論文の概要: Curio: A Dataflow-Based Framework for Collaborative Urban Visual Analytics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06139v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 13:31:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 13:13:27.388027
- Title: Curio: A Dataflow-Based Framework for Collaborative Urban Visual Analytics
- Title（参考訳）: Curio:コラボレーティブな都市ビジュアルアナリティクスのためのデータフローベースのフレームワーク
- Authors: Gustavo Moreira, Maryam Hosseini, Carolina Veiga, Lucas Alexandre, Nicola Colaninno, Daniel de Oliveira, Nivan Ferreira, Marcos Lage, Fabio Miranda,
- Abstract要約: 都会の視覚分析を協調的に行うためのフレームワークであるCurioについて紹介する。
このフレームワークは、データ前処理、管理、視覚化のステージを専門家が操作できるようにする。
都市の専門家と共同で,都市のアクセシビリティ,都市微小気候,日光アクセスを対象とする多様な利用シナリオを通じて,キュリオを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.719274729264413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the past decade, several urban visual analytics systems and tools have been proposed to tackle a host of challenges faced by cities, in areas as diverse as transportation, weather, and real estate. Many of these tools have been designed through collaborations with urban experts, aiming to distill intricate urban analysis workflows into interactive visualizations and interfaces. However, the design, implementation, and practical use of these tools still rely on siloed approaches, resulting in bespoke applications that are difficult to reproduce and extend. At the design level, these tools undervalue rich data workflows from urban experts, typically treating them only as data providers and evaluators. At the implementation level, they lack interoperability with other technical frameworks. At the practical use level, they tend to be narrowly focused on specific fields, inadvertently creating barriers to cross-domain collaboration. To address these gaps, we present Curio, a framework for collaborative urban visual analytics. Curio uses a dataflow model with multiple abstraction levels (code, grammar, GUI elements) to facilitate collaboration across the design and implementation of visual analytics components. The framework allows experts to intertwine data preprocessing, management, and visualization stages while tracking the provenance of code and visualizations. In collaboration with urban experts, we evaluate Curio through a diverse set of usage scenarios targeting urban accessibility, urban microclimate, and sunlight access. These scenarios use different types of data and domain methodologies to illustrate Curio's flexibility in tackling pressing societal challenges. Curio is available at https://urbantk.org/curio.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間で、交通、天気、不動産などさまざまな分野で都市が直面している課題に対処するために、いくつかの都市視覚分析システムとツールが提案されている。
これらのツールの多くは、複雑な都市分析ワークフローをインタラクティブなヴィジュアライゼーションとインターフェースに融合させることを目的として、都市の専門家とのコラボレーションを通じて設計されている。
しかし、これらのツールの設計、実装、実用化はいまだにサイロ化されたアプローチに依存しており、結果として再現や拡張が困難になる。
設計レベルでは、これらのツールは都市の専門家によるリッチなデータワークフローを過小評価し、典型的にはデータプロバイダや評価者としてのみ扱う。
実装レベルでは、他の技術的なフレームワークとの相互運用性が欠如しています。
実践的な利用レベルでは、特定の分野に限定し、ドメイン間のコラボレーションの障壁を必然的に生み出す傾向があります。
これらのギャップに対処するため、都市間視覚分析を協調的に行うフレームワークであるCurioを紹介した。
Curioは、複数の抽象化レベル(コード、文法、GUI要素)を持つデータフローモデルを使用して、ビジュアル分析コンポーネントの設計と実装のコラボレーションを容易にする。
このフレームワークは、専門家がコードや視覚化の実績を追跡しながら、データ前処理、管理、視覚化のステージをインタートすることを可能にする。
都市の専門家と共同で,都市のアクセシビリティ,都市微小気候,日光アクセスを対象とする多様な利用シナリオを通じて,キュリオを評価する。
これらのシナリオでは、さまざまなタイプのデータとドメインの方法論を使用して、社会的課題に対処する際のCurioの柔軟性を示しています。
Curioはhttps://urbantk.org/curio.comで入手できる。
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