Interaction techniques for temporal data
Techniques d'interaction avec un espace de données temporelles
Résumé
Temporal data are frequently manipulated in multiple application domains (banking, clinical, geographical, etc.). Despite the diversity of techniques proposed to visualize such data, we note a lack of appropriate design approaches and methods. In this thesis, we propose an approach to visualization design and more generally to the formulation interaction techniques with temporal data. To guarantee the usability of these techniques, we focus on the characteristics of the manipulated data and user tasks. This work is multi-disciplinary and contributes to two research domains in computer science: Human-Computer Interaction and Databases. This research work contributes to the design of interactive systems for visual analysis of temporal data. In this context, we propose a taxonomy that characterizes existing visualization techniques in terms of their visualization processes. This taxonomy is based on the visualization process proposed by Chi. In collaboration with geographers, we identified a list of pertinent user tasks in terms of temporal data manipulation. Based on this list, we designed and implemented five interaction techniques adapted to the identified user tasks. We integrated these techniques to implement INVEST (Interactive Visualization and Explorative System of Temporal data) which is a multi-technique framework for visual analysis of temporal data. Each technique is a view of the same data space. INVEST implements a tool for selecting suitable techniques according to given user tasks
Les données temporelles sont fréquemment manipulées dans plusieurs domaines d'application (bancaire, clinique, géographique, etc.). Malgré la diversité des techniques proposées pour visualiser ce type de données, nous constatons un manque d'approches et de méthodes de conception. Dans cette thèse, nous proposons une approche de conception de techniques de visualisation et plus généralement d'interaction avec des espaces de données temporelles. Pour garantir l'utilisabilité de ces techniques, nous proposons de prendre en compte les caractéristiques des données manipulées et les tâches utilisateur, nous situant ainsi à la jonction de deux domaines de l'informatique : les Bases de Données et les Interfaces Homme-Machine. Ce travail contribue donc à la conception de systèmes interactifs pour l'analyse visuelle de données temporelles. Dans ce contexte, nous proposons une taxonomie qui organise les travaux existants de visualisation de données temporelles selon leur processus de visualisation. Cette taxonomie est construite à partir du processus de visualisation proposé par Chi. En collaboration avec des utilisateurs géographes, nous avons identifié une liste de tâches utilisateur pertinentes pour la manipulation de données temporelles. A partir de cette liste, nous avons conçu et implémenté cinq techniques d'interaction adaptées aux tâches identifiées. Nous avons intégré ces techniques pour développer INVEST (Interactive Visualization and Explorative System of Temporal data) qui est une plate-forme multi-techniques pour l'analyse visuelle de données temporelles. Chaque technique de visualisation est une vue du même espace de données. INVEST inclut un moteur de sélection de techniques de visualisation en fonction des tâches utilisateur spécifiées.
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