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:

Lue lisää uutisia

Esiintyjiä tapahtumassa
Mediatiedotteet Julkaistu:

Sustainability Science Days keräsi ennätysyleisön – ensi vuonna tapahtumassa puhkaistaan kestävyyskupla

Suomen suurin kestävän kehityksen tutkimuksen ja innovaatioiden tapahtuma keräsi yhteen yli 1500 asiantuntijaa yli sadasta eri maasta. Tapahtuma järjestettiin Aalto-yliopistolla ja Helsingin yliopistolla tänä vuonna yhteistyössä maailman suurimman kestävän kehityksen kongressin, SRI:n kanssa.
Vili Lehdonvirta, kuva:Mikko Raskinen, Aalto-yliopisto
Mediatiedotteet Julkaistu:

Lepääkö valtionhallinto kellarista löytyvien palvelimien vai Amazonin päällä? Vili Lehdonvirta tarkastelee kehitystä ajan ja pilvien yli

Tietotekniikan laitoksen professori Vili Lehdonvirta on saanut Euroopan tutkimusneuvoston Advanced Grant -rahoituksen. Sen suuruus on 2,5 miljoonaa euroa, ja hanke kestää viisi vuotta. Tutkimuksessaan Lehdonvirta kehittää menetelmiä, joiden avulla voidaan piirtää kartalle pilvi-imperiumien laajuus ja sijainti.
Tutkimuslaitteistoa ja muovihansikkaisiin puetut kädet.
Mediatiedotteet Julkaistu:

Uudenlainen menetelmä soluviljelyyn antaa tietoa syövän biomekaniikasta

Tutkijoiden kehittämän uuden teknologian avulla voidaan havainnoida solutason mekaniikkaa soluviljelmissä.
Sydänmonitori
Mediatiedotteet Julkaistu:

Tutkimus: Terveydenhuollon laitehankinnoissa katsotaan enemmän hintalappua kuin pitkän aikavälin tuloksia

Säästöistä palkitseva bonus sai hankinta-ammattilaiset valitsemaan edullisemman laitevaihtoehdon kalliimman, hoidon kannalta lupaavamman sijaan.