我的专业背景是计算机科学，主要研究可视化、可视化分析和计算机图形学。这些区域是如何与运动生态学联系起来的?
我从。中学到了这些领域之间的联系成本行动IC0903移动“从移动物体中发现知识”。成本(欧洲科技合作)通过所谓的“行动”支持欧洲研究人员之间的联系。成本行动是一种科学和技术的网络工具，它支持合作，例如支持跨学科会议、研究小组、讲习班、会议或暑期学校之间初级研究人员的交流。
成本转移是在2009年至2013年间活跃的一种行动。它建立了一个协作网络，采用先进的知识提取方法对大量的移动对象数据进行提取罗伯特韦贝尔．这是一个真正的跨学科网络，汇集了来自地理信息科学和计算机科学不同领域的专家，以及来自交通、快递服务、流行病学、生态学等领域的专家。
我发现基础研究(方法开发)与有趣的应用程序的结合非常鼓舞人心。特别是在COST MOVE之前，我并没有意识到运动生态学中应用程序中存在的非常有趣的研究问题，以及视觉分析如何与这些问题联系起来。
一般来说，视觉分析的目的是通过结合自动数据分析和分析师交互视觉探索的相互优势，支持我们深入了解大型和复杂的数据。因此，视觉分析本质上是跨学科的，包括数据挖掘、统计、机器学习、可视化、人机交互和认知科学等领域。
一般来说，视觉分析的目的是通过结合自动数据分析和分析师交互视觉探索的相互优势，支持我们深入了解大型和复杂的数据。
视觉分析是一个相当新的研究领域-大约10年前。随着对先进数据分析方法的需求不断增加，其相关性在很大程度上随着时间的推移而增加。移动对象的分析是我们想要结合机器和人类分析的一个特别好的例子，因为数据通常是复杂的，而且它具有自然的空间嵌入(例如在地理地图上)，可以很容易地被人类分析人员理解。
在COST MOVE中，移动对象和视觉分析之间的联系由四个工作组之一涵盖:“运动和认知问题的视觉分析”工作组，由你的ška民主党š基于“增大化现实”技术(圣安德鲁斯大学地理与地球科学学院)和我自己。就像整个COST MOVE一样，我们的工作小组聚集了分析方法的基础研究专家和领域专家。
我们的工作小组成功地为特定领域的数据设计了新的可视化技术，适应和集成了基于机器的分析技术，这些技术来自空间数据挖掘、计算几何和地理信息科学，用于面向领域的分析任务。通过与应用领域的专家合作，我们能够根据他们的需求调整交互技术，有利于他们的研究。作为回报，方法研究人员，包括我自己，受益于非常有趣、实用的分析问题和现实的数据。
通过与应用领域的专家合作，我们能够根据他们的需求调整交互技术，有利于他们的研究。作为回报，方法研究人员，包括我自己，受益于非常有趣、实用的分析问题和现实的数据。
移动生态学在COST MOVE中由一大批领域专家代表。他们的数据分析问题是视觉分析的典型例子:数据通常由安装在动物身上的传感器(如GPS)收集，以便收集动物栖息地内的运动行为信息。这类数据处理起来比较困难，因为它可能会出现采样频率的变化、缺失数据、噪声等问题。
此外，我们还必须处理复杂的数据空间，因为轨迹不仅仅是二维地理地图上的路径，还具有额外的属性，比如加速度计的传感器信息。因此，运动生态学是视觉分析理想的应用领域和测试用例。
作为一名视觉分析和可视化研究员，我从COST MOVE的跨学科机构中获益良多。我学习了各种分析方法和领域导向的研究问题，拓宽了我对视觉分析的视角。作为回报，我认为视觉分析可以作为一种先进的方法来处理各种应用领域的复杂数据分析问题，包括运动生态学。
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