Visualización (gráfica)

Conjunto de técnicas para crear imágenes, diagramas o animaciones para comunicar un mensaje.

Visualización de cómo se deforma un automóvil en un choque asimétrico mediante análisis de elementos finitos

La visualización (o visualización (ver diferencias ortográficas )), también conocida como visualización gráfica, es cualquier técnica para crear imágenes , diagramas o animaciones para comunicar un mensaje. La visualización a través de imágenes visuales ha sido una forma eficaz de comunicar ideas abstractas y concretas desde los albores de la humanidad. de la historia incluyen pinturas rupestres , jeroglíficos egipcios , geometría griega y los métodos revolucionarios de dibujo técnico de Leonardo da Vinci para fines de ingeniería que involucran activamente requisitos científicos.

La visualización hoy en día tiene aplicaciones cada vez más numerosas en la ciencia, la educación, la ingeniería (por ejemplo, la visualización de productos), la multimedia interactiva , la medicina , etc. Un ejemplo típico de aplicación de la visualización es el campo de los gráficos por computadora . La invención de los gráficos por computadora (y los gráficos por computadora en 3D ) puede ser el desarrollo más importante en la visualización desde la invención de la perspectiva central en el período del Renacimiento . El desarrollo de la animación también ayudó a avanzar en la visualización.

Descripción general

Mapamundi de Ptolomeo , reconstituido a partir de la Geographia de Ptolomeo (hacia 150), que indica los países de " Serica " ​​y "Sinae" ( China ) en el extremo derecho, más allá de la isla de "Taprobane" ( Sri Lanka , de gran tamaño) y el "Quersoneso áureo" ( península del sudeste asiático ).
Gráfico informativo de Charles Minard sobre la marcha de Napoleón

El uso de la visualización para presentar información no es un fenómeno nuevo. Se ha utilizado en mapas, dibujos científicos y gráficos de datos durante más de mil años. Algunos ejemplos de cartografía son la Geographia de Ptolomeo (siglo II d. C.), un mapa de China (1137 d. C.) y el mapa de Minard (1861) de la invasión de Rusia por Napoleón hace un siglo y medio. La mayoría de los conceptos aprendidos al diseñar estas imágenes se trasladan de manera sencilla a la visualización por computadora. Edward Tufte ha escrito tres libros aclamados por la crítica que explican muchos de estos principios. [1] [2] [3]

Los gráficos por computadora se han utilizado desde el principio para estudiar problemas científicos. Sin embargo, en sus inicios, la falta de potencia gráfica a menudo limitaba su utilidad. El énfasis reciente en la visualización comenzó en 1987 con la publicación de Visualization in Scientific Computing, un número especial de Computer Graphics. [4] Desde entonces, se han realizado varias conferencias y talleres, copatrocinados por la IEEE Computer Society y ACM SIGGRAPH , dedicados al tema general y a áreas especiales en el campo, por ejemplo, la visualización de volumen.

La mayoría de las personas están familiarizadas con las animaciones digitales producidas para presentar datos meteorológicos durante los informes meteorológicos en la televisión , aunque pocos pueden distinguir entre esos modelos de la realidad y las fotos satelitales que también se muestran en dichos programas. La televisión también ofrece visualizaciones científicas cuando muestra reconstrucciones animadas y dibujadas por computadora de accidentes de carretera o avión. Algunos de los ejemplos más populares de visualizaciones científicas son imágenes generadas por computadora que muestran naves espaciales reales en acción, en el vacío mucho más allá de la Tierra o en otros planetas . [ cita requerida ] Las formas dinámicas de visualización, como la animación educativa o las líneas de tiempo , tienen el potencial de mejorar el aprendizaje sobre sistemas que cambian con el tiempo.

Aparte de la distinción entre visualizaciones interactivas y animaciones, la clasificación más útil es probablemente la que se hace entre visualizaciones científicas abstractas y basadas en modelos. Las visualizaciones abstractas muestran construcciones completamente conceptuales en 2D o 3D. Estas formas generadas son completamente arbitrarias. Las visualizaciones basadas en modelos colocan superposiciones de datos sobre imágenes reales o construidas digitalmente de la realidad o realizan una construcción digital de un objeto real directamente a partir de los datos científicos.

La visualización científica suele realizarse con software especializado , aunque existen algunas excepciones, que se indican a continuación. Algunos de estos programas especializados se han publicado como software de código abierto y, muy a menudo, tienen su origen en universidades, en un entorno académico en el que es habitual compartir herramientas de software y dar acceso al código fuente. También existen muchos paquetes de software propietarios de herramientas de visualización científica.

Los modelos y marcos para crear visualizaciones incluyen los modelos de flujo de datos popularizados por sistemas como AVS, IRIS Explorer y VTK toolkit, y modelos de estado de datos en sistemas de hojas de cálculo como Spreadsheet for Visualization y Spreadsheet for Images.

Aplicaciones

Visualización científica

Simulación de una inestabilidad de Raleigh-Taylor causada por dos fluidos mezclados

Como materia de la informática , la visualización científica es el uso de representaciones sensoriales interactivas, normalmente visuales, de datos abstractos para reforzar la cognición , la construcción de hipótesis y el razonamiento . La visualización científica es la transformación, selección o representación de datos de simulaciones o experimentos, con una estructura geométrica implícita o explícita, para permitir la exploración, el análisis y la comprensión de los datos. La visualización científica se centra y enfatiza la representación de datos de orden superior utilizando principalmente técnicas de gráficos y animación. [5] [6] Es una parte muy importante de la visualización y quizás la primera, ya que la visualización de experimentos y fenómenos es tan antigua como la ciencia misma. Las áreas tradicionales de la visualización científica son la visualización de flujo , la visualización médica , la visualización astrofísica y la visualización química . Existen varias técnicas diferentes para visualizar datos científicos, siendo la reconstrucción de isosuperficies y la representación directa del volumen las más comunes.

Visualización de datos e información

Utilización media relativa de IPv4

La visualización de datos es una subcategoría relacionada con la visualización que trata con gráficos estadísticos y datos geoespaciales (como en la cartografía temática ) que se abstraen en forma esquemática. [7]

La visualización de información se centra en el uso de herramientas asistidas por computadora para explorar grandes cantidades de datos abstractos. El término "visualización de información" fue acuñado originalmente por el Grupo de Investigación de Interfaz de Usuario en Xerox PARC e incluyó a Jock Mackinlay . [ cita requerida ] La aplicación práctica de la visualización de información en programas informáticos implica seleccionar, transformar y representar datos abstractos en una forma que facilite la interacción humana para su exploración y comprensión. Los aspectos importantes de la visualización de información son la dinámica de la representación visual y la interactividad. Las técnicas sólidas permiten al usuario modificar la visualización en tiempo real, lo que proporciona una percepción incomparable de patrones y relaciones estructurales en los datos abstractos en cuestión.

Visualización educativa

La visualización educativa consiste en utilizar una simulación para crear una imagen de algo que pueda enseñarse. Esto resulta muy útil cuando se enseña sobre un tema que es difícil de ver de otra manera, por ejemplo, la estructura atómica , ya que los átomos son demasiado pequeños para estudiarlos fácilmente sin equipos científicos costosos y difíciles de usar.

Visualización del conocimiento

El uso de representaciones visuales para transferir conocimiento entre al menos dos personas tiene como objetivo mejorar la transferencia de conocimiento mediante el uso complementario de métodos de visualización basados ​​en computadora y no basados ​​en computadora. [8] Por lo tanto, la visualización correctamente diseñada es una parte importante no solo del análisis de datos sino también del proceso de transferencia de conocimiento. [9] La transferencia de conocimiento se puede mejorar significativamente utilizando diseños híbridos, ya que mejora la densidad de la información, pero también puede disminuir la claridad. Por ejemplo, la visualización de un campo escalar 3D se puede implementar utilizando isosuperficies para la distribución del campo y texturas para el gradiente del campo. [10] Ejemplos de tales formatos visuales son bocetos , diagramas , imágenes , objetos, visualizaciones interactivas, aplicaciones de visualización de información y visualizaciones imaginarias como en historias . Mientras que la visualización de información se concentra en el uso de herramientas asistidas por computadora para derivar nuevos conocimientos, la visualización del conocimiento se centra en la transferencia de conocimientos y la creación de nuevos conocimientos en grupos . Más allá de la mera transmisión de hechos , la visualización del conocimiento pretende transmitir conocimientos , experiencias , actitudes , valores , expectativas , perspectivas , opiniones y predicciones mediante el uso de diversas visualizaciones complementarias. Véase también: diccionario de imágenes , diccionario visual

Visualización de productos

La visualización de productos implica la tecnología de software de visualización para la visualización y manipulación de modelos 3D, dibujos técnicos y otra documentación relacionada con componentes fabricados y grandes conjuntos de productos. Es una parte clave de la gestión del ciclo de vida del producto . El software de visualización de productos generalmente proporciona altos niveles de fotorrealismo para que un producto pueda verse antes de que realmente se fabrique. Esto admite funciones que van desde el diseño y el estilo hasta las ventas y el marketing. La visualización técnica es un aspecto importante del desarrollo de productos. Originalmente, los dibujos técnicos se hacían a mano, pero con el auge de los gráficos de computadora avanzados, el tablero de dibujo ha sido reemplazado por el diseño asistido por computadora (CAD). Los dibujos y modelos CAD tienen varias ventajas sobre los dibujos hechos a mano, como la posibilidad de modelado 3D , creación rápida de prototipos y simulación . La visualización de productos en 3D promete experiencias más interactivas para los compradores en línea, pero también desafía a los minoristas a superar los obstáculos en la producción de contenido 3D, ya que la producción de contenido 3D a gran escala puede ser extremadamente costosa y consumir mucho tiempo. [11]

Comunicación visual

La comunicación visual es la comunicación de ideas a través de la presentación visual de información . Principalmente asociada con imágenes bidimensionales , incluye: alfanuméricos , arte , señales y recursos electrónicos . Las investigaciones recientes en el campo se han centrado en el diseño web y la usabilidad orientada a gráficos .

Analítica visual

La analítica visual se centra en la interacción humana con los sistemas de visualización como parte de un proceso más amplio de análisis de datos. La analítica visual se ha definido como "la ciencia del razonamiento analítico respaldado por una interfaz visual interactiva". [12]

Su enfoque se centra en el discurso informativo humano (interacción) dentro de espacios de información masivos y dinámicamente cambiantes. La investigación en analítica visual se concentra en el apoyo a las operaciones perceptivas y cognitivas que permiten a los usuarios detectar lo esperado y descubrir lo inesperado en espacios de información complejos.

Las tecnologías resultantes del análisis visual encuentran su aplicación en casi todos los campos, pero están siendo impulsadas por necesidades críticas (y financiación) en biología y seguridad nacional.

Interactividad

La visualización interactiva o visualización interactiva es una rama de la visualización gráfica en la informática que implica el estudio de cómo los humanos interactúan con las computadoras para crear ilustraciones gráficas de información y cómo este proceso puede hacerse más eficiente.

Para que una visualización se considere interactiva debe satisfacer dos criterios:

  • Entrada humana: el control de algún aspecto de la representación visual de la información, o de la información que se representa, debe estar disponible para un humano, y
  • Tiempo de respuesta: los cambios realizados por el ser humano deben incorporarse a la visualización de manera oportuna. En general, la visualización interactiva se considera una tarea blanda en tiempo real .

Un tipo particular de visualización interactiva es la realidad virtual (RV), en la que la representación visual de la información se presenta utilizando un dispositivo de visualización inmersivo como un proyector estéreo (ver estereoscopía ). La RV también se caracteriza por el uso de una metáfora espacial, en la que algún aspecto de la información se representa en tres dimensiones para que los humanos puedan explorar la información como si estuviera presente (cuando en cambio estaba lejos), de tamaño apropiado (cuando en cambio estaba en una escala mucho más pequeña o más grande de lo que los humanos pueden sentir directamente) o tuviera forma (cuando en cambio podría ser completamente abstracta).

Otro tipo de visualización interactiva es la visualización colaborativa, en la que varias personas interactúan con la misma visualización informática para comunicar sus ideas entre sí o para explorar información de forma cooperativa. Con frecuencia, la visualización colaborativa se utiliza cuando las personas están físicamente separadas. Mediante el uso de varias computadoras en red, se puede presentar la misma visualización a cada persona simultáneamente. Las personas luego hacen anotaciones en la visualización y se comunican mediante mensajes de audio (es decir, teléfono), video (es decir, una videoconferencia) o texto (es decir, IRC ).

Control humano de la visualización

El Sistema de gráficos interactivos jerárquicos del programador ( PHIGS ) fue uno de los primeros esfuerzos programáticos de visualización interactiva y proporcionó una enumeración de los tipos de entrada que proporcionan los humanos. Las personas pueden:

  1. Elija alguna parte de una representación visual existente;
  2. Localizar un punto de interés (que puede no tener una representación existente);
  3. Trazar un camino;
  4. Elija una opción de una lista de opciones;
  5. Valorar introduciendo un número; y
  6. Escribe introduciendo texto.

Todas estas acciones requieren un dispositivo físico. Los dispositivos de entrada van desde los más comunes ( teclados , ratones , tabletas gráficas , trackballs y paneles táctiles ) hasta los más esotéricos ( guantes con cables , brazos articulados e incluso cintas de correr omnidireccionales) .

Estas acciones de entrada se pueden utilizar para controlar tanto la información única que se representa como la forma en que se presenta la información. Cuando se altera la información que se presenta, la visualización suele ser parte de un bucle de retroalimentación . Por ejemplo, considere un sistema de aviónica de aeronave donde el piloto ingresa el balanceo, el cabeceo y la guiñada y el sistema de visualización proporciona una representación de la nueva actitud de la aeronave. Otro ejemplo sería un científico que cambia una simulación mientras se está ejecutando en respuesta a una visualización de su progreso actual. Esto se llama dirección computacional .

Con mayor frecuencia, lo que cambia es la representación de la información, no la información misma.

Respuesta rápida a la intervención humana

Los experimentos han demostrado que la mayoría de las personas perciben un retraso de más de 20 ms entre el momento en que se proporciona la entrada y la actualización de una representación visual [ cita requerida ] . Por lo tanto, es deseable que una visualización interactiva proporcione una representación basada en la entrada humana dentro de este período de tiempo. Sin embargo, cuando se deben procesar grandes cantidades de datos para crear una visualización, esto se vuelve difícil o incluso imposible con la tecnología actual. Por lo tanto, el término "visualización interactiva" se aplica generalmente a sistemas que brindan retroalimentación a los usuarios varios segundos después de la entrada. El término velocidad de cuadros interactiva se usa a menudo para medir qué tan interactiva es una visualización. Las velocidades de cuadros miden la frecuencia con la que un sistema de visualización puede generar una imagen (un cuadro). Una velocidad de cuadros de 50 cuadros por segundo (cuadro/s) se considera buena, mientras que 0,1 cuadro/s se consideraría mala. Sin embargo, el uso de velocidades de cuadros para caracterizar la interactividad es ligeramente engañoso, ya que la velocidad de cuadros es una medida del ancho de banda, mientras que los humanos son más sensibles a la latencia . En concreto, es posible conseguir una buena velocidad de cuadros de 50 fotogramas por segundo, pero si las imágenes generadas hacen referencia a cambios en la visualización que una persona realizó hace más de 1 segundo, no resultará interactiva para una persona.

El rápido tiempo de respuesta que requiere la visualización interactiva es una limitación difícil de cumplir y se han explorado varios enfoques para proporcionar a las personas una rápida retroalimentación visual basada en sus entradas. Algunos de ellos incluyen:

  1. Representación paralela : donde se utilizan más de una computadora o tarjeta de video simultáneamente para representar una imagen. Se pueden representar varios fotogramas al mismo tiempo en diferentes computadoras y los resultados se transfieren a través de la red para mostrarlos en un solo monitor . Esto requiere que cada computadora conserve una copia de toda la información que se va a representar y aumenta el ancho de banda, pero también aumenta la latencia. Además, cada computadora puede representar una región diferente de un solo fotograma y enviar los resultados a través de una red para su visualización. Esto nuevamente requiere que cada computadora conserve todos los datos y puede provocar un desequilibrio de carga cuando una computadora es responsable de representar una región de la pantalla con más información que otras computadoras. Finalmente, cada computadora puede representar un fotograma completo que contiene un subconjunto de la información. Las imágenes resultantes más el búfer de profundidad asociado se pueden enviar a través de la red y fusionar con las imágenes de otras computadoras. El resultado es un solo fotograma que contiene toda la información que se va a representar, aunque ninguna memoria de una sola computadora contenga toda la información. Esto se llama composición de profundidad paralela y se utiliza cuando se deben representar grandes cantidades de información de forma interactiva.
  2. Representación progresiva : se garantiza una velocidad de cuadros mediante la representación de un subconjunto de la información que se presentará y se proporcionan mejoras incrementales (progresivas) en la representación una vez que la visualización ya no cambia.
  3. Representación de nivel de detalle ( LOD ) : se representan representaciones simplificadas de información para lograr una velocidad de cuadros deseada mientras una persona proporciona información y luego se utiliza la representación completa para generar una imagen fija una vez que la persona termina de manipular la visualización. Una variante común de la representación LOD es el submuestreo . Cuando la información que se representa se almacena en una matriz topológicamente rectangular (como es común con las fotos digitales , las exploraciones de resonancia magnética y las simulaciones de diferencias finitas ), se puede generar fácilmente una versión de menor resolución omitiendo n puntos por cada 1 punto representado. El submuestreo también se puede utilizar para acelerar las técnicas de representación, como la visualización de volumen, que requieren más del doble de cálculos para una imagen del doble de tamaño. Al representar una imagen más pequeña y luego escalarla para llenar el espacio de pantalla solicitado, se requiere mucho menos tiempo para representar los mismos datos.
  4. Representación sin marco : donde la visualización ya no se presenta como una serie temporal de imágenes, sino como una única imagen en la que diferentes regiones se actualizan a lo largo del tiempo.

Véase también

Referencias

  1. ^ Tufte, Edward R. (1990). Visualización de información . ISBN 0961392118.
  2. ^ Tufte, Edward R. (2001) [1.ª edición, 1983]. La presentación visual de la información cuantitativa (2.ª edición). ISBN 0961392142.
  3. ^ Tufte, Edward R. (1997). Explicaciones visuales: imágenes y cantidades, evidencia y narrativa. Graphics Press. ISBN 0961392126.
  4. ^ "evl – laboratorio de visualización electrónica" www.evl.uic.edu . Consultado el 2 de septiembre de 2018 .
  5. ^ "Visualización científica". sciencedaily.com. Science Daily, 2010. Recuperado de la web https://www.sciencedaily.com/articles/s/scientific_visualization.htm. el 17 de noviembre de 2011.
  6. ^ "Visualización científica". Instituto de computación e imágenes científicas. Instituto de computación e imágenes científicas, Universidad de Utah, sin fecha. Recuperado de la web http://www.sci.utah.edu/research/visualization.html. el 17 de noviembre de 2011.
  7. ^ Michael Friendly (2008). "Hitos en la historia de la cartografía temática, los gráficos estadísticos y la visualización de datos". Proyecto trasladado a http://datavis.ca/milestones/
  8. ^ (Burkhard y Meier, 2004),
  9. ^ Opiła, Janusz (1 de abril de 2019). "El papel de la visualización en un proceso de transferencia de conocimiento". Revista de investigación de sistemas empresariales . 10 (1): 164–179. doi : 10.2478/bsrj-2019-0012 . ISSN  1847-9375.
  10. ^ Opila, J.; Opila, G. (mayo de 2018). "Visualización de un campo escalar 3D computable mediante interpolación cúbica o función de estimación de densidad de kernel". 2018 41.ª Convención Internacional sobre Tecnologías de la Información y la Comunicación, Electrónica y Microelectrónica (MIPRO) . Opatija: IEEE. págs. 0189–0194. doi :10.23919/MIPRO.2018.8400036. ISBN . 9789532330953.S2CID 49640048  .
  11. ^ "Flujos de trabajo 3D en el comercio electrónico global". www.dgg3d.com . 28 de febrero de 2020 . Consultado el 22 de abril de 2020 .
  12. ^ Thomas, JJ y Cook, KA (Eds) (2005). Un camino iluminado: la agenda de investigación y desarrollo para la analítica visual, IEEE Computer Society Press, ISBN 0-7695-2323-4 

Lectura adicional

  • Battiti, Roberto ; Mauro Brunato (2011). Inteligencia empresarial reactiva. De los datos a los modelos y a la información. Trento, Italia: Reactive Search Srl. ISBN 978-88-905795-0-9.
  • Bederson, Benjamin B. y Ben Shneiderman . El arte de la visualización de información: lecturas y reflexiones , Morgan Kaufmann, 2003, ISBN 1-55860-915-6 . 
  • Cleveland, William S. (1993). Visualización de datos.
  • Cleveland, William S. (1994). Los elementos de la representación gráfica de datos.
  • Charles D. Hansen, Chris Johnson. The Visualization Handbook , Academic Press (junio de 2004).
  • Kravetz, Stephen A. y David Womble. ed. Introducción a la bioinformática. Totowa, NJ Humana Press, 2003.
  • Mackinlay, Jock D. (1999). Lecturas en visualización de información: uso de la visión para pensar. Card, SK , Ben Shneiderman (eds.). Morgan Kaufmann Publishers Inc. págs. 686. ISBN 1-55860-533-9.
  • Will Schroeder, Ken Martin y Bill Lorensen. The Visualization Toolkit, agosto de 2004.
  • Spence, Robert Visualización de la información: diseño para la interacción (2.ª edición) , Prentice Hall, 2007, ISBN 0-13-206550-9 . 
  • Edward R. Tufte (1992). La representación visual de la información cuantitativa
  • Edward R. Tufte (1990). Visualización de información.
  • Edward R. Tufte (1997). Explicaciones visuales: imágenes y cantidades, evidencia y narrativa.
  • Matthew Ward, Georges Grinstein, Daniel Keim. Visualización de datos interactiva: fundamentos, técnicas y aplicaciones. (Mayo de 2010).
  • Wilkinson, Leland . La gramática de los gráficos, Springer ISBN 0-387-24544-8 
  • Instituto Nacional de Normas y Tecnología
  • Tutoriales de visualización científica, Georgia Tech
  • Estudio de visualización científica (NASA)
  • Visual-literacy.org, (por ejemplo, Tabla periódica de métodos de visualización)
Conferencias

Se realizan numerosos congresos donde se presentan y publican artículos académicos sobre visualización interactiva.

  • Grupo de interés especial en visualización de información y sonido de la Sociedad Estadounidense de Ciencias de la Información y Tecnología (ASIS&T SIGVIS)
  • Señales ACM
  • GRÁFICO DE SEGURIDAD ACM
  • ACM VRST
  • Eurográficos
  • Visualización IEEE
  • Transacciones ACM en gráficos
  • Transacciones IEEE sobre visualización y gráficos por computadora
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