Uutiset

Algoritmi optimoi graafisen esityksen käyttäjää varten

Datan suuri määrä vaatii tiedon analysoinnin ja optimoinnin automatisointia.
Kuva: Sirontakaavio paineen ja lämpötilan muuttujista Isabel-hurrikaania käsittelevässä tietokokonaisuudessa. Vakiomalli (vasemmalla) menettää luotettavuutta ja edellyttää manuaalista korjaamista, mutta optimoitu malli (oikealla) mukautuu tietoihin automaattisesti.

Sirontakaavioita käytetään yleisesti monilla tieteen ulkopuolisillakin aloilla, kun pyritään kuvaamaan visuaalisesti kahden muuttujan välistä suhdetta. Kuitenkin vain harvat käyttäjät ovat ymmärtäneet ihmisten havainto- ja käsityskyvyn vaikutuksen siihen, miten sirontakaavioita tulkitaan. Sirontakaavioiden oletusmallit kuvaavat myös tietoa usein huonosti, ja mallin manuaalinen hienosäätö on hankalaa.

Tutkijat ovat äskettäin keksineet algoritmisen lähestymistavan, jonka avulla voidaan automaattisesti parantaa sirontakaavioita hyödyntämällä ihmisten havaitsemia malleja ja mittoja.

"Sirontakaavion suunnittelua voidaan pitää onnistuneena, kun ihmiset kykenevät tehokkaasti purkamaan sirontakaavioon alun perin graafisesti koodatun viestin. Huonot mallit saattavat sen sijaan vääristää halutun viestin", kertoo tutkijatohtori Luana Micallef.

Automaattiset ja optimoidut sirontakaaviomallit

Tutkijoiden kehittämä optimoija voi ennakoida käyttäjien tapaa reagoida tiettyyn malliin. Ihmisten havaintokykyyn liittyy lukuisia ominaisuuksia ja rajoituksia, joita visualisoinnissa olisi vastaavasti hyödynnettävä, jotta viesti välittyisi lukijalle tehokkaasti.

"Tiedon omistajana et välttämättä tiedä, kuinka muut havaitsevat sirontakaavion, ja suuria tietokokonaisuuksia on myös vaikea visualisoida. Uuden algoritmisen menetelmämme avulla voimme optimoida sirontakaavion mitä tahansa käyttäjän edellyttämää tieto- ja analysointitehtävää varten", kertoo professori Antti Oulasvirta.

Jokaisella sirontakaavion osatekijällä, kuten koolla, läpinäkyvyydellä, tunnisteiden väreillä tai kuvion kuvasuhteella, on väliä. Osatekijöillä on huomattava vaikutus havaittuihin korrelaatioihin, poikkeamiin ja luokkiin.

"Vaikka olisit visualisoinnin asiantuntija, automatisoitu malli auttaa säästämään aikaa erityisesti hyvin suurten tietokokonaisuuksien yhteydessä. Säästynyt aika voidaan käyttää visuaalisten mallien tulkintaan vaivalloisten parametriasetusten korjailun sijasta", kertoo tutkijatohtori Gregorio Palmas.

"Tämä on vasta alkua. Olemme keskellä muutosvaihetta, jossa automatisoimme tiedon analysointia, koska datan määrä on niin huomattava. Tiedon vuorovaikutteiset analysointimenetelmät, kuten sirontakaaviot, palvelevat meitä jatkossakin hyvin, mutta niiden tehokkuutta voidaan parantaa täydentämällä niitä jonkinasteisella koneälyllä", kertoo professori Tino Weinkauf.

Uuden algoritmisen lähestymistavan tehokkuus korostui erityisesti tehtävän suorittamiseen kuluneessa ajassa. Luana Micallefin, Gregorio Palmasin, Antti Oulasvirran ja Tino Weinkaufin mukaan jopa ne käyttäjät, jotka eivät ole visualisointisuunnittelun asiantuntijoita, voivat optimoijan avulla tuottaa tehokkaita sirontakaavioita. Tällaisten algoritmisten menetelmien ansiosta voidaan ei-toivottujen väärinymmärrysten määrää vähentää tulevaisuudessa.

Lisätietoja:

Antti Oulasvirta
Professori
Aalto-yliopisto
[email protected]
puh. 050 3841561

Artikkeli: Micallef, L., Palmas, G., Oulasvirta, A. & Weinkauf, T. (2017), Towards Perceptual Optimization of the Visual Design of Scatterplots, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 23(6) : 1–12.

Projektin sivu (englanniksi)

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lisää tästä aiheesta

Taiteellinen kuva panssaroidusta superhydrofobisesta pinnasta, joka kestää iskuja ja hylkii nesteitä tehokkaasti. Kuva: Juha Juvonen.
Yhteistyö, Mediatiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Vettä hylkivä panssaripinnoite voi pian tehostaa aurinkopaneeleja ja tuoda suksiin lisäluistoa

Kesäkuussa Aalto-yliopiston tutkijat kertoivat kehittämästään pinnoitteesta Nature-lehdessä. Nyt pinnoitteesta aletaan kehittää lukuisia kaupallisia sovelluksia muun muassa rakennus- ja elektroniikkateollisuuden kanssa.
The computer game could help in the treatment of depression alongside therapy and drug treatment. Picture: Matias Palva’s research group, Aalto University.
Mediatiedotteet Julkaistu:

Tutkijat kehittävät tietokonepeliä masennuksen hoitoon

Terapeuttisen toimintavideopelin pelaaminen voi helpottaa masennuspotilaiden oireita ja parantaa heidän kognitiivista toimintakykyään.
putretti-lannoite
Mediatiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Tutkijat kehittivät tuhkasta ja kompostista metsien täsmälannoitteen

Putretiksi nimetty lannoite sisältää fosforia, kaliumia, hiiltä ja hitaasti vapautuvaa typpeä, jotka edistävät puiden kasvua. Sen valmistus kuluttaa selvästi vähemmän energiaa kuin keinolannoitteiden ja vähentää myös louhimisen tarvetta.
An electron microscope image of the device used to extract entangled electrons
Mediatiedotteet Julkaistu:

Askel kohti lähes rajatonta laskentatehoa – tutkijat loivat kvanttilomittumista lämmön avulla

Helppo ja hallittava kvanttilomittuminen lisää kokonaislaskentakapasiteettia ja mahdollistaa muun muassa kvanttisalauksen eli turvallisen tiedonsiirron suurillakin etäisyyksillä.