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Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung2. 1-Dimensionale Repräsentation3. 2-Dimensionale Repräsentation4. 3-Dimensionale Repräsentation5. Multi-Dimensionale Darstellung6. Zeitliche Strukturen7. Bäume8. Netzwerke
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1. Einleitung
Wozu benötigt man Informationsvisualisierung?
• Große Menge von Daten• Informationen so darstellen, dass sie schnell
und einfach erfassbar sind
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1. Einleitung
Beispiel:
• IP-Adressen von Rechnern• Wollen wissen welche Rechner zum selben
Subnetz gehören• Ohne Visualisierung:
192.168.2.1 192.168.4.45 192.168.2.101 192.168.9.232 192.168.4.5 192.168.2.33 192.168.9.16
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1. Einleitung
Mantra für visuelle Informationssuche:
• Meist Interface Interaktion verwendet• D.h. Nutzer sieht Items nicht nur an
sondern interagiert• Visualisierung muss so sein, dass Nutzer
möglichst schnell und einfach gewünschte Daten bekommt
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1. Einleitung
Mantra für visuelle Informationssuche:
• Viele Möglichkeiten das zu erreichen• Grundlage bildet das Mantra:
Overview first, zoom and filter, then details-on-demand
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1. Einleitung
Vorgehensweise zur Informationsdarstellung:
1. Auswahl einer Visualisierungsmetapher:
– Benötigt Informationen über Struktur und gewünschte Informationen
– Mappen der Informationen auf bestpassendes bekanntes Modell
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1. Einleitung
Bsp: Datenhierarchie:
• Ordner mit Unterordner mit Zeitstrahl darstellen?
• Baum bietet sich eher an
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1. Einleitung
Vorgehensweise zur Informationsdarstellung:
2. Technologieauswahl:
– Möglichkeiten für Darstellung und Interaktion sind abhängig von der gewählten Technologie
– Daher: Vor detailliertem Konzept Auswahl der Technologie
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1. Einleitung
Vorgehensweise zur Informationsdarstellung:
3. Implementierung
– Prototyp idealerweise Ausgangspunkt für Implementierung
– Konzept und Implementierung werden gemeinsam weiterentwickelt
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1. Einleitung
Vorgehensweise zur Informationsdarstellung:
4. Usability Test
– Erst im fortgeschrittenen Stadium– Designentscheidungen überprüfen und
Defizite feststellen
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2. 1-Dimensionale Repräsentation
Eigenschaften:
• Sequenz von Daten• Teil einer Sequenz ist eine Textzeile• Zusätzlich: Datum, Autor, usw.
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2. 1-Dimensionale Repräsentation
Darstellungsvariationen:
• Schriftgröße• Schriftfarbe• Schriftart• Überblick und Auswahlmethoden
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2. 1-Dimensionale Repräsentation
Probleme für den Nutzer:
• Schwer Anzahl der Informationen im Set zu bestimmen
• Nur wenige Attribute eines Items können angezeigt werden
• Überprüfung auf ein Attribut erschwert
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2. 1-Dimensionale Repräsentation
Beispiel:
• Zeitungsartikel• Ein Artikel ausgewählt, die anderen
seitlich angeordnet (Abnehmende Informationsfülle)
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3. 2-Dimensionale Repräsentation
Beschreibung:
• Daten in einer Ebene angeordnet• Jeder Teil der Information nimmt einen
gewissen Platz ein
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3. 2-Dimensionale Repräsentation
Darstellungsmöglichkeiten:
• 2 Arten von Attributen:– Aufgabenbezogen– Interfacebezogen
• Oft mehrere Schichten verwendet, aber jede Schicht 2D
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3. 2-Dimensionale Repräsentation
Probleme für den Nutzer:
• Pfade zwischen Objekten nicht darstellbar• Manche Grundanforderungen erschwert
z.B. Zählen der Objekte
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3. 2-Dimensionale Repräsentation
Beispiel (Galaxy):
• Daten werden als Sterne im Nachthimmel präsentiert
• Jedes Datum ein Stern• Verwandte Dokumente nebeneinander
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4. 3-Dimensionale Repräsentation
Beschreibung:
• Darstellung von „real World“ Objekten• Items besitzen z.B. Volumen und
komplexe Beziehungen zwischen einander
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4. 3-Dimensionale Repräsentation
Darstellungsmöglichkeiten
• Lage von Items• Relationen wie Nachbarschaft• Enthalten von Items
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4. 3-Dimensionale Repräsentation
Probleme für den Nutzer:
• Begreifen der eigenen Position in der Darstellung
• Sichtweiten und Überdeckungsprobleme
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4. 3-Dimensionale Repräsentation
Beispiel (Spire):
• Darstellung als Reliefkarte• Dominante (oft benutzte) Objekte sind
Berge• In Verbindung stehende Objekte nahe
beieinander
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5. Multidimensionale Darstellung
Beschreibung:
• Item als Punkt im multidimensionalen Raum aufgefasst
• Jedes Attribut entspricht einer Dimension• Oft bei Statistik verwendet
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5. Multidimensionale Darstellung
Dargestellte Möglichkeiten
• Alle Attribute eines Items werden gespeichert
• Zu viele Informationen viele Dimensionen
• Möglichkeiten zum Darstellen vieler Dimensionen finden
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5. Multidimensionale Darstellung
Multidimensionale Daten darstellen:
• 2D Scatterplot– Z.B. für Clustering und Mustersuche
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5. Multidimensionale Darstellung
Multidimensionale Daten darstellen:
• 3D Scatterplot– Wie 2D nur eine Dimension mehr
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5. Multidimensionale Darstellung
Multidimensionale Daten darstellen:
• Parallele Koordinaten– Dimension als parallel Koordinatenachse
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5. Multidimensionale Darstellung
Multidimensionale Daten darstellen:
• Sternförmige Koordinaten– Dimension als sternförmige Koordinatenachse
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5. Multidimensionale Darstellung
Beispiel:
• Daten sind eine Menge von Menschen• Attribute:
– Geschlecht– Rasse– Arbeitstunden pro Woche – usw.
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6. Zeitliche Strukturen
Aufbau:
• Meist Zeitstrahl• Items haben Lebensdauer• Dürfen sich auch überlappen
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6. Zeitliche Strukturen
Darstellungsmöglichkeiten:
• Lebensdauer der Items als Phasen auf dem Strahl
• Vergleich von Lebensdauern und Zeitspannen leicht
• Schlechte Darstellung der anderen Attribute
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7. Bäume
Aufbau:
• graphentheoretische Datenstruktur• Jeder Knoten (Ausnahme Wurzel) hat
einen Elternknoten• Sowohl Knoten als auch Verbindungen
zwischen Knoten können Attribute haben
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7. Bäume
Darstellungsmöglichkeiten:
• Zusätzlich zu Grundmöglichkeiten auch Struktur
• Verschiedene Ebenen müssen nicht den gleichen Datentyp haben
• Jedes Blatt sollte gleichweit von Wurzel entfernt sein
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7. Bäume
Darstellungsmöglichkeiten:
• Jeder Knoten gleich viele Kinder in einer Ebene
• „High Fanout“ Bäume (Breitenbäume)• „Small Fanout“ Bäume (Tiefenbäume)• Darstellung als Treemap, Information
Cube oder Knoten-Verbindungs-Diagramm
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7. Bäume
Kegelbaum:
• N-ärer Baum• Wurzel ist Spitze eines Kegels• Alle Kinder kegelförmig unter Elternknoten• Weitere Ebenen rekursiv nach selbem
Prinzip
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7. Bäume
Kegelbaum:
• Ausprägung Camtree• Durchmesser des Kegels wird mit jeder
Ebene kleiner• Körper der Kegel transparent• Anwendung in Projekten wie Cat-a-Cone
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7. Bäume
Hyperbolischer Baum:
• N-ärer Baum• Wurzel in Mitte einer hyperbolischen
Ebene platziert• Platz für jeden Knoten nimmt mit
Entfernung zur Mitte ab• Besonders für komplexe Hierarchien
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7. Bäume
Hyperbolischer Baum:
• Hyperbolische Ebene, da der Umfang eines Kreises hier exponentiell zunimmt
• Bei Rücktransformation, kann einem Item mehr Platz zugewiesen werden um darauf zu fokussieren
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7. Bäume
Informations- Würfel:
• Fast das gleiche wie Treemap• Hier werden Quader anstelle der
Rechtecke benutzt
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8. Netzwerke
Aufbau:
• Graph• Knoten haben keinen Elternknoten
sondern eine Menge von Nachbarn• Nachbarn sind Knoten zu denen eine
Verbindung besteht
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8. Netzwerke
Darstellungsmöglichkeiten:
• Normale Informationen• Besonders interessant ist kürzester Weg
zu anderem Knoten• Und billigster Weg zu anderem Knoten
(Abstand)
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8. Netzwerke
Ausprägung von Netzwerken:
• Hyperspace:– Zusammengehörige Daten nahe zusammen– Jedes Item ist eine Kugel– Jede Verbindung ist Linie zwischen den
Kugeln