Interaktivnost in oblikovanje informacij

Pogojev za vključitev v delo ni.

1. sklop: Uvod v vizualizacijo informacij in oblikovanje interakcij
   • Definicije: DataVis, InfoVis, SciVis, Interaction Design
   • Učni plan, orodja (D3, Vega-Lite, Unity, WebGL)
   • Ključni koncepti: paradigme interakcije, pripovedovanje zgodb, generiranje vpogleda
2. sklop: Zaznavanje, kognicija in podatkovne strukture v vizualizaciji
   • Vizualna percepcija, Gestalt zakoni, pozornost in spomin
   • Osnove vizualnega kodiranja: položaj, oblika, velikost, barva, gibanje
   • Podatkovni tipi in strukture: tabelarne, hierarhične, relacijske, prostorske, časovne
3. sklop: Vizualno kodiranje in načela oblikovanja
   • Izraznost in učinkovitost
   • Taksonomija grafikona: stolpec, črta, območje, tortni diagram, razpršeni diagram, omrežje, matrika
   • Izbira vizualnih kodiranj
   • Načrtovanje na podlagi opravil: iskanje, primerjava, pregled, filtriranje, raziskovanje
4. sklop: Večspremenljiva in visokodimenzionalna vizualizacija
   • Vizualizacija večspremenljivih podatkov: glifi, razpršene matrike, vzporedne koordinate
   • Zmanjševanje dimenzionalnosti: PCA, t-SNE, UMAP
   • Učinkovito kodiranje več spremenljivk
   • Tehnike vizualne abstrakcije in redukcije
5. sklop: Tehnike interakcije v vizualizaciji
   • Modeli interakcije: neposredna manipulacija, ščetkanje, povezovanje, povečava, filtriranje
   • Upravljanje stanja in povratne informacije uporabnikov
   • Sestava nadzorne plošče in raziskovalni vmesniki
6. sklop: Vizualizacija negotovosti
   • Vrste negotovosti: na ravni podatkov, na ravni modela, zaznavna
   • Vizualno kodiranje negotovosti: vrstice napak, zamegljenost, animacija
   • Kognitivne pristranskosti in vizualno zaupanje
   • Aplikacije v umetni inteligenci in simulaciji
7. sklop: Geoprostorska vizualizacija
   • Koordinatni sistemi, projekcije zemljevidov, prostorski spoji
   • Horopleti, točkasti zemljevidi, toplotni zemljevidi, zemljevidi simbolov
   • Prostorsko-časovni podatki in dinamično upodabljanje
8. sklop: Časovna in prostorsko-časovna vizualizacija
   • Časovne vrste: črtni grafikoni, majhni delilniki, horizontni grafi
   • Koledarji, zaporedja dogodkov, animacije
   • Združevanje prostorskih in časovnih plasti
9. sklop: AR/VR za vizualizacijo podatkov
   • Načela potopne vizualizacije
   • Okolja z zaslonom na glavi (HMD) v primerjavi z ročno AR
   • Prostorska interakcija in multimodalni vnos
   • Študije primerov v znanstvenih in mestnih podatkih
10. sklop: Strojno učenje in razložljiva vizualizacija
    • Ponazoritev modela (drevesa, plasti, vdelave)
    • Orodja XAI: SHAP, LIME, zemljevidi izrazitosti
    • Vizualna analitika za modele črne skrinjice
    • Etika, pristranskost in podpora pri odločanju
11. sklop: Vizualizacija v realnem času in vizualna analitika
    • Progresivno upodabljanje, pretakanje podatkov, upodabljanje na podlagi skic
    • Optimizacija učinkovitosti delovanja v spletnih kontekstih
    • Načela vizualne analitike: združevanje avtomatizirane analize z interaktivno vizualizacijo
    • Osmišljanje in odločanje na podlagi vizualizacije
12. sklop: Pripovedništvo s podatki
    • Narativne tehnike v vizualizaciji
    • Grafikoni z opombami, scrollytelling
    • Študije primerov (NYT, Gapminder, Datawrapper)
13. sklop: Sodelovalna vizualizacija in večuporabniški sistemi
    • Sinhrono in asinhrono sodelovanje
    • Skupno stanje, izvor, opomba
    • Študije primerov: nadzorne plošče za sodelovanje, državljanska znanost, izobraževanje
14. sklop: Projektni studio in kritika
    • Kritike oblikovanja: ponovitev projekta in povratne informacije vrstnikov
    • Ocenjevalni okviri za InfoVis: metrike, ki temeljijo na vpogledu, uporabnost
    • Zaključna razprava: prihodnost interakcije in vizualizacije
15. sklop: Zaključne predstavitve projektov
    • Končne predstavitve projekta in navodila
    • Povratne informacije vrstnikov + inštruktorjev
    • Oddaja poročila in kode/artefaktov

Na večini predavanj bo zadnja ura posvečena predstavitvi najsodobnejših del z ustrezne teme.

• Knaflic, Cole Nussbaumer. Storytelling with data: A data visualization guide for business professionals. John Wiley & Sons, 2015.
• Munzner, Tamara. Visualization analysis and design. CRC press, 2014.
• Ware, Colin. Information visualization: perception for design. Morgan Kaufmann, 2019.
• Kirk, Andy. "Data visualisation: A handbook for data driven design." (2019): 1-328.
• Tominski, Christian. Interaction for visualization. Morgan & Claypool Publishers, 2015.
• Knaflic, Cole Nussbaumer. Storytelling with data: A data visualization guide for business professionals. John Wiley & Sons, 2015.
• Rosenberg, Daniel, and Anthony Grafton. Cartographies of time: A history of the timeline. Princeton Architectural Press, 2013.
• McCandless, David. Information is beautiful. London: Collins, 2012.
• Steele, Julie, and Noah Iliinsky. Beautiful visualization: Looking at data through the eyes of experts. " O'Reilly Media, Inc.", 2010.
Fry, Ben. Visualizing data: Exploring and explaining data with the processing environment. " O'Reilly Media, Inc.", 2007.

Cilji:
• Oblikovanje in izvajanje interaktivne vizualizacije podatkov z uporabo ustreznih vizualnih kodiranj, postavitev in tehnik interakcije z uporabniki.
• Analiza in ovrednotenje sistemov za vizualizacijo podatkov glede na uporabnost, kognitivno učinkovitost in vizualno zaznavanje.
• Integracija geoprostorskih, večspremenljivih, časovnih in negotovih podatkov v skladne in učinkovite vizualne predstavitve.
• Razvoj poglobljene vizualizacije z uporabo ogrodij AR/VR za raziskovanje prostorskih podatkov in interaktivno pripovedovanje zgodb.

Kompetence:
• Razumeti teoretične temelje vizualizacije informacij, vključno s človeško percepcijo, vizualnim kodiranjem in modeli interakcije.
• Naučiti se izbrati ustrezne tehnike vizualizacije na podlagi podatkovnih tipov, ciljev analize in potreb uporabnikov.
• Raziskati vlogo interakcije pri podpiranju raziskovalne analize podatkov in pripovedovanja zgodb na različnih področjih.
• Kritično oceniti etične, kognitivne in komunikacijske razsežnosti vizualnih predstavitev v aplikacijah v resničnem svetu.

Študenti bodo:
• Sposobni pokazati kritično razumevanje teoretičnih temeljev vizualizacije informacij, vključno z zaznavnimi in kognitivnimi načeli, vizualnim kodiranjem in modeli interakcije.
• Oblikovati in izdelati so sposobni interaktivne vizualizacijske sisteme, ki učinkovito sporočajo vzorce v kompleksnih podatkih, vključno z geoprostorskimi, časovnimi, večspremenljivimi in negotovimi nabori podatkov.
• Sposobni so razviti potopne in prostorske vizualizacije z uporabo tehnologij AR/VR in tehnik 3D interakcije za raziskovanje podatkov v realnem času ali kontekstu.
• Izbrati in utemeljiti ustrezne tehnike in izbor orodij za vizualizacijo za določene vrste podatkov, določiti analitične cilje in uporabniške kontekste v aplikacijah v resničnem svetu.
• Učinkovito komunicirati oblikovalske odločitve in tehnične rešitve z vizualnim pripovedovanjem zgodb, dokumentacijo in predstavitvijo interaktivnih prototipov.

Predavanja s podporo avdio-vizualne opreme. Laboratorijske vaje v učilnici z ustrezno strojno in programsko opremo. Delo posamezno in v skupinah. Praktično delo in vrednotenje produktov.

Sprotno preverjanje (domače naloge, kolokviji in projektno delo).
Končno preverjanje (pisni in ustni izpit).
ocene: 5 (negativno), 6-10 (pozitivno), (ob upoštevanju Statuta UL)

Izvirni zanstveni članki najtesneje povezani z vsebino predmeta:

[1] KHAN, Dawar, BOHAK, Ciril, VIOLA, Ivan. Dr. KID : direct remeshing and K-set isometric decomposition for scalable physicalization of organic shapes. IEEE transactions on visualization and computer graphics. Jan. 2024, vol. 30, iss. 1, str. 705-715, ilustr. ISSN 1077-2626. https://ieeexplore.ieee.org/document/10290929, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL, DOI: 10.1109/TVCG.2023.3326595. [COBISS-SI-ID 173697795]
[2] REY RAMIREZ, Julio, RAUTEK, Peter, BOHAK, Ciril, STRNAD, Ondřej, ZHANG, Zheyuan, LI, Sai, VIOLA, Ivan, HEIDRICH, Wolfgang. GPU accelerated 3D tomographic reconstruction and visualization from noisy electron microscopy tilt-series. IEEE transactions on visualization and computer graphics. Jul. 2024, vol. 30, no. 7, str. 3331-3345, ilustr. ISSN 1077-2626. https://ieeexplore.ieee.org/document/9992117, DOI: 10.1109/TVCG.2022.3230445. [COBISS-SI-ID 135069955]
[3] LESAR, Žiga, ALHARBI, Ruwayda, BOHAK, Ciril, STRNAD, Ondřej, HEINZL, Christoph, MAROLT, Matija, VIOLA, Ivan. Volume conductor : interactive visibility management for crowded volumes. The visual computer. Feb. 2024, vol. 40, iss. 2, str. 1005-1020, ilustr. ISSN 0178-2789. https://link.springer.com/article/10.1007/s00371-023-02828-8, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL, DOI: 10.1007/s00371-023-02828-8. [COBISS-SI-ID 147129603]
[4] ŠMAJDEK, Uroš, LESAR, Žiga, MAROLT, Matija, BOHAK, Ciril. Combined volume and surface rendering with global illumination caching. The visual computer. 2024, vol. 40, iss. 4, str. 2491-2503, ilustr. ISSN 0178-2789. https://link.springer.com/article/10.1007/s00371-023-02932-9, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL, DOI: 10.1007/s00371-023-02932-9. [COBISS-SI-ID 157669379]
[5] ALHARBI, Ruwayda, STRNAD, Ondřej, LUIDOLT, Laura R., WALDNER, Manuela, KOUŘIL, David, BOHAK, Ciril, KLEIN, Tobias, GRÖLLER, Eduard, VIOLA, Ivan. Nanotilus : generator of immersive guided-tours in crowded 3D environments. IEEE transactions on visualization and computer graphics. Mar. 2023, vol. 29, iss. 3, str. 1860-1875, ilustr. ISSN 1077-2626. https://ieeexplore.ieee.org/document/9645360, DOI: 10.1109/TVCG.2021.3133592. [COBISS-SI-ID 92052739]
[6] NGUYEN, Ngan, BOHAK, Ciril, ENGEL, Dominik, MINDEK, Peter, STRNAD, Ondřej, WONKA, Peter, LI, Sai, ROPINSKI, Timo, VIOLA, Ivan. Finding Nano-Ötzi : cryo-electron tomography visualization guided by learned segmentation. IEEE transactions on visualization and computer graphics. Oct. 2023, vol. 29, no. 10, str. 4198-4214, ilustr. ISSN 1077-2626. https://ieeexplore.ieee.org/document/9806341, DOI: 10.1109/TVCG.2022.3186146. [COBISS-SI-ID 112947459]
[7] KORDEŽ, Jaka, MAROLT, Matija, BOHAK, Ciril. Real-time interpolated rendering of terrain point cloud data. Sensors. Jan. 2023, vol. 23, iss. 1, str. 1-17, ilustr. ISSN 1424-8220. https://www.mdpi.com/1424-8220/23/1/72, DOI: 10.3390/s23010072. [COBISS-SI-ID 135043331]
[8] BOHAK, Ciril, SLEMENIK, Matej, KORDEŽ, Jaka, MAROLT, Matija. Aerial LiDAR data augmentation for direct point-cloud visualisation. Sensors. Apr. 2020, vol. 20, no. 7, str. 1-17, ilustr. ISSN 1424-8220. https://www.mdpi.com/1424-8220/20/7/2089/html, Repozitorij Univerze v Ljubljani – RUL, DOI: 10.3390/s20072089. [COBISS-SI-ID 1538566595]

Celotna bibliografija je dostopna na SICRISu:
https://bib.cobiss.net/biblioweb/biblio/si/slv/cris/30062