Há várias décadas, pesquisadores em ciências sociais buscam formas gráficas para expressar as relações humanas na sociedade. O advento do computador e, mais recentemente, da internet, possibilitou o surgimento de um campo que tem despertado a atenção de estudiosos das áreas de visualização de informação e de ciências sociais, o da visualização de redes sociais. Esse campo tem o potencial de revelar e explorar padrões que podem beneficiar um número muito grande de aplicações e indivíduos em áreas tais como comércio, segurança em geral, redes de conhecimento e pesquisa de mercado. Grande parte dos algoritmos de visualização de redes sociais são baseados em grafos, destacando relacionamentos entre indivíduos e grupos de indivíduos, mas dando pouca atenção aos seus demais atributos. Assim, este trabalho apresenta um conjunto de soluções para representar e explorar visualmente redes sociais levando em consideração tais atributos. A primeira solução faz uso de redes heterogêneas, onde tanto indivíduos quanto comunidades são representados no grafo; a segunda solução utiliza técnicas de visualização baseadas em projeção multidimensional, que promovem o posicionamento dos dados no plano de acordo com algum critério de similaridade baseado em atributo; e a última solução coordena múltiplas visões para focar rapidamente em regiões de interesse. Os resultados indicam que as soluções proveem um poder de representação e identificação de conceitos não facilmente detectados por formas convencionais de visualização e exploração de grafos, com indícios fornecidos através dos estudos de caso e da realização de avaliações com usuários. Este trabalho fornece um estudo das áreas de visualização em grafos para a análise de redes sociais bem como uma implementação das soluções de integração da visualização em redes com as projeções multidimensionais

For decades, social sciences researchers have searched for graphical forms to express human social relationships. The development of computer science and more recently of the Internet has given rise to a new field of research for visualization and social sciences professionals, that of social network visualization. This field can potentially offer new opportunities in reveal new patterns that can benefit a large number of applications and individuals in fields such as commerce, security, knowledge networks and marketing. A large part of social network visualization algorithms and systems relies on graph representations, highlighting relationships amongst individuals and groups of individuals, but mostly neglecting the other available attributes of individuals. Thus, this work presents a set of tools to represent and explore social networks visually, taking into consideration the attributes of the nodes. The first technique employs heterogeneous networks, where both individuals and communities are represented in the graph; the second solution uses visualization techniques based on multidimensional projection, which promote the placement of data in the plane according to some similarity criterion based on attribute; still another proposed technique coordinates multiple views in order to speed up focus in regions of interest in the data sets. The results indicate that the solutions promote high degree of representation power and that concept identification not easily obtained via other methods is possible; the evidence comes from case studies as well as a user evaluation. This work includes a study in the area of graph visualization for social network analysis as well as a system implementing the proposed solutions, that integrate network visualization and multidimensional projections to extract patterns from social networks