FACTORES DA PERCEPÇÃO VISUAL HUMANA NA VISUALIZAÇÃO DE DADOS

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FACTORES DA PERCEP

Ç

ÃO VISUAL HUMANA

NA VISUALIZA

Ç

ÃO DE DADOS

CMNE / CILAMCE 2007

13 – 15 Junho de 2007. Porto, Portugal.

Dulclerci Sternadt Alexandre, João Manuel R. S. Tavares

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FACTORES DA PERCEP

FACTORES DA PERCEPÇÇÃO VISUAL HUMANA ÃO VISUAL HUMANA NA VISUALIZA

NA VISUALIZAÇÇÃO DE DADOSÃO DE DADOS

1. Visualização;

2. Sentidos e Percepção;

3. Modelo de Percepção Visual Humana; 4. Abordagem de um Modelo de Referência; 5. Conclusão.

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Visualização:

• Acto ou efeito de visualizar;

• Conversão de conceitos em imagens ou formas visíveis;

• Formação de uma imagem mental de um conceito abstracto.

“O uso de representações visuais de dados abstractos, suportadas por computador e interactivas, de forma a maximizar a cognição.”

Stuart Card Readings in Information Visualization: using vision to think.

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Vantagens da Visualização:

•Compreensão de grandes volumes de dados;

•Percepção de características que não são antecipadas a partir dos dados. •Identificação rápida de erros, fenómenos ou anomalias presentes nos dados.

•Entendimento de características, tanto em grande como em pequena escala, sendo especialmente valiosa na percepção de padrões.

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Análise Exploratória – O utilizador não tem nenhuma ideia de quais conhecimentos os dados contêm e, através de um processo analítico,

explora a representação visual e procura sinais que podem indicar tendências particulares e relações que podem levar a hipóteses.

Análise Confirmatória – O utilizador tem uma hipótese e a meta é através da exploração visual encontrar a evidência para a sua aceitação ou rejeição.

Apresentação – É utilizada para representação gráfica e exposição do relacionamento, estrutura, comportamento e outras características intrínsecas aos dados.

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Visualização de Dados:

Os atributos associados aos dados devem ser caracterizados de

acordo com diferentes critérios.

A identificação adequada desses critérios é determinante para caracterizá-los visualmente. É uma fase importante e complexa de um processo de visualização computacional no qual deverão ser considerados os principais conceitos de percepção humana.

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Sentidos e Percepção:

O nosso sistema sensorial é constantemente activado por estímulos.

O resultado é uma excitação neural chamada de sensação. Este fluxo contínuo de sensações desencadeia o que se chama de percepção.

Visão:

• O sentido mais rapidamente captado pelo cérebro; • Com maior aptidão para captação de informação; • Com capacidade de paralelismo;

• Apresenta disposição para a integração, cooperação e concordância com os restantes sentidos.

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Percepção da Forma:

Teoria Gestalt:

• O todo é mais do que a soma das partes; • Não se pode ter conhecimento do todo através das partes, e sim das partes através do todo;

• Os conjuntos possuem leis próprias e estas regem os seus elementos;

Mantra da Visualização para grandes volumes de dados: “Overview first, zoom and filter, then details-on-demand.” Ben Shneiderman • Através da percepção da totalidade é que se percebe, descodifica e assimila uma imagem ou conceito.

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Leis da Teoria Gestalt:

São princípios estruturais e funcionais que estabelecem a forma como os elementos constitutivos de uma imagem são percebidos em termos organizacionais.

Proximidade: elementos próximos tendem a ser percebidos como um conjunto.

Semelhança: elementos com características semelhantes tendem a ser agrupados.

Fechamento: formas incompletas tendem a ganhar regularidade e estabilidade.

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Leis da Teoria Gestalt

(cont.)

:

Continuidade: tendência a orientar os elementos para a construção de padrões ou fluxos.

Figura/fundo: o campo

perceptivo divide-se em figura (objecto) e fundo, através do tamanho, forma, cor e posição. Simetria: elementos são mais

facilmente percebidos quando apresentam simetria,

regularidade e isenção de textura.

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Percepção Espacial:

Não é associada a um órgão específico, sendo considerada supra-modal, vale-se da percepção visual, auditiva e temporal.

Em termos visuais é afectada pela distância entre os objectos e o tamanho relativo dos mesmos; a combinação destes dois factores é especialmente útil na percepção e simulação espacial computacional.

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Modelo da Percepção Visual Humana:

1. Processamento paralelo:

Nesta fase são extraídas as primeiras informações de uma imagem, consideradas propriedades de baixo nível da cena visual;

normalmente, são informações de natureza transitória.

Preattentive - traduz a noção da velocidade e de facilidade com que certas propriedades são identificadas pelos humanos em imagens.

Propriedades identificáveis:

Cor, forma, movimento, localização espacial, orientação, brilho, comprimento, entre outras que se destacam numa imagem.

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Modelo da Percepção Visual Humana:

2. Percepção de padrões numa imagem formada

Nesta fase, o processo activo decompõe o campo visual em

regiões e padrões simples. A determinação destes padrões é dirigida pelas informações fornecidas pelo processamento paralelo.

Padrões simples: contornos contínuos, regiões de cores e/ou texturas semelhantes, formas simples.

Este processamento é mais lento e envolve a memória de longo prazo, sendo dada ênfase a aspectos proeminentes, movimentos visuais guiados e mecanismo de atenção top-down e bottom-up.

Top-Down: percepção guiada pela expectativa. Ex: procurar uma forma específica numa imagem.

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Modelo da Percepção Visual Humana:

Percepção visual:

resultado da interacção

intrínseca entre: informações externas adquiridas

pelos sistema visual e informações internas

baseadas no conhecimento previamente adquirido.

3. Processamento sequencial dirigido

Fase mais elevada da percepção, completa as fase posteriores através de demandas da atenção activa e da memória, para responder as pesquisas visuais.

Neste nível é possível reconhecer padrões utilizando os previamente conhecidos, recolher novas informações e pormenores.

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Modelo de Referência:

( Stuart K. Card et al – 1999)

Usualmente, destacam-se 3 fases:

Dados Forma Visual

Dados

Brutos de DadosTabela EstruturasVisuais Imagens

Transformação

de Dados MapeamentoVisual TransformaçõesVisuais Interacção Humana

Tarefa

Transformação de dados: normalização e/ou formatação dos dados em bruto para organizá-los de maneira lógica e estruturada.

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Modelo de Referência - mapeamento

A fase de mapeamento é considerada crucial em Visualização Científica. É nesta fase que serão assinalados os requisitos de percepção humana que deverão ser considerados.

O mapeamento dificulta-se à medida que aumenta o número de atributos associados aos dados.

Não é simples a escolha de representações gráficas que considerem

adequadamente princípios de percepção humana, principalmente na visualização de dados abstractos.

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Modelo de Referência

Mackinlay (1999) foi pioneiro no desenvolvimento de uma

ferramenta para automatizar a apresentação gráfica de dados.

Utilizou-se do tempo e de outras propriedades perceptíveis tal como cor, forma, tamanho e orientação.

A escolha da representação deve seguir os critérios de:

• expressividade: traduzem as informações de interesse para o utilizador;

• eficácia: facilidade de compreender as representações e as informações que elas expressam.

Mackinlay elaborou uma tabela de prioridades de acordo com o grau de acuidade em termos perceptivos e da natureza dos dados. Esta tabela já foi por muitos autores adaptada, servindo actualmente como uma excelente referência para a fase de mapeamento de dados.

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Tabela da acuidade de percepção dos atributos visuais - Mackinlay

Percepção Dados Quantitativos Dados Ordinais Dados Nominais

Maior Posição Posição Posição

Comprimento Densidade Croma de Cor (hue) Ângulo Saturação de cor Textura

Inclinação Croma de cor (hue) Conexão

Área Textura Delimitação

Volume Conexão Densidade

Densidade Delimitação Saturação de cor Saturação de cor Comprimento Forma

Croma de cor (hue) Ângulo Comprimento

Textura Inclinação Ângulo

Conexão Área Inclinação

Delimitação Volume Área

Menor Forma Forma Volume

(Nesta tabela são considerados três tipos de dados aos quais vão sendo apresentados por ordem decrescente os atributos visuais perceptíveis.)

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Conclusões

A integração de requisitos de percepção humana na visualização

computacional tem vindo cada vez mais a requerer esforços de diferentes áreas científicas, sendo o mapeamento de múltiplos atributos ainda um problema relevante.

Fundamentos da teoria de informação, da estatística, de data mining e de

machine learning podem contribuir significativamente na simplificação do processo de mapeamento.

Considerando a visualização como um processo cognitivo, o uso de outros factores da percepção humana tem vindo a ser considerado auxiliando com êxito a visualização; Destes, destaca-se o uso do áudio não falado. Assim, o uso do áudio não falado poderá ajudar o mapeamento de dados associados a padrões de difícil percepção visual; nomeadamente, grandes séries de dados e de multidimensionalidade elevada.