THOVEA: A Three-Layer Visual Analytics System for Information Diffusion over Large Networks

Abstract

Wir stellen Thovea vor, ein dreischichtiges visuelles Analysesystem für Informationsverbreitung über große Netzwerke. Mit diesem dreischichtigem Ansatz können mehrere Diffusionsprozesse gleichzeitig untersucht werden, wobei jede Schicht eine andere Abstraktionsebene darstellt. Unsere Methode unterstützt eine Top-Down-Strategie: ausgehend von einer Übersicht auf hoher Abstraktionsebene werden die einzelnen Knoten bis ins Detail untersucht. Dieses Design ermöglicht ein umfassendes Verständnis des jeweiligen Diffusionsprozesses, während es gleichzeitig eine detaillierte Untersuchung bis hin zu einzelnen Infektionsketten ermöglicht. Wir integrieren geeignete Layoutalgorithmen und Visualisierungsmethoden in jede Ebene, um eine skalierbare und flexible Erforschung von Informationsverbreitungsprozessen und Netzwerken zu ermöglichen. Informationsverbreitung beschreibt, wie sich Information über ein engmaschiges Netzwerk verbreitet und ist für viele Bereiche relevant, z. B. für die Modellierung der Verbreitung von Fake News, Krankheitserregern oder Malware. In der Literatur gibt es zwar verschiedene Modellierungsansätze, die Visualisierung von Informationsverbreitungsprozessen ist jedoch immer noch ein wenig erforschtes Gebiet. Um einen umfassenden Überblick zu gewinnen, präsentieren wir den aktuellen Stand der Technik zu visuellen Analysesystemen, die zur Darstellung und zum Verständnis von Informationsverbreitungssysteme in Netzwerken eingesetzt werden. Wir präsentieren eine Taxonomie, die ausgewählte Beiträge kategorisiert, strukturiert und über Anwendungsbereiche hinweg verallgemeinert. Bestehende Beiträge sind oft auf Nischenprobleme gegebener Anwendungsgebiete zugeschnitten und nicht verallgemeinerbar. Die visuelle Skalierbarkeit, konkret das Arbeiten mit Netzwerken, welche Knoten und Kanten im Tausenderbereich besitzen, stellt ebenfalls eine Herausforderung dar. Dies schränkt ihre praktische Anwendbarkeit ein. Wir evaluieren unser System, mit zwei Fallstudien und der quantitativen ICE-T-Methode. Letzteres bestätigt den Wert von Thovea mit einem globalen Durchschnitt von 5,82, wobei jede Komponente mit über 5 Punkten bewertet wurde. Die am höchsten bewerteten Komponenten stellen Essence und Insight dar, mit jeweils 6,2 Punkten.

We introduce Thovea, a THree-layer information diffusiOn Visual analytics systEm for lArge networks. This three-layered approach is designed to simultaneously investigate several diffusion processes---with each layer representing a different level of abstraction. Our method supports a top-down exploration strategy: starting from a high-level overview and drilling down to individual node details. This design provides a comprehensive understanding of the diffusion process(es) at hand, while enabling a detailed exploration down to distinct infection chains. We integrate suitable network layouts and representation methodologies into each level, aiming to support a scalable and agile exploration of information diffusion processes and networks. Information Diffusion investigates how information spreads over a tightly connected network and is relevant to many domains, such as modeling fake news spreading, pathogen contagion, or malware infections. While different modeling approaches exist in the literature, the visualization of information diffusion processes still constitutes an under-investigated problem. To gain a comprehensive overview, we present a survey and analysis of the current state-of-the-art in visual analytics techniques employed in representing and understanding diffusion processes happening over networks. We introduce a taxonomy that categorizes and structures the selected approaches while generalizing across application domains. Existing contributions are often tailored to niche domain-specific problems and lack generalizability. Visual scalability is also a challenge, as current research still struggles to effectively handle networks with thousands of nodes and edges, limiting their practical applicability. We evaluate our system by (i) presenting two case studies and (ii) conducting a quantitative value-driven estimation using the ICE-T methodology. The latter confirms the value of Thovea with a global average score of 5.82, where each component has been awarded a score greater than 5. The highest scored components are Essence and Insight with a score of 6.2 each.