Collection Space Navigator: An Interactive Visualization Interface for Multidimensional Datasets

要約

タイトル：Collection Space Navigator：多次元データセットのためのインタラクティブな可視化インターフェース ABSTRACT：多次元のデータに関連する、ビジュアルデジタルアーティファクトの大規模なコレクションを探索、調査、管理するブラウザベースの可視化ツールであるCollection Space Navigator（CSN）を紹介します。メディアオブジェクト（画像など）は、メタデータに基づいて数値ベクトルとしてエンコードされることがあり、また、画像情報を埋め込むために機械学習を使用することもあります。しかし、そのような手順が幅広いアプリケーションで一般的であるにもかかわらず、その結果得られる多次元空間をより包括的に探査、分析、理解することは依然として課題であります。t-SNEやUMAPなどの次元削減技術は、高次元データを低次元の視覚化に投影するのに役立ちますが、残りの次元は一般的に抽象的であり、解釈が必要です。 Collection Space Navigatorは、2次元のプロジェクションと設定可能な多次元フィルターのセットを組み合わせたカスタマイズ可能なインターフェースを提供するため、結果として、ユーザーは、ズーミング、スケーリング、プロジェクション間の変換、範囲スライダーを使用した次元のフィルタリング、高度なテキストフィルターなどを使用してコレクションを表示および調査することができます。相互作用中に得られた洞察は、フィルタリングされたメタデータやプロジェクションのアドホックエクスポートを介して元のデータにフィードバックすることができます。この論文は、古典的な西洋美術の大規模なデジタル化コレクションを使用した機能的なショーケースデモと共に提供されています。 Collection Space Navigatorはオープンソースです。ユーザーは、プロジェクションやフィルター制御を含む自分自身のデータと研究ニーズに合わせてインターフェースを再構成できます。CSNは広くコミュニティに役立つ準備ができています。

– Collection Space Navigatorは、大規模なコレクションの探索、調査、管理に使用できるブラウザベースの可視化ツールである。
– メディアオブジェクト（画像など）は、メタデータに基づいて数値ベクトルとしてエンコードされることがあり、また、画像情報を埋め込むために機械学習を使用することがある。
– t-SNEやUMAPなどの次元削減技術を使用して高次元データを低次元の視覚化に投影することができるが、残りの次元は抽象的であるため、解釈が必要である。
– Collection Space Navigatorは、2次元のプロジェクションとフィルター機能を組み合わせたカスタマイズ可能なインターフェースを提供することで、多次元の空間を探査、分析、理解することができる。
– 洞察が得られた場合、フィルタリングされたメタデータやプロジェクションをフィードバックすることができる。
– Collection Space Navigatorは、古典的な西洋美術の大規模なデジタル化コレクションを使用した機能的なショーケースデモを提供している。
– Collection Space Navigatorはオープンソースであり、ユーザーはインターフェースを再構成し、自分自身のデータや研究ニーズに合わせることができる。
– Collection Space Navigatorは、広くコミュニティに役立てることができる。

要約(オリジナル)

We introduce the Collection Space Navigator (CSN), a browser-based visualization tool to explore, research, and curate large collections of visual digital artifacts that are associated with multidimensional data, such as vector embeddings or tables of metadata. Media objects such as images are often encoded as numerical vectors, for e.g. based on metadata or using machine learning to embed image information. Yet, while such procedures are widespread for a range of applications, it remains a challenge to explore, analyze, and understand the resulting multidimensional spaces in a more comprehensive manner. Dimensionality reduction techniques such as t-SNE or UMAP often serve to project high-dimensional data into low dimensional visualizations, yet require interpretation themselves as the remaining dimensions are typically abstract. Here, the Collection Space Navigator provides a customizable interface that combines two-dimensional projections with a set of configurable multidimensional filters. As a result, the user is able to view and investigate collections, by zooming and scaling, by transforming between projections, by filtering dimensions via range sliders, and advanced text filters. Insights that are gained during the interaction can be fed back into the original data via ad hoc exports of filtered metadata and projections. This paper comes with a functional showcase demo using a large digitized collection of classical Western art. The Collection Space Navigator is open source. Users can reconfigure the interface to fit their own data and research needs, including projections and filter controls. The CSN is ready to serve a broad community.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI