Animación de la evolución de la revista Social networks en el tiempo utilizando una extensión dinámica del escalado multidimensional

• Autores: Loet Leydesdorff, Thomas Schank, Andrea Scharnhorst, Wouter de Nooy
• Localización: El profesional de la información, ISSN-e 1699-2407, ISSN 1386-6710, Vol. 17, Nº 6, 2008, págs. 611-626
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Animating the development of "Social networks" over time using a dynamic extension of mutidimensional scaling
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• Resumen
  • español

    La animación de la visualización de una red plantea desafíos técnicos y teóricos. Se necesitan patrones estables para que los usuarios puedan hacer inferencias a través del tiempo. Con el fin de mejorar la estabilidad, hemos desarrollado una extensión de la mínimización del estrés en diagramas que evolucionan a lo largo del tiempo. Este visualizador diná¡mico no se basa en la interpolación lineal entre visualizaciones está¡ticas independientes, sino que el cambio con el tiempo se utiliza como parámetro en la optimización. Debido a nuestro enfoque cambio estructural versus estabilidad, hemos desplazado nuestra atención del grafo relacional a los vectores-eigen latentes de matrices. El método se ilustra con animaciones para el entorno de citas de la revista Social networks, las redes de (co-)autores en la comunidad de dicha revista, y la evolución de temas usando relaciones entre palabras de los títulos. Nuestros resultados se comparan con animaciones basadas en PajekToSVGAnim y SoNIA

  • English

    The animation of network visualizations poses technical and theoretical challenges. Rather stable patterns are required before the mental map enables a user to make inferences over time. In order to enhance stability, we developed an extension of stress minimization with developments over time. This dynamic layouter is no longer based on linear interpolation between independent static visualizations, but change over time is used as a parameter in the optimization. Because of our focus on structural change versus stability the attention is shifted from the relational graph to the latent eigenvectors of matrices. The approach is illustrated with animations for the journal citation environments of Social networks, the (co)author networks in the carrying community of this journal, and the topical development using relations among its title words. Our results are also compared with animations based on PajekToSVGAnim and SoNIA