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Dissertação

{en_GB=Developing data visualization tools to assist government's health policy responses to the COVID-19 pandemic in Portugal} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A grande quantidade de dados gerados pela rápida evolução das novas tecnologias, fez surgir métodos de visualização de dados, como dashboards, que permitem a representação de informação de modo a estimular as capacidades de perceção visual. Apesar da crescente popularidade desses métodos, pouco se sabe sobre os processos utilizados para auxiliar o seu design. Apesar da reconhecida importância da opinião dos utilizadores sobre o design de dashboards, o número de estudos que combinam métodos participativos com opções de visualização é muito limitado. Este estudo tem como objetivo explorar processos que auxiliem o design de métodos de visualização de dados. Especificamente, de modo a perceber quais visualizações podem ser incorporadas em dashboards sobre a pandemia de COVID-19, é desenvolvida uma pesquisa sobre as preferências da população em relação a diferentes formatos de visualização. Foi desenvolvida uma nova estratégia para melhorar o processo de seleção de formatos de visualização, considerando não só evidências baseadas na teoria, mas também a perceção dos utilizadores. Esta abordagem incorpora um processo Delphi para perceber as preferências e aceitabilidade de visualizações alternativas. A estratégia desenvolvida foi aplicada para selecionar métodos de visualização apropriados para dashboards públicos de COVID-19. Posteriormente, as preferências obtidas no processo Delphi foram aplicadas ao design do dashboard de COVID-19 da DGS, de modo a integrar as preferências dos utilizadores. Uma plataforma para executar o processo Delphi foi programada. O resultado deste estudo é uma contribuição para a literatura de seleção de visualização de dados no contexto de COVID-19 e do design de dashboards., en=Due to the large amount of data generated by the rapid emergence of new technologies, data visualization tools, such as dashboards, have emerged, allowing the representation of information that stimulates visual perception capabilities. Despite the growing popularity of such data visualization tools, little is known about the methods used to support their design. Despite the recognized importance of users’ opinion in dashboard design, the number of studies that combine participatory methods with visualizations options is very limited. This study aims to explore methods to inform the design of data visualization tools. Specifically, so as to understand which visualisation formats should be incorporated within dashboards for the COVID-19 pandemic, research is developed to understand the preferences and views of general population about distinct data visualization formats. A novel approach to improve the process of selecting visualization formats was developed, considering not only the theory-based evidence, but also the perception of final users. The approach incorporates a Delphi process to understand preferences and acceptability of alternative visualizations. The developed approach was applied to select appropriate data visualization formats for public web-based COVID-19 dashboards – with 47 individuals participating in the Web-Delphi process, and afterwards, preference gathered in the Delphi process were applied to the design of the DGS COVID-19 dashboard, so as that it accounts users’ preferences. A platform to run the Delphi process was programmed. The aftermath of this study is a contribute to data visualization selection literature in the context of COVID-19 pandemic and of dashboard design. }
Keywords: {pt=Dashboard, Processo Delphi, Métodos de visualização de dados, COVID-19, Portugal, en=Dashboard, Delphi process, Data visualization tools, COVID-19, Portugal.}

Discussão: dezembro 7, 2021, 15:0