Everyday visualization: discovering more about individuals
dc.contributor.advisor | Nedel, Luciana Porcher | pt_BR |
dc.contributor.author | Pagno, Bruno Lorandi | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2018-06-20T02:29:10Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2018 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/179522 | pt_BR |
dc.description.abstract | People are becoming increasingly more interested in the use of activity monitors and selfimprovement. The availability of individuals’ data is also pushing the development of new applications and data visualization projects to be used at home, in science (e.g. to better understand the behavior of populations) or for governments interested in developing intelligent cities. In this work, we present an easy and intuitive set of visualizations to allow the exploration of personal data by common people. We focus on helping people to know themselves better and to make sense of their own data. Our visualizations are based on the metaphors of calendars, clocks, and maps, as well as on the use of bar charts to explore raw data. Data exploration is therefore guaranteed by the interaction between them. In order to evaluate our work we present two use cases, where few users observe and discuss the data from different points of view: the exploration of personal data for self-improvement purposes, and the use of Everyday Visualization by health scientists. Both use cases were ran without any training session. The resulting visualization aggregates several different data sources, going beyond many of the personal and casual visualization works. The promising results achieved demonstrated the viability of the use of such techniques for personal data visualizations and sense making. | en |
dc.description.abstract | As pessoas estão ficando cada vez mais interessadas no uso de monitores de atividade. A quantidade de dados de indivíduos disponível está ajudando na expansão e desenvolvimento de novas aplicações e projetos de visualizações para ser usados em casa, em ciência (e.g. para entender melhor o comportamento de populações) ou em governos interessados em desenvolver cidades inteligentes. Nesse trabalho é apresentada uma visualização simples e intuitiva que permite a exploração de dados pessoais por pessoas comuns. Com foco em ajudar as pessoas a compreenderem a si mesmas melhor e perceber coisas novas sobre seus dados. A visualização construída neste projeto é baseada em metáforas de calendários, relógios e mapas, além de utilizar gráficos de barra para explorar dados crus. A exploração desses dados se dá pela interação entre essas visualizações. Para avaliar o produto do trabalho são apresentados dois casos de uso onde alguns usuários tiveram a oportunidade de observar e discutir suas informações de dois pontos de vista diferente: exploração de dados pessoais para auto-aperfeiçoamento e o uso do Everyday Visualization por cientistas da saúde. Em nenhum dos casos houve treinamento. As visualizações resultantes agregam diversas fontes de dados, indo além de outros trabalhos de visualização casual e pessoal. Os resultados promissores demonstram a viabilidade de tais técnicas para visualização de dados pessoais. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | eng | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Interação homem-máquina | pt_BR |
dc.subject | Human computer interaction | en |
dc.subject | Data visualization | en |
dc.subject | Visualização | pt_BR |
dc.subject | Personal visualization | en |
dc.subject | Computação gráfica | pt_BR |
dc.subject | User monitoring | en |
dc.title | Everyday visualization: discovering more about individuals | pt_BR |
dc.title.alternative | Everyday visualization : descobrindo mais sobre indivíduos | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001069595 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Informática | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Computação | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2018 | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
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Exact and Earth Sciences (5097)Computation (1754)