Det grundläggande problem som vi står inför är att en mängd stora problem inom säkerhet, allmän säkerhet, energi, ekologi, hälso- och sjukvård och grundläggande vetenskap kräver att vi behandlar och förstår allt större mängder och mångfald av data. Det finns en växande impedans missmatchning mellan datastorlek/komplexitet och människans förmåga att förstå och interagera med data. Visuella analytiska verktyg är avsedda att bidra till att minska denna impedans missmatchning genom att använda analytiska verktyg för att minska mängden data som måste ses, och visualiseringsverktyg för att hjälpa till att förstå mönster och relationer i den reducerade data. Men visuella analysverktyg måste ta itu med en mängd olika skalbarhetsproblem om de ska lyckas. I den här artikeln karakteriserar vi skalbarheten och komplexiteten i visuell analys. Vi diskuterar några höjdpunkter på de framsteg som har gjorts under de senaste fem åren, liksom viktiga områden där det behövs fler framsteg.
Som påpekades i REF skulle människans förmåga att förstå och interagera med en stor mängd data kunna ökas med hjälp av visuella analysverktyg.
Scale and Complexity in Visual Analytics
{'venue': None, 'journal': 'Information Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}