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La visualisation des connaissances scientifiques - Hal-SHS

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1. Figure 4 Visualisation de l volution des r seaux de citations Chen 2006 hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 Cette approche est fond e sur les citations et r v le une dynamique de construction de r seaux d articles sur des th matiques proches Le fait que cette repr sentation mette en vidence des structures existant entre articles constitue un int r t certain Cependant d un point de vue graphique l encore l introduction de la notion de temporalit rend la repr sentation et les structures elles m mes difficilement lisibles Ceci se produit lorsque le nombre de donn es analys es est trop important bien que l une des finalit s d une repr sentation soit justement de faciliter l analyse de grandes quantit s de donn es 4 Application L approche que nous avons choisie pour proposer des modes de visualisation de l information les plus efficaces possible est de prendre en compte les besoins des utilisateurs lecteurs de cette repr sentation et de rechercher les l ments graphiques les plus adapt s Nous avons appliqu cette approche dans un contexte technologique bien particulier et un cadre organisationnel sp cifique 4 1 Le contexte technologique du projet de classification incr mentale La r flexion que nous avons men s est port e sur la visualisation des donn es obtenues en sortie d un algorithme incr mental de classification Lelu et al 2006 qui permet d analyser l volution des
2. vidence de th matiques mergeant des donn es peut tre r alis e par classification en analysant soit le contenu de publications Callon 1993 soit les relations entre les auteurs Small 1993 Le probl me du suivi de l volution de ces th matiques a t abord dans le cadre de l analyse des r seaux de citations des publications Chen 2006 Cette approche est compl t e par la d finition de m thodes de suivi de l volution th matique bas es sur le contenu En particulier Lelu ef al 2006 ont d fini un algorithme de classification incr mentale non supervis e dont le principe est d int grer au fur et mesure les nouvelles publications d une base de donn es bibliographique et de suivre les volutions des classes r sultantes qui clatent ou fusionnent se d veloppent ou d clinent apparaissent ou disparaissent C est dans ce contexte que nous avons men nos travaux de recherche Nous nous sommes interrog s sur la mani re de d finir des modes de repr sentations graphiques qui permettent de visualiser l volution de ces th matiques de mani re efficace pour un lecteur Or qu est ce qu une repr sentation efficace Cette notion n admet elle pas autant de r ponses que d utilisations possibles En effet partir d un ensemble de donn es Manuscrit auteur publi dans 35e congr s de l Association Canadienne des Sciences de l Information Montr al Canada 2007 hal 00274098 version 1 29 Oct 2008
3. partag par des individus chacun d eux peut requ rir un point de vue diff rent et fragmentaire sur ces donn es selon l objectif qu il vise et son besoin en information Dans cette probl matique la crois e des domaines de la visualisation de l information et l ing nierie des besoins notamment nous pr senterons nos travaux en trois parties La premi re partie consiste en une r flexion sur ce qui peut contribuer l efficacit d une repr sentation graphique d information La seconde partie consiste en une tude des modes de visualisation dynamique de l information permettant de rendre compte de l volution des th matiques de fa on lisible Dans la troisi me partie nous d crirons une mise en application dans le contexte r el de l Institut de l Information Scientifique et Technique INIST du Centre National de la Recherche Scientifique CNRS 2 La prise en compte du besoin facteur d efficacit d une visualisation Selon de nombreux auteurs comme Gershon et Pages 2001 et Card ef al 1999 la visualisation de l information peut se d finir comme un outil de construction de sens partir de donn es La notion de construction de sens d signe le fait que les donn es laissent appara tre des ph nom nes jusqu alors invisibles lorsqu elles sont visualis es graphiquement Ceux ci prennent sens pour le lecteur de mani re beaucoup plus instinctive car les humains sont fortement habitu s aux images et aux informations
4. GERMEN In Journ es internationales d Analyse statistique des Donn es Textuelles JADT 2006 Besan on 19 21 Avril 2006 p 617 630 Loubier E Bahsoum W Dousset B 2007 Visualisation de l volution des informations relationnelles par morphing de graphe In Journ es Francophones Extraction et Gestion de Connaissances EGC 2007 Namur Belgique 23 01 07 26 01 07 C padu s Editions p 43 54 Minard C J 1869 Carte figurative des pertes successives en hommes de l arm e fran aise dans la campagne de Russie 1812 1813 lith 624 x 245 20 novembre 1869 ENPC Fol 10975 10974 C612 Mucchielli A 2006 Le dialogue avec la technologie Paris Armand Colin Shneiderman B Plaisant C 2005 Designing the user interface Strategies for effective human computer interaction 4 dition Addison Wesley Small H 1999 Visualizing Science by Citation Mapping Journal of the American Society for Information Science n 50 9 pp 799 813 Tufte R E 2001 The visual display of quantitative information Cheshire Graphic press 13
5. IST pour les veilleurs et interface dynamique des bases de donn es pour le public C est donc dans le cadre technologique du d veloppement de cet algorithme et dans le cadre organisationnel de l INIST que nous avons entrepris d appliquer notre approche d analyse des besoins afin de d finir des modes efficaces de visualisation de l volution des classes de documents hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 4 3 De l identification des acteurs la g n ralisation des besoins Dans un premier temps nous avons identifi cinq types d acteurs ayant des besoins en information relevant du suivi de l information scientifique et technique Ces types d acteurs sont des types d utilisateurs potentiels du syst me exploitant l algorithme Savoir e Le responsable scientifique d une Le chercheur quipe ou d un laboratoire e L tudiant ou l historien des sciences e L administrateur de la recherche e Le veilleur Dans un second temps nous nous sommes int ress s aux probl mes auxquels ces acteurs sont confront s afin de rep rer leurs besoins en information Par exemple le probl me du chercheur peut tre de trouver des travaux proches des siens ou d am liorer sa visibilit celui du responsable de recherche de d finir une politique de recherche et de la situer par rapport son environnement celui d un tudiant de dresser un tat de l art etc Au cours du troisi me temps nous avons cherch d terminer quels l ments off
6. d utilisateurs que nous avons identifi s Par ailleurs dans notre tude un type d utilisateur est repr sent par un 11 hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 ensemble pr d fini de besoins Or celui ci construit progressivement et individuellement des connaissances l aide des informations recueillies si bien que ses besoins voluent Comment enrichir ce mod le en tenant compte de l volution des besoins individuels Les travaux portant sur la mod lisation des comportements des utilisateurs et sur les processus d apprentissage constituent une perspective int ressante pour r pondre ces questions David 1999 Remerciements Cette tude a t financ e dans le cadre du CPER 2000 2006 pour la r gion Lorraine P le de Recherche Scientifique et Technique Intelligence Logicielle PRST IL axe Ing nierie des Langues du Document et de l Information Scientifique Technique et Culturelle ILD ISTC 6 R f rences Bertin J 1967 La s miologie graphique Paris Gauthier Villars Boyack K W Wylie B N amp Davidson G S 2002 Domain visualization using Vxlnsight for science and technology management Journal of the American Society for Information Science and Technology 53 9 764 774 Cahlik T 2000 Comparison of the maps of science Scientometrics 19 n 3 Callon M Courtial JP Penan H 1993 La scientom trie Paris PUF Que sais je n 2727 Card S K Mackinlay J D Shneiderma
7. publications contenues dans la base de donn es bibliographiques pluridisciplinaires PASCAL Cette m thode incr mentale r alise une classification des documents par leurs descripteurs un instant f puis prend en compte les nouveaux documents l instant f et modifie les classes existantes sans les r initialiser chaque instant Il en r sulte alors des classes qui se modifient clatent fusionnent apparaissent ou disparaissent Notre probl me consiste savoir comment repr senter ces donn es de fa on lisible et efficace 4 2 Le contexte organisationnel de l INIST En tant qu organisme du CNRS l Institut de l Information Scientifique et Technique a pour fonction de collecter les publications parues dans de nombreux domaines Avec ce mat riau que sont les publications l INIST est appel accomplir plusieurs missions dont notamment donner acc s l information scientifique et technique au public fournir des produits de veille scientifique et technique d velopper des m thodes d analyse de l information etc L algorithme de classification incr mental en se fondant sur les descripteurs des documents permet de mettre en vidence des regroupements th matiques de documents qui peuvent tre assimil s des th matiques de recherche voluant au cours du temps Une telle approche trouve tout son int r t dans ce contexte perception de la dynamique de recherche scientifique pour les ing nieurs chercheurs suivi de l
8. UT g hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 a s Pierre Humbert Pr nom Nom loria fr Equipe SITE LORIA Vandoeuvre l s Nancy France Institut de l Information Scientifique et Technique INIST CNRS Vandoeuvre l s Nancy France Claire Fran ois amp Pascal Cuxac Pr nom Nom inist fr Institut de l Information Scientifique et Technique INIST CNRS Vandoeuvre l s Nancy France Amos David Pr nom Nom loria fr Equipe SITE LORIA Vandoeuvre l s Nancy France La visualisation des connaissances scientifiques int gration des besoins des utilisateurs R sum Cette tude porte sur l int gration des besoins des utilisateurs dans la d finition de modes de visualisation pour suivre l volution des connaissances scientifiques Notre objectif consiste optimiser le message v hicul par les repr sentations graphiques et dynamiques en proposant de prendre en compte les objectifs et les attentes des utilisateurs Abstract This study examines users requirements for integrating them on visualization techniques adapted for scientific knowledge evolution Our aim consists in optimizing the message conveyed by graphic and dynamic representations through user s goals and expectations comprehension 1 Introduction Dans le domaine de l analyse de l Information Scientifique et Technique le suivi de l volution th matique d un domaine scientifique est une probl matique encore ouverte La mise en
9. ant et nous justifierons leur apport vis vis des besoins identifi s La premi re approche est une approche globale Elle permet l utilisateur de percevoir l ensemble des classes et r pond ainsi au besoin d avoir une vue g n rale sur les donn es Il s agit d une approche cartographique car la position des l ments de la carte est d termin e par les relations qu ils entretiennent entre eux La repr sentation inspir e par l outil Vxinsight Boyack et al 2002 permet cette approche globale Nous pouvons voir les classes sur la figure 6 sous la forme d l vations dont l altitude est hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 proportionnelle au nombre d l ments contenus Chacune d entre elles entretient une relation de proximit th matique avec ses plus proches voisines plus elles poss dent des documents en commun plus elles sont proches Figure 6 Une carte des th matiques puis la m me carte quelques ann es plus tard Vxinsight Boyack et al 2002 Cependant cette approche ne permet pas de r pondre tous les besoins explicit s Elle ne permet pas notamment de d terminer l origine des documents passant d une classe une autre fusions clatements etc Elle ne permet pas non plus de d terminer les th matiques les plus dynamiques celles qui se d veloppent ou d clinent dangereusement Le rendu graphique lui m me ne permet pas d analyser finement et avec justesse tous l
10. des hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 applications ou des points de vue diff rents 5 tre alert Le veilleur doit pouvoir percevoir les modifications significatives tre alert des mouvements de th matiques pour d tecter les mergences et confirmer des tendances 4 4 D finition des fonctionnalit s de visualisation Pour chacun de ces besoins nous avons cherch savoir quel est le mode de visualisation des informations le plus ad quat pour fournir l utilisateur les informations qui y r pondent tant donn qu une unique repr sentation ne peut raisonnablement couvrir tous ces besoins nous proposons de d couper la repr sentation en quatre approches l approche globale quantitative qualitative et par la requ te ainsi qu en une fonction d alerte Sortie de l algorithme Vue Globale amp Cha Par la requ te Figure 5 Quatre repr sentations sont n cessaires pour garantir une visualisation efficace Les repr sentations que nous pr sentons ici sont inspir es de la litt rature nous n avons pas encore d velopp le syst me que nous proposons ici Sur la figure 5 qui repr sente ces quatre approches des r sultats de l algorithme nous avons aussi int gr le fait que l utilisateur puisse acc der chacune des repr sentations suivant le sens mat rialis par les fl ches Nous pr senterons chacune des visualisations en l accompagnant d une illustration tir e de l exist
11. e est donc tributaire du processus de lecture de la d finition de l image comme forme significative perceptible dans l instant minimum de vision et des besoins informationnels que nous proposons d identifier par une d marche d analyse des besoins Dans les travaux de Tufte 2001 nous trouvons un principe nomm principe d excellence graphique Deux des cinq points qui composent ce principe le d finissent comme consistant communiquer des id es complexes de mani re claire pr cise et efficiente mais aussi donner au lecteur le plus grand nombre d id es dans le plus court intervalle de temps possible avec le moins d encre possible dans le plus petit espace possible Par ce principe la visualisation de l information appara t bel et bien comme un outil de communication impliquant par cons quent des messages Selon Tufte ces messages reposent sur un principe d conomie fond sur les ressources le temps l espace et l effort du lecteur venant ainsi corroborer le principe d efficacit de Bertin Cela nous conforte dans l id e que la prise en compte des besoins informationnels des utilisateurs lecteurs est la garantie d une qualit et d une efficacit des modes de visualisation 3 Approches pour visualiser l volution de la science En examinant des s quences chronologiques de cartes nous pouvons observer de quelle fa on la connaissance scientifique volue Garfield 1986 Depuis cette id e exprim e par E Ga
12. emeRiver cette visualisation met en vidence l existence d une structure entre les th matiques m me si celle ci est peu lisible L volution quant elle est sugg r e par la superposition de niveaux paraissant comme des clich s de la structure pris diff rents instants Le syst me a t con u pour des cat gories supervis es aucune d elles n a la possibilit d clater ou de fusionner avec une autre ce qui ne peut correspondre ce que nous recherchons Bien qu il soit graphiquement possible de faire appara tre de tels ph nom nes cela ne nous para t pas concevable sans alt rer la lisibilit de la repr sentation Dans la continuit des travaux de Garfield sur les r seaux de citation l approche propos e par le syst me CiteSpace de Chen 2006 permet la repr sentation de l volution de ces r seaux au fil du temps L approche emploie deux dimensions temporelles la date de publication et la date de citation La date de publication de l article d termine la place des articles repr sent s par des n uds le long d un axe temporel La seconde dimension est celle qui correspond l ann e de citation chaque n ud est caract ris par diff rentes strates de couleurs qui repr sentent l ann e ou l article correspondant a t cit L ensemble repr sent sur la figure 4 permet de distinguer les fronts de recherche droite actuels et les bases intellectuelles plus anciennes gauche
13. ent s par les sommets de graphes orient s Chaque sommet est accompagn de sa place dans les quadrants du diagramme en exposant et de son hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 effectif en indice Les mouvements de documents qui s ajoutent transitent d une th matique une autre etc sont visibles l aide de fl ches entrantes et sortantes 2 2 6 4 D aa to t xxx 1994 3 3 XXX 4 445 4 XXX 4 ZAL Na ais 1995 xxx 4 5 4 A 1 A se 2 20N pis 39 Bo 7777 1996 6 5 XXX A XXX 3 Yo 2 NS 4 2 2f P ce 1997 3 773 Ne 3 5 4 4 HN s ai D ag de 210 10 10 9 0 1998 Figure 1 volution des classes Cahlik 2000 La visualisation telle que la reprend la figure 1 est assez rudimentaire et peu lisible le lecteur est confront un ensemble relativement complexe de symboles et de chiffres Certes ceux ci poss dent tous une signification particuli re mais l ensemble demande un effort consid rable au lecteur pour comprendre ce qu on lui pr sente Cependant si nous la mentionnons ici c est qu elle permet de voir des classes qui voluent des documents qui transitent entre ces classes et les comportements de types clatement notamment sont mis en vidence voir l axe du milieu M me si les donn es visualis es semblent relativement proches des donn es de l algorithme incr mental sur lequel nous r fl chissons ce mode de visualisation
14. epr sentation permettrait dans notre cas de r pondre aux besoins d examiner la dynamique des classes et de retracer les tapes Elle permet notamment de rendre compte visuellement des ph nom nes d clatement de fusion d apparition et de disparition Figure 9 Historique d une th matique Figure 10 Affiliation d une th matique ascendances descendances Il existe cependant une limite cette repr sentation avec le nombre de classes repr senter et la multitude de comportements et donc d entrelacements possible de celles ci une telle visualisation risque d tre consid rablement surcharg e ce qui nuit son efficacit Nous proposons pour pallier ce probl me un mode d interaction permettant l utilisateur de choisir la th matique qui l int resse et de visualiser l historique l ascendance de celle ci s lection en aval figure 9 ou son volution sa descendance s lection en amont figure 10 L approche par la requ te est la quatri me repr sentation que nous proposons Celle ci doit permettre l utilisateur d explorer la classification partir d une quation de recherche D utilisateur ici peut donc exprimer un besoin pr cis portant sur le contenu des documents classifi s Pour repr senter cela nous proposons une repr sentation h liocentrique dont le centre serait la requ te les classes se positionnent en orbite autour de ce centre Nous
15. erts par l algorithme permettent de r pondre chaque probl me identifi Ce travail nous a permis de regrouper ces l ments sous 5 types de besoins informationnels 1 Avoir une vue globale La plupart des utilisateurs ont besoin de positionner globalement les th matiques les unes par rapport aux autres notamment parce qu elles entretiennent des relations de similarit 2 th matiques proches sur la repr sentation ont des sujets proches La vue globale est aussi un point d entr e privil gi aux donn es comme le montre Shneiderman 2005 2 Observer la dynamique Pour un chercheur ou un responsable d quipe qui veut des th matiques am liorer sa visibilit l un sur ses propres travaux l autre sur les travaux de son quipe pour l administrateur cherchant identifier les th matiques les plus porteuses pour le veilleur la recherche de signaux porteurs Pour chacun de ces utilisateurs il est important de pouvoir observer la dynamique des apparitions des d clins des d veloppements etc de th matiques 3 Retracer les tapes Les th matiques voluent au cours du temps il est utile pour l tudiant pour l historien ou le chercheur de pouvoir remonter la chronologie et observer les diff rentes tapes de leur d veloppement 4 Avoir une vision Le chercheur va parfois puiser dans des th matiques transversale diff rentes de celle sur laquelle il travaille la recherche de concepts ou de m thodes avec
16. es ph nom nes de l volution calcul s par l algorithme Par cons quent pour mener cette analyse il nous est n cessaire d envisager d autres approches La seconde approche dite quantitative fond e sur l analyse des variations d effectifs des classes compl te la premi re approche Elle permet de repr senter efficacement les classes de documents qui se d veloppent ou d clinent Pour cela nous proposons deux repr sentations compl mentaires La premi re repr sentation assure le suivi de l volution des th matiques au cours de leur volution l aide d une courbe des effectifs en fonction du temps Cette repr sentation permet de r pondre la question Comment se d veloppe telle classe Par exemple sur la figure 7 la classe 1 a tendance se d velopper tandis que la classe 2 tend d cliner 2 1 2 tb t bk bn Figure 7 courbe de variation des Figure 8 Repr sentation quantitative effectifs en fonction du temps ordonn e fond e sur un indicateur de croissance A cette premi re repr sentation quantitative nous pouvons en adjoindre une seconde 9 hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 figure 8 qui permettrait l utilisateur de comparer la croissance des th matiques l aide d un indicateur de croissance IC sur une p riode d termin e Cet indicateur repr sente l amplitude de d veloppement des effectifs de chaque classe entre les bo
17. l de cette valeur ou en de pour un d clin Dans le second cas il s agit d tre alert sur le passage de documents de classe classe Ceci permet l utilisateur d tre alert sur les fusions et les clatements Pour ce faire nous pr conisons l usage de symboles correspondant aux fusions ou aux clatements afin de favoriser ce que Bertin 1967 p 140 appelle l identification externe Ces symboles viennent se positionner sur les repr sentations trac s d volution de l approche qualitative par exemple l endroit o un nouveau changement est apparu 5 Conclusion Afin de d terminer des modes de repr sentation graphiques dynamiques et efficaces nous avons tudi en premier lieu comment nous pouvions approcher la notion d efficacit et nous avons vu que cette notion tait troitement li e au contexte et la notion de besoin informationnel En second lieu nous avons parcouru des travaux issus de la litt rature sur la visualisation de l volution de la science pour chacun d eux nous avons tudi leurs points faibles et leurs points forts en mati re de visualisation vis vis de l objectif de notre tude Nous avons alors formul des propositions rest es en l tat car les travaux sur l algorithme sont en cours et aucun d veloppement n a t r alis pour le moment Nous estimons que certains points demanderaient tre approfondis une enqu te pourrait notamment venir valider les types
18. n B 1999 Readings in information visualization using vision to think San Francisco Morgan Kaufmann publisher Inc Chen C 2006 CiteSpace II Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature Journal of the American Society for Information Science and Technology 57 3 359 377 David A 1999 Mod lisation de l utilisateur et recherche coop rative d information dans les syst mes de recherche d informations multimedia en vue de la personnalisation des r ponses M moire HDR Erten C Harding P J 2003 Kobourov S G Wampler K Yee G Exploring the Computing Literature Using Temporal Graph Visualization Report Department of Computer Science University of Arizona Garfield E 1986 Current Contents 27 Octobre 1986 EIS V 9 n 43 p 324 Gershon N Page W 2001 What Storytelling can do for information visualization In Communication of ACM Vol 44 n 8 Havre S Hetzler E Whitney P Nowell L 2002 ThemeRiver Visualizing Thematic Changes in Large Document Collections IEEE transactions on visualization and computer graphics Vol 8 n 1 12 hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 Hearst M 1999 User interface and visualization In Modern Information Retrieval R Baeta Yates B Ribeiro Neto eds Addison Wesley p 257 322 Lelu A Cuxac P Johansson J 2006 Classification dynamique d un flux documentaire une valuation statique pr alable de l algorithme
19. ne r pond pas aux crit res d efficacit que nous consid rons Graphiquement plus d velopp e l approche ThemeRiver que proposent Havre et al 2002 permet de visualiser des variations d effectif des l ments constituant les th matiques Les th matiques sont construites partir des occurrences de termes d un discours L amplitude de la courbe et la surface color e augmente en fonction du nombre d occurrences de ces termes Cette repr sentation a l inconv nient de ne r v ler aucune structure rien ne permet de voir des relations entre les donn es Cependant ce cas est int ressant car le lecteur per oit bien les variations d effectif le long de l axe temporel mettant p riodiquement en vidence la pr dominance de certaines th matiques figure 2 hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 Figure 2 Visualisation de th matiques par Figure 3 Visualisation de l volution de Havre et al 2002 cat gories supervis es Erten et al 2003 Erten et al 2003 proposent de visualiser l volution des th matiques gr ce au syst me TGRIP Celui ci visualise l volution des effectifs de cat gories c est dire des classes supervis es de documents issus de la base bibliographique de l ACM Comme le montre la figure 3 la taille de chaque sommet volue en fonction du nombre de documents que contient la cat gorie repr sent e par ce sommet De plus la diff rence de la repr sentation de Th
20. onctions de l intelligence conomique qui consiste collecter traiter et diffuser des informations utiles la prise de d cision dans une organisation n cessite de prendre en compte une certaine forme de besoin dit informationnel En effet un processus d intelligence conomique implique notamment deux acteurs que sont le d cideur et le veilleur Le d cideur doit faire face de nombreuses alternatives pour piloter son organisation suivant des objectifs d finis Le veilleur assiste le d cideur en lui fournissant les informations dont il a besoin pour faire ses choix Une telle interaction n cessite de la part du veilleur une attention toute particuli re aux besoins informationnels du d cideur hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 Dans le domaine de la visualisation de l information nous retrouvons dans les travaux de Bertin 1967 la pr occupation de mettre en correspondance une demande d information avec une repr sentation visuelle de l information Celui ci d veloppe une th orie de l image dans le domaine de la cartographie g ographique Cette th orie avance notamment le principe d efficacit qu il d finit de la mani re suivante Si pour obtenir une r ponse correcte et compl te une question donn e et toutes choses gales une construction requiert un temps d observation plus court qu une autre construction on dira qu elle est plus efficace pour cette question Cette efficacit qu il nomme aussi pr gnanc
21. proposons aussi que la distance classes requ te soit proportionnelle la pertinence des l ments retrouv s par le syst me 10 hal 00274098 version 1 29 Oct 2008 Figure 11 Visualisation h liocentrique des r ponses une requ te utilisateur Cette repr sentation r pond au besoin d avoir une vision transversale puisque l utilisateur peut visualiser toutes les th matiques plus ou moins proches de sa requ te Il serait m me possible de rendre cette visualisation dynamique et ainsi permettre l utilisateur de suivre une volution centr e sur la requ te Il existe en effet de nombreux travaux portant sur le morphing de graphe qui pourraient compl ter notre proposition Loubier et al 2007 Enfin dans le but de prendre en compte le besoin d tre alert relatif un veilleur il est n cessaire d introduire une derni re approche Celle ci prend la forme d une fonction pouvant s appliquer aux autres repr sentations savoir une fonction d alerte Le principe consiste alerter le veilleur sur deux points les variations d effectifs et les mouvements d effectifs Dans le premier cas il s agira d tre alert au sujet de la croissance ou du d clin des th matiques Pour cela l alerte peut tre fond e sur une valeur seuil qui tient compte de la progression de l effectif de la classe par rapport l effectif global une croissance est significative si l effectif passe au de
22. rfield propos de ZSI Atlas Of Science les progr s technologiques ont permis de nombreux travaux d tre men s afin d observer l volution de la science En effet le domaine de la scientom trie a n cessairement besoin d un point de vue dynamique sur la science dans la mesure o son objet de recherche est en perp tuel mouvement Quels sont les champs de recherche les plus actifs et les plus prometteurs Comment voluent les r seaux d auteurs au cours du temps Quels sont les points critiques de leur volution Telles sont les questions pour lesquelles l analyse de l information peut calculer des r ponses Mais celles ci semblent difficiles analyser tant qu elles ne restent accessibles qu au travers de textes de chiffres de tables etc La visualisation peut l y aider car selon Card ef al 1999 et Gershon et Pages 2001 elle amplifie la cognition et elle permet l utilisateur lecteur d observer de comprendre et faire sens de cette information Pour cela Cahlik 2000 propose de visualiser les d placements de documents parmi les th matiques obtenues par classification l aide de graphes orient s Il s appuie sur les travaux de Callon 1993 et propose de visualiser l volution des th matiques au sein de diagrammes strat giques en les comparant diff rents moments Son approche consiste suivre l volution des positions des th matiques dans le diagramme Les tats des th matiques sont repr s
23. rnes tmin t tmax de l intervalle de temps par rapport l effectif total des documents analys s Ainsi une amplitude positive signifierait une croissance et une amplitude n gative un d clin L avantage de cet indicateur est qu il est possible d en r aliser une repr sentation ordonn e comme nous le montre la figure 8 De cette mani re 1l est envisageable de comparer les diff rentes dynamiques de classes permettant l utilisateur de voir que la classe 1 est celle qui s est le plus d velopp e sur l intervalle tmin tmax la classe 2 a eu un d veloppement moyen et les classes 3 et 4 sont en d clin Cependant ces repr sentations n offrent pas toutes les informations dont peuvent avoir besoin les utilisateurs Elles ne permettent pas entre autre de retracer l historique d une th matique d en conna tre les filiations qui ont pu appara tre au cours de son volution La troisi me approche dite qualitative permet de rendre compte de l volution des th matiques dans le temps et dans l espace Nous trouvons dans Tufte 2001 une repr sentation de la campagne de Napol on en Russie r alis e par Minard 1869 Celle ci retrace l volution des effectifs des troupes dans l espace et dans le temps Nous retrouvons cette repr sentation dans la visualisation en spectrographe de l outil Autonomy de la soci t du m me nom donnant la possibilit de suivre l volution de classes Cette r
24. visuelles Une repr sentation visuelle peut communiquer certains types d information beaucoup plus rapidement et efficacement qu une autre m thode Hearst 1999 Or le sens que l on peut donner une carte un diagramme etc n aura pas la m me valeur suivant ce qu en attend le lecteur C est pourquoi la notion de sens nous semble troitement li au contexte de lecture c est dire l objectif vis Comme l exprime Muchielli 2006 La signification ou le sens est identifier l usage que nous faisons de l l ment en question Il n est pas rare qu un lecteur se sente d rout devant une repr sentation qu il ne comprenne pas le sens de ce qu il voit ou ne per oive pas son utilit Pour cela nous voyons deux raisons principales il ne poss de pas les cl s de lecture de la visualisation le mode d emploi en quelque sorte ou bien la repr sentation n est tout simplement pas adapt e son objectif et son besoin d information Une bonne compr hension de ces deux l ments doit pouvoir am liorer l efficacit de ce m dia qu est la visualisation de l information Prendre en compte le besoin d autrui pour tenter d y apporter une r ponse de qualit la plus satisfaisante possible est une technique courante dans de nombreux domaines Nous citons comme exemple le cas d une tude de march en marketing la premi re phase de conception d un outil informatique en g nie logiciel etc De m me l une des f

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