Lopputuloksesta - Niksula

Informaatioverkostojen studio 4Harjoitus 2, esseeJuho Makkonen60065HTiedon ja tiedon eroeli miten data muuttuu visualisointiprosessin kautta merkityksiksiTämän esseen aiheena on, miten numeerinen data muunnetaan helpommin ymmärrettäviinmuotoihin ja millaisista elementeistä visualisaatio rakentuu. Koska kyseessä ontietokonegrafiikkaan painottuvan T-111.210 informaatioverkostojen studio 4 –kurssinharjoitustyönä tehtävä essee, käsittelyn painopiste on informaation tietokoneavusteisessavisualisoinnissa.Esseetyöryhmässämme on kolme jäsentä: Maija Lagerstam, Janne Käki ja tämän esseenkirjoittaja, Juho Makkonen. Tekemämme kolme esseetä muodostavat loogisenkokonaisuuden. Ensimmäisenä lukijan kannattaa tutustua tähän esseeseen, jossavisualisointia käsitellään melko yleisellä tasolla. Näin hän saa käsityksen siitä, mistä asiassaon kysymys. Seuraavaksi kannattaa siirtyä Jannen esseeseen, jossa käsitelläänvisualisoinnin lainalaisuuksia eli asioita, jotka visualisaation toteuttajan on syytä tietää ennentoimenpiteisiin ryhtymistä. Sokerina pohjalla on Maijan essee, jossa käsitellään tarkemminryhmämme erityistä painopistealuetta, informaation visualisointia verkkona.1. KäsitteitäEnsimmäisenä on syytä tehdä selväksi, mitä eroa on datan ja informaation (tiedon) käsitteillä.Datalla tarkoitetaan tulkitsematonta aineistoa, esimerkiksi numerosarjoja paperilla. Datalla eiitsessään, kontekstista irrotettuna, ole merkitystä. Kun aineisto tulkitaan, syntyy merkityksiäeli informaatiota. Näitä käsitteitä käytetään monissa yhteyksissä sekaisin. Lisäksi on vieläkäsite knowledge, joka suomentuu ehkä parhaiten ”tietämykseksi”. Tietämys jostain asiastasyntyy pitkällisen informaatiolle altistumisen prosessin kautta. Ylin ymmärryksen taso on”viisaus” (wisdom). Tälle tasolle päässyt henkilö pystyy käyttämään oppimaansa uudella jaluovalla tavalla erilaisissa yhteyksissä, jotka eivät välttämättä muistuta lainkaan tilanteita,joissa alkuperäinen asia on opittu [13].Myös visualisoinnin käsite kaipaa selventämistä. Käsitteellä voidaan tarkoittaa jokotietokoneen suorittamia toimintoja tai ihmisen mielikuvissa tapahtuvaa prosessia. Spencen [2,s.1] määritelmän mukaan visualisointi on kognitiivinen prosessi eli tapahtuu siis ihmisen päänsisällä. Inf@Vis –lehti määrittelee visualisoinnin prosessiksi, jossa abstraktista käsitteestämuodostuu mieleen visuaalinen kuva [12]. Visualisoinnilla ei siis tarkoiteta välttämättävisuaalista esitystä. Voidaan myös sanoa, että ihminen ja tietokone yhdessä muodostavatongelmanratkaisujärjestelmän, ja visualisointi on tämän järjestelmän rajapinta [4, s.5].

Seuraava vaihe on geometrisen rakenteen saattaminen visuaaliseen muotoon. Tärkeimmänasian on oltava selkeästi näkyvillä riittävän suuressa koossa ja sen ympärillä tulee ollariittävästi tilaa. Sekoittumista tulee välttää, esimerkiksi kaaviossa ei saa olla päällekkäisiä osiaeivätkä eri elementtejä yhdistävät viivat saa leikata. Prosessin viimeinen vaihe on näyttökohderyhmälle vaikkapa tietokoneen ruudulla.4. Tietokoneen merkitys visualisoinnissaTietoyhteiskunnan myötä tiedon visualisointi on saanut uusia ulottuvuuksia. Spence listaadatan merkityksiksi muuttumisen prosessissa kahdeksan tekijää, joihin tietokoneet tuovatarvokkaan lisän. Nämä tekijät ovat: 1. relevantin datan valinta, 2. visualisoinnin tyyppi, 3.graafinen ulkoasu, 4. skaalaus ja ulottuvuudet, 5. uudelleenjärjestely, interaktio ja tutkimus, 6.ilmaisu, 7. ihmismielen prosessien mallintaminen ja 8. keksiminen, kokemus ja taito [2, s. 9-12].Relevantin datan valinnassa tärkeitä kysymyksiä ovat esimerkiksi, voiko valinta tapahtuaautomaattisesti ja onko joskus syytä salata osa informaatiosta. Visuaalisoinnin tyypinvalinnalla on ratkaiseva merkitys: käyttääkö erottajana värejä, verkkoja, diagrammeja vai niitäkaikkia. Tietokoneen merkitys korostuu eri tapojen yhdistäjänä. Graafisen ulkoasun tuottajanatietokoneella on ratkaiseva merkitys, sillä sen avulla voidaan luoda vaikkapa näyttäviäkolmiulotteisia malleja. Skaalauksessa tietokone on korvaamaton, kun dataa on suuriamääriä. Ulottuvuuksien valinta tuottaa haasteita: miten visualisoida vaikkapa viisiulotteistamallia?Erityistä merkityistä tietokoneohjelmat saavat, kun dataa pitää pystyä tutkimaan,käsittelemään ja järjestämään uudelleen. Tällöin perinteiset jäykät kaaviot eivät riitä, vaantarvitaan interaktiivisia esitysmuotoja. Tämä alue on tällä hetkellä tärkein tutkimuskohde.Tärkeä merkitys on myös ihmismielen prosessien mallintamisella tietokoneitse, sillä sitäkautta saadaan selville, miten sisäiset mallit todella syntyvät ja samalla löydetään keinojaluoda näitä malleja mahdollisimman tehokkaasti.5. KaaviotTyypillinen tapa visualisoida rakenteellista dataa on käyttää jonkinlaista kaaviota.Seuraavassa esitellään muutamia yleisimmistä kaaviotyypeistä.5.3 Tilastojen visualisointikaaviotTaulukoitua tilastotietoa voi visualisoida erilaisin kaavioin.Tyypillisiä esimerkkejä ovat pylväs-, piirakka-, tanko- javiivadiagrammit. Taulukkolaskentaohjelmistoissa, kutenesimerkiksi Microsoft Excelissä, on usein sisällytettynämahdollisuus luoda taulukoista diagrammeja. Kaikissanäissä on tarkoituksena vertailla dataa. Piirakka soveltuuesimerkiksi prosenttiosuuksien vertailuun, viivadiagrammivoi kuvata vaikkapa liikevaihdon kehitystä ja

tankodiagrammi eri tuotteiden myyntilukuja. Ohessa esimerkki tankodiagrammista [11].5.2 GraafitGraafit ovat kätevä tapa visualisoida erilaisiaverkostoja. Ne ovat matemaattisia artefakteja, jotkamahdollistavat keskenään hyvinkin erilaistenelementtien visualisoinnin yksinkertaisessa jatehokkaassa muodossa [7]. Graafi koostuu joukostasolmuja ja niistä yhdistävistä kaarista. Kaarella voi ollapaino, joka vaikuttaa solmujen ja kaarien keskinäiseensuhteeseen. Graafi voi olla suunnattu, jolloin kukin kaariyhdistää kaksi solmua vain toiseen suuntaan.Näennäisen yksinkertaisesta rakenteestaan huolimattagraafeista on luotu monimutkaisia matemaattisiateorioita. Ohessa Leonhard Eulerin klassinen ratkaisunk. Königsbergin siltojen ongelmaan [9].Graafien piirtämisessä on kolmentyyppisiä perussääntöjä. Ensinnäkin ovat perussäännöt,joiden mukaan graafien solmut ja kaaret eivät saa olla päällekkäisiä keskenään. Semanttisetsäännöt liittyvät graafin solmujen ja kaarien suhteisiin. Jotkut solmut voidaan esimerkiksipiirtää toisia isommiksi ja osa solmuista voidaan värjätä. Kolmanneksi ovat puhtaastigraafiteoriaan liittyvät rakenteelliset säännöt. Ne korostavat kaarien ja solmujen sijoittelua.Esimerkiksi solmu, josta on eniten yhteyksiä muihin on syytä sijoittaa graafin keskelle. Josgraafit ovat suunnattuja, on solmut vastaavasti syytä sijoittaa hierarkkisesti (esim. jos yksisolmuista on isäsolmu, se sijoitetaan ylös ja lapset alemmas).5.3 PuurakenteetPuurakenteen idea on hierarkkisten rakenteiden visualisoiminen niin,että tilaa käytetään mahdollisimman vähän. Rakenteen kehitti BenSchneiderman 90-luvun alussa pohtiessaan, miten täyden tietokoneenkiintolevyn hakemistorakenteen voisi parhaiten visualisoida kompaktissaja tehokkaassa muodossa [10]. Nykyisin esimerkiksi Windows Explorerkäyttää hyväkseen puurakennetta. Ohessa esimerkki Explorerinhierarkkisesta hakemistorakenne-esityksestä [10].6. Visualisoinnin tehokeinojaSeuraavassa esitellään lyhyesti joitakin tapoja, joilla esitystä voielävöittää tai tehdä havainnollisemmaksi.6.1 VäritVärien käyttö on tehokas tapa paitsi elävöittää esitystä myös ilmaista

oleellisia asioita. Esimerkiksi kaksiulotteiseen viivadiagrammiin saa helposti kolmannenulottuvuuden ilmaisemalla eri viivoja eri väreillä. Visualisointia selkeyttää huomattavasti, kunpitää mielessä muutaman perustavanlaatuisen seikan.Käytettävien värien pitää olla riittävän erilaisia keskenään. Jos värejä on käytössä kuusi taivähemmän, on luonnollista valita ne perusvärien joukosta: punainen, sininen, keltainen,vihreä, musta ja valkoinen. Värjätyn objektin tulee myös olla riittävän suuri, jotta sen värierottuu [6, s.7].Käytettävillä väreillä ja taustavärillä tulee myös olla riittävästi kontrastia. Myös värispektrinääripäiden (esimerkiksi sininen ja punainen) sijoittaminen vierekkäin aiheuttaa häiriöitänäkemisessä. Toisaalta tulee myös ottaa huomioon yleisimmät värisokeudet, kutenesimerkiksi punavihersokeus. Lisäksi on syytä ottaa huomioon kulttuurisidonnaiset konventiot.Esimerkiksi keltamusta väriyhdistelmä tai kirkkaan punainen väri nähdään tietyissäyhteyksissä vaaran symboleina [6, s.5].6.2 KolmiulotteisuusKolmiulotteisuus on päivän trendi, koska 3D-grafiikan käyttö datan visualisoinnissa onhalventunut viime vuosina huomattavasti. Kolmiulotteisuutta ei kuitenkaan ole helppo käyttääoikein, ja suuri osa 3D-datagrafiikasta onkin huonoa [8, s.1]. Siinä missä kolmiulotteisuus luovahvan syvyysvaikutelman, se usein heikentää luettavuutta ja asian ymmärrettävyyttä.Kolmiulotteisuutta onkin syytä käyttää harkiten ja vain silloin, kun siitä on jotain selkeää etuayksinkertaisempaan esitystapaan verrattuna.3D-grafiikan luoma illuusio perustuu syvyysvihjeisiin, joiden perusteella ihmisaivot tekevättiettyjä oletuksia näkemästään. Syvyysvihjeet voidaan jakaa staattisiin ja dynaamisiinmonokulaarisiin (”yksilinssisiin”) sekä binokulaarisiin (”kaksilinssisiin”) vihjeisiin. Esimerkkiyksilinssisestä monokulaarisesta vihjeestä on sulkeuma. Jos kaksi kaksiulotteista muotoa onsijoitettu siten, että toinen on toisen päällä, näyttää jälkimmäinen olevan edellisen takana.Vastaavasti jos kuvassa näkyy iso ja pieni neliö, näyttää pienempi neliö olevan kauempana.Dynaaminen yksilinssinen vihje on objektien liikkeen perusteella pääteltävä rakenne.Kaksilinssisiä vihjeitä ovat silmän konvergenssi ja mukautuminen sekä stereonäkö.Heittovarjolla voidaan kuvata objektin etäisyyttä maanpinnasta. Varjojen käytössä tulee ottaahuomioon, että ihmissilmä olettaa automaattisesti valon tulevan ylhäältä. Jos kuvan, jossa onkuoppa ja kohouma kääntää ympäri, näyttää kuopan tilalla yht¨’äkkiä olevan kohouma jatoisinpäin.6.3 AnimaatioAnimaatioon pätevät monet samat varoituksen sanat kuin kolmiulotteisuuteenkin. Oikeinkäytettynä se voi helpottaa tiedon omaksumista huomattavasti, mutta huonoimmillaan siitä onhaittaa. Internetistä löytyy paljon hyviä (huonoja) esimerkkejä siitä, miten animaatioidenliiallinen käyttö voi hukuttaa tehokkaasti alleen varsinaisen asiasisällön.Animaatiota käytetään paljon ns. roskaelementtinä eli se ei sisällä varsinaista dataa, muttasen avulla saadaa katsojan huomio kiinnittymään varsinaiseen asiasisältöön. Sitä voidaankäyttää esimerkiksi transitioiden pehmentämiseen vaikkapa käyttöliittymässä, mikä luokäyttäjälle positiivisen viestin. Hyvänä esimerkkinä tästä on vaikkapa Applen uusin Mac OS –

käyttöjärjestelmä, jonka pienet yksityiskohdat, kuten animoidut valikot, luovat käyttäjällehyvän käytettävyyden tuntua.6.4 InteraktiivisuusTehokas tapa saada tieto painumaan ihmisten mieleen on panna heidät hankkimaan se itse.Kuten aikaisemmin mainittiin, visualisoinnin voi nähdä ihmisen ja koneen muodostamanongelmia ratkaisevan järjestelmän välisenä rajapintana. Tällainen tutkimuksellinenvisualisointi eli ns. tiedon louhinta onnistuu vain vuorovaikutteisten sovellusten kautta.Keskeinen kysymys kuuluu, miten ihminen ja kone saadaan toimimaan yhdessäoptimaalisella tavalla [7, s.1].7. YhteenvetoaInformaation visualisoinnilla tarkoitetaan tulkitsemattoman aineiston eli datan tekemistäymmärrettäväksi, jolloin tulkinnan kautta syntyy informaatiota, edelleen tietämystä ja lopultaviisautta. Hyvä visualisaatio sisältää mahdollisimman paljon asiaa mahdollisimman pienessätilassa ja mahdollisimman ymmärrettävässä muodossa. Visualisoinnin prosessi käsittäärelevantin datan valinnan ja järjestämisen, datan muuntamisen geometriseen muotoon,geometrian saattamisen visuaaliseen muotoon ja tuotoksen esittäminen yleisölle. Tietokoneetovat tuoneet lukuisia uusia mahdollisuuksia informaation visualisointiin. Kaaviot, kuten graafit,tilastodiagrammit ja puurakenteet, ovat yleisesti käytettyjä tapoja rakenteellisen datanvisualisoinnissa. Visualisoinnin tehokeinoja ovat esimerkiksi värien käyttö, kolmiulotteisuus,animaatio ja interaktiivisuus.

Lähteet1) Wikipedia: Information visualization - http://en.wikipedia.org/wiki/Information_visualization2) Robert Spence: Information visualization. Addison-Wesley 2001.3) T-61.271 Information visualization –kurssin kalvot, syksy 2004, Color -http://www.cis.hut.fi/Opinnot/T-61.271/local/t61271-2004-10-14-4.pdf4) T-61.271 Information visualization –kurssin kalvot, syksy 2004, Overview -http://www.cis.hut.fi/Opinnot/T-61.271/local/t61271-2004-09-16-4.pdf5) T-61.271 Information visualization –kurssin kalvot, syksy 2004, Theory of data graphics -http://www.cis.hut.fi/Opinnot/T-61.271/local/t61271-2004-09-30-4.pdf6) T-61.271 Information visualization –kurssin kalvot, syksy 2004, 3D -http://www.cis.hut.fi/Opinnot/T-61.271/local/t61271-2004-10-28-4.pdf7) T-61.271 Information visualization –kurssin kalvot, syksy 2004, Control, interaction, problemsolving - http://www.cis.hut.fi/Opinnot/T-61.271/local/t61271-2004-11-04-4.pdf8) T-111.210 Informaatioverkostojen studio 4, luentomateriaali, luento 4 -http://www.tml.hut.fi/Opinnot/T-111.210/materiaalia/luento%204.pdf9) Juan C. Dürsteler: Graphs. Inf@Vis magazine,message 137 -http://www.infovis.net/printMag.php?num=137&lang=210) Juan C. Dürsteler: Treemaps. Inf@Vis magazine, message 51 -http://www.infovis.net/printMag.php?num=51&lang=211) Juan C. Dürsteler: Bar Graphs. Inf@Vis magazine, message 157 -http://www.infovis.net/printMag.php?num=157&lang=212) Juan C. Dürsteler: Information Visualisation, what is it all about? Inf@Vis magazine, message100 - http://www.infovis.net/printMag.php?num=100&lang=213) Juan C. Dürsteler: Knowledge and Information architechture. Inf@Vis magazine, message 94 -http://www.infovis.net/printMag.php?num=94&lang=2