Informaation visualisointitekniikoiden kehitys



Samankaltaiset tiedostot
Opetuksen ja opiskelun tehokas ja laadukas havainnointi verkkooppimisympäristössä

Datan analysointi ja visualisointi Teollisen internetin työpaja

Dynaaminen visualisointi ja ajan esittäminen

Johdantoa. Jokaisen matemaatikon olisi syytä osata edes alkeet jostakin perusohjelmistosta, Java MAPLE. Pascal MathCad

5.6.3 Matematiikan lyhyt oppimäärä

TIEDON VISUALISOIN- NIN PERUSTEET REITITIN-HANKE, METROPOLIA AMMATTIKORKEAKOULU PÄIVI KERÄNEN

Pikaopas. Valintanauhan näyttäminen tai piilottaminen Avaa valintanauha napsauttamalla välilehteä, tai kiinnitä se pysyvästi näkyviin.

Tilastotiede ottaa aivoon

Kvantitatiivisen informaation graafinen esittäminen

Vasteaika. Vasteaikaa koskeva ohje ei ole juuri muuttunut Robert B. Millerin vuonna 1968 pitämästä esityksestä:

Opistojohtaminen muutoksessa hanke. Kansanopiston kehittämissuunnitelma. Tiivistelmä kehittämissuunnitelman laatimisen tukiaineistoista

MTTTP1 Tilastotieteen johdantokurssi Luento JOHDANTO

Geotrim TAMPEREEN SEUTUKUNNAN MITTAUSPÄIVÄT

Informaation visualisointi WWW tekniikoita käyttäen

Public Account-tili on pysyvä, joten kannattaa käyttää mieluummin sitä kuin kaupallisen tilin kokeiluversiota.

Suomalaiset omistajuudesta ja osuuskunnista. Sakari Nurmela

SoLoMo InnovaatioCamp Ari Alamäki HAAGA-HELIA Tietotekniikan koulutusohjelma Ratapihantie Helsinki haaga-helia.

Mitä on tutkimus ja tutkijan työ? Luonnonvarakeskus

HELSINGIN YLIOPISTO TIEDEKASVATUS. helsinki.fi/tiedekasvatus v 1.2

Aiheenvalinta ilmoitetaan MyCoursesin keskustelualueella (ei saman yrityksen tarkastelua lähes samasta näkökulmasta) viimeistään tiistaina 27.2.

Järjestelmäarkkitehtuuri (TK081702) Web Services. Web Services

Matterport vai GeoSLAM? Juliane Jokinen ja Sakari Mäenpää

Lataa Maan muoto. Lataa. Lataa kirja ilmaiseksi suomalainen Maan muoto Lataa Luettu Kuunnella E-kirja Suomi epub, Pdf, ibook, Kindle, Txt, Doc, Mobi

Projektinhallintaa paikkatiedon avulla

Tilastotiede ottaa aivoon

Liikenneteorian tehtävä

Tulevaisuuden sisällöt ja joustava printtikonsepti

Teemana aikajanat Polku versio 0.2

Energiatehokkuutta parantavien materiaalien tutkimus. Antti Karttunen Nuorten Akatemiaklubi

Esittely: Helsinki Region Infoshare Seudun tietovarannot avoimiksi. Ville Meloni ja Pekka Vuori

TIETOKONE JA TIETOVERKOT TYÖVÄLINEENÄ

Paretoratkaisujen visualisointi. Optimointiopin seminaari / Kevät 2000 Esitelmä 11 Petteri Kekäläinen 45305L

Visuaaliset työpöydät - lisää voimaa liiketoimintaan suurten datamassojen ketterästä analysoinnista

Kiinteistö- ja rakennusalan digitalisaatio: BIM & GIS

Harjoituspaketti helmikuuta 2008

Tekes kannustaa virtuaalisiin työkaluihin

Sosiaalinen media matkailusektorilla Koodiviidakko Oy Pekka Huttunen Liiketoimintajohtaja, KTM

Office siirtymä

Facebook-opas tilitoimistoille

Case: Helsinki Region Infoshare - pääkaupunkiseudun tiedot avoimiksi

Simulation and modeling for quality and reliability (valmiin työn esittely) Aleksi Seppänen

Tietotekniikan laitoksen uusi linja

ArcGIS.com. uusia tapoja jakaa paikkatietoa

Laadullinen tutkimus. KTT Riku Oksman

Osaamispassi ja erityisosaamistietokanta tulevaisuuden osaajille

Helsinki Region Infoshare Pääkaupunkiseudun tiedon avaaminen

Älykkään vesihuollon järjestelmät

Teoreettisen viitekehyksen rakentaminen

MATEMAATTIS- LUONNONTIETEELLINEN OSAAMINEN

Kartografian historiaa ja perusteita. Taru Tiainen

lineitä oppimisen tueksi

Collector for ArcGIS. Ohje /

Sanomakuvausten järjestelmäkohtaiset tiedostot

YHTEISET TYÖPAIKAT TUTKIMUS-, VALVONTA- JA VIESTINTÄHANKKEEN TUTKIMUSOSIO YHTEISET TYÖPAIKAT KOKOUS 4/2016, PÄIVI KEKKONEN, SUUNNITTELIJA

Tulostimen hallintaohjelmisto MarkVision

Tiedonlouhinta rakenteisista dokumenteista (seminaarityö)

Terveydenhuollon tehokas johtaminen edellyttää parhaat raportointi- ja analysointityövälineet

MATEMATIIKKA 5 VIIKKOTUNTIA

TIMECON UNISON SUJUVAA TURVALLISUUDEN HALLINTAA

Ontologiakirjasto ONKI-Paikka

Paikkatietojärjestelmät

Virtuaalipoluilla edistämään nuorten informaatio- ja medialukutaitoja

Tehosta valaistustoimintaasi

Tunneklinikka. Mika Peltola

Lakkautetut vastavat opintojaksot: Mat Matematiikan peruskurssi P2-IV (5 op) Mat Sovellettu todennäköisyyslaskenta B (5 op)

egovernment - Sähköisen asioinnin tulevaisuudennäkymiä

Kiinnostuspohjainen topologian hallinta järjestämättömissä vertaisverkoissa

Laskut käyvät hermoille

Analyysiraporttien kirjoittaminen SYN:n bibliometriikkaseminaari 2, Julkaisutoiminnan arviointi. Tampereen teknillinen yliopisto

TIMECON UNISON SUJUVAA TURVALLISUUDEN HALLINTAA

Ethical Leadership and Management symposium

MATEMATIIKKA 5 VIIKKOTUNTIA. PÄIVÄMÄÄRÄ: 8. kesäkuuta 2009

Tiedonhallinnan perusteet. Viikko 1 Jukka Lähetkangas

ESTEETÖN NAVIGOINTI. Ari Virtanen

Esityksen tiivistelmä Elina Hiltunen

Lukioiden TVT-koulutusesite Kevät 2013

Muotoilumaailman hahmottaminen - Tuotesemantiikka

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Helsinki Testbedin säätuotteet tänään ja tulevaisuudessa

Viestinnän tutkinto ohjelma, 3D animointi ja visualisointi OPETUSSUUNNITELMA KXD19S13D

TIETOMALLINNUS TEKNIIKKALAJIEN KYPSYYSASTEET PUISTOSUUNNITTELU JÄTKÄSAARI, HELSINKI

Pikaopas. The New Black. Kesäkuu Datscha Pikaopas The New Black ( ) 1 (14)

Futuristic History Avoimen tiedon innovaatiot. Aluetietopäivät Tuomas Mäkilä / Turun yliopisto

Ongelma(t): Miten merkkijonoja voidaan hakea tehokkaasti? Millaisia hakuongelmia liittyy bioinformatiikkaan?

Anna-kaisa Ikonen Fiksu kaupunki ihmisen ehdoilla sujuvasti teknologioita hyödyntäen Ympäristöministeriö, pyöreän pöydän keskustelu 24.9.

GIS-perusteet ja kartografia -tehtävät

Monimutkaisesta datasta yksinkertaiseen päätöksentekoon. SAP Finug, Emil Ackerman, Quva Oy

Alkuraportti. LAPPEENRANNAN TEKNILLINEN YLIOPISTO TIETOJENKÄSITTELYN LAITOS CT10A Kandidaatintyö ja seminaari

20-30-vuotiaat työelämästä

1) Maan muodon selvittäminen. 2) Leveys- ja pituuspiirit. 3) Mittaaminen

Opiskelija valitsee 1-2 pakollista kuvataiteen kurssia. Ensimmäisen pakollisen kurssin jälkeen (KU1 Minä, kuva ja kulttuuri) voi valita muita

Todellinen 3D-ohjauksensuuntauslaite

Matematiikka ja tilastotiede. Orientoivat opinnot /

Poikilo-museot koostuvat Kouvola-talossa sijaitsevista Kouvolan taidemuseosta ja kaupunginmuseosta, Kouta-galleriasta ja Poikilo-galleriasta.

Consumers Online 2010 Tietoa suomalaisten internet-käytöstä

Click to edit Master subtitle style. Click to edit Master subtitle style. Viro egovernment. Jukka Lehtonen

Esityksen tiivistelmä Elina Hiltunen

TITANIC TEMPPU, vaan ei karille

Location Business Forum 2015 Paikkatieto osana uudistuvaa analytiikkaa ja tiedolla johtamista

Transkriptio:

T-111.2211 INFORMAATIOVERKOSTOT: STUDIO 4 Informaation visualisointitekniikoiden kehitys Antti Häkkinen 17.3.2010 Lyhyt katsaus informaation visualisoinnin lähtökohtiin, historiaan ja tekniikoihin.

Sisältö Johdanto... 1 Ensimmäiset visualisoinnit... 2 Mittausmenetelmät, teoria ja graafinen esitys... 3 Visualisoinnin yleistyminen... 4 Nykyaikainen visualisointi... 5 Yhteenveto... 7 Lähteet... 8

Johdanto Tiedon visualisointi on helppo mieltää kohtalaisen moderniksi tieteenalaksi, mutta todellisuudessa kvantitatiivisen tiedon visualisoinnilla on hyvinkin pitkät perinteet. Monet historialliset edistysaskeleet piirtämistekniikoissa, kuvien tuottamisessa, matematiikassa, tilastotieteessä, tiedon keräämisessä, empiirisessä havainnoinnissa ja nauhoittamisessa ovat mahdollistaneet nykyisenkaltaisten visualisointien laajan käytön. (Friendly 2008, s. 1-2) Edistysaskeleet tieteessä ja kaupankäynnissä ovat usein seurausta keksinnöistä, jotka antoivat ihmisille keinoja nähdä asioita uudessa valossa. Visualisointia hyödynnetään asioiden selkiyttämisessä. Moni kuvaa asian ymmärtämistä asian näkemiseksi. Visualisoinnit auttavat meitä selkiyttämään ja järjestämään käsittelemäämme tietoa. Vaikka tiedon käsittely ei ole vaikeaa ilman visualisointeja, useiden tiedonpalasten säilyttäminen muistissa yhtä aikaa on haastavaa. Kun tiedonpalasten määrä nousee useisiin tuhansiin, on niiden käsittely ihmismielelle lähes mahdotonta ilman apuvälineitä. Vaikka graafisilla apuvälineillä on todella pitkä historia, tietotekniikan kehittyminen on tuonut alalle aivan uusia välineitä. Uusilla tekniikoilla visualisoinneissa päästään tarkempiin kuvauksiin, reaaliaikaiseen interaktiivisuuteen ja alhaisempiin kustannuksiin. Lukemattomia dataelementtejä voidaan koota kuviksi, jotka paljastavat piilossa olevia rakenteita. (Card, Mackinlay & Shneiderman 1999, s. 1-5) Vaikka visualisointi on kehittynyt useiden satojen vuosien aikana, suuri osa visualisoinnin historian merkittävistä virstanpylväistä ajoittuu 1800- ja 1900-lukujen loppuun (Kaavio 1) sekä 2000-luvulle. Aikaisemmat virstanpylväät olivat kuitenkin suhteessa merkittävämpiä kuin myöhemmät. Osaa vuosisatoja sitten kehitetyistä tekniikoista hyödynnetään edelleen jossain muodossa. 1

Kaavio 1 (Friendly 2008 s.3) Ensimmäiset visualisoinnit Ensimmäiset tiedon visualisoinneiksi luokiteltavat teokset olivat mitä ilmeisimmin karttoja, joita on tehty jo vuodesta 6200 EAA. (Friendly 2009, s. 3-4) Erityisesti tähdistä ja muista taivaankappaleista tehdyt kartat olivat yleisiä. Näitä karttoja käytettiin navigointiin ja tutkimusmatkailuun. (Friendly 2008, s. 3-4) Tässä esseessä ei kuitenkaan paneuduta karttoihin kovin laajasti, vaan keskitytään numeerisen ja epänumeerisen tiedon visualisointitekniikoihin. Kartatkin olisi mahdollista asettaa tähän kategoriaan perustellusti, mutta aihepiirin rajaaminen tästä kohtaa on järkevää, jotta päästäisiin edes jonkinlaiseen tarkkuuteen muiden visualisointien käsittelyssä. Karttoja ei kuitenkaan ole jätetty täysin pois. Tutkin myös visualisointeja, jotka esitetään kartan avulla, mutta niiden päätarkoitus ei ole kuvata eri maantieteellisiä alueita itsessään, vaan tuoda esiin lähdedatan sijaintikomponentti. 2

Tiettävästi ensimmäinen yritys näyttää muuttuvia arvoja graafisesti käsitteli auringon, kuun ja planeettojen sijaintia taivaalla vuoden aikana. Kaavio on todennäköisesti 950-luvulta. Abstraktimman tiedon ensimmäiset kaaviot laati Ramon Llull (1235 1316), joka muun muassa laati mekaanisia kuvaajia tiedosta päättelyn avuksi. (Friendly 2009, s. 5) Ensimmäinen palkkikaavio teoreettisesta funktiosta laadittiin noin vuonna 1350. Ranskan Lisieuksen piispa Nicole Oresme (1323 1382) ehdotti kaaviota, jossa toisen muuttujan arvo riippui toisesta. Näin hän tuli myös implisiittisesti ehdottaneeksi koordinaattijärjestelmää kuvaajiin. (Friendly 2009, s. 5) Mittausmenetelmät, teoria ja graafinen esitys Fyysisiin mittauksiin liittyvät ongelmat olivat pinnalla 1600-luvulla. Tällä aikajaksolla merkityksellisiksi nousivat muun muassa analyyttinen geometria ja koordinaatistot, virheiden mittaus ja arviointi ja todennäköisyyslaskenta. Uutta oli myös William Pettyn (1623 1687) esiin tuoma käsite "poliittinen aritmetiikka", joka tarkoitti valtion vaurauden ymmärtämistä väestön, maan, verojen ja tavaroiden arvon tutkimisen kautta. (Friendly 2008, s. 4-5) Merkittävintä 1600-luvussa oli oikeastaan se, että merkityksellistä dataa osattiin kerätä ja sen ymmärrykseen oli jo jonkin verran teoreettista pohjaa. Lisäksi opittiin myös muutamia tekniikoita, joilla tietoa voitiin esittää. (Friendly 2009, s. 7) Vuonna 1644 laadittiin tiettävästi ensimmäinen tilastodatan pohjalta tehty grafiikka, jolla pyrittiin arvioimaan etäisyyttä Toledosta Roomaan pituuspiireissä. Kaavio esittää yhdellä viivalla kaikki 12 tunnettua arviota etäisyydestä. Jokaisen mittauksen kohdalla näkyy arvion tehneen astronomin nimi. (Friendly 2008, s. 5-6) (Kaavio 2) Kaavio 2 (Friendly 2009, s. 9) 3

Kun 1600-luvun ansiot olivat mittausmenetelmien ja tilastotieteellisten teorioiden perustan luomisessa, 1700-luvulla keskityttiin näiden kehittämiseen ja lisäksi graafisen esitystekniikan parantamiseen. Graafisen visualisoinnin käyttö levisi laajemmalle ja taloudellista ja poliittista dataa kerättiin yhä enemmän. Teknisistä innovaatioista voidaan mainita esimerkiksi Jacob de Blonin vuonna 1710 kehittämä kolmiväripaino, joka osaltaan edisti värien käyttöä grafiikassa. William Playfairin (1759 1823) aikaansaannokset näkyvät edelleen, hän kehitti monta sellaista kaaviotyyppiä, jotka ovat edelleen visualisoinnin perustana. Esimerkiksi palkkikaavio, viivakaavio ja piirakkakaavio ovat häneltä lähtöisin. (Friendly 2008, s. 8) Visualisoinnin yleistyminen Kun perusta datalle, sen käsittelylle ja graafiselle esittämiselle oli luotu, 1800-luvulla tilastollista grafiikkaa ja teemakarttoja laadittiin runsaasti aikaisempaa enemmän. (Friendly 2009, s. 15) Teemakartta on kartta, jolla voidaan kuvata jonkin teeman tai ilmiön laatua tai määrää sekä sen sijaintia. Toinen nimitys teemakartalle on temaattinen kartta. (Käsitteet ja määritelmät - Teemakartta) Tilastollinen grafiikka hyötyi olemassa olevasta teoreettisesta perustasta ja erityisesti Playfairin kehittämistä kaaviotyypeistä. Toinen tärkeä saavutus visualisoinnin kehityksen kannalta oli sen saaminen myös viralliseen käyttöön. Grafiikasta tuli hyväksytty apuväline taloudellisessa ja valtiollisessa suunnittelussa. Esimerkiksi niitä voitiin jo käyttää rautateiden ja kanaalien rakennuspaikkojen määrittämisen apuna tai tuonnin ja viennin välisen suhteen ymmärtämiseen. Hyvä esimerkki tämän tyyppisestä hyödyntämisestä on Charles Joseph Minardin (1781 1870) kaavio tavarakaupasta Canal du Centrellä. (Friendly 2008, s.12-13) (Kaavio 3) Kaavio 3 (Friendly 2008, s. 13) 4

1800-luvun puoliväliin mennessä valtiollisia tilastotieteellisiä virastoja oli perustettu ympäri Eurooppaa. Numeerisen informaation merkitys tunnustettiin jokaisella hallinnon alueella. (Friendly 2009, s. 20) Vuosisadan loppupuolta voidaankin kuvata jopa kultaiseksi aikakaudeksi, jolloin kehitystä tapahtui jatkuvasti. Useampien muuttujien visualisointia samalla kaaviolla oli yritetty aikaisemminkin, mutta 1800-luvun loppupuolella tässä onnistuttiin uudella tavalla, kun useat tilastotieteilijät loivat kolmiulotteisia pintakaavioita. (Friendly 2008, s. 14) Esimerkiksi Luigi Perozzon laatima kolmiulotteinen pintakaavio Ruotsin väkiluvusta vuosilta 1750 1875 jaoteltuna vuoden ja ikäryhmän mukaan. (Kaavio 4) (Friendly 2009, s. 24) Kaavio 4 (Friendly 2009, s. 24) Nykyaikainen visualisointi Visualisointien kehityksen 1800-luvun jättiharppaukset eivät saaneet jatkoa enää 1900-luvun alussa. Vuosisadan alkupuoliskolla arvostettiin eniten todella tarkkaa numeerista dataa. Kuvilla oli vaikeaa esittää arvojen eroja kahden tai kolmen desimaalin tarkkuudella, joten monet tilastotieteilijät alkoivat pitää kaavioita lähinnä kauniina kuvina, joilla ei pystynyt esittämään tarkkoja faktoja. Vaikka visualisoinnissa ei nähty suuria innovaatioita tai sen arvostus ei noussut, kaaviot pääsivät valtavirtaan ja niiden käyttö yleistyi. (Friendly 2008, s. 20-21) Todellista kehitystä visualisoinnissa alkoi tapahtua 1900-luvun puolivälin jälkeen. Kehittyneimmät kaavioiden käsin piirtämiseen kehitetyt tekniikat olivat alkaneet jo unohtua, mutta tietotekniikan kehitys toi datan käsittelyyn ja graafiseen esittämiseen aivan uusia mahdollisuuksia. Viimeisimmät kehitysaskeleet ovat myös tulleet niin nopeassa tahdissa ja 5

laajoilla aloilla, että niistä on vaikeaa nostaa esille tiettyjä erityisen merkityksellisiä virstanpylväitä. (Friendly 2009, s. 27-35) Kuitenkin viime vuosikymmenten kehitystä voidaan kuvailla seuraavilla teemoilla: interaktiiviset tilastolliset järjestelmät, uudet mahdollisuudet visuaalisen datan manipuloinnissa, uudet menetelmät moniulotteisen datan visualisointiin ja huomattavasti aiempaa suurempi ihmisen havainnointi- ja kognitiivisten kykyjen huomiointi visualisoinnin suunnittelussa. (Friendly 2008, s. 24) Uutta ovat esimerkiksi uutisotsikoiden, blogeista kerättyjen tunneilmauksien ja erilaisten aihepiirien yhteyksien reaaliaikainen visualisointi. (Friedman 2007) We Feel Fine projektin ohjelmisto kerää päivittäin 15 000 20 000 tunneilmausta tietokantaansa, jota voi analysoida kaikille avoimella appletilla. Tällä työkalulla pystytään esimerkiksi analysoimaan, mitä ihmiset tuntevat minäkin päivänä tai mitkä kaupungit ovat maailman onnellisimpia. (Harris, Kamvar 2006) Toinen varmasti maininnan arvoinen toimija on ruotsalainen säätiö Gapminder, jonka toiminnan näkyvin osa on selaimessa toimiva animoitu ja interaktiivinen visualisointiohjelma Gapminder World. Ohjelmisto on myyty Googlelle, mutta säätiö jatkaa tilastojen keräämistä ja pyrkii tuomaan tilastolliset tiedot esiin uudesta näkökulmasta. (About Gapminder - Our mission) Kaavio 5 (http://www.gapminder.org/world/) 6

Yhteenveto Kovin moni ei varmastikaan tule ajatelleeksi, että käyttäessään taulukkolaskentaohjelman peruskaavioita hyödyntää lähes samanmuotoista visualisointia, jota käytettiin jo satoja vuosia sitten. Olisikin siis mahdollista ajatella, että yleisesti käytetyt kaaviot ovat kehittyneet todella hitaasti tai eivät lainkaan. Informaation visualisoinnissa yksinkertaisuus ja ymmärrettävyys ovat kuitenkin ensiarvoisen tärkeitä. Visualisoinnista ei ole hyötyä, jos se on liian monimutkainen ymmärrettäväksi. Ymmärrettävyyttä helpottaa myös, jos kaavioiden muoto on ennestään tuttu. Tästä syystä tietyt peruskaaviot ovatkin vakiintuneet yleiseen käyttöön. Historiallisesti informaation visualisointiin ovat kuuluneet tilastotieteilijöiden kaaviot ja temaattiset kartat. Tietokoneiden suorituskyvyn kehittyminen ja tietovirran jatkuva kasvu Internetissä luovat pohjan täysin uudenlaiselle tiedon visualisoinnille. Aikaisemmin visualisoinnin luomista varten täytyi lähes aina aktiivisesti kerätä ja tilastoida tietoa, kun nykyisin tämän työn tekevät usein automaattisesti tehtävänsä hoitavat sovellukset, jotka tarkkailevat esimerkiksi ihmisten käyttäytymistä verkossa tai verkon sisältöä. Tiedon keräämisen lisäksi tietotekniikan vahvuus on tiedon esittämisessä. Kun aikaisemmin visualisoinnissa rajoitteena oli staattinen paperi, niin nykyisin rajoitteet ovat lähes olemattomia aikaisempaan verrattuna. Tekniikan kehityksen myötä rajoitteita poistuu edelleen. Onkin siis mahdotonta ennustaa, millaista visualisointia hyödynnämme tulevaisuudessa. Todennäköisesti tutut palkki- ja viivakaaviot eivät kuitenkaan ole lähtemässä taulukkolaskentaohjelmista ja esityskalvoista vielä vuosiin. 7

Lähteet About Gapminder - Our mission [Gapminder], [Online]. Saatavilla: http://www.gapminder.org/about-gapminder/our-mission/, Haettu: [17.3.2010]. Käsitteet ja määritelmät - Teemakartta [Tilastokeskus], [Online]. Saatavilla: http://www.stat.fi/meta/kas/teemakartta.html, Haettu: [16.3.2010]. Card, S.K., Mackinlay, J.D. & Shneiderman, B. 1999, Readings in information visualization : using vision to think, Morgan Kaufmann, San Francisco CA. Friedman, V. Päivitetty: 2.8.2007, Data Visualization: Modern Approaches. Saatavilla: http://www.smashingmagazine.com/2007/08/02/data-visualization-modernapproaches/, Haettu: [14.3.2010]. Friendly, M. Päivitetty: 24.8.2009, Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization. Saatavilla: http://www.math.yorku.ca/scs/gallery/milestone/milestone.pdf, Haettu: [11.3.2010]. Friendly, M. 2008, "A Brief History of Data Visualization", Springer handbooks of computational statistics: Handbook of data visualization, toim. C. Chen, W. Härdle & A. Unwin, Springer, Berlin ; London, s. 15-56. Saatavilla myös: http://www.math.yorku.ca/scs/papers/hbook.pdf. Harris, J. & Kamvar, S. Päivitetty: 2006, mission [We Feel Fine], [Online]. Saatavilla: http://www.wefeelfine.org/mission.html, Haettu: [17.3.2010]. 8