Interaktivnost in oblikovanje informacij

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.

Način (pisni izpit, ustno izpraševanje, naloge, projekt):

Sprotno preverjanje (domače naloge, kolokviji in projektno delo)
Končno preverjanje (pisni in ustni izpit)
5 - 10, pri čemer velja, da je pozitivna ocena od 6 - 10

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]