Entanglements for Visualization, uma recomendação LabVis

Uma das práticas mais comuns dos pesquisadores do LabVis é se manterem atualizados sobre novos conhecimentos apresentados nas principais publicações do campo, apesar de ler ser uma atividade individual, dessa vez decidimos trazer o debate para todo o grupo, nos reunindo para lermos o artigo Entanglements for Visualization: Changing Research Outcomes through Feminist Theory, eleito o melhor na IEEE VIS 2024.

A satisfação com a publicação foi unânime e não poderíamos ficar sem recomendar por aqui. Todos os envolvidos avaliaram o artigo como uma excelente fonte de conhecimento, que vale ser lida mais de uma vez e que serve de modelo como um exemplo a ser seguido para futuras publicações que pretendam atingir um alto nível de excelência.

O principal objetivo da publicação é apresentar o conceito de emaranhamento para a visualização de dados, se utilizando de aspectos da teoria feminista, trazendo luz a aspectos externos que influenciam o objeto de estudo em questão.

Apesar de ser necessário tempo para ler e digerir as informações trazidas pelo artigo, felizmente as autoras deixam bem claro ao longo de todo o texto vários dos termos que estão sendo utilizados, tornando a vida do leitor mais fácil e clarificando exatamente quais assuntos estão sendo abordados. Portanto, não tenha medo de ler um dos melhores artigos do momento, mesmo que ainda seja um pesquisador iniciante, com certeza haverá muito a se aprender desde a primeira leitura.

D. Akbaba, L. Klein and M. Meyer, “Entanglements for Visualization: Changing Research Outcomes through Feminist Theory” in IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, vol. , no. 01, pp. 1-11, 5555.
doi: 10.1109/TVCG.2024.3456171
keywords: data visualization; gender issues; production; history; shape; visualization; electronic mail
url: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TVCG.2024.3456171