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Lab Vis

Laboratório da Visualidade e VisualizaçãoEscola de Belas ArtesUniversidade Federal do Rio de Janeiro

Marca cambiante
Artigo em periódico

Problem-driven visualization design of health and pollution big data

2024

Julia Giannella, Ximena Illarramendi, Renato Mauro, Lucas Barcellos Oliveira, Igor Falconieri, Claudio Esperança, Doris Kosminsky

Visualização de Dados
Tomada de decisão
Amplia_Saúde

Este artigo apresenta o design de uma ferramenta de visualização de big data voltada para investigação das possíveis relações entre poluição atmosférica e saúde perinatal. Foram empregados dados públicos brasileiros de gestações únicas e de material particulado fino (MP2.5) no decorrer de um período de sete anos. Nossa metodologia combinou Design by Immersion e co-design com a colaboração de especialistas de vários domínios para o design de uma visualização direcionada por problema. A visualização interativa resultante permite a exploração e comparação de dados de nascimento segundo datas de concepção estimadas, sem sugerir causalidade. Ao longo do processo de design, a colaboração com especialistas de diferentes áreas do saber mostrou-se essencial para a compreensão dos dados e o design de uma visualização de big data para tomada de decisão informada.