Data glyphs: A case study

Abstract

Vivemos em uma sociedade caracterizada por melhores decisões tomadas com a ajuda de dados. Os dados estão em todos os lugares, nossa sociedade se molda por meio deles e, com o passar dos anos, eles ganham dimensão. Muitos desses dados agora disponíveis são de natureza multivariada. Quanto maior o volume e a complexidade, mais difíceis são as tarefas de detectar, classificar e medir características e relações nos dados. Quando não há certeza das características de um conjunto de dados devido ao seu tamanho, ou não há alvos claros, a visualização pode ser usada para simplificar as informações. Em relação aos dados multivariados, a visualização baseada em glifos é uma das possíveis técnicas comumente adotadas em ciência de dados, glifos são um tipo de representação gráfica que utiliza pequenos desenhos, onde cada parte do desenho representa uma informação dos dados. Esta dissertação tem como objetivo estudar os glifos de dados, analisando a definição, as diferentes classificações e o processo de design em torno deles. No final, e aplicando os conceitos anteriormente estudados, são produzidas três explorações visuais como alternativas de design de glifos para representar um conjunto de dados relacionado com testes audiológicos realizados na população de Portugal. Esses glifos foram avaliados por meio de testes semiestruturados com usuários e, em seguida, é apresentada uma análise do resultado do desempenho de cada um dos glifos, avaliando-os em termos de aprendizado e memorização. Ao final do projeto também foram apresentados requisitos de melhoria para cada um dos glifos

We live in a society characterized by better decisions made with the help of data. Data is everywhere, our society shapes itself through it and, with the years passing by, it is becoming greater in dimension. A lot of this data now available is multi-variate in nature. The bigger the volume and complexity are, the harder tasks to detect, classify, and measure characteristics and relations within data. When there is no certainty of the characteristics of a dataset due to its size, or there are no clear targets, visualization can be used to simplify the information.Regarding multivariate data, glyph-based visualization is one of the possible techniques commonly adopted in data science. Data is everywhere, our society shapes itself through it and, with the years passing by, it is becoming greater in dimension. A lot of this data now available is multi-variate in nature. This dissertation aims to study data glyphs, analyzing the definition, the different classifications, and the design process around them. At the end, and applying the previously studied concepts, three visual explorations are produced as glyph design alternatives to represent a dataset related to audiological tests carried out in the population of Portugal. These glyphs were evaluated through semi-structured tests with users and then an analysis of the performance result of each of the glyphs is presented, evaluating them in terms of learning and memorization. At the end of the project, improvement requirements were also presented for each of the glyphs