Визуализация информации

Визуализация информации — это научная и инженерная дисциплина, направленная на поиск и реализацию форм и способов визуального (в том числе интерактивного) представления абстрактных данных для облегчения их восприятия человеком. Абстрактные данные включают как числовые, так и нечисловые данные, такие как текст и географическая информация. Визуализацию информации следует отличать от научной визуализации — «для визуализации информации пространственное представление выбирается, а при научной визуализации пространственное представление задано»^[1].

Область визуализации информации появилась «из исследований в областях человеко-компьютерного взаимодействия, информатики, графики, визуального проектирования, психологии и бизнес-процессов. Эта область во всё возрастающей степени применяется как критическая компонента в научных исследованиях, электронных библиотеках, data mining, анализе финансовых данных, изучении рынка, управлении производством и изыскании лекарственных средств^[англ.]»^[2].

Визуализация информации предполагает, что «визуальное представление и техники взаимодействия извлекают пользу от широкого канала передачи информации из человеческого глаза в мозг, что позволяет пользователю видеть, исследовать и понимать большой объём информации разом. Визуализация информации фокусируется на создании подходов для доставки абстрактной информации интуитивно понятными путями»^[3].

Анализ данных является неотъемлемой частью всех прикладных исследований и задач в производстве. Наиболее фундаментальными подходами к анализу данных являются визуализация (гистограммы, диаграммы рассеяния, изображение поверхностей, деревья, графики параллельных координат и т.д.), статистика (проверка статистических гипотез, регрессия, PCA и т.д.), data mining (ассоциативная обработка и др.) и методы машинного обучения (кластеризация, классификация, дерево решений и т.д.). Среди этих подходов визуализация информации или визуальный анализ данных наибольшим образом опирается на когнитивные навыки человеческого анализа и позволяет обнаружение неструктурированной полезной информации, которая ограничена только человеческим воображением и креативностью. Исследователь не обязан изучать какие-либо изощрённые методы, чтобы иметь возможность интерпретировать визуализацию данных. Визуализация информации служит также схемой выдвижения гипотез, которые, как правило, вытекают из последующего формального аналитического рассмотрения, такого как статистическая проверка гипотез.

Современное изучение визуализации началось с компьютерной графики, которая «с самого начала использовалась для изучения научных проблем. Однако в ранние дни недостаточная мощность графики часто сдерживала использование. Недавний взлёт визуализации начался в 1987 со специального выпуска журнала Scientific Computing, посвящённого компьютерной графике для визуализации. С тех пор состоялись несколько конференций и симпозиумов, спонсированных Компьютерной Ассоциацией IEEE^[англ.] и ACM SIGGRAPH^[англ.]»^[4]. Они были посвящены основным темам визуализации данных, визуализация информации и научной визуализации и более узким темам, таким как объёмная визуализация.

В 1786 году Уильям Плейфэр опубликовал первое графическое представление.

• Картограмма
• Кладограмма (филогенез)
• Представление концепций в графическом виде
• Древовидная схема (классификация)
• Эталонная модель визуализации информации^[англ.]
• Визуализация графов
• Тепловая карта
• Гиперболическое дерево
• Многомерное шкалирование
• Параллельные координаты^[англ.]
• Проблемная среда^[англ.]
• Treemapping^[англ.]

Визуализация информации имеют приложение в таких областях как^[2]

• Научные исследования
• Электронные библиотеки
• Data mining
• Инфографика
• Анализ финансовых данных
• Здравоохранение^[5]
• Исследование рынков
• Производственное планирование^[англ.]
• Криминальная картография^[англ.]
• eGovernance^[англ.]

Достойные внимания академические и индустриальные лаборатории в этой области:

• Adobe Research
• IBM Research^[англ.]
• Google Research
• Microsoft Research
• Panopticon Software^[англ.]
• Scientific Computing and Imaging Institute^[англ.]
• Tableau Software
• Лаборатория человеко-машинного взаимодействия университета Мэриленд^[англ.]
• VVI^[англ.]

Конференции в этой области по степени важности в исследовании визуализации данных^[6]

• IEEE Visualization^[англ.]: Ежегодная международная конференция по научной визуализации, визуализации информации и визуального анализа. Конференция проводится в октябре.
• ACM SIGGRAPH: Ежегодная международная конференция по компьютерной графике, проводимая ACM SIGGRAPH. Дата конференции не постоянна.
• EuroVis: Ежегодная общеевропейская конференция по визуализации данных, которую проводит Рабочая Группа Еврографики по Визуализации Данных (англ. Eurographics Working Group on Data Visualization) и поддерживается IEEE Комитетом по Визуализации и Технической Графике (англ. IEEE Visualization and Graphics Technical Committee, IEEE VGTC). Конференция обычно проводится в июне.
• Конференция по Человеческим Факторам в Вычислительных Системах (англ. Conference on Human Factors in Computing Systems): Ежегодная международная конференция по человеко-компьютерному взаимодействию, организуемая ACM SIGCHI^[англ.]. Конференция обычно проводится в апреле или мае.
• Eurographics: Ежегодная общеевропейская конференция по компьютерной графике, организуемая Европейской Ассоциацией по Компьютерной Графике (англ. European Association for Computer Graphics). Конференция обычно проводится в апреле или мае.
• PacificVis: Ежегодный симпозиум по визуализации, проводимый в Азиатско-тихоокеанском регионе. Симпозиум спонсируется IEEE Комитетом по Визуализации и Технической Графике. Конференция обычно проводится в марте или апреле.

• Ben Bederson, Ben Shneiderman. The Craft of Information Visualization: Readings and Reflections. — Morgan Kaufmann, 2003.
• Stuart K. Card, Jock D. Mackinlay, Ben Shneiderman. Readings in Information Visualization: Using Vision to Think. — Morgan Kaufmann Publishers, 1999.
• Jeffrey Heer, Stuart K. Card, James Landay. Prefuse: a toolkit for interactive information visualization // ACM Human Factors in Computing Systems, 2005. — 2005.
• Andreas Kerren, John T. Stasko, Jean-Daniel Fekete, Chris North. [1]. — Information Visualization – Human-Centered Issues and Perspectives. — Springer, 2008. — Т. 4950. — (LNCS State-of-the-Art Survey).
• Riccardo Mazza. Introduction to Information Visualization. — Springer, 2009.
• Robert Spence. Information Visualization: Design for Interaction (2nd Edition). — Prentice Hall, 2007. — ISBN 0-13-206550-9.
• Colin Ware. Information Visualization: Perception for design. — San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2000.
• Kawa Nazemi. Adaptive Semantics Visualization. — Eurographics Association., 2014.

У этой статьи есть несколько проблем, помогите их исправить: Необходимо проверить качество перевода c неуказанного языка, исправить содержательные и стилистические ошибки. Вы можете помочь улучшить эту статью (см. также рекомендации по переводу). Оригинал не указан. Пожалуйста, укажите его. (14 августа 2019) Стиль этой статьи неэнциклопедичен или нарушает нормы литературного русского языка. Статью следует исправить согласно стилистическим правилам Википедии. (14 августа 2019) Пожалуйста, после исправления проблемы исключите её из списка параметров. После устранения всех недостатков этот шаблон может быть удалён любым участником.