(A) Study on Data Visualization Utilizing Tree Structure in 3D Space

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Speculative visualization combines both data visualization methods and aesthetics to draw attention to specific social, political and environmental issues. The speculative data visualization project proposed in this work explores electronic waste trade and the environmental performance of various nations.

Illegal trading of electronic waste without proper disposal and recycling measures has a severe impact on both human health and the environment. This trade can be represented as a network data structure. The overall environmental health and ecosystem vitality of those trading countries, represented by their Environmental Performance Index (EPI), can also give greater insight into this issue. This EPI data has a hierarchical structure. This work explores methods to visualize these two data sets simultaneously in a manner that allows for analytical exploration of the data while communicating its underlying meaning.

This project-based design research specifically focuses on visualizing hierarchical datasets with a node-link type tree structure and suggests a novel data visualization method, called the “data garden”, to visualize these hierarchical datasets within a spatial network. This draws inspiration from networks found between trees in nature. This is applied to the illegal e-waste trade and environmental datasets to provoke discussion, provide a holistic understanding and improve the people’s awareness on these issues. This uses both analytical data visualization techniques, along with a more aesthetic approach.

The “data garden” approach is used to create a 3D interactive data visualization that users can use to navigate and explore the data in a meaningful way while also providing an emotional connection to the subject. This is due to the ability of the “data garden” approach to accurately show the underlying data while also closely mimicking natural structures.

The visualization project intends to encourage creative professionals to create both visually appealing and thought-provoking data visualizations on significant issues that can reach a mass audience and improve awareness of citizens. Additionally, this design research intends to cause further discussion on the role of aesthetics and creative practices in data visualizations.

국문 초록 (Abstract)

사변적 시각화(speculative visualization)는 데이터 시각화 방법과 미학을 결합하여 특정한 사회, 정치 및 환경 문제에 관심을 유도하는 것입니다. 제안한 사변적 데이터 시각화 프로젝트를 통해 다양한 국가의 전자 폐기물 거래와 환경 성과를 살펴봅니다.

적절한 처리와 재활용 조치가 이뤄지지 않은 전자폐기물의 불법 거래는 환경과 인간에 심각한 영향을 미칩니다. 이 거래는 네트워크 데이터 구조로 표현할 수 있습니다. 환경성과지수(EPI)를 통해 이 거래에 참여하는 국가들의 전반적인 환경 보건과 생태계 활력을 살펴보는 것은 이 문제에 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 환경성과지수는 계층 구조로 되어 있습니다. 이 연구는 데이터를 분석적으로 탐구할 수 있도록 하는 방법을 통해 두 가지 데이터를 동시에 시각화하고, 이를 통해 표면에 드러나지 않는 데이터의 의미를 전달하는 방법을 탐구합니다.

본 연구는 프로젝트를 기반으로 하는 디자인 연구로, 노드 링크 유형 트리 구조를 통해 계층적 데이터를 시각화하는 것에 중점을 두고 있습니다. 자연에서 발견할 수 있는 나무 간 네트워크에서 영감을 얻어 공간 네트워크에서 계층적 데이터 세트를 시각화합니다. “데이터 정원”이라고 하는 이 새로운 데이터 시각화 방법을 불법 전자 폐기물 거래와 환경 데이터에 적용하여 토론을 유발하고 전체적인 이해를 제공하며 이러한 문제에 대한 사람들의 인식을 개선하고자 합니다. 이는 보다 미적인 접근과 분석적 데이터 시각화 기술을 모두 사용합니다.

“데이터 정원”을 통한 접근으로 삼차원 대화형 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 이 시각화를 통해 사용자는 데이터를 의미 있는 방식으로 살펴보는 동시에 주제와 감성적인 연결을 받을 수 있습니다. 이는 “데이터 정원” 방법이 데이터를 정확하게 보여주는 동시에 자연 구조를 면밀하게 모방하기 때문입니다.

본 시각화 프로젝트는 창의적인 전문가들이 중요한 문제에 대해 시각적으로 매력적이고 생각을 자극하는 데이터 시각화를 만들어 대중에게 도달하고 시민들의 인식을 향상할 수 있도록 권장합니다. 또한, 본 디자인 연구는 데이터 시각화에서 미학과 창조적인 실천의 역할에 대한 더 많은 논의를 유도하고자 합니다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract I
• Table of Contents III
• List of Figures VI
• 1. Introduction 1
• 1.1 Research Background 2
• 1.2 Research Goal and Method 6
• 1.3 Terminology 9
• 2. Hierarchical Relationships: Trees 14
• 2.1 The History of Tree Diagrams 16
• 2.1.1 Significance of Trees 16
• 2.1.2 Aristotle’s Hierarchical Order of Life 19
• 2.1.3 Early Religious Depictions of Hierarchical Structures 22
• 2.1.4 Depicting Evolution 26
• 2.2 Tree Structures 29
• 2.3 Tree Layouts 31
• 3. Complex Relationships: Networks 34
• 3.1 Attributes of Networks 36
• 3.1.1 Interdependence and Interconnectedness 38
• 3.1.2 Decentralization 42
• 3.1.3 Nonlinearity 45
• 3.1.4 Multiplicity 46
• 3.2 Spatial Networks 46
• 3.3 Combining Tree Structures and Networks 48
• 4. Design Study Goals and Criteria 51
• 4.1 Objectives of the Design Study 71
• 4.2 Data Visualization Approaches 54
• 4.3 Criteria of Data Visualization 57
• 4.3.1 Aesthetics 58
• 4.3.2 Information Visualization Principles 62
• 4.3.2.1 Visual Cues in Data Visualization 62
• 4.3.2.2 Gestalt Principles 65
• 4.3.2.3 Increasing Efficiency of Network Visualizations 67
• 4.4 Case Study 70
• 5. Design Study: “Data Garden” Method 78
• 5.1 Concept of the “Data Garden” Structure 79
• 5.2 “Data Garden” Tree Structure 84
• 5.2.1 360°Vertical Branches 85
• 5.2.2 Break Point of the Branches 87
• 5.2.3 Aligning Hierarchy Levels 89
• 5.2.3.1 Design 01 – Extend Method 90
• 5.2.3.2 Design 02 – Collapse Method 91
• 5.2.4 Node Placement Technique 92
• 5.3 Conveying 3D Information 95
• 6. Design Study: Visualization Project 98
• 6.1 Theme 99
• 6.1.1 E-waste Trade 100
• 6.1.2 Environmental Performance Index 102
• 6.2 Visual Design Concept 104
• 6.3 Assigning Attributes 105
• 6.4 Visual Design Process 107
• 6.4.1 Leaf (Node) Design Process 107
• 6.4.1.1 Leaf Inspiration 107
• 6.4.1.2 Leaf Design 108
• 6.4.1.3 Leaf Area Calculation and Alignment 113
• 6.4.2 Stem (Branch) Design Process 116
• 6.4.3 Root (Link) Design Process 117
• 6.5 Interaction Design 118
• 6.5.1 Navigation 118
• 6.5.2 User Interface 119
• 6.5.3 Free and Detail Modes 120
• 6.5.4 Data Details 121
• 6.6 Visualization Renders 122
• 6.7 Exhibition 129
• 7. Conclusion 131
• 7.1 Conclusion 132
• 7.2 Limitations and Further Research 133
• Bibliography 135
• 국문초록 (Abstract in Korean) 144