Atividade 01 - Objetivos

Exercitar a reflexão metodológica sobre visualização e representação de dados, mesmo antes da coleta.
O foco é pensar como os dados de sua pesquisa poderiam ser adquiridos, organizados e representados.

Etapas da Atividade

1. Definição do Objeto de Interesse

• Descreva qual fenômeno ou questão da sua pesquisa. O que você pretende observar.
• Exemplos:
  • “Analisar latência em redes SDN”
  • “Mapear atividades humanas com CSI”
  • “Avaliar eficiência de um protocolo de roteamento”

2. Esquema de Aquisição

• Explique como os dados seriam obtidos: sensores, logs, simulação, questionários, datasets públicos.
• Indique variáveis principais, unidades de medida e periodicidade.
• Caso não possua dados reais, Esboce dataset hipotético (ex.: tabela com 3 variáveis e 10 registros ilustrativos) ou crie um dataset sintético

3. Estruturação e Modelagem

• Identifique o tipo de variável (nominal, ordinal, quantitativa discreta/contínua).
• Esboce um modelo tabular simples (linhas e colunas) ou um diagrama conceitual mostrando relações entre variáveis.

4. Escolha Preliminar de Representações

• Escolha duas formas gráficas que imagina usar futuramente:
  • Uma exploratória (ex.: série temporal, histograma, mapa de calor).
  • Uma sintética (ex.: boxplot, gráfico de barras comparativo, grafo de nós).
• Justifique por que essas representações fariam sentido para a sua pesquisa.

5. Apresentação Curta (10–15 minutos - 5 a 10 slides )

• Explique os itens acima e
  1. Qual a pergunta de pesquisa.
  2. Como planeja adquirir os dados.

Atividade 02 – Apresentação Problemáticas em Artigos Científicos

Objetivo

Desenvolver senso crítico e habilidade para identificar armadilhas visuais, vieses perceptivos e problemas estatísticos em gráficos publicados em trabalhos científicos.

Ex.: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0157290

Descrição

Os alunos devem pesquisar artigos científicos (preferencialmente em bases como IEEE Xplore, Scopus, ACM, SciELO ou periódicos da área de Engenharia e Ciências de Dados).

Selecionar três gráficos que apresentem problemas claros de visualização, sendo:

1. Exemplo esteticamente extravagante
   (visualmente distrativo, porém ainda informativo).

2. Exemplo confuso
   (dificulta ou distorce a interpretação).

3. Exemplo errado
   (inconsistente ou estatisticamente incorreto).

Para cada gráfico, o grupo deverá:

• Indicar a referência completa do artigo.
• Classificar o tipo de problema encontrado.
• Explicar tecnicamente o erro, usando princípios vistos em aula
  (clareza, proporcionalidade, escolha de escala, relação dado–tinta, etc.).
• Reproduzir o gráfico corrigido, aplicando boas práticas de visualização.

Entrega

• Apresentação: 20 minutos.
• Prazo: 1 semana para pesquisa e elaboração.

Critérios de Avaliação

1. Qualidade e relevância dos exemplos encontrados.
2. Precisão técnica da análise.
3. Criatividade e coerência nas sugestões de correção.