Significato e utilizzo del termine “Visualization”

Il termine Visualizzation (o Visualizzazione in italiano), quando riferito alla rappresentazione visiva delle informazioni, può essere accompagnato da altri tre termini che ne specificano e differenziano il significato:

  • Data visualization
  • Information visualization
  • Scientific visualization

Data visualization può essere utilizzato come termine generico per indicare ogni tipo di rappresentazione visiva che supporta l’esplorazione, l’analisi e la comunicazione dei dati. Qualunque sia la rappresentazione, purché sia visiva, e qualunque cosa essa rappresenti, fintanto che è informazione, ciò costituisce una data visualization.

L’information visualization e la scientific visualization sono due sottoinsiemi della data visualization. Si riferiscono a particolari tipi di rappresentazioni visive che hanno scopi specifici. Nel 1999, il libro “Reading in Information Visualization: Using Vision to Think” definì e differenziò i due termini “information visualization” e “scientific visualization”. Secondo gli autori Start Card, Jock Mackinlay e Ben Schneiderman, l’information visualization è

the use of computer supported, interactive, visual representations of abstract data to amplify cognition

Gli autori la differenziavano dalla scientific visualization che era, invece, la rappresentazione visiva di dati scientifici che di solito sono di natura fisica, piuttosto che astratta. Ad esempio, una risonanza magnetica produce una visualizzazione scientifica perché mostra cose che posseggono una forma fisica, cercando di rappresentare fedelmente quelle forma in un modo che è facile da vedere, riconoscere e comprendere.

Entrando più nel dettaglio di quella che è la definizione di information visualization degli autori del libro, essi aggiungevano che essa ha le seguenti caratteristiche:

  • Computer-supported — Generalmente è mostrata da un computer attraverso uno schermo
  • Interattiva— La visualizzazione può essere manipolata agevolmente e in maniera fluida Si possono, ad esempio, compiere azioni, come applicare filtri o fare il drill-down per analizzare un dettaglio.
  • Rappresentazione Visiva- Le informazioni vengono rappresentate in forma visuale utilizzando attributi quali la posizione, la lunghezza, la forma, il colore e le dimensioni degli oggetti in modo da formare un quadro riassuntivo dei dati e quindi permetterci di vedere i patterns, le tendenze e le eccezioni che potrebbero non essere altrimenti visibili con facilità
  • Dati astratti — Le informazioni mostrate sono da considerarsi astratte, in contrasto con la rappresentazione visiva di oggetti fisici. Poichè le informazioni, in quanto astratte, non posseggono una forma fisica la loro visualizzazione deve necessariamente essere realizzata grazie a un lavoro di mappatura tra i dati e caratteristiche visive, come forme e colori
  • Ampliamento della cognizione — Interagire con queste visualizzazioni estende le nostre capacità di comprensione dei dati, perchè una rappresentazione dei dati di questo tipo aiuta la memoria e facilita il nostro cervello nella comprensione.

Tutte queste caratteristiche sono importanti per la definizione, ma nessuna è più importante dell’ultima: l’ampliamento della cognizione. Lo scopo di una information visualization non è quello di produrre immagini colorate e attrattive, ma di aiutarci a pensare.