Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
SILVA, Edcley José da |
| Orientador(a): |
FERREIRA JÚNIOR, Nivan Roberto |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38124
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Resumo: |
Atualmente o avanço tecnológico revolucionou a maneira como são estudados os fenômenos naturais. Os fenômenos naturais podem ser representados através de distribuições de dados geográficos que são uma fonte rica em informações e podem ser explorados de diferentes maneiras uma delas é a representação de incerteza por meio da distribuição de probabilidade. Modelar a incerta desse tipo de distribuição e representar em visualização geográfica é complicado porque os mapas, que são os tipos comuns de visualização geográfica, precisam do ambiente visual para representar o espaço geográfico não sobrando muitas formas de representar quaisquer outras informações. Uma das maneiras frequentemente utilizadas como solução é a sumarização estatística como a média e a variância, mas só sumarizar os dados pode não ser suficiente porque esconde comportamentos dos dados e gera ambiguidade. A ocultação da incerteza dos dados em visualização é justificada pela forma como a incerteza é representada que pode não ser compreendida pelo usuário. Foram propostas técnicas para representar distribuições, mas geralmente elas só representam a presença e a disseminação de incerteza. Estudos mostraram que é importante quantificar a incerteza porque melhora a tomada de decisão, algumas abordagens mais recentes baseadas em probabilidade de proporção dos dados, animação e interação se propuseram a fazer essa quantificação de probabilidade de modo mais preciso, mas não foram usadas, nem comparadas formalmente para dados geográficos. Assim o objetivo desse trabalho inclui: comparar qualitativamente as principais abordagens para visualizar distribuições de probabilidade no cenário geográfico, adaptar as abordagens recentemente propostas no contexto dos dados abstratos, para apoiar a quantificação da incerteza de tarefas analíticas e realizar um estudo de usuário que possa comparar técnicas quanto ao desempenho de cada uma. Os resultados indicam que quantificar incerteza com interação geralmente registra melhor desempenho do que outras técnicas e fatores como distância, tamanho e variação influenciam o desempenho das tarefas. |
