Denna forskning visar hur principer för självorganisering och beteendesimulering kan användas för att representera dynamiska datautvecklingar genom att utvidga begreppet informationsflocking, som ursprungligen introducerades av Proctor & Winter [1], till tidsvarierande datauppsättningar. Ett regelbaserat beteendesystem styr och uppdaterar kontinuerligt de dynamiska åtgärderna hos enskilda, tredimensionella element som representerar de föränderliga datavärdena för återkommande dataobjekt. Som ett resultat uppstår olika särskiljande rörelsetyper som drivs av lokala interaktioner mellan de rumsliga elementen samt utvecklingen av tidsvarierande datavärden. I synnerhet fokuserar denna representationsteknik på representationen av dynamiska dataförändringsegenskaper, eller hur återkommande dataobjekt förändras över tiden, i stället för att avbilda de exakta datavärdena själva. Dessutom visar den på rörelsepotentialen som en användbar informationsvisualiseringssignal. Den ursprungliga informationsinsamlingsmetoden utvidgas till att omfatta tidsvarierande datauppsättningar, live databasförfrågningar, kontinuerlig dataströmning, utvärdering av datalikviditet i realtid, automatisk formgenerering och mer stabila flockningsalgoritmer. Olika experiment visar att information som samlas in kan representera kortvariga händelser samt långsiktig utveckling av tidsbundna data för både enskilda och grupper av tidsberoende dataobjekt. En historisk prislista för aktiemarknaden används för att demonstrera algoritmer och principer för tidsförändrande information som samlas in.
Ett annat naturinspirerat tillvägagångssätt är den information som flockar visualisering REF.
Time-Varying Data Visualization Using Information Flocking Boids
{'venue': 'IEEE Symposium on Information Visualization', 'journal': 'IEEE Symposium on Information Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}