Цель данной схемы -- дать общее повествовательное представление о протекании новости, предоставив возможность углубленного и управляемого изучения представленной информации.

На примере пенсионной системы подобная схема может описывать следующую новость:

· Госдума РФ приняла закон в третьем чтении

· После чего

· Закон был одобрен в Совете Федерации.

Таким образом, приведенная выше модель не только систематизирует текстовую информацию, но и реализует основные принципы визуализации информации из исследований, проанализированных в рамках 2й главы настоящей работы: подход «сверху-вниз», управление потоком информации, интерактивность модели и многое другое, что будет разобрано в рамках раздела «принципы работы» настоящей главы.

Рассмотрим применение технологии на ещё одном примере, описывающем терминологию некоторой области знаний.

Рисунок 14. Схема терминологии на примере 2х терминов

Левый объект на схеме представляет собой термин с описанием термина в контексте инфологической модели. Правый объект -- второй термин, стрелочка по центру же определяет их взаимосвязь.

Цель данной схемы -- дать общее представление о структуре используемой терминологии и взаимосвязях между терминами, тем самым погрузив пользователя в целевую область знаний.

На примере пенсионной системы подобная схема может описывать следующую терминологию:

· Люди, получающие пособие по инвалидности

· Принадлежат к

· Категории пенсионеров

При этом, как упоминалось ранее, каждый термин будет описан, и пользователь сам сможет определить, какой именно из используемых терминов требует разъяснений. Таким образом, подобное представление информации не только визуализирует знания, но и позволяет пользователю управлять получением информации, перехода от общих представлений к более подробным деталям.

Тем самым, инфологические модели оказывают значительное положительное влияние на эргономику информации, которую получает пользователь, а значит, улучшают работу с ней. Кроме того, за счёт языков микроразметки и серверного парсинга вводимых данных, становится возможным автоматизированное распространение вводимых данных и их автоматический анализ, что является не только воплощением семантической сети, но и реализацией принципов, описанных в международных исследованиях по визуализации данных.

Принципы работы и возможности решения

Рассмотрим подробнее, какие именно принципы работы с информацией, описанные в мировых исследованиях, реализуемы через применение технологии инфологических моделей. В рамках данного раздела будет уделено внимание не только техническому, но и интерфейсному аспекту технологии:

Эргономичность

Визуализация информации в инфологических моделях берёт свою основу в концепции семантических сетей и принципах из исследований, проанализированных в ходе работы.



Рисунок 15. Пример новости об изменениях в государственном пенсионном обеспечении

На примере изображения, приведенного выше, видно, насколько может применение инфологической модели изменить подход к восприятию информации. Рассмотрим пример подробнее: закон, одобренный Правительством РФ, затрагивает социальные выплаты пенсионерам и государственным служащим. Тем самым человек, ещё не знакомый с законом, может ещё на схеме увидеть, затронут ли его последствия. В случае, если пользователь принадлежит к одной из категорий граждан, на которых распространяется действие закона, гражданин может увидеть изменения, налагаемые законом на социальные выплаты, наведя курсор на «свою» иконку или надпись.

Как итог, вместо изучения 64 страниц полного текста закона, пользователь получит необходимый ему объём информации из выдержки объёмом в несколько предложений.

За счёт представления информации в виде интерактивных графов, понятных человеку, а также использования основных методов управления вниманием и представления компьютерных данных, в технологию удалось заложить следующие принципы эргономики:

· Интуитивность взаимодействия;

· Упрощение восприятия информации;

· Систематизация визуализируемой информации.

Интерактивность

Интерактивность, как писал в своих исследованиях Alan MacEachren, один из основных инструментов качественной компьютерной визуализации информации. Инфологические модели по сути своей интерактивны, и каждый элемент модели доступен для взаимодействия с пользователем.

При наведении на каждый из участвующих в модели объектов пользователь получает развернутое описание события или термина, представленного объектом. Тем самым, становится возможным не только выработать у пользователя шаблон поведения, приучающий к предсказуемому взаимодействию с моделью, но и управлять его вниманием, выделяя в рамках модели наиболее значимые термины и/или события.

Рассмотрим пример, раскрывающий полезность интерактивной формы подачи информации:

Рисунок 16. Развёрнутое описание объекта инфологической модели

На приведенном выше примере представлен фрагмент модели, описывающей перераспределение функций участников рынка негосударственного пенсионного обеспечения. Помимо общей схемы, представляющей картину в целом, при наведении на объект появляется подробное описание новых функций выделенного объекта.

Как итог, пользователь сначала может оценить картину в целом, и затем, через взаимодействие с моделью, постепенно изучить детали модели.

Анимация.

Анимация является основным способом «оживления» модели и призыва к взаимодействию, обращённого к пользователю. Но самое главное, анимация изначально делает модель повествовательной.

Помимо уже упомянутых исследований Alan MacEachren'а, в которых описана роль анимации в аспекте компьютерной визуализации информации, особое внимание хотелось бы уделить позиции Chris Baber'а, определявшего повествовательный характер информации как основной для событийных цепочек.

Инфологические модели показываются пользователю постепенно, в хронологическом порядке появления событий или же в иерархическом порядке расположения терминов. Благодаря этому пользователь с первых секунд понимает, в каком направлении протекает новость, и в каком порядке предпочтительнее её изучать.

Рассмотрим анимацию инфологической модели на примере новости об изменениях в государственном пенсионном обеспечении, которая будет представлена сразу тремя упорядоченными скриншотами:

Рисунок 17. Начало анимации -- появление первого элемента модели



Рисунок 18. Середина анимации -- первая часть модели выведена на экран

Рисунок 19. Конец анимации -- появление последних элементов модели

Как видно из примера, анимированный вывод информации добавляет новости повествовательный характер, вносит в события последовательность, а главное -- позволяет управлять вниманием пользователя при, казалось бы, визуально одинаковых объектах модели.

Как итог, в представленной выше схеме, не смотря на всю её сложность, изначально определён визуальный центр, с которого и начинается анимация, и определена последовательность описываемых событий.

Автоматизированный анализ информации

Благодаря использованию предопределённых наборов стенсилов и организации информации в виде семантической сети, становится возможным её автоматический и точный анализ.

Так, на примере использования технологии инфологических моделей в рамках сферы пенсионного страхования, возможна организация автоматизированной аналитики и отчётности о субъектах:

· Активность президента РФ в сфере пенсионного страхования;

· «Конверсионная воронка» принятия законов;

· Графики роста пенсий и социальных дотаций за отчётные периоды;

· И многое другое

Автоматические выборки данных

Структуризация используемых стенсилов и систематизация информации внутри моделей позволяет автоматизировать не только аналитику информации, но также и её выгрузки.

Так, например, уже сейчас в рамках описываемого портала возможен не только просмотр заведённых новостей, статей и законов, но и изучение автоматически полученных информационных выборок. К тому же, благодаря языкам микроразметки, вся информация, которой оперирует система, остаётся доступной для поисковых алгоритмов и пригодна для машиночитаемого использования.



Рисунок 20. Автоматически полученные последние действия Правительства РФ

На примере выше показана автоматическая выборка последних действий Правительства РФ. Таким образом, при условии заполнения базы инфологических моделей в выбранной нами сфере (пенсионное страхование), возможна полностью автоматическая отчетность и анализ действий субъектов, описываемых в инфологических моделях, что на момент написания работы является уникальной особенностью решения.

Интеграция с источниками данных

Так как технология инфологических моделей выступает в роли визуальной методологии и нотации семантической разметки, возможна её интеграция с источниками динамических данных.

Более того, разработка технологии велась с долгосрочной перспективой автоматизации генерации данных: начиная от подгрузки простейших новостных блоков из открытых источников и заканчивая размещением на базе платформы, использующей инфологические модели, систем управления и мониторинга -- от умного дома до BI-систем.



Рисунок 21. Использование инфологических моделей в сфере умного дома

На примере выше показано структурное отображение инфологических моделей применительно к умному дому. В частности, синие элементы обозначают комнаты, в которых есть работающие устройства, зелёные -- полностью «выключенные комнаты».

При клике на комнату выводится сводка информации, получаемой из подключенных источников, и появляется возможность перейти к расширенному виду комнаты. Помимо информации, представленной на изображении, возможна организация интерактивных графиков и расширенной ссылочной навигации.

Процесс создания инфологической модели.

Чтобы понять, как работает технология, необходимо разобрать шаги, через которые создаётся новая инфологическая модель. При этом в рамках данного раздела будут рассмотрены не только процедуры, относящиеся к созданию отдельной модели, но и шаги, необходимые для подготовки к инфологическому моделированию в рамках заданной сферы.

Определение и группировка стенсилов.

Как неоднократно упоминалось в мировых исследованиях, создание информационной модели следует начинать с проработки стенсилов -- шаблонов объектов и смысловых или графических примитивов, доступных для использования в более сложных моделях. Данный принцип действует и применительно к инфологическим моделям: перед созданием первой модели необходимо проработать сферу, к которой модель будет принадлежать.

И так, первый шаг -- поиск объектов, набор которых достаточен для моделирования бoльшей части возможных новостей и статей.

Следует отметить, что применительно к обозначенным объектам впоследствии и будет применяться автоматизированных сбор данных и аналитика.

Второй шаг -- группировка обозначенных стенсилов с целью упрощения их визуальной идентификации.

Как известно из экспериментов и исследований, среднестатистический европеец обращает внимание и способен единовременно распознавать от 3 до 7 объектов. В результате группировки количество субъектов, относимой к каждой из групп, должно стремиться к данному диапазону.

В качестве примера, рассмотрим использующееся на пенсионном портале дерево субъектов, участников пенсионного рынка:

· Власть

o Президент РФ

o Совет Федерации

o Госдума

o Правительство

o Суды

· Исполнители

o Центральный Банк

o ПФР

o НПФ

o Управляющие компании

o Наблюдатели

· Работодатели

o «Белые» работодатели

o «Теневые» работодатели

· Будущие пенсионеры

o Обязательная пенсия

o Дополнительная пенсия

· Пенсионеры

o Трудовая пенсия

o За выслугу лет

o По инвалидности

o Потеря кормильца

o Социальная пенсия

o НПО

Следует отметить, что группировка объектов должна быть основана на роли объектов в рамках описываемой сферы, так как в первую очередь идентификация объекта пользователем будет осуществляться применительно к выбранной области.

Определение типов связей

Помимо субъектов, участвующих в построении инфологической модели, необходимо также определить и используемые в ней связи, как это предписано концепцией семантических сетей.

Типы связей, определенных для целевой области, описывают потенциально возможные взаимосвязи между субъектами в рамках целевой сферы.

Важно учесть не только событийные связи между субъектами, «после чего», «вместе с чем», но и применимые к терминологии: «принадлежит к», «является видом» и т.п.

Описание стенсилов

После того, как определены наборы субъектов и типизация их взаимосвязей, можно перейти к описанию данных субъектов.

Описание стенсилов в рамках целевой сферы необходимо для раскрытия информации, представляемой в инфологических моделях и заключается в полном описании используемых в качестве шаблона субъектов и терминов.

Благодаря наличию страниц с описанием стенсилов, пользователь сможет полностью изучить субъекты, участвующие в построении инфологических моделей, а также посмотреть информацию, данную в разрезе обозначенных субъектов.

На примере пенсионного портала рассмотрим страницу, описывающую Правительство РФ:

Рисунок 22. Страница описания субъекта Правительства РФ

Из приведённого выше примера видно, что страница субъекта содержит в себе данные, отражающие положение субъекта в общей иерархии целевой сферы, визуальную константу, присвоенную субъекту, краткое описание, фотографию и основные контактные данные субъекта, как то -- адрес, телефон, сайты и электронные почты.

Кроме того, в верхней части страницы используется семантическая микроразметка, что значительно улучшает парсинг страниц поисковыми системами, в нижней же части, не вошедшей на скриншот, дано полное и исчерпывающее описание субъекта.

На моменте, когда описаны все используемые субъекты из целевой сферы, этап подготовки сферы можно считать законченным: теперь можно приступать к формированию инфологических моделей.

Разработка инфологической структуры

Заведение инфологической модели происходит вручную и начинается с разработки её структуры. Структура инфологической модели -- это совокупность визуальных констант или смысловых обозначений, взаимосвязанных между собой и отражающих процесс протекания события или структуру терминологии.

Если статья является новостью или описывает ряд событий, например, процесс принятия нового закона, следует отталкиваться от набора действий, включенных в рамки описываемой новости. При этом:

· Объекты модели обозначают участников описываемых событий;

· Взаимосвязь между объектами обозначает временную связь между событиями;

· Всплывающие описания на объектах схемы содержат краткое описание действий в рамках новости.

Если же инфологическая модель описывает терминологию, размещаемые на модели объекты представляют собой термины, взаимосвязи схемы -- отношения между терминами, всплывающие описания -- краткие описания терминов со ссылками на полный текст.

Описание объектов модели

После создания структуры инфологической модели и расстановки связей, требуется описать размещённые на ней объекты. Описание объектов представляет собой процесс раскрытия информации о простейших элементах события или серы терминологии, необходимой для понимания описываемой сферы.

Так, например, на рассмотренном ранее примере из 2 сущностей можно построить следующую схему:

Рисунок 23. Пример простого описания инфологической модели из 2 элементов

Из схемы следует очевидный сюжет:

· Правительство РФ одобряет правки к закону ФЗ-166;

· После чего;

· Президент РФ подписывает правки к закону ФЗ-166.

С увеличением детализации описания модели, меняется и погружение в неё пользователя, а значит, процесс описания событий или терминов в модели -- один из определяющих эффективность итогового решения. Важно отметить, то все ключевые термины, используемые в ходе описания, могут быть привязаны к описательным страницам на проекте, в т.ч. -- к другим инфологическим моделям.

Настройка анимации показа модели

После того, как была смоделирована схема новости, а её описание -- разбито по ключевым субъектам, заполнение модели можно считать завершённым. Тем не менее, с целью акцентирования повествовательной составляющей модели и выделения хронологии протекания новости можно привязать к модели анимацию появления.

Анимация появления -- завершающий шаг создания новой инфологической модели, определяющий порядок её показа пользователю.

Благодаря правильно настроенной анимации модели, пользователь не только увидит хронологию новости, но и сфокусирует внимание на объектах и событиях, явившимися в рамках этой новости ключевыми.

О том, какой эффект может принести использование инфологических моделей в разных моделях электронного бизнеса, будет рассказано в следующей главе.

Глава IV. Реализация и применение технологии

В рамках данной главы будут рассмотрены технологии, делающие возможной реализацию инфологических моделей и проведён анализ использования инфологических моделей в качестве средства визуализации информации, а также дан обзор-анализ применения технологии в электронной коммерции.

Технологическая основа реализации.

Первым шагом следует описать технологический стек, на базе которого возможна реализация инфологических моделей. Описание средств, использованных в ходе разработки технологии инфологики, будет разделено на 2 части: серверную (бэк-енд) и клиентскую (фронт-енд). Отдельно следует отметить, что технология не является зависимой от платформы: на стороне портала-источника инфологических моделей набор программных средств может меняться, обеспечивая единый формат передачи данных, архитектуре же целевого портала должно быть достаточно поддержки работы с JSON для интеграции с API.

На стороне сервера в проекте пенсионного портала использовалась платформа ASP.NET MVC 4.5 от Microsoft, одно из передовых решений в веб-сфере на момент начала разработки. Благодаря реализации шаблона Model-View-Controller и использованию наборов независимых компонентов (таких, например, как система маршрутизации), стала возможной детальная проработка проекта, и технология изначально готовилась для дальнейшего расширения и масштабирования. Помимо ASP.NET, рекомендуются к использованию следующие средства и методологии разработки:

· IIS -- технология размещения веб-серверов от Microsoft;

· MongoDB -- объекто-ориентированная база данных, позволяющая значительно ускорить доступ ко хранимым объектам и снизить нагрузку на базы данных;

· AJAX-запросы для динамической подгрузки запрашиваемого на стороне клиента контента.

· JSON - сокр. от англ. JavaScript Object Notation. Текстовой формат обмена данными, основанный на JS;

· DI - от англ. Dependency Injection. Методология разработки крупных расширяемых проектов, заключающаяся во взаимозаменяемости подсистем;

· Серверное кэширование для значительного повышения скорости загрузки цельных инфологических моделей;

· Морфологический полнотекстовый поиск с целью удобного поиска нужного фрагмента информации среди описаний моделей;

На стороне клиента технология может быть реализована при помощи следующих средств:

· HTML-от англ. Hyper Text Markup Language.Стандартный язык разметки веб-приложений;

· CSS - от англ. Cascading Style Sheets. Язык описания внешнего стиля HTML-документа;

· JS - от англ. JavaScript. Клиентский язык программирования для работы с элементами DOM;

· XML - от англ. eXtensible Markup Language. Язык разметки, ориентированный как на человеческую обработку, так и программную;

· jQuery (библиотека) для расширения возможностей разрабатываемых скриптов;

· META-поля для семантических связок создаваемых страниц;

· Микроформаты для семантического описания создаваемых сущностей и ссылок на реальные субъекты;

· SASS -- метаязык на основе CSS, увеличивающий его уровень абстракции и повышающий гибкость кода.

В зависимости от предпочтений разработчика и требований к конечному продукту, упомянутый набор технологий может изменяться, однако описанный в работе стек на момент написания работы позволяет достичь наилучших результатов с точки зрения быстродействия, функционала, гибкости и надежности.

На Рисунке 24 показан пример архитектуры, на базе которой возможно развертывание сервисов с использованием инфологических моделей. Стоит отметить, что набор технологий в рамках описываемой архитектуры не является минимально необходимым: так, например, используется раздельное серверное кэширование и раздельные БД: MS SQL и ORM-аналог, MongoDB.

Серверное кэширование вывода и кэширование данных (в т.ч. кэширование фрагментов вывода и элементов управления источниками данных) позволяет значительно снизить нагрузку на сервер, а раздельное использование баз данных -- значительно повысить быстродействие. Так, MS SQL сервер обеспечивает гибкость развития портала и подходит для хранения веб-контента, а MongoDB -- ведущее решение для хранения объектов, коими и являются инфологические модели.



Рисунок 24. Пример архитектуры портала, использующего инфологические модели

План разработки технологии инфологических моделей заключается в следующем: необходимо создать визуально понятную пользователю инфологическую модель, при этом сохранив к ней доступ на стороне сервера для последующего семантического анализа и формирования автоматических выборок. Таким образом, разработка итогового решения была поделена на следующие шаги:

· Создание визуального редактора графических схем, в который можно заводить вручную или же автоматически подгружать информацию;

· Реализация на базе портала набора из используемых субъектов и связей, их описание и проработка визуальной дифференциации;

· Разработка семантической нотации для разметки инфологических моделей;

· Сопровождение генерируемых схем различными наборами семантической разметки, которые можно парсить и анализировать на стороне сервера;

· Разработка алгоритмов парсинга и анализа получаемой с клиентской стороны разметки, формирование задела на развитие и дальнейшее совершенствование технологии анализа получаемых данных;

· Автоматическое формирование базовых выборок контента на основе данных, полученных из инфологических моделей.

Применение инфологических моделей в электронном бизнесе

В данной части работы содержится анализ эффективности применения инфологических моделей на информационных порталах и в средствах электронной коммерции.

Применять инфологические модели можно в различных сферах жизни: в информационных порталах и базах знаний, на новостных порталах, в интернет-магазинах, интегрировать в умный дом, использовать для интернета вещей. Рассмотрим, что может дать применение инфологических моделей в электронном бизнесе на наиболее интересных примерах:

Информационные порталы и базы знаний

Визуализация информации -- профильная задача инфологических моделей. Это делает технологию сильнейшим инструментом в сфере информационных порталов и баз знаний.

Инфологические модели не только визуализируют информацию и упрощают её восприятие, но также позволяют значительно сократить время, необходимое для привязки данных, автоматизации выборок контента и обмена информацией, что положительно сказывается как на качестве фронт-офисных сервисов, так и на оптимизации процессов бэк-офиса.

Среди возможностей, которые предлагает технология для информационных порталов и баз знаний, как наиболее значимые можно выделить следующие:

Связность данных. Все термины и статьи, заведенные в систему, взаимосвязаны между собой. Модели, в которых используются данные сущности, также объединены в единую семантическую сеть и доступны для автоматического анализа.

Полнота данных. Связность данных обуславливает полноту предоставляемых пользователю данных, так как помимо описания самого термина, легко можно найти описания смежных с ним терминов, детализацию описания самого термина или общую модель сферы с участием термина.

Раздача информации. Инфологические модели, дополненные правильно настроенным API, позволяют автоматизировать раздачу информации. Особенность же данного применения заключается в связности распространяемой информации: портал-получатель данных не ограничен передаваемой инфологической моделью и может предоставить пользователям связный с нею контент.

Новостные порталы

Качество новостного портала определяется не только качеством размещаемых на нём новостных статей, но также их достоверностью и временем появления. На сегодняшний день скорость индексации поисковыми системами крупнейших новостных порталов занимает считанные минуты от начала индексации до попадания страницы в поисковые выборки, а значит, вопрос оперативности и контроля источника новостей стоит особенно остро.

Благодаря устройству технологии инфологических моделей, их применение может предложить новостным порталам ряд неоспоримых преимуществ: высокое качество визуализации информации, оперативность распространения данных, высокую достоверность заимствованных фрагментов статей, полноту предлагаемых пользователю данных и возможность автоматизированной аналитики размещаемого контента.

В качестве наиболее важных возможностей, предлагаемых технологией новостным порталам, можно выделить следующие:

Быстрое распространение информации. За счёт автоматизации процесса распространения инфологических моделей и их фрагментов, становится возможным полуавтоматическое заведение новостных статей на порталы, что значительно снижает время, необходимое на подготовку новости к размещению на сайте агентства.

Управление раздачей информации. Правильно настроенные API позволяют автоматизировать процесс распространения информации и управлять им, определяя политику доступа и заимствования данных. Благодаря этому становится также возможным автоматизированный мониторинг и анализ распространения информации, что открывает перед новостными агентствами новые перспективы.

Контроль источника данных. Для всех инфологических моделей а также их элементов, заимствованных со сторонних ресурсов, сохраняется обозначение источника данных, что позволяет контролировать источник и отслеживать каналы появления информации.

Интернет-магазины

Дерево каталога, его интерфейс, а также сервис автоматических рекомендаций были и остаются одними из ключевых вопросов в техническом аспекте развития интернет-магазинов. Благодаря широким возможностям автоматического анализа размещаемой информации, инфологические модели выступают в роли сильного инструмента применительно к вышеобозначенным проблемам.

Помимо уже описанного ранее высокого качества визуализации данных, использование инфологических моделей может принести интернет-магазину ряд весомых преимуществ: информативность описания товаров и товарных категорий, гибкость используемого на сайте дерева каталога, автоматизацию процессов работы с информацией, размещаемой на сайте, широкие возможности автоматизированной аналитики товарной сетки и управляемый обмен данными.

Среди возможностей, доступных для интернет-магазина в ходе применения технологии инфологических моделей, можно выделить 3 ключевые:

«Умные» cross-sale модули, заполняемые на основе анализа товарной сетки и рекомендаций пост-продажной аналитики. Благодаря правильной настройки инфологических моделей возможна автоматизация рекомендаций целых комплектов дополнительных аксессуаров.

Пополняемая и связная база знаний. Всё актуальнее в специализированных интернет-магазинах становится база знаний, содержащая рекомендации по основным товарным категориям. Инфологические модели могут не только улучшить её визуализацию, но также автоматизировать информационные выгрузки на страницы товаров и заполнение базы новыми данными.

Структурированный и управляемый каталог товаров. Становится возможным использование как нового интерфейса доступа к каталогу для клиентов интернет-магазина, так и новый интерфейс управления деревом для внутренних сотрудников. Смену дерева каталога можно превратить в перепривязку узлов инфологической модели каталога к новым пунктам меню на сайте.

Умный дом и интернет вещей

Концепция интернета вещей переживает бурный рост, однако перед полной реализацией идеи удобного управления вещами через интернет встаёт ряд проблем, основная из которых -- несогласованность производителей и разработчиков относительно используемых API и интерфейсов.

Из-за различий в аппаратных и программных интерфейсах становится невозможным создание единой платформы для управления подконтрольными предметами, что, в свою очередь, негативно сказывается на развитии области в целом.

Применение инфологических моделей как средства мониторинга и визуализации показателей помогло бы решить часть обозначенных проблем, привнеся в интернет вещей следующие преимущества: высокий уровень юзабилити, информативность рабочих моделей, унификацию пользовательского интерфейса работы с предметами, автоматизированный мониторинг и аналитику показателей, а также высокую степень адаптивности под новые устройства.

В перспективе применения инфологических моделей для интернета вещей можно выделить следующие значительные возможности:

API для систематизации и обмена данными на платформе единого решения. Так как инфологические модели могут быть представлены самостоятельным уровнем визуализации информации с устройств интернета вещей, агрегируемые данные становятся доступными для любого машинного анализа через настраиваемые API.

Мониторинг и анализ показателей. Интуитивный интерфейс и высокая информативность предоставляют пользователю удобный инструмент по отслеживанию агрегируемых показателей. Кроме того, связность и машиночитаемость данных делают возможным автоматизированный анализ собранных показателей. Например, можно определить, в какой из комнат неоправданно завышено потребление электроэнергии или узнать, все ли электрические приборы выключены.

На примере Рисунка 21, «Использование инфологических моделей в сфере умного дома», показано, как мог бы выглядеть интерфейс для умного дома, построенный на базе инфологической модели. Зелёный цвет обозначает низкое энергопотребление, синий -- повышенное. При этом данные, попадающие на модель, динамические, и обновляются в режиме реального времени.

Что будет, если опуститься в концепте на следующий уровень детализации, до отдельной комнаты? Можно увидеть включенные в состав выбранной комнаты предметы и перейти к управлению ими. Следующий пример раскрывает вид отдельной комнаты на базе интерфейса инфологических моделей:

Рисунок 25. Концепт интерфейса умного дома, детализация до уровня комнаты

Протоколирование происходящих событий.

Помимо уже обозначенных возможностей, в отдельный субъект инфологической модели может быть записан перечень зафиксированных событий, связанных с выбранным субъектом. Например, периоды работы чайника и график потребленной им энергии. Историчность предоставляемых данных при сохранении высокого уровня юзабилити -- явное преимущество технологии.

Таким образом, применимость технологии имеет широкий характер -- от точечного инструмента для коммерческих сайтов до универсальной платформы, объединяющей стандарты и технологии. Отчасти это вызвано новым подходом к визуализации информации и вытекающему отсюда улучшенному восприятию данных человеком, отчасти -- возможностями обработки информации, которые открывает применение инфологических моделей в современных сферах бизнеса и жизни.

Заключение

В ходе работы были проанализированы современные технологии обработки данных и методологии визуализации информации, а также интерпретированы результаты исследований и трудов, нашедших своё отражение в мировой научной литературе.

Проанализированный материал и полученные в ходе исследования результаты послужили основой для проектирования и разработки технологии инфологических моделей, воплотившей в себе ключевые возможности обработки и визуализации информации. Тем самым были решены поставленные перед исследованием задачи, а также достигнута обозначенная цель создания нового эффективного метода визуализации данных и работы с информацией.

Первая глава содержит обзор-анализ современных технологий обработки информации, а также преимущества и примеры семантических сетей, открытых данных и банков данных, принципы которых нашли применение в технологии инфологических моделей.

Во второй главе дан обзор методов визуализации данных, основанных на мировом научном опыте. В ходе главы разобраны и интерпретированы результаты исследовательских работ ведущих мировых специалистов, таких как Chris Baber, Alan MacEachren, Владимир Авербух и другие.

В третьей главе с использованием полученных в ходе исследования выводов спроектирована и реализована технология инфологических моделей, обладающая следующими возможностями и преимуществами, в том числе -- в перспективе дальнейших исследований:

· Высокая оперативность обмена новостями и данными;

· Контроль источников данных;

· Управление потоками распространения информации;

· Целостность и связность предоставляемых данных;

· Автоматическая генерация клиенто-ориентированных страниц;

· Автоматизированная аналитика заводимой информации;

· И многие другие, в зависимости от сферы применения технологии.

Последняя глава настоящей работы содержит анализ эффекта от внедрения инфологических моделей в электронном бизнесе на примере информационных порталов, баз знаний, новостных порталов, интернет-магазинов, интернета вещей и умного дома, а также описание технической базы, необходимой для реализации технологии.

Следует отметить, что использование технологии инфологических моделей возможно уже сегодня и открывает ряд значимых перспектив: улучшение восприятия информации человеком, развитие «умной» коммерции, а также систематизацию и автоматизацию обработки информации.

Используемая литература

1. Baber C., Andrews D., Duffy T., McMaster R. Sensemaking as narrative: Visualization for collaboration. // VAW2011, University London College, 2011, С. 7-8

2. Averbukh V.L. Magic fairy tales as source for interface metaphors // arXiv preprint CoRR abs/0811.1974, 2008.

3. MacEachren AM, Monmonier M. Geographic Visualization: Introduction // Cartography and Geographic Information Science, vol.19, 1992.
C. 197-200

4. Авербух В.Л. Метафора интерфеи?са и метафора визуализации. Какая теория нам нужна? // International Conference Graphicon, Novosibirsk, 2006.

5. Baber C., Andrews D. Visualizing Interactive Narratives: Employing a Branching Comic to Tell a Story and Show its Readings // Proceedings of the 32nd annual ACM conference on Human factors in computing systems, 2014, С. 1895-1904

6. Andrews D., Baber C., Efremov S., Komarov M. Creating and using interactive narratives: reading and writing branching comics // Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2012, С. 1703-1712

7. MacEachren A.M. How maps work: representation, visualization, and design. New York: Guilford Press, 1995.

8. Noyes J., Baber C. User-centred design of systems. 1999

9. Segel E., Heer J. Narrative Visualization: Telling Stories with Data // Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions, vol.16, 2010. C. 1139-1148

10. Bier E.A., Card S.K., Bodnar, J.W. Entity based collaboration tools for intelligence analysis // Visual Analytics Science and Technology, VAST '08. IEEE Symposium, 2008. C. 99-106

11. Pirolli, P. and Russell, D.M. Introduction to this special issue on sensemaking HUMAN-COMPUTER INTERACTION, vol.26, 2011. C. 1-8

12. Blackwell A.F. The Reification of Metaphor as a Design Tool // JournalACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), vol. 13, 2005. C. 490-530

13. Greimas A.J., McDowell D., Velie A.R. Structural Semantics: an attempt at a method // University of Nebraska Press Lincoln, 1983

14. Cooper A. The Inmates Are Running the Asylum: Why High-Tech Products Drive Us Crazy and How to Restore the Sanity // Sams: Pearson Education, 1998 and 2004

15. Treder M. UX Design for Startups. UXPin, 2013

16. Walter A. Designing for emotion. 2011

17. Marcotte E. Responsive web design. 2011

18. Chimero F. The Shape of Design. Minnesota: Shapco Printing, 2012

19. Newson D. & Haynes J. Public Relations Writing: Form & Style. Belmont: Thomson Higher Education, 2007

20. Иван Бегтин -- Открытые данные как основа открытого государства. 2013.

21. Иван Бегтин -- Открытые данные. Государство как платформа. 2013.

Размещено на Allbest.ur