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Academic year: 2022

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Texte intégral

(1)

La recherche en visualisation de données : créer un télescope pour explorer

l'information

Jean-Daniel Fekete

(2)

La révolution des données

• La quantité de données croît de 30% par an depuis 1999 (SIMS, Berkeley)

• La quantité de données accessible a cru exponentiellement depuis 10 ans

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

0 400 800 1200 1600

2000 Exabytes

[source: The Diverse and Exploding Digital Universe, IDC, 2008]

(3)

La révolution des données

• Les solutions de stockage croissent exponentiellement

• Les capteurs génèrent plus de données :

– Pollution, logs, température, photos, vidéos, etc.

• Les données collectées sont mises en ligne

• Les données sont analysées et les analyses sont mises en ligne

• L’univers numérique explose :

– 2007 : 281 Exa-octets

(281 milliards de Giga-octets) – 2010 : barrière du Zeta-octet

franchie

– 2011 : 1.8 Zeta-octets

(4)

FaceBook

(5)

Data, Information, Knowledge, Wisdom

Where is the Life we have lost in living?

Where is the wisdom we have lost in knowledge?

Where is the knowledge we have lost in information?

-- from T.S. Eliot, "Choruses from 'The Rock'“

• Comment :

– transformer des données en information ?

– utiliser l’information pour prendre des bonnes décisions et apprendre de nouvelles connaissances

– avoir des réponses à des questions fondamentales dont on

n’a aucune idée aujourd’hui ?

(6)

Le problème

Web, livres, articles données scientifiques prix, liste de personnes, Cours de la bourse

Informations

Données

Humain Transfert

Vision: 100 MB/s Audition: <100 b/s Haptique/tactile Odorat

Goût

Comment ?

(7)

Propriétés de la vision

• Sens ayant la plus grande bande passante

• Rapide, parallèle

• Reconnaissance de formes

• Pré-attentif

• Etend les capacités cognitives et mémorielles

• On pense visuellement

(8)

Utilisons la vision !

(9)

Utilisons la vision !

(10)

10

Principes de la visualisation d’information

• L’œil et la perception humaine sont remarquablement adaptés à la reconnaissance de motifs visuels

• La transformation de données abstraites en information visuelle permet d’utiliser cette aptitude

• Parmi toutes les représentations possibles, seules quelques-unes

« fonctionnent » :

il faut les trouver et les répertorier

• La psychologie nous donne une base d’explication : la perception préattentive (Triesman, 85)

Sans effort

D’un coup d’œil En temps constant

• Êtes-vous préattentifs ?

(11)

Perception préattentive (1)

(12)

Perception préattentive (2)

(13)

Perception préattentive

• Beaucoup de caractéristiques visuelles peuvent être perçues préattentivement :

– Orientation de ligne/blob, longueur, épaisseur, taille, courbure, cardinalité, terminaisons, intersections, inclusion, teinte,

clignotement, direction de mouvement, profondeur stéréoscopique, indices 3D, direction de l’éclairement

• Problèmes :

– Les caractéristiques préattentive interfèrent entre elles

On pensait même que toutes les caractéristiques préattentives étaient incompatibles entre elles

– Les caractéristiques sont préattentives dans certaines limites

7 couleurs max (Healey, 96)

2 ou 3 formes

Etc.

(14)

Perception préattentive (3)

(15)

Visualisation : exemples

http://www.smartmoney.com/map-of-the-market/

15

(16)
(17)

Des tables à 12 dimensions ?

• Demo !

17

(18)

Des réseaux sociaux de grande taille

• InfoVis Co-authoring

(K. Börner et al.)

(19)

En réalité, lorsqu’on visualise les données brutes …

19

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Visualisation de réseau par matrice d’adjacence

A

C

B D

A B C D A

B C D

X X X X X

20

?

?

(21)

April 11, 2012 Nathalie Henry

Exploring Social Networks with Matrix-Based Representations

21

Explore

Communicate

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Plus de détails, plus de structure

Infovis Coauthorship (133 actors)

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Conclusion

• L’analyse visuelle, couplée à d’autres analyses

automatiques, permet de donner du sens au données

On trouve ce que l’on cherche

On trouve aussi ce que l’on ne cherchait pas !

• Plusieurs représentations sont possibles

Mais beaucoup d’autres sont inefficaces et donc nuisibles

Les représentations spectaculaires ne sont pas toujours efficaces

• Utilisez la visualisation de données / information

Explorer ses données révèle toujours des informations

inattendues

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