Melhorando a Visualização de Grafos Acíclicos Dirigidos

Comparar gráficos acíclicos dirigidos (DAGs) é importante em várias áreas, como saúde, finanças e redes sociais. Os DAGs podem descrever vários processos, como a propagação de doenças, o compartilhamento de informações em redes sociais e como problemas financeiros podem afetar bancos. Por exemplo, na saúde, rastrear como uma doença se espalha de um paciente para outro pode ajudar a controlar surtos. Nas finanças, saber se deve-se salvar alguns bancos durante uma crise pode ser crucial para a tomada de decisão.

Os especialistas frequentemente precisam identificar pequenas Mudanças nos DAGs, como a adição ou remoção de Nós (os pontos) ou arestas (as conexões). Até mudanças pequenas podem ter efeitos significativos. Visualizar essas diferenças ajuda as pessoas a verem o que mudou. No entanto, os métodos padrão para organizar esses gráficos muitas vezes não apresentam mudanças sutis de forma clara.

Os layouts mais comuns posicionam o nó principal no topo, o que geralmente funciona bem, mas não foca em comparar vários gráficos de forma eficaz. Os layouts usuais visam a atratividade visual, não a facilidade em detectar mudanças, o que pode levar à confusão.

Para melhorar isso, propomos um novo método de layout que destaca as mudanças nos DAGs enquanto mantém a aparência geral organizada. Este método envolve ajustar a forma dos DAGs para que as mudanças se destaquem. Introduzimos algumas novas regras sobre como desenhar esses gráficos:

• Regras para maximizar o número de mudanças visíveis no gráfico.
• Regras para reposicionar elementos quando mudanças ocorrem.
• Regras para lidar com mudanças que não podem ser ajustadas facilmente para fora.

Nosso layout se baseia em um método conhecido, enquanto adiciona essas novas regras através de duas extensões. Essa abordagem permite ajustes futuros, se necessário, tornando-a flexível.

#A Importância de Comparar DAGs

Visualizar DAGs permite que pesquisadores comparem diferentes cenários. Por exemplo, médicos podem comparar a propagação de doenças com e sem certas precauções, enquanto analistas de redes sociais podem olhar como diferentes tipos de mensagens são compartilhadas. Nas finanças, comparar os resultados de salvar ou não salvar certos bancos durante uma crise se torna crucial.

Pequenas diferenças nos DAGs podem ter implicações significativas. Em um hospital, saber se uma única aresta (que pode representar uma conexão entre pacientes) está presente ou ausente pode influenciar decisões sobre medidas de isolamento. Da mesma forma, em redes sociais, um tweet atingindo um público específico pode significar a diferença entre viralizar e ser ignorado.

A Visualização é essencial para comparar DAGs. O objetivo é mostrar as diferenças de forma clara, o que pode incluir nós e arestas adicionados ou removidos. No entanto, mesmo mudanças menores podem ser difíceis de ver usando métodos padrão, especialmente ao organizar visualmente os DAGs.

#Desafios Atuais de Visualização

Layouts hierárquicos padrão, onde o nó principal está acima dos outros, mostraram ser mais eficazes para gráficos individuais. No entanto, esses layouts podem ter dificuldades quando se trata de detectar mudanças sutis entre vários gráficos. Eles focam principalmente em representar bem um único gráfico, em vez de facilitar comparações fáceis.

Layouts típicos seguem regras rígidas focadas na estética em vez de comparações. Enquanto manter a posição dos elementos do gráfico é essencial para a consistência, isso pode dificultar que as pessoas notem mudanças.

Uma pergunta comum que surge é: "Por que não apenas destacar as mudanças?" A resposta é que destacar pode não ser suficiente, já que as mesmas cores podem ser usadas para diferentes informações no gráfico. É necessário encontrar novos métodos visuais que possam mostrar claramente as mudanças.

Em nossos estudos, descobrimos que as pessoas são sensíveis a mudanças na forma. Elas tendem a descrever formas diferentes em termos simples, como “pirâmides estreitas” ou “pirâmides largas.” Essa descoberta nos levou a considerar como mudar a forma dos DAGs poderia ajudar a destacar as diferenças entre eles.

#Nossa Solução Proposta

Em vez de ignorar a forma ao mostrar mudanças nos gráficos, nossa abordagem propõe rearranjar os elementos do gráfico para fora. Isso ajuda a tornar mudanças significativas mais visíveis. Para alcançar isso, precisamos de novas diretrizes de desenho que se concentrem em:

• Maximizar mudanças para fora no gráfico.
• Reposicionar as formas dos gráficos quando mudanças ocorrem.
• Lidar com aquelas mudanças que não podem ser movidas para fora enquanto ainda mudam a forma.

O objetivo é alterar a aparência dos gráficos sem comprometer sua qualidade visual. Baseamos nosso layout em um estilo estabelecido e o desenvolvemos ainda mais implementando essas novas diretrizes.

#Como Nosso Layout Funciona

Nossa abordagem consiste em várias fases principais. Primeiro, examinamos o gráfico para identificar mudanças, focando nas partes que podem ser tornadas mais visíveis. Os próximos passos envolvem mover certos elementos do gráfico para fora para melhorar a forma geral.

Em mais detalhes, trabalharemos em melhorias de mudança de forma para fora, examinando como elas afetam nós e arestas, assim como como criar mais espaço em branco (ou áreas vazias) ao redor das partes alteradas do gráfico.

#Melhorando a Forma do DAG

As melhorias de mudança de forma para fora tratarão de dois tipos principais de mudanças: mudanças de nós e mudanças de arestas.

#Mudanças de Nós

1. Adicionando Nós: Quando um novo nó é adicionado, podemos posicioná-lo para fora, especialmente se for o único nó em uma camada. Movê-lo para a esquerda ou direita aumenta a diferença visual.

2. Removendo Nós: Semelhante à adição, se removemos um nó, também podemos deslocar outros nós para fora para manter uma diferença de forma clara.

3. Nós Centrais: Para nós que estão no meio de sua camada, podemos reposicioná-los dividindo o gráfico. Essa estratégia melhora a forma sem criar novas interseções e é útil para adicionar e remover nós.

#Mudanças de Arestas

Para as arestas, podemos aumentar seu comprimento para criar mais distinção visual quando nós são adicionados ou removidos. A ideia é ajustar as arestas para fora de uma maneira que ainda respeite o layout geral do gráfico.

#Criando Mais Espaço em Branco

Espaço em branco refere-se a áreas dentro do gráfico que não contêm nós ou arestas e pode ajudar a melhorar a visibilidade das mudanças. Nossa abordagem para expandir o espaço em branco trabalha dentro de uma área delimitadora que envolve o gráfico.

1. Procurando Espaços: Procuramos a maior área vazia adjacente às mudanças, o que ajudará a melhorar a visibilidade.

2. Dimensionando o Espaço em Branco: O objetivo é equilibrar o tamanho dos espaços em branco ao redor das mudanças para que se destaquem.

3. Ajustando Posições dos Nós: Dependendo se estamos lidando com uma mudança de nó ou aresta, ajustamos o retângulo delimitador para definir a área em que estamos trabalhando.

#Avaliação do Nosso Layout

Para avaliar quão bem nosso novo layout funciona, olharemos para vários aspectos:

1. Distância Hausdorff Normalizada: Esta métrica mede o quanto a forma da Borda externa do gráfico mudou. Uma distância menor indica um desempenho melhor.

2. Criação de Espaço em Branco: Um aumento no espaço em branco ao redor das mudanças deve ser avaliado.

3. Estética: Precisamos garantir que a qualidade visual não se deteriore ao aplicar nossas melhorias. Estéticas de alta qualidade significam que os espectadores podem ler e entender o gráfico facilmente.

4. Comparação de Desempenho: Compararemos nosso layout com implementações padrão para ver se realmente melhora a usabilidade.

#Resultados de Mudanças Únicas

Ao avaliar mudanças individuais como adicionar ou remover nós/arestas, descobrimos que nosso layout melhora significativamente a detecção de mudanças. Em vários testes, ele regularmente superou a implementação básica.

#Resultados de Várias Mudanças

Quando várias mudanças ocorreram simultaneamente, nosso layout continuou a mostrar uma melhoria marcante. As melhorias na forma externa e no espaço em branco desempenharam um papel significativo em manter a clareza, permitindo que os espectadores vissem as mudanças de forma eficaz.

#Conclusão e Direções Futuras

Em resumo, nosso método de layout proposto melhora com sucesso a visibilidade das mudanças em gráficos acíclicos dirigidos. Ao rearranjar os elementos para chamar a atenção para as mudanças e aumentar o espaço em branco, criamos uma experiência de visualização mais amigável.

O trabalho futuro poderia envolver ajustar nossos parâmetros de layout para melhor detecção de diferenças. Isso pode incluir a realização de mais estudos com usuários para reunir mais feedback sobre a eficácia de nossa abordagem e explorar como posicionar mudanças de forma mais eficaz dentro do espaço em branco aprimorado.

Além disso, uma análise mais profunda de propriedades específicas do gráfico relacionadas à eficácia de nosso layout seria benéfica. Compreender quais tipos de DAGs mais se beneficiam de nosso layout pode guiar os usuários e ajudá-los a tomar melhores decisões ao trabalhar com visualizações gráficas.