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Título: RECOMMENDER SYSTEM TO SUPPORT CHART CONSTRUCTIONS WITH STATISTICAL DATA
Autor: TAISSA ABDALLA FILGUEIRAS DE SOUSA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 22030
Catalogação:  13/09/2013 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22030@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22030@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22030

Resumo:
Research on statistical data visualization emphasizes the need for systems that assist in decision-making and visual analysis. Having found problems in chart construction by novice users, we decided to research the following question: How can we support novice users to create efficient visualizations with statistical data? Thus we, created ViSC, a recommender system that supports the interactive construction of charts to visualize statistical data by offering a series of recommendations based on the selected data and the user interaction with the tool. The system explores a visualization ontology to offer a set of graphs that help to answer information-based questions related to the current graph data. By traversing the recommended graphs through their related questions, the user implicitly acquires knowledge both on the domain and on visualization resources that better represent the domain concepts of interest. This dissertation presents the problems that motivated the research, describes the ViSC tool and presents the results of a qualitative study conducted to evaluate ViSC. We used two methods in our evaluation: the Semiotic Inspection Method (SIM) and the Retrospective Communicability Evaluation (RCE) — a combination of the Communicability Evaluation Method (CEM) and Retrospective Think Aloud Protocol. We first analyze how the questions influence the users traversal through the graph and, then, we address the broader question.

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