La visualización de información es una disciplina científica y de ingeniería destinada a encontrar e implementar formas y métodos de representación visual (incluso interactiva) de datos abstractos para facilitar su percepción por parte de una persona. Los datos abstractos incluyen datos numéricos y no numéricos, como texto e información geográfica. La visualización de información debe distinguirse de la visualización científica : "para la visualización de información, se selecciona una representación espacial, y en la visualización científica, se da una representación espacial" [1] .
El campo de la visualización de la información surgió "a partir de la investigación en los campos de la interacción humano-computadora , la informática , los gráficos , el diseño visual , la psicología y los procesos comerciales . Esta área se utiliza cada vez más como un componente crítico en la investigación científica, las bibliotecas digitales , la extracción de datos , el análisis de datos financieros, la investigación de mercado, la gestión de la producción y el descubrimiento de fármacos » [2] .
La visualización de información sugiere que “las técnicas de interacción y representación visual se benefician de un amplio canal de transferencia de información desde el ojo humano al cerebro, lo que permite al usuario ver, explorar y comprender una gran cantidad de información a la vez. La visualización de la información se centra en la creación de enfoques para entregar información abstracta de forma intuitiva" [3] .
El análisis de datos es una parte integral de todas las tareas de investigación aplicada y producción. Los enfoques más fundamentales para el análisis de datos son la visualización ( histogramas , diagramas de dispersión , imágenes de superficie, árboles, diagramas de coordenadas paralelas, etc.), estadística ( prueba de hipótesis estadística , regresión , PCA , etc.), minería de datos ( procesamiento asociativo, etc.) y métodos de aprendizaje automático ( agrupación , clasificación , árbol de decisión , etc.). Entre estos enfoques, la visualización de información o el análisis visual de datos se basa más en las habilidades cognitivas del análisis humano y permite el descubrimiento de información útil no estructurada que solo está limitada por la imaginación y la creatividad humanas. No se requiere que el investigador aprenda ninguna técnica sofisticada para poder interpretar la visualización de datos. La visualización de información también sirve como un marco de generación de hipótesis , que generalmente se deriva de consideraciones analíticas formales posteriores, como la prueba estadística de hipótesis.
El estudio moderno de la visualización comenzó con gráficos por computadora , que "se ha utilizado desde el principio para estudiar problemas científicos. Sin embargo, en los primeros días, la falta de potencia gráfica a menudo retrasó el uso. El reciente despegue de la visualización comenzó en 1987 con un número especial de Scientific Computing dedicado a los gráficos por computadora para la visualización. Desde entonces ha habido varias conferencias y simposios patrocinados por la Computer Association IEEE y ACM SIGGRAPH » [4] . Se enfocaron en los temas principales de visualización de datos , visualización de información y visualización científica y temas más específicos como visualización volumétrica .
En 1786, William Playfair publicó la primera representación gráfica.
La visualización de información tiene aplicaciones en áreas como [2]
Laboratorios académicos e industriales destacados en esta área:
Conferencias en el campo en orden de importancia en la investigación de visualización de datos [6]
| Visualización de información técnica | |
|---|---|
| Áreas |
|
| Tipos de imagen |
|
| Alusiones personales |
|
Áreas relacionadas |
|