<html><body>
<p><tt><font size="2">Call for Participation</font></tt><br>
<br>
<tt><font size="2">  <br>
  The 2nd Workshop on Interactive Visual Text Analytics:<br>
  Task-Driven Analysis of Social Media Content<br>
  (In conjunction with VisWeek 2012, Oct 14-19, Seattle, WA)<br>
<br>
<br>
                               Website:<br>
       </font></tt><tt><font size="2"><a href="http://research.microsoft.com/en-us/um/people/shliu/tasmc">http://research.microsoft.com/en-us/um/people/shliu/tasmc</a></font></tt><tt><font size="2"><br>
<br>
<br>
*** Paper Submissions Due August 31st, 2012 ***<br>
<br>
WORKSHOP GOAL<br>
Hundreds of millions of people express themselves daily on social<br>
media, such as Twitter. They share their personal status updates such<br>
as "just got married", publicize location-based information such<br>
as where they were and are planning to go, and voice their sentiment<br>
about products and services. Since the buzz of the crowd on social<br>
media provides a great deal of information that was not available<br>
before, businesses and organizations have started leveraging social<br>
media to profile customers, derive brand perception, gauge citizen<br>
sentiments, and predict the stock market. For example, retailers track<br>
and examine customer social media posts to understand customer<br>
sentiments toward their products and services. Healthcare providers<br>
analyze patient posts in online forums to better understand<br>
patients' needs and progresses.<br>
<br>
The goal of this workshop is to bring together researchers and<br>
practitioners interested in social media, text visualization, text<br>
analytics, and visual analytics, to define the emerging field of<br>
visual text analysis of social media. We are particularly interested<br>
in discussing tasks, techniques, and applications in different<br>
domains. In other words, we would like to establish a better<br>
understanding what major tasks that people aim to accomplish in using<br>
visual text analysis of social media and how different tasks call for<br>
different text analytics and/or interactive visualization<br>
techniques. As a result, we hope to derive a task taxonomy that<br>
describes the intended user tasks, and corresponding text analytics<br>
and visualization technologies in the context of analyzing social<br>
media text. This taxonomy can then be used to guide the use and<br>
development of text analytics and visualization techniques.<br>
<br>
PAPER SUBMISSION<br>
We invite 2-4 page position paper submissions that address topics<br>
related to visual text analysis of social media, with a requirement<br>
that every submission must clearly state the specific tasks to be<br>
achieved. Topics of interest include but are not limited to:<br>
<br>
- Task taxonomy of analysis of social media text<br>
- Visual metaphors for social media text<br>
- Perception and cognition in visualizing social media text<br>
- Systems, languages, and architectures for social media text analysis<br>
- Collaborative analysis of social media text<br>
- Real-time visualization of streaming social media text<br>
- Visual opinion summarization from social media<br>
- Visual event identification and prediction from social media<br>
- Visual representations and techniques for dealing with<br>
  uncertainty in interactive social media text analysis<br>
- Industry-specific applications of visual analysis of<br>
  social media (e.g. Retail, Healthcare, Government, etc.)<br>
- Studies and evaluation of social media text visualization<br>
  techniques, systems, metrics, and bench-marks<br>
- Datasets and tasks for visual text analysis of social media<br>
<br>
IMPORTANT DATES<br>
August 31st: Position paper due<br>
September 14th: Notification<br>
October 1st: Final version of papers due<br>
October 14th: Visual text analytics workshop<br>
<br>
Submission instructions will be available on the workshop website<br>
<br>
ORGANIZERS<br>
Eser Kandogan, IBM Research-Almaden<br>
Shixia Liu, Microsoft Research Asia<br>
John Stasko, Georgia Tech<br>
Huahai Yang, IBM Research-Almaden<br>
Michelle Zhou, IBM Research-Almaden</font></tt></body></html>