An immersive approach for exploring multiple coordinated 3D visualizations in immersive virtual environments

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Chavez, Carlos Victor Quijano
• Orientador(a): Freitas, Carla Maria Dal Sasso
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Visualizações coordenadas; 3D; Realidade virtual
• Palavras-chave em Inglês: Multiple Coordinated Views; Immersive Analytics; Virtual Reality; Trends Visualization; 3D Visualizations
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/235005

Nos últimos anos, múltiplas visualizações coordenadas têm sido freqüentemente usadas para fins de análise visual. Elas são amplamente usadas em displays 2D, mas múltiplas visualizações 3D em monitores convencionais ainda carecem de usabilidade e não ga rantem a utilidade que a dimensão extra forneceria. Técnicas de visualização imersiva podem preencher potencialmente essas lacunas através de visualizações 3D associadas a novas interações. Esta dissertação apresenta estudos que avaliam uma abordagem para interagir com múltiplas visualizações coordenadas em ambientes virtuais imersivos. A nova abordagem denominada Spaces é baseada num conceito semelhante a 3D-WIMP, ou seja, cubos virtuais que encapsulam visualizações e que o usuário pode controlar livre mente no ambiente virtual. Um primeiro estudo de usuário foi conduzido para comparar essa abordagem imersiva com uma versão 3D desktop, avaliando seu desempenho ao lidar com tarefas compostas. Os resultados mostram que a abordagem Spaces apresenta van tagens, pois permite uma exploração confortável e precisa. Com o objetivo de aprimorar e expandir a abordagem, foi realizado um segundo estudo para avaliar múltiplas técnicas de visualização diferentes. Foram avaliadas a eficácia e a precisão de três variantes de diagramas de dispersão 3D, Animation, Overlaid Trails e Small Multiples, em ambientes imersivos. Os resultados mostram que Overlaid Trails têm o melhor desempenho no ge ral, seguido por Animation e Small Multiples, enquanto que a precisão depende da tarefa. Ambos os estudos mostram que a abordagem apresenta bons resultados em termos de conforto e imersão do usuário e é potencialmente útil na realização de tarefas analíticas.