Apresentação realizada no Encontro Português de Computação Gráfica 2012, realizado em Viana do Castelo.

1. Exploração Interactiva dos
Hábitos de Audição de Música
Ricardo Dias, Manuel J. Fonseca,
Daniel Gonçalves

2. Contexto & Motivação

3. Aumento do # serviços de Lifelogging

4. Hábitos de Audição

5. Histórico de Músicas Ouvidas
Utilizador 1
Artista 1, Música 1, Marca Temporal
Artista 2, Música 3, Marca Temporal
Artista 1, Música 2, Marca Temporal Tempo
Artista 3, Música 5, Marca Temporal
Artista 4, Música 4, Marca Temporal
…
Utilizador 2
…

6. Útil para…
Criação de Perfis Recomendação
Detecção de Padrões

7. Principais características
Guardar Informação Acesso directo a ela

8. Visualização também é importante!
ottonassar@flickr

9. Trabalho Relacionado

10. Tangle, Strings and Knots [Baur2009]

11. LastHistory [Baur2011]

12. Contribuições da comunidade
Scrobbling Timeline Arc diagrams
LastGraph

13. Principais problemas
o Mais preocupadas com a componente estética
o Visualizações estáticas com apenas visões gerais
dos hábitos de audição
o Falta de Interactividade e Mecanismos para
Exploração e Filtragem
o Problemas de escalabilidade

14. Racional e Descrição
Solução Desenvolvida

15. Princípios de desenho
Racional

16. Exploração Interactiva
thegiantvermin@flickr

17. Diferentes vistas dos dados
[Dias e Fonseca2010]

18. Contexto+Detalhes
m4tik@flickr

19. Inferência & Análise
mterraza@sxc

20. Solução desenvolvida
Descrição da solução

21. IU da Solução Desenvolvida

22. Visualização: Pilha de Pontos

23. Visualização: Linha Temporal

24. Filtragem Interactiva
o Género
o Artista Selecção simples
o Texto Livre
Selecção Múltipla
Combinação de Filtros

25. Estatísticas - Detalhes
Estatísticas Gerais Visualizações por Dia / Hora
Com Contexto Sem Contexto

26. Brushing & Highlighting

27. Implementação
Aplicação Web Servidor
HTML, CSS, Javascript
Protovis
Servidor em Java
JSON para representar os
dados

28. Demo

29. Avaliação Experimental

30. Duas experiências
swamibu@flickr

31. Teste 1
Histórico Comum
Avaliar:
– Usabilidade IU
– Satisfação dos
Utilizadores

32. Teste 2: Casos de estudo
o Exploração dos hábitos pessoais
o Detecção de Padrões no Hábitos de Audição

33. Tarefas
9 Tarefas
2 Categorias
1. Explorar os Hábitos de Audição
2. Detecção de Padrões / Tendências na audição de
música

34. Teste 1

35. Histórico Comum
5000 registos

36. Participantes
8 2
N = 10
Idades compreendidas entre os 20-50 anos
Ouvem música diariamente

37. Avaliação Estatística
o Eficácia
o Taxa de Erro
o Satisfação
iamwahid@sxc

38. Teste 1
Resultados

39. Eficácia
100%

40. Taxa Sucesso Tarefas
97% 3%
Sucesso Insucesso

41. Facilidade de Execução das Tarefas
1 8 1
0 0
Muito Difícil Normal Fácil Muito fácil
difícil

42. Satisfação dos Utilizadores
Fantástica Agradável Estimulante Fácil Flexível
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Horrível Frustrante Aborrecida Difícil Rígida

43. Teste 2

44. Históricos de Audição Pessoais
3.000 - 30.000
registos

45. Participantes
#N = 4
Idades compreendidas entre os 20-40 anos
Ouvem música diariamente
Conta activa na Last.fm

46. Teste 2
Resultados

47. Resultados Estatísticos Idênticos
lumaxart@flickr

48. Detecção Padrões – Entrevistas
whitebeard@sxc

49. Eventos Passados da Vida
Utilizador 1
“Aqui estava a trabalhar num artigo científico,
porque ouvia principalmente música clássica e
gosto de ouvir música deste tipo quando estou a
escrever. No entanto, depois deixei de ouvir
música porque tive discussões de projectos com
alunos e fiquei sem tempo para ouvir música”

50. Preferências pessoais
Utilizador 2
“Sabe porque esta parte da visualização mostra
que ouvi mais música recente do que antiga,
embora eu prefira mais música antiga?
 Um dos seus artistas favoritos tinha
lançado recentemente um álbum novo, depois
de anos de ausência

51. Conclusões

52. Conclusões
Solução para exploração e filtragem interactiva
dos hábitos de audição de música
1. Combina uma visualização baseada em
exploração temporal com um conjunto de vistas
sincronizadas para navegação dos dados
2. Nova característica: “idade” das músicas
3. Permite a detecção de padrões e tendências na
audição de música, apenas com base no tempo
e metadados textuais

53. Obrigado
Questões?