Auxílio à pesquisa 17/05838-3 - Mineração de dados, Visualização de informação - BV FAPESP
Processo: 17/05838-3
Pesq. associados: Alneu de Andrade Lopes ; Rosane Minghim
Bolsa(s) vinculada(s): 17/14778-4 - Analítica visual (visual analytics) de topologia e texto em redes sociais e de áudio em paisagens sonoras, BP.TT
Assunto(s): Mineração de dados Visualização de informação Análise visual
A pesquisa em Visual Analytics é central no tratamento dos desafios associados à análise de dados e computação intensiva em dados, pelo potencial de combinar técnicas de Aprendizado de Máquina e de Visualização para apoiar a interpretação de dados complexos. O acoplamento de técnicas oriundas de ambas as áreas pode promover avanços significativos na capacidade humana de análise, pois permite a indivíduo e computador assumirem papeis complementares ao tratar os muitos problemas introduzidos pelo volume e complexidade dos conjuntos de dados gerados em diversos domínios de aplicação. Este projeto de pesquisa aborda dois focos distintos em visual analytics, um de natureza aplicada e outro de natureza conceitual. No aspecto aplicado serão considerados (i) o problema de visualização de redes de grande escala, com ênfase em redes sociais; e (ii) o problema da análise exploratória de espaços de atributos que caracterizam fenômenos multivariados e variantes no tempo. Um exemplo são registros obtidos por sensores utilizados para monitoramento ambiental. Em ambos os casos, a busca por soluções escaláveis para grandes volumes de dados representa um grande desafio de pesquisa. No aspecto conceitual, dando continuidade a uma colaboração já em andamento, iremos conceber e realizar alguns estudos experimentais que contribuam para esclarecer os processos cognitivos subjacentes à interpretação de um tipo particular de visualização multidimensional, os chamados mapas de similaridade. A análise dos resultados pode sugerir modelos conceituais do processo de interpretação desse tipo de mapeamento visual. Esperamos, com esse estudo, contribuir para ampliar o embasamento conceitual sobre essas técnicas, essencial para futuros avanços na área. (AU)