Redes dinâmicas são utilizadas para modelar interações entre entidades que compõem um determinado domínio do conhecimento, com o intuito de extrair padrões nessas interações que permitam a compreensão de determinado fenômeno nesse domínio. É possível encontrar aplicações em diversas áreas, incluindo redes sociais, espalhamento de fake news, análise de tráfego aéreo, interação entre proteínas nas células, entre outras. A análise dessas redes usualmente emprega medidas estatísticas e/ou técnicas visuais que auxiliam na extração de informações úteis contidas nas conexões entre nós da rede, de forma a identificar comportamentos anormais, tendências de relacionamento, sazonalidades e recorrências. No entanto, a maioria das estratégias visuais propostas concentra-se apenas em informações topológicas da rede, ignorando informações do próprio domínio de aplicação e propriedades dos nós. Considerando que a dinâmica de interação dos nós pode estar fortemente relacionada a essas propriedades, a análise pura das conexões pode limitar a compreensão dessa dinâmica, o que leva a seguinte pergunta: uma representação visual de redes dinâmicas que considera, além da topologia, informações específicas a respeito dos seus nós constituintes pode aumentar a compreensão dos fenômenos e do contexto modelado por essas redes? É sabido, por exemplo, que a interação entre usuários de redes sociais está fortemente ligada às suas preferências, costumes e crenças. Dessa forma, neste projeto pretende-se empregar um conjunto de técnicas de visualização de informação nas características individuais dos nós, destacando visualmente aspectos distintos dessas entidades, tais como similaridade, evolução temporal ou correlação entre essas características. Associado a essas visualizações, serão propostas ferramentas de interação para proporcionar uma exploração efetiva desses aspectos, permitindo ao usuário associá-los e fazer inferências que justifiquem o comportamento temporal da rede..