VALS: A Visual Analytics Framework for Longitudinal Studies

El análisis visual de datos ayuda a comprender distintos tipos de fenómenos al permitir a los expertos explorar en busca de relaciones, patrones, valores atípicos, cambios inesperados y mucho más. Los expertos necesitan herramientas que les ayuden a encontrar información útil y procesable en los datos para poder comprobar sus hipótesis y desarrollar otras nuevas. Esta necesidad se hace más evidente en los estudios longitudinales, en los que suele haber un gran número de variables y el proceso que se analiza también puede ser complejo. Presentamos VALS (Visual Analytics in Longitudinal Studies), un framework para explorar visualmente datos de estudios longitudinales. VALS incluye un modelo de datos, un modelo de categorización de tareas y un enfoque hacia la orientación de los usuarios mediante técnicas de ingeniería de características y visualizaciones interactivas, todo lo cual ayuda a los analistas a realizar sus tareas de análisis. La construcción de VALS estuvo acompañada por expertos en estudios clínicos longitudinales. También hemos desarrollado un prototipo de herramienta para un estudio de caso utilizando conjuntos de datos del mundo real. Las pruebas recogidas en el estudio de caso demuestran la utilidad de una herramienta de análisis visual basada en VALS.

• Autores: Gómez Betancur, Duván Alberto
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/66426
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/66426
• Palabra clave: Estudios de cohortes; Análisis exploratorio de datos; Datos longitudinales; Análisis visual; Visualización de información; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional