Onzekerheidsbewuste visuele analyse

De focus van het onderzoek is gericht op het representeren van onzekerheid in visuele analytische toepassingen en het vergroten van het vertrouwen van de gebruiker in voorspellingen. De algemene doelstelling is het onderzoeken van zinvolle visualisaties voor grote en heterogene datasets, rekening houdend met de aspecten van datakwaliteit en onzekerheid. De verspreiding van onzekerheid is onderzocht door de visuele analytische gemeenschap onder de paraplu van 'data wrangling'. Het grootste deel van dit werk concentreert zich echter op de voorbewerking van gegevens (d.w.z. gegevensinvoer, (her)formattering, opschoning van gegevens, etc.). Er is weinig werk verricht om de kwaliteit en het vertrouwen van de gegevens weer te geven, parallel aan de visualisatie van de resultaten van de analyse. Een dergelijke visualisatie is van vitaal belang om de besluitvorming te ondersteunen: aangezien wat een fout is, vaak contextafhankelijk is en een menselijk oordeel van domeinexperts vereist, moet worden onderzocht hoe dergelijke variabelen parallel aan de resultaten van een iteratief analyseproces kunnen worden weergegeven. Het visualiseren van data en proceskwaliteit is geen onderwerp dat in de visualisatieliteratuur uitgebreid is onderzocht. Er is onderzoek gedaan naar specifieke technieken voor onzekerheidsvisualisatie en wat onzekerheid zelf met zich meebrengt, maar het is eerder gericht op het voorbewerken van gegevens voordat dergelijke gegevens in toepassingen worden gebruikt, dan op het communiceren van kwaliteitsindicatoren ter ondersteuning van de besluitvorming door domeinexperts. Er is een toenemende interesse van dergelijke gebruikers om de gegevensanalyse te sturen, met inbegrip van de ondersteuning van een verscheidenheid aan belanghebbenden in de druifijnactiviteiten. Hoewel deze gebruikers experts zijn in hun domein, hebben ze meestal weinig expertise op het gebied van gegevensverwerking. In dit onderzoeksproject onderzoeken we hoe schaalbare visualisaties kunnen worden ontworpen en geïmplementeerd om domeinexperts in staat te stellen het analyseproces te sturen. Verschillende abstractieniveaus en de verspreiding van onzekerheid tussen deze niveaus zullen worden onderzocht om de besluitvorming te ondersteunen.