소셜 시각화

Social visualization

소셜 시각화는 사회적 목적을 위해 [1]거대하고 복잡한 사회적 상호작용을 직관적으로 묘사하는 것을 연구하기 위한 정보 시각화의 학제 간 교차로입니다.소셜 미디어를 포함한 사이버 공간뿐만 아니라 물리적 세계에서도 이루어지는 상호작용을 센서를 통해 포착함으로써 사회적 밈의 전체적인 패턴을 드러내거나 다양한 사회적 공간에서 한 개인의 암묵적인 행동을 강조할 수 있다.특히, 이 연구는 "주로 텍스트, 오디오 및 시각적 상호작용 데이터의 시각화에 관한 것"으로 온라인 [2]및 물리적 공간에서 사회적 연결과 상호작용 패턴을 밝혀낸다.ACM Computing Classification System은 이 분야를 인간중심컴퓨팅(1위)과 정보시각화(2위)의 범주로 일반적인 의미에서 [3]3단계 개념으로 분류했다.

개요

소셜 시각화는 정보 시각화의 하위 집합입니다.Karrie G. Karahalios와 Fernanda Viegas에 따르면, 사회 시각화의 가장 독특한 측면 중 하나는 "사회 시각화는 다른 디지털 정보보다 사람, 그들이 형성하는 그룹, 그들의 패턴, 상호작용, 그리고 그들이 지역사회와 어떻게 관련이 있는지에 초점을 맞춘다"는 것이다.이러한 관점에서, 분석적(가장 관련성이 높고 적절한 데이터는 무엇이며 프라이버시 측면에서 데이터를 사용하는 것이 옳은가)부터 비판적(패턴이 무엇을 의미하며 이를 공개적으로 입증할 수 있는가)까지, 이 연구 분야를 이끄는 많은 과제와 질문이 있다.?)을 통해 창의적([1]데이터의 의미를 정확하게 표현하고 기본적인 시각적 디자인 원칙을 통해 데이터의 본질적 의미를 표현할 수 있는 방법) 관점에 도달합니다.소셜 시각화의 일반적인 오해 중 하나는 네트워크 분석 또는 소셜 네트워크 시각화와 소셜 시각화의 관계가 느슨하게 관련되어 있다는 것입니다.소셜 네트워크 시각화는 소셜 시각화의 [4]전통적인 형태입니다.사회과학 시각화의 맥락에서 고려하는 것이 더 적절하다. 즉, 존 스노의 1854년 소호 콜레라 발생 지도와 찰스 부스의 1889년 런던 빈곤 지도는 학제 간 특성 때문에 이 분야의 연구 방법론은 연구자에서 연구자로 정말로 다양하다; 그들은 관련 기술을 채택한다.logy는 데이터 마이닝, 기계학습, 자연어 처리에서 사회과학/커뮤니케이션에서 널리 알려진 통계 모델에 이르기까지 컴퓨터 과학에서 사용되며, 그 본질을 포착, 처리, 분석 및 나타낼 수 있습니다.

이력

오랜 시간 동안 사회과학적인 관점에서 시각화의 역사를 통해 사회적 시각화의 힘과 그 의미를 확인할 수 있습니다.그러나 지난 수십 년간 시각화 방법론과 도구의 변화는 사회과학 및 컴퓨터 사회과학의 연구 방식과 연구 전달 방식에 근본적으로 영향을 미치고 있다(Olson 1997[5]).이러한 변화는 주로 1980년대 이후 컴퓨팅 파워와 시각화 테크놀로지의 비약적인 발전에 의해 시작되었으며, 그 결과 저렴한 컴퓨팅과 시각화가 제공하게 되었습니다.많은 연구자가 신흥 미디어와 정보로 이 분야의 잠재력을 정의하고 이해하는 데 기여했습니다.이와 관련하여, McCormick 등은 시각화를 "보이지 않는 것을 보는 방법"을 제공하는 것으로 언급하고 있다. (Mc Cormick 등 1989년).[6] 그 후, 많은 컴퓨터 과학자들은 컴퓨터 방법 적용에 중점을 두고 사회 시각화 분야를 육성하는 데 학업을 바쳤다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b "MAS 961: Social Visualization". Smg.media.mit.edu. 1993-10-29. Retrieved 2013-10-24.
  2. ^ http://www.chi2006.org/docs/workshops/karahaliosCFP.pdf[베어 URL PDF]
  3. ^ "The 2012 ACM Computing Classification System — Association for Computing Machinery". Acm.org. Retrieved 2013-10-24.
  4. ^ Karahalios, Karrie G.; Viégas, Fernanda B. (2006-04-21). "Social visualization". CHI '06 extended abstracts on Human factors in computing systems - CHI EA '06. Dl.acm.org. p. 1667. doi:10.1145/1125451.1125758. ISBN 1595932984. S2CID 33989930.
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  6. ^ Defanti, T.A.; Brown, M.D.; McCormick, B.H. (1989). "Visualization: Expanding scientific and engineering research opportunities". Computer. 22 (8): 12–16. doi:10.1109/2.35195. S2CID 17357523.

추가 정보

  • D. Fisher, I. Popov, S. Drucker 및 M. C. Schraefel은 "확장 시각화를 통해 분석가들이 대규모 데이터셋을 더 빠르게 탐색할 수 있습니다."라고 말했습니다.
  • "국가의 맥박: 하루 종일 미국의 분위기" [온라인]제공 : http://www.ccs.neu.edu/home/amislove/twittermood/
  • X. Le, I. Lancashire, G. Hirst, R.Jokel, "문장의 어휘적 및 구문적 변화를 통한 치매의 종적 검출: 세 명의 영국 소설가의 사례 연구", Litt Languageist Computing, 2011년 5월.
  • J.B. Michel, Y. K. Shen, A. P. Aiden, A.베레스, M. K. 그레이, 구글 북스 팀, J. P. 피켓, D.호이버그 DClancy, P. Norvig, J. Orwant, S. Pinker, M. A. Nowak, E. L. Aiden, 2010, "수백만 권의 디지털 서적을 사용한 문화의 정량적 분석", 과학, 제331권, 제6014호, 페이지 176-182.
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