Repositórios com volumes de dados cada vez maiores foram viabilizados pelo desenvolvimento tecnológico, criando importantes fontes de informação em diversas áreas da atividade humana. Esses repositórios freqüentemente incluem informação sobre o comportamento temporal e o posicionamento espacial dos itens neles representados, os quais são extremamente relevantes para a análise dos dados. O processo de descoberta de conhecimento a partir de grandes volumes de dados tem sido objeto de estudo em diversas disciplinas, dentre elas a Visualização de Informação, cujas técnicas podem apoiar diversas etapas desse processo. Esta tese versa sobre o uso da Visualização Exploratória em conjuntos de dados com atributos temporais e espaciais, empregando a estratégia de múltiplas visualizações coordenadas para apoiar o tratamento de dados em estágios iniciais de processos de descoberta de conhecimento. São propostas duas novas representações visuais temporais – denominadas ‘Variação Temporal Uni-escala’ e ‘Variação Temporal Multi-escala’ – para apoiar a análise exploratória de dados temporais. Adicionalmente, é proposto um modelo de arquitetura de software – AdaptaVis, que permite a integração dessas e outras representações visuais em uma plataforma de visualização de informação flexível, extensível e adaptável às necessidades de diferentes usuários, tarefas e domínios de aplicação – a plataforma InfoVis. Sessões de uso realizadas com dados e usuários reais dos domínios de Climatologia e Negócios permitiram validar empiricamente as representações visuais e o modelo. O modelo AdaptaVis e a plataforma InfoVis estabelecem bases para a continuidade de diversas pesquisas em Visualização de Informação, particularmente o estudo de aspectos relacionados ao uso coordenado de múltiplas visualizações, à modelagem do processo de coordenação, e à integração entre múltiplas técnicas visuais e analíticas.

Data repositories with ever increasing volumes have been made possible by the evolution in data collection technologies, creating important sources of information in several fields of human activity. Such data repositories often include information about both the temporal behavior and the spatial positioning of data items that will be relevant in future data analysis tasks. The process of discovering knowledge embedded in great volumes of data is a topic of study in several disciplines, including Information Visualization, which offers a range of techniques to support different stages of a discovery process. This thesis addresses the application of Exploratory Visualization techniques on datasets with temporal and spatial attributes, using the strategy of coordinating multiple data views, to assist data treatment on early stages of knowledge discovery processes. Two temporal visual representations are proposed – ‘Uni-scale Temporal Behavior’ and ‘Multi-scale Temporal Behavior’ – that support the exploratory analysis of temporal data. Moreover, a software architecture model is introduced – AdaptaVis, that allows the integration of these and other visualization techniques into a flexible, extensible and adaptable information visualization platform – called InfoVis – that may be tailored to meet the requirements of different users, tasks and application domains. Sessions conducted with real data and users from the Climatology and Business application domains allowed an empirical validation of both the visual representations and the model. The AdaptaVis model and the InfoVis platform establish the basis for further research on issues related to the coordinated use of multiple data views, the modeling of the coordination process and the integration amongst multiple visual and analytical techniques.