
encontrar o que est procura (KEIM, 2002; CHAKRABORTY, 2014). Enquanto isso, oresultado dessa busca nem sempre tem algum significado e a chance de um dado ter sentido
numa nuvem de informaes cada vez mais difcil tanto para novatos quanto para
experientes usurios da Internet.
O advento das redes sociais passou a contribuir para o aumento da quantidade de
dados e informaes na rede, e muitos indicadores passaram a ser produzidos sobre o
comportamento dos usurios nas redes sociais. Estes indicadores so importantes para
identificar o comportamento dos usurios ou servios sob determinados aspectos de uma
determinada rede social. Devido a este fenmeno Schwartzman e Borning (2007) observaram
uma crescente demanda por mtodos e ferramentas para apoiar a construo do conhecimento
e para a avaliao de variveis (indicadores) que apresentam ou fornecem informaes para
um gestor sobre o estado da qualidade do servio em vrias reas, tais como sade, educao,
economia, matemtica, engenharia e indstria.
A fim de auxiliar os usurios na busca, recuperao e no fazer sentido sobre
informaes, organizaes como a World Wide Web Consortium (W3C) e a Defense
Advanced Research Projects Agency (DARPA) esto dedicando esforos e iniciativas para
desenvolvimento da "Web Semntica" (BERNERS-LEE; HENDLER; LASSILA, 2001). Esta
iniciativa une o significado das palavras e tem como objetivo atribuir um sentido (lgica) para
o contedo publicado na Internet. A expectativa dessas iniciativas promover um resultado
mais eficaz e acessvel, de forma pragmtica, que seja mais fcil para o ser humano consumir
menos recursos computacionais.
Alm disso, a interpretao dessa quantidade de dados tornou-se progressivamente
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mais difcil. Atualmente, existem vrias ferramentas que ajudam na anlise e explorao
visual de conjuntos de dados. Essas ferramentas aplicam tcnicas que tem como objetivo
representar visualmente dados e permitir que os usurios interajam com essas representaes.
Por outro lado, o resultado da pesquisa na literatura descrita no captulo de trabalhos
relacionados relatou que h poucas ferramentas com tcnica 3D para fornecer uma
representao visual que suporta a capacidade de visualizar e analisar mais de duas variveis
(multivariveis) em uma nica visualizao. Para superar este problema, propusemos nesse
trabalho o desenvolvimento de um sistema de visualizao com tcnicas 3D para a anlise dos
indicadores.
1.1 ContextualizaoDe acordo com Card, Mackinlay e Shneiderman (1999), Visualizao de Informao
corresponde a um conjunto de tcnicas que permitem ao usurio criar formas grficas de
processamento de dados que utilizam o computador em processos interativos para gerar
representaes visuais e expandir o conhecimento desta informao. Estas tcnicas so
utilizadas nas Graphical User Interfaces (GUI) desde a dcada de 1990 para facilitar a
percepo visual, a compreenso de dados e tarefas de interpretao de dados (fenmenos
cognitivos relacionados com a interpretao dos dados). As tcnicas de visualizao da
informao tambm so usadas como uma forma de interao com o usurio na manipulao
dos dados.
A essncia da visualizao de informao consiste em representar visualmente um
objeto na forma de uma imagem dentro do modelo mental humano, que um mecanismo do
pensamento pelos quais o homem tenta explicar como so os objetos no mundo real. uma
espcie de projeo do objeto para o sistema cognitivo onde feita uma transformao do
objeto num smbolo interno ou numa representao da realidade externa (CARROLL, 1985).
Na maioria dos casos, as imagens projetadas so destinadas a criar uma espcie de correlao
visual com o modelo mental do usurio assim como representaes textuais. A visualizao
da informao tambm tem vantagens no grau de percepo humana (CARD; MACKINLAY;
SHNEIDERMAN, 1999; WARE, 2012; CHEN, 2006).
Assim, novas tcnicas de visualizao de informao esto se tornando a cada dia
essenciais para estimular o reconhecimento de padres em dados e ajudar os usurios a
entender os seguintes diferentes tipos de processos cognitivos (BUTLER et al., 1993):
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a)explorao:o usurio no sabe o que est procurando (Descoberta);
b)anlise:o usurio sabe o que est procurando nos dados. A visualizao ajuda a determinar
se a informao que o usurio procura est nos dados (Deciso);
c)descrio: o fenmeno ocorre quando os dados so conhecidos, mas o usurio deve
examinar visualmente os dados para poder descrev-los (Explicao).
1.2 Problemtica e JustificativaGestores ou administradores de servios tem um desafio na interpretao de vrios
indicadores com mais de duas variveis de forma a encontrar tendncias, anomalias e
solues num conjunto de dados atravs dos processos cognitivos descritos acima. Esses
processos cognitivos podem ser sobrecarregados quando o volume de informao coletadassobre indicadores gerados for grande ou quando o nmero de variveis a serem analisadas
seja maior que duas variveis. Neste caso, os processos cognitivos iro exigir uma maior
percepo e carga mental para compreender o significado dos dados.
No entanto, ao longo do tempo, muitas centenas de indicadores so avaliados, na
tentativa de se obter um senso intuitivo dos dados, mas nem sempre isso posivel, pois
difcil exibir os conjuntos de dados de quatro ou mais dimenses em uma tela de duas
dimenses (2D) ou em um pedao de papel, sem a perda de viso (CVEK, 2011). Esse fato
ocorre em funo das tcnicas 2D de visualizao tradicionais no mostrarem claramente
todos os detalhes dos dados e tambm no serem projetadas de forma correta para tornar
perceptveis as tendncias que no so visveis de outra forma (MALCZEWSKI, 2006).
Por outro lado, atualmente os dados so visualizados em softwares que fornecem uma
representao grfica com diversos tipos de tcnicas 2D, como por exemplo: linhas
poligonais, grficos de barras, grficos de pizza, grficos de rosca, entre outros. Contudo, os
grficos com tcnicas 2D tm vrias restries, como por exemplo a no possibilidade de
rotacionar os grficos por eles serem planos, usando apenas o eixo X e Y (horizontal e
vertical) e consequentemente a imagem ficar em duas dimenses. A tcnica 3D acrescenta a
dimenso 'Z' que permite rotacionar a estrutura dos dados gerando uma nova visualizao e
inserir mais informao na profundidade do grfico (HELIANG; KATO; TSUCHIDA, 2013;
SANFTMANN, 2012).
Muitas vezes novas formas de representaes dessas variveis podem fazer com que
os dados sejam interpretados de forma mais rpida e eficaz, e pode tambm ajudar os
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tomadores de deciso priorizar as aes e regulamentos necessrios para melhores resultados.
Alm disso, o acesso e gesto desta quantidade de informao tornam-se difceis e limitados
numa interface 2D, pois difcil ver todo conjunto de dados de uma forma simples e tambm
entender facilmente a relao entre eles (TAKAHASHI; FUJISHIRO; OKADA, 2009;
POCO, 2011). Assim, tcnicas de visualizao 3D esto surgindo (LTIFI et al., 2012;
WALLER et. al, 2013; CASERTA; ZENDRA; BODENES, 2011) e oferecendo possveis
solues para esses problemas que exigem grande carga mental, especialmente quando todos
os detalhes dos dados vo ser visualizados e explorados (HULLMAN; ADAR; SHAH, 2011).
1.3 MotivaoAtualmente ns vivemos num mundo cheio de dados em todos os lugares e muitas
vezes no conseguimos extrair e visualizar as informaes que estamos procurando. Em
alguns casos se faz necessrio a utilizao de um tradutor para que esses dados se tornem as
informaes corretas. Esse tradutor se chama visualizao. Existem algumas tcnicas com
interfaces 2D de visualizao utilizadas para representar visualmente os dados, mas nem
sempre essas tcnicas so eficientes quando representam dados multivariados.
Alguns autores (WARE, 2012; TUFTE, 2001; SHARAFI, 2011) afirmam que a
utilizao de duas dimenses (2D) suficiente para mostrar apenas a informao e o uso desta
nova dimenso (3D) deve ser aplicada para visualizar as relaes entre os dados num conjunto
de dados semanticamente estruturados ou quando so analisados mais de duas variveis de um
mesmo conjunto de dados. Outros, no entanto, pensam que visualizaes com tcnicas 3D
facilitam o entendimento por meio do sistema visual humano (IRANI; WARE, 2003), pois
eles acreditam que a incluso de elementos esteticamente atraentes, como grficos 3D e
animaes, podem melhorar os recursos de interpretao, a intuio e a capacidade de
memorizao (KOMLODI et. al.,2012; HULLMAN; ADAR; SHAH, 2011).
Alm disso, a semelhana dos grficos 3D com o mundo real permite que a
representao da informao se parea mais natural quando construda atravs do uso de
metforas (AVERBUKH et al., 2007). Os autores descreveram que as metforas so o uso de
conceitos e conhecimentos de um domnio (origem) da experincia humana para entender
melhor e estruturar os fenmenos e conceitos de outro domnio (destino) que, como regra,
mais abstrato. As metforas tambm so representao dos objetos de acordo com seu
verdadeiro conceito associado. Ao usar metforas em uma visualizao, a interao pode ser
mais eficaz; variando de uma imerso na navegao s diferentes tcnicas de manipulao.
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Alm disso, as animaes podem ser percebidas de forma mais realista (TEYSEYRE;
CAMPO, 2009). A procura de novas solues para a visualizao de informaes usando uma
dimenso extra um desafio e uma necessidade para o suporte na procura de uma informao
especfica e de navegao atravs de grandes quantidades de dados.
1.4 Questo de Pesquisa e Hipteses da TeseA questo de pesquisa que norteia esta tese de doutorado : como conceber uma
soluo de visualizao de informao com tcnicas 3D para anlise e monitoramento de mais
de duas variveis de forma a melhorar a efetividade e eficincia na busca de informaes
especficas, reduzindo o tempo de busca e a carga mental?
A partir dessa questo de pesquisa, surgiu a hiptese principal deste trabalho: o uso de
tcnicas 3D de visualizao de informaes pode melhorar a identificao de padres,
percepo visual e compreenso na busca de informaes especficas, reduzindo o tempo de
busca e a carga cognitiva em relao ao uso de tcnicas 2D. Essa hiptese principal est
condicionada validao de quatro hipteses secundrias definidas abaixo:
Hiptese 1:a carga mental na realizao de uma tarefa com a tcnica 3D igual a
carga mental com a tcnica 2D. Para isto definimos a hiptese nula com sendo H1-0: CM3D=
CM2De a hiptese alternativa como sendo H1-1: CM3D CM2D
Hiptese 2: a efetividade na realizao da tarefa com a tcnica 3D igual a
efetividade com a tcnica 2D. Para isto definimos a hiptese nula com sendo H 2-0: Efe3D =
Efe2D e a hiptese alternativa como sendo H2-1: Efe3D Efe2D.
Hiptese 3:o tempo gasto na realizao da tarefa com a tcnica 3D igual ao tempo
gasto com a tcnica 2D. Para isto definimos a hiptese nula como sendo H3-0: t3D= t2D e a
hiptese alternativa como sendo H3-1: t3D t2D.
Hiptese 4:a eficincia na realizao da tarefa com a tcnica 3D igual a eficincia
com a tcnica 2D. Para isto definimos a hiptese nula com sendo H4-0: Efi3D= Efi2D e a
hiptese alternativa como sendo H4-1: Efi3D Efi2D.
1.5 ObjetivosO objetivo desta tese conceber uma nova tcnica 3D de visualizao de informao
por meio do design e avaliao da usabilidade. Para atingir este objetivo foram definidos os
seguintes objetivos especficos:
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a) construir um framework que sirva como base para o desenvolvimento de sistemas com
tcnicas 3D de visualizao da informao;
b) desenvolver um prottipo com tcnicas de visualizao em 3D com base nos requisitos
identificados;
c) avaliar a usabilidade, efetividade e eficincia do prottipo desenvolvido com a tcnica 3D
baseado nos critrios ergonmicos em relao a tcnica 2D;
d) avaliar a carga mental usada na realizao de uma tarefa de interpretao, percepo visual,
resoluo de problemas e aprendizagem com a tcnica 3D em relao tcnica 2D.
1.6 MtodoFoi realizada uma pesquisa experimental com uma avaliao de usabilidade,
efetividade, eficincia e carga mental utilizando abordagens quali-quantitativa. A populao
do experimento foi constituda de profissionais que trabalham com indicadores de
monitoramento de qualidade de servios em uma rede social. Esta populao foi composta por
dois estratos relacionados Telessade e educao a distncia.
No estrato de telessade, o prottipo buscou dados na rede social de Telesade,
HealthNet, desenvolvida pelo Ncleo de Telessade (NUTES) no Hospital de Clnicas da
Universidade Federal de Pernambuco. No estrato de educao, o prottipo buscou dados na
Rede Social Redu (Rede Social para Educao) desenvolvido pelo Centro de Informtica
(CIn) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).
De acordo com o mtodo, a pesquisa foi realizada em quatro fases:
a)reviso de literatura: foi realizado um estudo detalhado sobre os conceitos,
caractersticas, trabalhos realizados, requisitos dos usurios, problemas encontrados e
possveis solues encontradas em sistemas de visualizao da informao que utilizamtcnicas 2D e 3D;
b)processo de design:foi planejado e desenvolvido um prottipo com requisitos centrados
no usurio;
c)avaliao de usabilidade:foi realizado o teste de usabilidade juntamente com a avaliao
da carga mental de trabalho na realizao de uma tarefa;
d) anlise de dados: os dados coletados foram analisados quantitativamente (anlise
estatstica) e qualitativamente (anlise fenomenolgica).
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Todas as tcnicas e instrumentos utilizados em cada fase descrita acima foram
detalhados no captulo 3 mtodo dapesquisa.
1.7
Organizao do documento da teseEm relao estrutura, este trabalho est dividido em quatro captulos: no captulo 2
descrita uma reviso da literatura sobre a rea de visualizao da informao atravs de
conceitos de visualizao de informao, definio de modelos de visualizao, definio dos
fenmenos cognitivos relacionados com a visualizao de dados e trabalhos relacionados com
o uso de tcnicas 2D e 3D. O captulo 3 relata o mtodo utilizado na pesquisa, apresentando
um quadro metodolgico, as fases da pesquisa juntamente com as tcnicas e instrumentos
utilizados, e todos os procedimentos para a aplicao do mtodo de pesquisa. O captulo 4
apresenta os resultados da avaliao da usabilidade juntamente com a anlise dos dados e as
discusses. Finalmente, o captulo 5 apresenta as concluses finais, trazendo uma anlise das
limitaes e validade do trabalho como um todo, lies aprendidas e recomendaes para
trabalhos futuros.
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Captulo 22 Visualizao
A pesquisa na rea de Visualizao implica na discusso de uma grande variedade de
conceitos, modelos, processos e exemplos de tcnicas de visualizao. Este captulo est
dividido em quatro partes onde sero apresentados e discutidos alguns conceitos que podem
ser vistos na Figura 1. A primeira parte apresenta uma introduo aos conceitos de
visualizao da informao, visualizao de dados e visualizao cientfica. Na segunda parte
so apresentados os principais modelos de visualizao da informao, os fenmenos
cognitivos relacionados ao processo de visualizao e tambm as abordagens conceituais de
design da interao para a cognio. Aps isso ser descrita a origem e evoluo da
visualizao de dados atravs dos marcos da histria da visualizao de dados. Na quarta
parte sero apresentados alguns trabalhos e estudos realizados sobre o tema e sobre os
problemas encontrados de usabilidade ocorridos com as tcnicas de visualizao 2D e 3D e,
finalmente, vamos discutir os problemas encontrados e propor novas solues de visualizao
com tcnicas 3D para resolver estes problemas.
Figura 1Conceitos relacionados com visualizao.
Fonte: Autor (2014).
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2.1 Conceitos: Visualizao de Dados, Visualizao de Informaes e VisualizaoCientfica
Existem muitas definies sobre o conceito de visualizao. Hutchins (1995) afirma
que a visualizao ocorre quando as pessoas processam os smbolos dentro da mente criandouma distino entre as atividades cognitivas e perceptivas. Por outro lado Card, Mackinlay e
Shneiderman (1999) definiram visualizao como um processo que recupera os dados brutos
para ser transformados em formas visuais utilizando principalmente os recursos visuais dos
seres humanos. Por outro lado, Kantardzic (2011) descreve que a visualizao preocupa-se
com a exibio do comportamento e, particularmente, com a exibio dos estados complexos
de comportamento compreensvel para o olho humano.
Assim, o processo de visualizao uma interface eficaz entre dois sistemas deprocessamento de informao: a mente humana e o sistema. De acordo com Russell Ackoff a
mente humana pode classificar o conhecimento em cinco categorias (ACKOFF, 1989; CHEN
et al.,2009):
a)Dados:valores brutos;
b)Informao:ocorre quando se entendem as relaes entre os dados e eles so processados
para terem significado. As informaes fornecem respostas para questes "quem", "o qu",
"onde" e "quando";
c)Conhecimento: ocorre quando so compreendidos os padres entre as informaes. O
conhecimento fornece respostas s questes "como";
d)Entendimento:proporciona a valorizao do "por qu";
e)Sabedoria:ocorre quando se entende os princpios do conhecimento. A sabedoria avalia a
compreenso.
Segundo Bellinger, Castro e Mills (2004) estas cinco categorias esto relacionadas
conexo e compreenso dos dados (Figura 2).
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Figura 2 - Conectividade e entendimento dos dados.
Fonte: Bellinger, Castro e Mills (2004).
De acordo com a Figura 2, no primeiro nvel de relao os dados brutos no tm
nenhuma relao entre si. Essa condio faz com que a visualizao dos dados possa ser feita
de uma forma simples atravs de uma representao grfica num eixo cartesiano. Quandoexiste o entendimento das relaes entre os dados, eles se transformam em informaes. O
conhecimento surge a partir da identificao dos padres das informaes que podem virar
sabedoria quando os seus princpios so claros.
A visualizao de dados representa uma apresentao geral do conjunto de dados
complexos ou de grande porte, fornecendo um resumo dos dados, e apoiando os seres
humanos na identificao de possveis padres e das estruturas dos dados (BRTKA et. al.,
2012; PINEO; WARE, 2012; FIGUEIRAS, 2013). A representao grfica dos dados brutospode ser visualizada por vrias tcnicas, tais como: grfico de barras, grfico de pizza,
scatterplot,entre outros (Figura 3).
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Figura 3 - Visualizao de dados.
Fonte: Wireware gaming service.
Em outros casos, alguns destes dados so originados a partir da comunidade cientfica
que gera grandes conjuntos de dados por instrumentos cientficos ou por enormes simulaes
de supercomputadores. A visualizao desses dados requer um grande esforo pela
comunidade cientfica. Neste caso, a visualizao de dados definida como "Visualizao
Cientfica" (KEHRER; HAUSER, 2013).
No entanto, o conceito de visualizao da informao pode ser compreendido como
sendo os dados representados visualmente de acordo com a percepo intuitiva de sua
modelagem visual e tambm das suas relaes. Em 1999, Card, Mackinlay e Shneiderman
definiram Visualizao de Informao como o uso de representaes visuais de dados
abstratos apoiados por computador para expandir o conhecimento interativo (CHEN et. al.,
2009; LAM et. al, 2012). Algumas tcnicas, como grafo ou rvore, podem apoiar a
representao grfica das relaes entre os dados. (Figura 4).
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Figura 4 - Visualizao da informao.
Fonte: The steroids social network (2013).
Ambas as visualizaes Cientfica e de Informao esto focadas no processo de
interpretao, percepo e tomada de deciso, ao invs de uma simples observao das
figuras. Seus objetivos so expandir nossas atividades cognitivas, melhorando a compreenso
e explorao do que visualizado e causando a aquisio e consolidao dos conhecimentos.
Apesar da semelhana, na Visualizao Cientfica os dados a serem visualizados
geralmente correspondem medidas de objetos fsicos, fenmenos naturais ou posies em
um domnio espacial, tendo assim uma representao geomtrica. Como um exemplo deste
tipo de visualizao, existe a visualizao dos rgos do corpo humano, sequncia dos genes,
fluidos em movimento e at funes matemticas. Por outro lado, em uma visualizao de
informao, os dados so abstratos, no necessariamente precisam ter uma representao
geomtrica inerente a eles. Neste caso, a imagem deve ser gerada na base dos relacionamentos
ou das informaes que podem ser inferidas sobre os dados.
2.2 Modelos de VisualizaesHaber e MacNabb (1990) afirmaram que o processo de visualizao de informaes na
identificao das caractersticas de um conjunto de dados especficos pode seguir alguns
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passos. Assim, os autores propuseram um modelo de referncia simples, baseado em quatro
etapas (Figura 5). A primeira etapa a aplicao de um filtro aos dados brutos (Raw Data)
para que depois possa ser feito um mapeamento nos atributos dos dados filtrados em uma
tabela de dados (Data Tables) e, finalmente, essas tabelas so processadas e renderizadas em
estruturas visuais, isto , representaes grficas definidas por uma estrutura espacial,
smbolos e propriedades grficas.
Figura 5 - Modelo de visualizao.
Fonte: Haber e Macnabb (1990).
Outros Autores (CHI; RIEDL, 1998; CAMPO; OROSCO; TEYSEYRE, 1997)
estenderam este modelo e propuseram uma nova forma de taxonomizar tcnicas de
visualizao de informao usando o modelo de Estado de Dados. Muitas das tcnicas
compartilham as etapas operacionais semelhantes do modelo de Haber e Macnabb que podem
ser facilmente reutilizados. Em 1999, Card, Mackinlay e Shneiderman apresentaram a sua
prpria interpretao deste modelo, apelidando-o modelo de referncia de visualizao de
informao (CARD, MACKINLAY; SHNEIDERMAN, 1999). Este modelo de referncia
(Figura 6) uma sequncia de atividades, onde em qualquer momento de cada fase seja
possivel receber a influncia mtua do usurio durante a interao com a informao.
Figura 6 - Modelo de visualizao de Card, Mackinlay e Shneiderman.
Fonte: Card, Mackinlay e Shneiderman (1999).
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Este modelo um refinamento do modelo de visualizao representado na Figura 5,
que proporciona a diviso do processo de gerao de uma imagem a partir de um dado num
conjunto de trs etapas descritas a seguir:
a)Dados Brutos e tabelas: Os dados brutos so valores que podem ser encontrados em
formas diversas e fontes, tais como formulrios ou textos de livros. Quando os dados brutos
so estruturados so transformados em tabelas de dados onde os dados comeam a ter
conexo e relaes.
b)Estruturas Visuais:As estruturas visuais so resultados dos mapeamentos que ocorrem
nas tabelas de dados. Nas estruturas visuais so criadas as marcas visuais que so smbolos
grficos usados para representar visualmente os itens de dados. As marcas visuais podem
variar de acordo com os dados de origem e seus atributos (cor, forma, tamanho, etc.) So
preenchidos de uma forma diferente para que os dados sejam interpretados de forma mais
rpida, com clareza, preciso e eficincia (TUFTE, 2001).
c)Transformao Visual - Vises:O processo de transformao visual tem como objetivo
criar novas vises da estrutura visual atravs da modificao e do aumento da interatividade
com o usurio. Esta transformao visual faz com que as estruturas visuais sejam
transformadas em exibies dinmicas atravs dos parmetros grficos. A etapa detransformao visual ser composta por vrias tcnicas de visualizao.
De acordo com Chen e Janicke (2010) existem muitas variaes do modelo de Card,
Mackinlay e Shneiderman, tais como desenvolvido por Groth e Streefkerk (2006), Jankun-
Kelly, Ma e Gertz (2007) e Vitiello e Kalawsky (2012). Por outro lado, Liu e Stasko (2010)
identificaram e ilustraram as relaes de alto nvel entre os modelos de visualizao e
modelos mentais que inclui percepo, cognio e o conhecimento como parte do modelo de
visualizao.
O estudo e compreenso das etapas de modelos de visualizao de informaes
descritas acima importante para a concepo do framework que ser utilizado no
desenvolvimento do prottipo de visualizao de informao com tcnica 3D e tambm para
compreender, analisar e avaliar os fenmenos cognitivos relacionados com a visualizao de
informao.
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2.3 Fenmenos Cognitivos relacionado com a visualizao de dadosA visualizao de dados fornece suporte relevante para a anlise de dados e tomada de
deciso. Entretanto, a maneira como as pessoas percebem e interagem com uma ferramenta de
visualizao pode influenciar fortemente a sua compreenso dos dados. Os fenmenos
cognitivos humanos contribuem significativamente para o processo de visualizao e tm um
papel importante na concepo e avaliao de ferramentas de visualizao.
Para entender os fenmenos cognitivos humanos relacionados com a visualizao de
dados necessrio em primeiro lugar compreender o papel dos usurios no processo de
visualizao, especialmente quando a ferramenta de visualizao interativa (Figura 7).
Figura 7 - Modelo de interao homem mquina.
Fonte: Autor (2013).
De acordo com a Figura 7, o usurio tem o papel principal de agente no modelo de
Interao Homem Mquina (IHC), onde ele executa uma ao na interface e o sistema
responde, visualizando os dados necessrios para que o usurio possa executar qualquer um
dos seguintes fenmenos cognitivos descritos a seguir:
a)Percepo Visual;
b)Interpretao de dados;
c)Resoluo de Problemas;
d)Aprendizagem.
2.3.1 Percepo VisualA percepo visual parte do processo cognitivo humano no que se refere ao estudo
do processamento humano da informao, isto , o estudo de como os seres humanos
percebem, processam, codificam, armazenam, recuperam e utilizam a informao
(SWELLER, 2003). Alm disso, a percepo visual ocorre dentro do sistema visual humano
atravs de um processamento paralelo que busca as informaes diferentes e as relaciona com
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as caractersticas de uma imagem, tais como: movimento, som, forma, espessura e cor
(PINKER, 2000; HULLMAN; ADAR; SHAH, 2011). O processamento paralelo se comunica
efetivamente com os centros cognitivos humanos (WARE, 2012), reduz as cargas cognitivas e
transfere parte do processamento para ele (CARD; MACKINLAY; SHNEIDERMAN, 1999).
O termo carga cognitiva usado na psicologia cognitiva para ilustrar a carga relacionada ao
controle executivo da memria de trabalho.
Um exemplo deste processo quando visualizamos uma forma grfica para
representar um conjunto de dados relacionados, ns estamos transferindo uma parte da carga
cognitiva do centro cognitivo humano para o sistema visual humano, que nos faz entender
mais facilmente a forma grfica. Isso no ocorre ao visualizar uma tabela com dados ou um
conjunto de palavras dentro de um texto.
Pylyshyn (2009) relatou que, quando ns percebemos o mundo, nosso crebro calcula
e transforma as sensaes visuais nas retinas em descries simblicas do mundo. Outros
cientistas (NOE, 2005; GIBSON, 1986) argumentaram que a percepo no deve ser
entendida como o clculo deste tipo de representao interna, mas como a interao ativa
entre os organismos e o ambiente.
Uma das primeiras contribuies para a cincia da percepo foi feito pela Escola dePsicologia de Gestalt. O propsito original dessas contribuies, quando comearam, em
1912, foi o de descobrir como o ser humano percebe a forma padro e a organizao dos
objetos que vemos. Os fundadores da escola observaram que o ser humano organiza os
objetos que v de forma particular com um esforo para dar sentido ela. O resultado desse
esforo foi uma srie de princpios da Gestalt da percepo que so descries precisas de
comportamento visual (BRUCE; GREEN; GEORGESON, 2003; MARRIOTT, 2012). Aqui
esto alguns dos princpios que podem demonstrar os esforos de visualizao de dados:
e)Proximidade:objetos que esto perto so percebidos como grupo;
f)Similaridade: objetos que compartilham atributos semelhantes (exemplo: cor ou forma)
so percebidos como um grupo;
g)Vizinhana: objetos que esto muito perto e eles tm um limite em torno deles (por
exemplo, formado por uma linha ou zona de cor comum) so classificados como grupo;
h)Fechamento:ocorre quando um objeto for incompleto ou um espao no completamente
fechado. Se muitas formas so indicadas, as pessoas percebem o todo, preenchendo as
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informaes que faltam;
i)Continuidade: os objetos que esto alinhados em conjunto, ou parecem ser uma
continuao um do outro so percebidos como um grupo;
j)Conexo:os objetos que esto vinculados (por exemplo, por uma linha) so interligados
em grupo.
Estes princpios descritos acima ajudaram na construo das tarefas que iro medir o
grau de percepo visual na avaliao de usabilidade do prottipo de visualizao de
informao com tcnica 3D.
2.3.2 Interpretao de dadosA interpretao dos dados um fenmeno cognitivo que envolve, transforma e modela
os dados brutos coletados em informaes teis, sugerindo concluses, e apoiando a tomada
de deciso. De acordo com Eden et al. (2010), a interpretao dos dados uma decodificao
visual de informaes quantitativas e qualitativas inseridas nos grficos e as regras de
interpretao so desenvolvidos para atribuir significados pr-determinados para certas
combinaes das propriedades da imagem como cor, forma, tamanho, textura ou contexto.
Bowen e Roth (2000) investigaram com os especialistas da rea como eles interpretam
grficos e desenvolveram um modelo semitico de ler grficos. De acordo com este modelo, o
ato de interpretar um grfico comea com a identificao dos aspectos fundamentais do
grfico, que so sinais, e que se relacionam com um fenmeno, um conhecimento, que
chamado de referente. Assim, o grfico mostra:
a)O referente conhecido e capaz de interpret-lo;
b)O referente no est familiarizado com o grfico e procura no mundo real alguma
peculiaridade que se encaixe no grfico;
c)O referente no de todo familiarizado com o contedo do grfico e a interpretao de
grfico inibida.
Neste mesmo estudo, Bowen e Roth (2000) concluram que na interpretao de dados
os usurios especialistas e os menos experientes apresentaram dificuldades semelhantes, se
no houver algum fenmeno relacionado com qualquer particularidade do grfico. Eles
gravaram e analisaram situaes em que os participantes com diferentes graus de
conhecimento em biologia interpretavam grficos de populao (em relao s taxas de
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natalidade e mortalidade) e descobriram que a falta do referente para alguma varivel causa o
mesmo tipo de dificuldades em todos os grupos.
Alm de estudar como podemos capturar os estmulos visuais, a psicologia cognitiva
est interessada em saber como o crebro organiza as informaes capturadas pela viso.
Existem vrios modelos que explicam o processo de interpretao de estmulos visuais. Estes
modelos so compostos por trs fases (EYSENCK; KEANE, 2007):
a)Primeiro Esboo: a primeira fase na organizao da percepo visual. Aqui so
organizados os estmulos, como luz e sombra, que permitem a identificao dos dados como
textura e bordas da figura, que so os elementos que do as caractersticas bsicas do objeto
percebido;
b)2 D esboo (Duas e meia dimenses): a segunda fase da organizao. Aqui criada
uma imagem que contm dados com a profundidade do objeto e mais dados complexos, como
concavidades e salincias, combinando dados do esboo preliminar;
c)Modelo em 3D (tridimensional):Esta etapa a construo de um modelo estvel, que
permite "rotao mental" da figura. Nestas rotaes, as informaes do objeto visualizado no
vo mudar com o movimento do observador porque construda a imagem mental do objeto
visualizado, que pode ser manipulado mentalmente.
As etapas do modelo de interpretao visual descritas acima vo ser necessrias para
realizao das tarefas pelos usurios durante a avaliao da usabilidade do prottipo. A
escolha das mtricas que vo avaliar se o usurio conseguiu interpretar os dados da maneira
correta vai ser baseada nas fases dos modelos de interpretao dos dados.
2.3.3 Resoluo de ProblemasA resoluo de problemas um fenmeno cognitivo que poderia ser descrito como
uma aprendizagem de investigao onde o conhecimento existente aplicado a uma situao
nova ou desconhecida, de modo a obter novos conhecimentos (KILLEN, 2012). s vezes, a
resoluo de problemas considerada uma estratgia usada para desenvolver habilidades de
raciocnio, porque envolve uma pesquisa para identificar problemas, analisar vrias
perspectivas sobre o problema, avaliar o mrito das diferentes perspectivas e fazer o resumo
dos resultados (TSENG; CHAO; LAI, 2013). O domnio da resoluo de problemas requer o
desenvolvimento de habilidades de ordem superior do pensamento, uma compreenso
conceitual de sistemas, e um ponto de vista mais holstico.
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Segundo Mynen e Narayanan (2012), durante resoluo de problemas em ambientes
presenciais, os usurios iniciantes se concentram muitas vezes nas caractersticas superficiais
do problema e gastam pouco tempo para construir a representao do problema devido falta
de um conhecimento amplo e bem indexado do problema. Por outro lado, o avano das
tcnicas de visualizao e simulao baseadas em computador permitiu o desenvolvimento de
ferramentas de modelagem de grficos com o objetivo de fornecer o suporte auxiliar no
desenvolvimento de formas de visualizaes efetivas do problema onde o usurio simula
experimentos num ambiente virtual de aprendizagem, uma vez que no ambiente presencial
no era possvel.
De acordo com os psiclogos da escola de Gestalt, a resoluo de problemas tem uma
ligao clara com a percepo. Eles descobriram que os problemas podem ser resolvidos
atravs dos insightsobtidos da percepo e interpretao dos dados. Osgestaltistasrelataram
tambm que a resoluo de problemas pode ser feita em conjunto com o pensamento
produtivo que definido como a capacidade de ir alm da experincia do passado e produzir
algo novo e criativo em resposta s demandas do problema (WEISBERG, 1995). Uma
abordagem operacional desta teoria a de considerar o uso de visualizao como um
elemento na resoluo de problemas. Os usurios tm um problema, eles devem decidir qual
ao devem fazer, e, para tomar essa deciso, eles precisam da informao. A visualizao
deve permitir-lhes extrair as informaes relevantes a partir dos dados.
2.3.4 AprendizagemO fenmeno cognitivo de aprendizagem definido como uma mudana relativamente
permanente no processamento mental, no processo e/ou no comportamento emocional, como
um resultado da experincia. A aprendizagem um processo dinmico por toda vida pelo qual
os indivduos adquirem novos conhecimentos ou habilidades e mudam seus pensamentos,
sentimentos, atitudes e aes atravs das estratgias de aprendizagem. Segundo Wittrock
(1991), as estratgias de aprendizagem so os pensamentos e comportamentos especiais que
os indivduos usam para ajud-los a perceber, compreender, aprender ou reter informaes. O
modelo de aprendizagem um modelo funcional de aprender com a instruo e se baseia em
conhecimento sobre os processos do crebro e na pesquisa cognitiva sobre a compreenso, a
aquisio de conhecimento, ateno, motivao e transferncia de informao.
Por outro lado, existem modelos de aprendizagem que esto sendo estudados no
mbito das redes neurais onde comearam a ser avaliados em algumas simulaes de trabalho
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e seus efeitos foram testados (O'REILLY; MUNAKATA, 2000). Estes tipos de modelos
podem ser classificados em: a aprendizagem construtivista, aprendizagem com auto-
organizao e aprendizagem baseada em erros. Como sugerido pelos seus nomes, estes tipos
de modelos de aprendizagem so diferentes das foras que os guiam e tem caractersticas
especficas. A aprendizagem construtivista explica como a inteligncia humana se desenvolve
partindo do princpio de que o desenvolvimento da inteligncia determinado pelas aes
mtuas entre o INDIVDUOe o meio. A aprendizagem com auto-organizao pode ser vista
como um modelo de aprendizagem baseado na realizao de uma tarefa, no qual o objetivo
desenvolver um bom modelo interno da estrutura do ambiente sem que ele fornea feedback
imediato. Aprendizagem baseada em erro guiada pelo objetivo de reduzir os erros ao mesmo
tempo da aprendizagem com a auto-organizao que ocorre na ausncia de quaisquer errosaparentes (HUANG et. al.,2013).
Esses modelos afirmam que durante as atividades de aprendizagem complexas a
quantidade de informaes e interaes podem ser processadas simultaneamente
sobrecarregando a memria de trabalho (PAAS; RENKEL; SWELLER, 2004). Para evitar
essa sobrecarga, dependendo da forma como os dados so visualizados, h algumas tcnicas
de visualizao que, quando devidamente desenvolvidas, podem transmitir ideias complexas
com clareza, preciso e eficincia para o sistema visual humano (TUFTE, 1997).
Alm disso, as tcnicas de visualizao podem se basear nos modelos descritos acima
para facilitar a aprendizagem. A visualizao tem um papel importante no processo cognitivo
de aprendizagem pois atravs dela que os usurios obtm conhecimento sobre dados
analisados e elas apoiam a autorreflexo, conscincia e colaborao entre os mestres e
aprendizes. Segundo Klerkx, Verbet e Duval (2014), as tcnicas de visualizao podem dar
suporte aos seguintes processos de aprendizagem:
a)Encontrar: A visualizao pode adicionar valor quando os alunos ou professores esto
procurando por algum material de aprendizagem importante sobre certo tpico;
b)Entender:A visualizao pode facilitar melhor entendimento de um assunto do material
de aprendizagem;
c)Colaborar: A visualizao pode dar suporte a colaborao entre os alunos ou entre os
alunos e seus professores;
d)Autorreflexo:A visualizao ajuda os alunos na reflexo de como eles esto indo no
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decorrer do curso quando comparados com outros alunos;
e)Planejamento: A visualizao pode facilitar o planejamento das experincias de
aprendizado.
Entre os processos de aprendizagem acima descrito, apenas os processos de encontrar,
entender e autorreflexo foram utilizados no desenvolvimento do prottipo.
2.4 Abordagens Conceituais para CognioNo design de interao possvel utilizar os princpios conceituais das abordagens
cognitivas durante o desenvolvimento de um artefato (ROGERS; PREECE; SHARP, 2011).
Cada abordagem cognitiva tem uma perspectiva diferente acerca da cognio e elas podem ser
classificadas em:
a)modelos mentais;
b)processamento de informao;
c)cognio externa.
Os modelos mentais so modelos conceituais para a cognio que permitem que um
usurio construa o conhecimento de um determinado sistema de forma rpida e eficiente. Os
modelos mentais foram postulados na psicologia cognitiva como sendo construes internasde algum aspecto do mundo fsico que so manipuladas possibilitando que previses e
inferncias sobre o mundo fsico sejam feitas (CRAIK, 1943).
Por outro lado, a abordagem de processamento de informaes baseada na
modelagem de atividades mentais que acontecem exclusivamente dentro do crebro. Contudo,
a maioria das atividades cognitivas envolve pessoas interagindo com tipos externos de
representaes, como por exemplo, computadores. Alm disso, o processamento de
informao se baseia no modelo do processador humano, que modela os processos cognitivos
de um usurio interagindo com um computador onde a informao entra e sai da mente por
meio de uma serie de estgios de processamento ordenados (CARD et. at., 1983). Dentro
desses estgios, existem vrios processos que atuam sobre as representaes mentais e que
so baseados nos modelos de visualizaes de Card, Mackinlay e Shneiderman (1999).
Por fim, a abordagem da cognio externa preocupa-se em explicar as atividades
cognitivas envolvidas com diferentes representaes externas como, por exemplo, livros,
jornais, mapas, entre outros (SCAIFE; ROGERS, 1996). Um dos objetivos dessa abordagem
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consiste em explicar os benefcios cognitivos em se utilizar representaes diferentes para
atividades cognitivas diferentes.
Diante dessas abordagens cognitivas apresentadas acima, a abordagem que mais se
adequava ao design de interao no desenvolvimento do prottipo foi a abordagem do
processamento de informao porque essa abordagem est relacionada com o objetivo desse
estudo.
2.5 Origem e Evoluo da Visualizao de DadosA histria da visualizao de dados foi dividida em fases, cada uma das quais foi
delimitada por temas e rtulos coerentes que caracterizam cada uma delas. Esta diviso
proporcionou a oportunidade de caracterizar cada fase com eventos especficos que ocorreramconforme apresentado no apndice A. Figura 8 mostra uma visualizao grfica da
distribuio temporal dos eventos considerados como marcos na histria da visualizao de
dados, mostrando a frequncia destes eventos.
Figura 8Visualizao dos eventos considerados marcos da visualizao de dados.
Fonte: Friendly (2005).
De acordo com a Figura 8, a visualizao de dados foi subdividida em oito fases. A
primeira fase se caracterizou pela criao de mapas e diagramas em decorrncia da expanso
martima europeia. A segunda fase surgiu com a necessidade de se definir teoremas para
calcular as distncias (medidas) entre lugares e espao na astronomia, navegao e expanso
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territorial. Na terceira fase, outros tipos de grficos surgiram com a insero de novas
tecnologias, tais como a cor, litografia e a imprensa. Nesta fase surgiram tentativas de mapear
no s a cartografia, como tambm as informaes da geologia, economia, demografia e
sade. No ano de 1800 iniciou-se o perodo moderno atravs do surgimento da computao
grfica moderna que desempenhou um papel importante na visualizao de informao. Esta
fase foi marcada pela exploso na quantidade de grficos estatsticos e no mapeamento
temtico e tambm pelo crescimento importante da informao numrica para planejamento
social, indstria, comrcio e transportes quando foram criadas todas as condies necessrias
para um crescimento rpido da visualizao da informao.
A fase negra da visualizao dos grficos estatsticos ocorreu durante o perodo de
1900 at 1949 onde ocorreram poucas inovaes grficas e o entusiasmo vivido no sculo
passado foi suplantado pelo crescimento da quantificao e dos modelos formais. Aps o
perodo negro, os computadores comearam a mostrar seu potencial para o desenvolvimento
de novas tcnicas de visualizao. A partir desse momento comearam a surgir novos padres
e inovaes no processo de criao de visualizaes que contribuem para uma evoluo no
histograma da anlise de dados e novas propostas de comparao visual surgiram. A ltima
fase descreve a visualizao de dados multivariados onde novos paradigmas de manipulao
de dados surgem com a inveno de tcnicas grficas e mtodos de visualizao de dados
multivariados.
A partir dos anos 1990, alguns pesquisadores (NIELSEN, 1993; BEAUDOUIN-
LAFON, 2000; JACOB et al., 2008) recomearam a pesquisa sobre o desenvolvimento de um
novo paradigma de interfaces que vai alm da tradicional interface desktop, mouse e teclado,
chamadas de interfaces de ps-WIMP. Esse novo paradigma chamado de interface baseada
por gestos surgiu em 1969 de um projeto denominado de Video Placepor Krueger (2013).
Outros exemplos desse novo paradigma de interface ps-WIMP incluem interao
instrumental (BEAUDOUIN-LAFON, 2000), proxemics (GREENBERG et al., 2011),
baseada em toque (WOBBROCK; MORRIS; WILSON, 2009), e interao baseado em
esboo em (OLSEN et al., 2009) e sistemas de reconhecimento de gestos no ar (SHOTTON et
al, 2011).
2.6 Estudos Relacionados com Tcnicas de Visualizao 2D e 3DAtualmente as tcnicas de visualizao desempenham um papel importante no
fornecimento de insights sobre as relaes dos conjuntos de dados complexos em toda uma
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srie de domnios principalmente quando se tem dados multivariados (VITIELLO;
KALAWSKY, 2012). Contudo, a maioria dos trabalhos sobre visualizao est relacionada
com tcnicas que utilizam a anlise de dados com interfaces grficas 2D. Estes trabalhos esto
relacionados com a evoluo e as diferentes tcnicas de visualizao 2D (DIEHL, 2007;
FIGUEIRAS, 2013; GRACANIN; MATKOVIC; ELTOWEISSY, 2005) e tambm com as
taxonomias da visualizao de informao com tcnicas 2D (ROPINSKI; PREIM, 2008;
MALETIC; MARCUS; COLLARD, 2002; COTTAM; LUMSDAINE; WEAVER, 2012;
GALLAGHER; HATCH; MUNRO, 2005). Por outro lado, com a evoluo da tecnologia da
informao, as tcnicas 3D de visualizao vem surgindo e apoiando o usurio no processo de
desenvolvimento cognitivo quando est analisando dados com mais de duas variveis numa
s interface (SANFTMANN, 2012; TURKAY et. al., 2012; SHNEIDERMAN, 2003).
De acordo com a definio sobre visualizao de dados descrita neste captulo, existe
uma diferena entre a visualizao de dados e a visualizao da informao. Para a
visualizao de informao, as tcnicas mais utilizadas so baseadas na tcnica de Grafos,
como por exemplo, Tree, TreeMap, H-Tree, Radial rvore, Cone Tree, Hyperbolic Tree,
entre outros . Por outro lado, as tcnicas mais utilizadas na visualizao de dados so: grfico
de disperso, grfico de barras,scatterplot, grfico de pizza, entre outros. Ambos os tipos de
visualizaes, podem ser desenvolvidos com tcnicas 2D e 3D.
2.6.1 Visualizao com Tcnicas 2DInicialmente fizemos uma reviso de estudos relacionados com tcnicas na rea de
visualizao de Informao. Essa reviso foi baseada em trabalhos que tinham uma estrutura
de dados hierrquicos. Para este caso, as tcnicas mais comuns encontradas na literatura
foram os grafos. Um grafo uma estrutura discreta que fornece uma representao de um
conjunto finito de objetos e uma relao especfica entre alguns ou todos os objetos (ISMAIL;
HASNI; SUBRAMANIAN, 2009). Os elementos do grafo podem ser representados pelos ns,
e as linhas que unem os ns representam as relaes entre os elementos.
Algumas tcnicas 2D de visualizao foram utilizadas no desenvolvimento de
visualizao de grafo, tais como: Tree (WILLS, 2009), H-Tree (SHILOACH, 1976;
SANTOS; DIAS; SANTOS, 2012), Cone Tree (ROBERTSON; MACKINLAY; CARD,
1991; BIUK-AGHAI, 2006), Radial Tree (EADES, 1992; DRAPER; LIVNAT;
RIESENFELD, 2009), Treemap(JOHNSON; SCHNEIDERMAN, 1991; AZZAG; LEBBAH;
ARFAOUI, 2010), Spring Box(EADES, 1992; DENG; DIGIUSEPPE; JONES, 2011), Onion
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Graph(SINDRE; GULLA; JOKSTAD, 1993; FALCONE; SHARIF, 2013) eHyperbolic Tree
(LAMPING; RAO, 1996; LI; HE, 2011). Entre essas tcnicas, a mais clssica a tcnica de
rvores (Figura 9). Esta tcnica foi inventada por Leonhard Euler para posicionar elementos
filhos abaixo de seu ancestral comum. Euler foi considerado o fundador da teoria dos grafosao
publicar a sua inveno no ano de 1736 (WILLS, 2009).
Figura 9Tcnica clssica de Visualizao de grafos em rvore.
Fonte: Reingold e Tilford (1981).
Existem vrias formas e algoritmos para se representar a tcnica de rvore. O
algoritmo desenvolvido por Reingold e Tilford (1981) provavelmente o melhor algoritmo
conhecido para esta tcnica. Alm deste algoritmo, Shiloach tambm criou um algoritmo queresolveu os problemas de desempenho do sistema em visualizao de rvores binrias
(SHILOACH, 1976). Este algoritmo resultou na criao da tcnica de visualizao H-Tree,
mas o sistema s iria funcionar se as rvores fossem equilibradas.
A visualizao hiperblica do grafo uma das novas formas de tcnica de
visualizao. O primeiro trabalho nesta rea foi Lamping e Rao (1996), seguido por uma srie
de trabalhos de Munzner (MUNZNER, 1998). Ambos os autores desenvolveram
visualizadores de contedo da Web com base nessas tcnicas. Esta tcnica tem sido utilizadaem outros sistemas, como por exemplo, por Li e He (2011).
Eades (1992) sugeriu uma melhoria no algoritmo de Reingold e Tilford sobre o
desempenho do sistema juntamente com a tcnica de rvore radial em que o posicionamento
radial do algoritmo coloca os elementos em crculos concntricos de acordo com a sua
profundidade na rvore (Figura 10). O layout de rvore radial tem algumas semelhanas com
uma rvore hiperblica, embora uma diferena fundamental que as rvores hiperblicas so
baseadas em geometria hiperblica, enquanto que em uma rvore radial a distncia entre as
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rbitas relativamente linear. Recentemente esta tcnica foi utilizada em outros sistemas,
como por exemplo, por Draper, Livnat, Riesenfeld (2009).
Figura 10Tcnica de rvore radial..
Fonte: Eades (1992).
Robertson, Mackinlay, Card (1991) desenvolveram outro algoritmo que foi utilizado
como instncia da tcnica de rvore, chamada de Cone Tree, e pode ser usado para obter um
insight sobre a rvore em forma de balo, projetando-o para o nvel onde os irmos das
subrvores esto includos nos crculos ligados ao elemento pai (BIUK-AGHAI, 2006).
Outros dois tipos de tcnicas de visualizao de rvores que no fazem parte do
conjunto tradicional, mas so amplamente utilizados: TreeMap e Onion Graph, que
representam rvores por sequncias de caixas alinhadas onde os nodes ficam posicionados uns
dentro dos outros. importante notar, no Treemap, que o tamanho de cada retngulo
proporcional a uma varivel.
A visualizao Box Spring outra tcnica de grafo baseada em layout no-
determinstico que tambm pode ser chamado de mtodoForce-Directed. Eades (1992) foi o
primeiro a propor esta abordagem no design de um grafo onde os ns e as arestas de um grafo
so modelados como corpos fsicos amarrados com molas. Usando a lei de Hooke, que
descreve as foras entre os corpos, ele foi capaz de produzir a visualizao de grafos com esse
mtodo. A partir da, seu mtodo foi revisto e melhorado por outros pesquisadores
(KERMARREC; MOIN, 2013; HUA et. A.l, 2012). Poucos so os sistemas que podem
realmente visualizar milhares de ns, embora se encontre exemplos de grafo com esta ordem
de grandeza que aparecem em uma ampla variedade de aplicaes, tais como SuperGraphs
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(LIMA; RODRIGUES; TRAINA, 2013), WIVF - Web based Information Visualization
Framework(WU, 2010) e GVF (HERMAN; MARSHALL; MELANON, 2000).
Na rea de sade a maioria dos estudos realizados com tcnicas 2D de visualizao da
informao est relacionada com imagens mdicas como, por exemplo, raios-x. Com o
avano da tecnologia para sade, a tomografia computadorizada e a ressonncia magntica
tm modificado os cuidados mdicos, utilizando as tcnicas 3D de visualizaes da
informao para visualizar volumes 3D mais precisos destacando as reas problemticas e
crticas de alguma doena. Outros sucessos do uso das tcnicas de visualizao na sade
incluem planejamento cirrgico com auxilio de visualizao, telecirurgia, a informtica
qumica, anlise do genoma, entre outros. Alm disso, a visualizao de informao est
ampliando as vantagens no uso com bancos de dados e nas redes de informtica em sade,
aumentando o suporte aos pacientes, mdicos
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