Postgrado - Ciencias de la Computación

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https://hdl.handle.net/20.500.12590/17962

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Browsing Postgrado - Ciencias de la Computación by browse.metadata.advisor "Poco Medina, Jorge"

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    CharText: relacionando texto con visualizaciones para la creación de ayudas visuales en documentos
    (Universidad Católica San Pablo, 2019) Pinheiro Rodriguez, Joao Valentinno; Poco Medina, Jorge
    Actualmente muchas fuentes de contenido presentan la información utilizando visualizaciones que complementan el texto en los documentos. Sin embargo, para leer este tipo de documentos debemos dividir nuestra atención entre el grafico y el texto. Es por eso que muchos creadores de contenido diseñan documentos interactivos con enlaces visuales que conectan el texto con el grafico. No obstante, para conseguir documentos interactivos se requieren de habilidades en desarrollo web y herramientas especializadas. Por otro lado, existen muchos de documentos estáticos (no interactivos) que podrían aprovecharse y convertirse en documentos interactivos. Es por eso, que presentamos CharText, un método que extrae automáticamente, los enlaces visuales entre un gráfico y el texto de un documento, como parte de un proyecto más ambicioso para automatización de documentos interactivos. Nuestro método encuentra los enlaces visuales mediante comparaciones basadas en la sintáctica, semántica y valores numéricos de las frases y el análisis de los elementos textuales del gráfico. Evaluamos nuestro método utilizando un conjunto de datos propuesto en un trabajo previo, que realiza la misma tarea mediante crowdsourcing (i.e., anotaciones de muchas personas). Proponemos un segundo conjunto de datos, que incluye tres tipos de gráficos: bar charts, line charts y scatter plots. En el primer conjunto de datos, obtenemos una similitud con las anotaciones de los expertos de un 45 %, mientras que el método basado en crowdsourcing obtiene una similitud del 59 %, y en el segundo conjunto de datos obtenemos una similitud de 53 %. A pesar que cuantitativamente no superamos al método basado en crowdsourcing, nuestro método propone un enfoque automático, que no requiere acceder a los datos de la visualización y soporta tres tipos de gráficos, a diferencia del método basado en crowdsourcing, que no es automático y solo fue evaluado en bar charts. Para mostrar la utilidad de nuestro método presentamos dos aplicaciones. La primera es una herramienta que permite la visualización de los enlaces obtenidos a través de overlays (i.e., elementos gráficos sobrepuestos en las imágenes resaltando algún aspecto de la visualización) y la segunda es una aplicación para la conversión automática de voz a overlays.
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    Jam Vis: exploración y visualización de congestiones vehiculares
    (Universidad Católica San Pablo, 2019) Rodriguez Condori, Elio Xavier; Poco Medina, Jorge
    Las congestiones vehiculares son un problema grave en las ciudades urbanas porque causan contaminación, desperdicio de combustible, dinero y tiempo. El primer paso para resolver estos problemas es comprender la dinámica de las congestiones vehiculares en una ciudad. Hoy en día, tenemos múltiples servicios que capturan constantemente información de tráfico a través de tel´efonos celulares que actúan como sensores. Entre estos servicios tenemos la aplicación Waze que muestra en tiempo real congestiones y alertas reportadas por los usuarios. Sin embargo, procesar y visualizar los registros recopilados por Waze es desafiante, debido a que son millones de registros por cada ciudad y no se encuentran estructurados por segmento de calle. En este trabajo, presentamos una metodología que permite procesar millones de registros de congestiones y alertas recopiladas de múltiples ciudades. Estos datos son estructurados relacionando los atributos (i.e., el nivel de tráfico o el número congestiones) a cada segmento de calle de una ciudad. Esto nos permite tener los datos organizados de una forma adecuada para su análisis y exploración visual. Además, implementamos JamVis, un sistema web de análisis visual, para explorar y analizar de forma interactiva las congestiones vehiculares de múltiples ciudades a través de diferentes vistas enlazadas. Este sistema fue diseñado respetando los requerimientos de expertos de dominio, las cuales fueron traducidas a tareas de diseño. Esta herramienta nos permite hacer consultas visuales en espacio, tiempo y atributos, con el objetivo de entender el comportamiento y causas de las congestiones. Para demostrar la utilidad de nuestro sistema, presentamos tres estudios de casos donde exploramos, visualizamos y analizamos el comportamiento y las causas de las congestiones vehiculares de la ciudad de Rio de Janeiro (Brasil) y el distrito de Miraflores (Lima, Peru´) registradas durante un periodo de tres meses.