Automatic Suggestions to Improve the Quality of Scatterplots during its Creation: a Case Study of Ontology and Semantic Reasoning Applied to Visualization

Autores
Urribarri, Dana K.; Larrea, Martín Leonardo; Castro, Silvia Mabel
Año de publicación
2019
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
The process of creating a visualization is a very complex exploration activity and, even for skilled users, it can be difficult to produce an effective visualization. Since the result of such a process depends on the user’s decisions along it, one way to improve the probability of achieving a useful outcome is to assist the user in the configuration and preparation of the visualization. Our proposal consists in live suggestions on how to improve the visualization. These live suggestions are based on the user decisions, and are achieved by the integration of semantic reasoning into the visualization process. In this paper, we present a case study for scatterplots visualization that combines ontologies with a semantic reasoner and helps the user in the generation of an effective visualization.
El proceso de creación de una visualización es una actividad de exploración muy compleja e, incluso para usuarios expertos, puede ser difícil obtener como resultado una visualización efectiva. Dado que este resultado depende de las decisiones que el usuario toma a lo largo del proceso de visualización, una forma de mejorar la probabilidad de lograr un buen resultado es ayudar al usuario en la configuración y preparación de la visualización. Nuestra propuesta consiste en ofrecer sugerencias sobre cómo mejorar la visualización mientras el usuario la está creando. Estas sugerencias se basan en las decisiones que el usuario tomó y se logran mediante la integración del razonamiento semántico al proceso de visualización. En este artículo, presentamos un caso de estudio para la visualización de scatterplots (gráficos de dispersión), en el cual se muestra como se asiste al usuario, mediante la combinación de ontologías con un razonador semántico, para logar una visualización efectiva.
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Ontology
Scatterplot
Semantic reasoner
Visualization quality prediction
Ontología
Predicción de calidad
Razonador semántico
Visualizaciones basadas en semántica
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/87761

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spelling Automatic Suggestions to Improve the Quality of Scatterplots during its Creation: a Case Study of Ontology and Semantic Reasoning Applied to VisualizationMejorando la calidad de los scatterplots con sugerencias automáticas durante su creación: un caso de estudio de visualización basada en semánticaUrribarri, Dana K.Larrea, Martín LeonardoCastro, Silvia MabelCiencias InformáticasOntologyScatterplotSemantic reasonerVisualization quality predictionOntologíaPredicción de calidadRazonador semánticoVisualizaciones basadas en semánticaThe process of creating a visualization is a very complex exploration activity and, even for skilled users, it can be difficult to produce an effective visualization. Since the result of such a process depends on the user’s decisions along it, one way to improve the probability of achieving a useful outcome is to assist the user in the configuration and preparation of the visualization. Our proposal consists in live suggestions on how to improve the visualization. These live suggestions are based on the user decisions, and are achieved by the integration of semantic reasoning into the visualization process. In this paper, we present a case study for scatterplots visualization that combines ontologies with a semantic reasoner and helps the user in the generation of an effective visualization.El proceso de creación de una visualización es una actividad de exploración muy compleja e, incluso para usuarios expertos, puede ser difícil obtener como resultado una visualización efectiva. Dado que este resultado depende de las decisiones que el usuario toma a lo largo del proceso de visualización, una forma de mejorar la probabilidad de lograr un buen resultado es ayudar al usuario en la configuración y preparación de la visualización. Nuestra propuesta consiste en ofrecer sugerencias sobre cómo mejorar la visualización mientras el usuario la está creando. Estas sugerencias se basan en las decisiones que el usuario tomó y se logran mediante la integración del razonamiento semántico al proceso de visualización. En este artículo, presentamos un caso de estudio para la visualización de scatterplots (gráficos de dispersión), en el cual se muestra como se asiste al usuario, mediante la combinación de ontologías con un razonador semántico, para logar una visualización efectiva.Facultad de Informática2019-10info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticulohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf100-109http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/87761enginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1666-6038info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.24215/16666038.19.e10info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-12-23T11:19:39Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/87761Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-12-23 11:19:40.089SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
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El proceso de creación de una visualización es una actividad de exploración muy compleja e, incluso para usuarios expertos, puede ser difícil obtener como resultado una visualización efectiva. Dado que este resultado depende de las decisiones que el usuario toma a lo largo del proceso de visualización, una forma de mejorar la probabilidad de lograr un buen resultado es ayudar al usuario en la configuración y preparación de la visualización. Nuestra propuesta consiste en ofrecer sugerencias sobre cómo mejorar la visualización mientras el usuario la está creando. Estas sugerencias se basan en las decisiones que el usuario tomó y se logran mediante la integración del razonamiento semántico al proceso de visualización. En este artículo, presentamos un caso de estudio para la visualización de scatterplots (gráficos de dispersión), en el cual se muestra como se asiste al usuario, mediante la combinación de ontologías con un razonador semántico, para logar una visualización efectiva.
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