Visualizzazione dei network

Mattia Della LiberaFabrizio Valpreda

LaureandoRelatore

Laurea Magistrale "Aurelio Peccei" in Design Sistemico

Visualizzazione delle reti: configurazione di una visualizzazione a partire dalle proprietà strutturali dei network

nome del file.xxx

prorpietà netowrk

nodi

54legami

denisità

0,8571diametro

distribuzione nodi/link

7

7

63

63

Design SistemicoComunicare la complessità di relazioni attorno ad un prodotto

Chaos and Complexity presso il Dipartimenti di Elettronica e Telecomunicazioni (Scienza delle reti)

Giocare con i datiWorkshop, Politecnico di Torino e Telecom(Visualizzazione Dati)

Festival, conferenze, incontri Big Dive, Digital Festival, Share Festival, Circolo dei lettori, TreataBit, Nexa Center, ToolBox, Piemonte Visual Contest

Politecnico di Torino

Città di Torino

Design SistemicoComunicare la complessità di relazioni attorno ad un prodotto

Chaos and Complexity presso il Dipartimenti di Elettronica e Telecomunicazioni (Scienza delle reti)

Giocare con i datiWorkshop, Politecnico di Torino e Telecom(Visualizzazione Dati)

Festival, conferenze, incontri Big Dive, Digital Festival, Share Festival, Circolo dei lettori, TreataBit, Nexa Center, ToolBox, Piemonte Visual Contest

Politecnico di Torino

Città di Torino

Affrontare i temi dellaπ scienza dei network π visualizzazione dei dati

Analizzando π software per la visualizzazione dei network

Con l'obiettivo di π offrire spunti per il Design Sistemicoπ ipotizzare uno strumento per la visualizzazione delle proprietà strutturali dei network

Scopo di questa tesi

Network è l’astrazione di un sistema utilizzando la metafora

dei nodi e dei link

-- Rete di

computer --

Nodi: computer

Legami: collegamenti con

o senza cavo

-- Rete di

computer --

Nodi: computer

Legami: collegamenti con o

senza cavo

-- Rete elettrica --

Nodi: fornitori, utilizzatori finaliLegami: cavi elettrici

-- Rete di

computer --

Nodi: computer


senza cavo



-- Tessuto sociale --

Nodi: personeRelazioni: tipo di rapporto

-- Rete di

computer --

Nodi: computer


senza cavo



-- Tessuto sociale --

Nodi: personeRelazioni: tipo di rapporto

-- Catena alimentare --

Nodi: piante, animali

Legami: rapporto preda/

predatore

Lo studio dei network è importante perché permette l’individuazione all’interno di un

sistema di elementi o relazioni di valore

-- Cattura

Saddam Hussein --

Ricostruzione della

rete sociale

-- Cattura

Saddam Hussein --

Ricostruzione della

rete sociale

-- Pagerank --Mappatura e computaz

ione

di collegamenti ipertestuali

Ciò è possibile in quanto vi sono proprietà intrinseche al network, chiamate proprietà

strutturali, che non dipendono dal dominio di provenienza del network

Numero totale di nodiDimensione

Rapporto tra numero di nodi e legami

Densità

3

1

Numero di legami che raggiungono un nodo

Grado di un nodo

Numero minimo di legami da attraversare per passare da A a B

Distanza

B

A

B

A

Il più lungo dei percorsi breviDiametro

Il numero di percorsi brevi che passano attraverso un legame

Edge betweennesscentrality

A

B

Esprime il grado in cui i nodi tendono ad essere connessi tra loro vicendevolmente

Coefficiente di clustering

A

Caratteristica di un nodo di essere connesso ad una o più cliques

Cross clique centrality

astrazione di un sistema


diversa natura(naturale artificiale)



individuare nodi e relazioni di valore



individuare nodi e relazioni di valore

proprietà strutturali dei network

> dimensione

> densità

> valore di un nodo

> percorso breve

> diametro

> edge betweenness

> coefficiente di

clustering

> cross clique

centrality

Per l’analisi, la comprensione e la comunicazione delle informazioni contenute in questi network spesso ci si

affida alla disciplina della data visualization

«la rappresentazione e presentazione dei dati che sfrutta le nostre capacità di percezione visiva,

al fine di amplificare la cognizione»

Andy Kirck “Data Visualization: A Successful Design Process”

Simulatore di esperienze lavorative su grandi

impianti produttivi, sia per procedure quotidiane

che ad alto rischio

Simulatore di esperienze lavorative su grandi

impianti produttivi, sia per procedure quotidiane

che ad alto rischio

Applicazione:VIDEOGAME - RICERCA SCIENTIFICA

Videogioco sperimentale riguardante il ripiegamento proteico e la progettazione di nuove proteine

La data visualization può essere vista come strumento di indagine dei

fenomeni che ci circondano

sviluppare immagini-interfaccia che, al pari di telescopi, microscopi e radar, sappiano permettere all’uomo di comprendere fenomeni

a partire dalle loro tracce digitali

«...nuove interfacce, in grado di garantire accesso a una realtà invisibile non perché distante, occlusa o

microscopica, ma perché astratta, complessa e digitale»

Marco Quaggiotto, Ricercatore presso ISI Fundation

visto il valore della visualizzazione dell'intangibile, quali sono e come funzionano gli strumenti che ci permettono di dare forma al concetto di network?

Studio dei Casi

Software individuati: 166π fonti accademiche e non accademiche

Tre filtri di selezioneπ ultimo aggiornamento entro 5 anniπ non necessita di competenze informaticheπ esclusione strumenti di mind mapping, visualizzazione processi e diagrammi di flusso, ecc.

Software selezionati: 19π Keynetiuque, Visone, NodeXL, Gephy, Payeck, ecc.

Metodo di analisiπ dati esempioπ visualizzazione netowrk di esempio

Ricerca

Analisi





Ricerca

Analisi





Ricerca

Analisi




Metodo di analisiπ dati esempioπ visualizzazione network di esempio

Ricerca

Analisi

Ampia area per rappresentazione networkvisualizzazione come backgroundutilizzo di menu contestuali (due esempi software opposti)

Riduzione del carico cognitivo

flussi di lavoro chiari, evitando interazione casuali/errorecoerenza strategica (design user-centered)

Favorire l'attività esplorativaesplorazione dal generale al particolare (InfoViz seeking mantra)rapida anteprima opzioni di visualizzazione selezionate

Visualizzazione del networkutilizzo metafora nodo/linea (evitare matrici ad adiacenza o liste)suggerire lettura del network dal centro ai marginiricerca di nuove metarore visive (arte generativa, creative coding)

Caratteristiche dello strumento

Caratteristiche della visualizzazione






















Così come il microscopio ottico produce immagini sfruttando la proprietà della materia di interagire con

luce, è possibile progettare immagini-interfaccia a partire dalle proprietà strutturali delle reti?

Jacques Bertin (cartografo e teorico)

+

Ben Shneiderman (ricercatore e docente in computer science)

> elementari> intermedie > globali

J. BERTIN, Semiology of Graphics: Diagrams, Networks, Maps, Esri Pr, Redlands, 2010







Shneiderman B. “The eyes have it: A task by data type taxonomy for information visualizations” in Visual Languages. Proceedings, IEEE Symposium pp. 336-343, 1996

nodi / link

gruppo

intero network

grado di un nododistanza tra nodicentralità cross-clique

coefficiente di clusteringedge betweennesscentralità

dimensionediametrodensitànode edge distribution


nodi / link

gruppo

intero network




nodi / link

gruppo

intero network





nodi / link

gruppo

intero network





nodi / link

gruppo

intero network




elementari

intermedie

globali

Behn Sneiderman Jaques Bertin

panoramica

estrazione

zoom +

filtro

dettagli surichiesta

panoramica

estrazione

zoom +

filtro


panoramica

estrazione

zoom +

filtro


panoramica

estrazione

zoom +

filtro


intero networkglobali

Panoramica Tipo di domanda

gruppo intermedie

Zoom + filtro

nodi / linkelementari

Dettagli su richiesta

Behn SneidermanJaques Bertin

Proprietà network

dimensione

valore

texture

colore

orientamento

figura

variabile retiniche

associativa selettiva ordinata quantitativamodalità di percezione

dimensione

valore

texture

colore

orientamento

figura

proprietà strutturaliintrinseche al network

quattro modalità di percezione

associate a determinate configurazioni visive

organizzate secondo tre livelli di lettura

> dimensione

> densità

> valore di un nodo

> percorso breve

> diametro

> edge betweenness

> coefficiente di

clustering

> cross clique

centrality

> ...

> associativa

> selettiva

> quantitativa

> ordinata

dettagli su richiesta

zoom + filtro

panoramica

Primo Prototipo

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

proprietà strutturali dell'intero network

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

centralità proprietà strutturali di gruppi di nodi e legami

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

edge betweenness proprietà strutturali di gruppi di nodi e legami

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

diametro proprietà strutturali di gruppi di nodi e legami

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

coefficiente di clustering proprietà strutturali di gruppi di nodi e legami

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

grado2

grado proprietà strutturali di singoli nodi e legami

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

distanza3

distanza proprietà strutturali di singoli nodi e legami

nodi54

denisità0,8571


7

legami diametro763

63

cross clique centrality proprietà strutturali di singoli nodi e legami