Composite Visual Mapping for Time Series Visualization

Ali Jabbari, Renaud Blanch, Sophie Dupuy-Chessa
2018 2018 IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis)  
Time series are one of the most common types of recorded data in various scientific, industrial, and financial domains. Depending on the context, time series analysis are used for a variety of purposes: forecasting, estimation, classification, and trend and event detection. Thanks to the outstanding capabilities of human visual perception, visualization remains one of the most powerful tools for data analysis, particularly for time series. With the increase in data sets' volume and complexity,
more » ... ew visualization techniques are clearly needed to improve data analysis. They aim to facilitate visual analysis in specified situations, tasks, or for unguided exploratory analysis. Visualization is based upon visual mapping, which consists in association of data values to visual channels, e.g. position, size, and color of the graphical elements. In this regard, the most familiar form of time series visualization, i.e. line charts, consists in a mapping of data values to the vertical position of the line. However, a single visual mapping is not suitable for all situations and analytical objectives. Our goal is to introduce alternatives to the conventional visual mapping and find situations in which, the new approach compensate for the simplicity and familiarity of the existing techniques. We present a review of the existing literature on time series visualization and then, we focus on the existing approaches to visual mapping. Next, we present our contributions. Our first contribution is a systematic study of a composite visual mapping which consists in using combinations of visual channels to communicate different facets of a time series. By means of several user studies, we compare our new visual mappings with an existing reference technique and we measure users' speed and accuracy in different analytical tasks. Our results show that the new visual designs lead to analytical performances close to those of the existing techniques without being unnecessarily complex or requiring training. Also, some of the proposed mappings outperform the existing techniques in space constrained situations. Space efficiency is of great importance to simultaneous visualization of large volumes of data or visualization on small screens. Both scenarios are among the current challenges in information visualization. iii Résumé Les séries temporelles sont l'un des types de données les plus courants dans divers domaines scientifiques, industriels et financiers. Selon le contexte, l'analyse des séries temporelles est effectuée à diverses fins : prévision, estimation, classification et détection des tendances et des événements. Grâce aux capacités exceptionnelles de la perception visuelle humaine, la visualisation reste l'un des outils les plus puissants pour l'analyse de données, en particulier pour les données temporelles. Avec la croissance de volume et de la complexité des jeux de données, de nouvelles techniques de visualisation sont clairement nécessaires pour améliorer l'analyse des données. Elles visent à faciliter l'analyse visuelle dans le cas où des situations ou des tâches sont bien spécifiées, ou à favoriser l'analyse exploratoire non guidée. La visualisation est basée sur l'encodage visuel, un processus qui consiste à associer les valeurs de données aux canaux visuels comme la position, la taille et la couleur des éléments graphiques. A cet égard, la forme la plus connue de visualisation des séries temporelles, c'est-à-dire les graphiques linéaires (line charts en anglais), consiste en une mise en correspondance des valeurs de données avec la position verticale de la ligne. Cependant, un seul encodage visuel ne convient pas à toutes les situations et objectifs analytiques. Notre but est d'introduire des alternatives à l'encodage visuel conventionnel et de trouver des situations dans lesquelles, la nouvelle approche compense la simplicité et la familiarité des techniques existantes. Nous présentons une revue de l'état de l'art sur la visualisation des séries temporelles, puis nous nous concentrons sur les approches existantes de l'encodage visuel. Ensuite, nous présentons nos contributions. Notre première contribution est une étude systématique d'un encodage visuel composite qui consiste à utiliser des combinaisons de canaux visuels pour communiquer différentes facettes d'une série temporelle. Au moyen de plusieurs expériences avec des utilisateurs, nous comparons les nouveaux encodages visuels à une technique de référence existante et nous mesurons la vitesse et la précision des utilisateurs dans différentes tâches. Nos résultats montrent que les nouvelles conceptions visuelles conduisent à des performances proches de celles des techniques existantes sans être inutilement complexes ou nécessiter un apprentissage. De plus, certains encodages proposés surpassent les techniques existantes dans les situations de contraintes spatiales. L'efficacité spatiale est d'une grande importance pour la visualisation simultanée de grands volumes de données ou pour la visualisation sur de petits écrans. Les deux scénarios font partie des défis actuels de la visualisation d'information. v
doi:10.1109/pacificvis.2018.00023 dblp:conf/apvis/JabbariBD18 fatcat:w5mw2al7vbgxpfpx3zcqv45cqe