Visualisation dinformation interactive JeanDaniel Fekete Frdric Vernier INRIA

Visualisation d’information interactive Jean-Daniel Fekete & Frédéric Vernier INRIA Futurs/LRI & LIMSI Jean-Daniel. Fekete@inria. fr & Frederic. Vernier@limsi. fr

Visualisation The eye… the window of the soul, is the principal means by which the central sense can most completely and abundantly appreciate the infinite works of nature. Leonardo da Vinci (1452 - 1519)

Visualisation : 3 domaines Visualisation • Sous communauté de l’Informatique scientifique Graphique • 20 ans d’histoire Cartographie • Communauté à part entière • 2000 ans d’histoire Visualisation d’information • Sous communauté de l’Interaction Homme. Machine • 10 ans d’histoire

Visualisation : 3 disciplines Informatique • Algorithmes et structures de données • Géométrie • Infographie Design Psychologie • Nouvelles représentation • Perception • Communication • Interaction • Cognition

Visualisation d’information : Définition • Utilisation de l’informatique graphique interactive pour représenter visuellement de données abstraites afin d’amplifier la cognition

Définition 2 / Objectifs • Représentation graphique compacte et interface utilisateur pour : q manipuler un grand nombre d’items (102 - 106) § éventuellement extraite d’une base de donnée plus grande • Permettant aux utilisateurs de q faire des découvertes q prendre des décisions, ou q trouver des explications • sur q des motifs (tendances, groupes, trous, points isolés) q des groupes d’items q des items individuels • Fouille de données visuelle q Données abstraites, généralement pas de représentation canonique

Centres de recherche principaux • Xerox PARC q 3 -D cone trees, perspective wall, spiral calendar qtable lens, hyperbolic trees, document lens, butterfly • Univ. of Maryland qdynamic queries, range sliders, starfields, treemaps qzoombars, tight coupling, dynamic pruning, lifelines • IBM Yorktown, AT&T-Lucent Technologies • Georgia Tech, MIT Media Lab • Univ. of Wisconsin, Minnesota, Calif-Berkeley

Le problème Humain Transfert de données Données Web, livres, articles données scientifiques prix, liste de personnes, Cours de la bourse Informations Comment ? Vision: 100 MB/s Audition: <100 b/s Télépathie Haptique/tactile Odorat Goût

Propriétés de la vision • • • Sens ayant la plus grande bande passante Rapide, parallèle Reconnaissance de formes Pré-attentif Etend les capacités cognitives et mémorielles § (teste de multiplication) • On pense visuellement Super. Utilisons-la !

Utilisons la vision !

Utilisons la vision !

Trouvez le rectangle vert !

Perception préattentive (1)

Perception préattentive (2)

Perception préattentive • Beaucoup de caractéristiques visuelles peuvent être perçues préattentivement : q Orientation de ligne/blob, longueur, épaisseur, taille, courbure, cardinalité, terminaisons, intersections, inclusion, teinte, clignotement, direction de mouvement, profondeur stéréoscopique, indices 3 D, direction de l’éclairement • Problèmes : q Les caractéristiques préattentive interfèrent entre elles § On pensait même que toutes les caractéristiques préattentives étaient incompatibles entre elles q Les caractéristiques sont préattentives dans certaines limites § 7 couleurs max (Healey, 96) § 2 ou 3 formes § Etc.

Perception préattentive (3)

Perception préattentive : théorie • Notre système visuel de bas niveau (25 millions de cellules) fait de la reconnaissance de motif en parallèle en permanence • Les caractéristiques préattentives sont reconnues à ce niveau • Les autres nécessitent un parcours séquentiel ! • On a parfois besoin de données visuelles non préattentives q Labels/étiquettes sur les données q Représentations traditionnelles acceptables par les utilisateurs novices • Excellents théories psychologiques q Information Visualization: Perception for Design de Colin Ware • Besoin de conception et réalisation de techniques qui fonctionnent q Recours au designer / informaticien

Mouais, quel intérêt ?

La représentation est la clef !

Tufte et l’histoire de la graphique

Histoire • • Visualisation pour décrire (Tufte) pour décider (Bertin) sur écran Interactive q. Coupler visualisation, filtrage et sélection

Bertin et la Sémiologie graphique • Utilisation des propriétés rétiniennes (Bertin 67):

Visualisation interactive

Plus qu’un transfert • Permet la perception de phénomènes de plus haut niveau • Favorise la découverte Eclairage (Insight)

Modèle fonctionnel de base Projection visuelle Données Visualisation Interaction

Modèle complet (Ed. CHI) Interaction Illustration de J. Heer

Info. Vis Toolkit Réutiliser / généraliser • Construire des visualisations est difficile et long • Composant pour la visualisation de : q Tables § Scatter plots, séries temporelles, coordonnées parallèles q Arbres § Treemaps, node-link diagrams, Icicle trees q Graphes § Matrices, node-link diagrams • Plusieurs mécanismes sont génériques et peuvent être réutilisés avec toutes les représentations graphiques q Requêtes dynamiques q Fisheyes q Labels dynamiques www. lri. fr/~fekete/Infovis. Toolkit

Techniques de visualisation • Projection + représentation + interaction • Dépend de la structure de données q 1 D - Linéaires q 2 D - Cartes q 3 D - Scènes q. Multidimensionnelle q. Temporelle q. Arbres q. Réseaux q. Documents q. Algorithmes

1 D : Séries temporelles

1 D : Diagrams en Arcs (Watenberg 03) http: //www. bewitched. com/

Visualisation d’information : exemples • Spotfire et les requêtes dynamiques • Smartmoney et la carte du marché boursier

Famille des techniques • • Orientées points Orientées lignes Orientées surfaces Remplissage de surface

Techniques par remplissage de formes • • Seesoft/See. Sys Compus Treemap DBVis

Techniques d’interaction • • Data sliders Interfaces zoomables et navigation Déformation de l’espace et navigation Labeling

Domaines de recherche • • • Nouvelles techniques de visualisation Nouvelles techniques d’agrégation Nouvelles techniques d’interaction Le 3 D est-il utile à quelque chose ? Passage à l’échelle Animation

Co-citations en visualisation (Börner 04)

Retombées industrielles (extraits) • Principales sociétés faisant des produits de visualisation d’information q q ILOG (Discovery téléchargeable gratuitement) Spotfire AT&T (Graph. Viz) IBM (DX explorer) • Sociétés utilisant journellement la visualisation d’information q q NASA EOSDIS (portail accès aux données capteurs sur la Terre) 3 M (analyse de composants chimiques) Smart. Money (http: //www. smartmoney. com/marketmap/) Chevron. Texaco (analyse de production pétrolière)

Bibliographie • • • Readings in Information Visualization, Card, Mackinlay, Shneiderman, Morgan Kaufmann, 1999 Information Visualization: Perception for Design, Colin Ware, Morgan Kaufmann, 2000 (2 e édition prévue pour 2004) Sémiologie Graphique, Bertin, 1967, Réimpression EHESS 2000 The Visual Display of Quantitative Data, Tufte, 1983, Cheshire, CT: Graphics Press. otal. umd. edu/Olive http: //www. csc. ncsu. edu/faculty/healey/PP/index. html Excentric Labeling: Dynamic Neighborhood Labeling for Data Visualization, Fekete, J. -D. , Plaisant, C. Proceedings of the Conference on Human factors in Computer Systems (CHI'99), ACM , New York, pp. 512 -519. Interactive Information Visualization of a Million Items, Fekete, J. -D. , Plaisant, C. , Proceedings of IEEE Symposium on Information Visualization 2002 (Info. Vis 2002), Boston, USA, Octobre 2002. The Infovis Toolkit. http: //www. lri. fr/~fekete/Infovis. Toolkit