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Visualisation Online Magazin

Inspiration: einige nette Beispiele zum Thema Datenvisualisierung.

Information über visuelle Metaphern strukturieren
Ziemkiewicz und Kosara

In ihrer Studie wollen sie herausfinden, ob Metaphern Visualisierungsformen beeinflussen und wenn ja, wie diese Metaphern die Informationen strukturieren.

Die Ergebnisse

  • Metaphern beeinflussen, ob und wie sich der Nutzer die Informationen merken kann
  • Metaphern beeinflussen die Informationsaufnahme bei dem Betrachter
  • Zwingt man den Nutzer eine ungewohnte Metapher auf, bzw. ist die Metapher unpassend, dann dauert es länger bis der Nutzer an seine Informationen kommt
  • Wie schnell der Nutzer die Informationen versteht, ist abhängig davon wie vertraut er mit der verwendeten Metapher ist
  • Visualisierte Informationen sind nicht statisch. Sie werden von Kontext, Aufgabenanforderung, verbalen Anweisungen und dem Verständnis des Nutzers beeinflusst.
  • Der Grund, wieso man mit passenden Metaphern besser versteht, ist nicht geklärt

Stefaner: Elastic Lists

Stefaner erläutert in einem Paper die Funktionsweise die von ihm entwickelten elastischen Listen. Unterschiedliche Darstellungen der Listenpunkte geben unterschiedliche Informationen über den Inhalt:

  • vertikale Skalierung sagt etwas über die Menge der darin enthaltenen Dokumente aus
  • Helligkeit der Punkte sagt etwas über die Außergewöhnlichkeit der darin verborgenen Dokumente an
  • Animationen bei Veränderungen vermeiden „change blindness“. Der Nutzer weiß, dass sich etwas und was sich verändert. Joy of use wird dadurch unterstützt.

nobel

Information Visualization – beyond the horizon
Chaomei Chen

Nach Chen haben Informationsvisualisierungen zwei Aufgaben: sie sollen strukturieren und repräsentieren.

Bei der Navigation durch große Informationsmengen, helfen oft cognitive maps. Sie können dem Nutzer die Zusammenhänge zwischen den Informationen näherbringen. Nutzer müssen die Struktur der gesamten Informationen kennen, um sich zu recht zu finden.

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relevante Daten zur Datenvisualisierung

Die erste und wichtigste Frage im Bereich Datenvisualisierung ist: Was soll eigentlich dargestellt werden? Welche Informationen sollte der Nutzer aus der Visualisierung ziehen? Hier eine kleine Sammlung an Daten, die für den Nutzer von Interesse sein könnten:

Allg.

  • Thematisch verwandte Bücher
  • Bücher vom selben Autor
  • wo ist das Buch thematischer einzuordnen (IT, Design,…)
  • Ausleihhäufigkeit und somit die Beliebtheit
  • Tags, Schlagworte die außerdem damit verbunden sind
  • handelt es sich um ein Standardwerk? (gemessen an der Zitierhäufigkeit in anderen Werken)
  • im Buch zitierte Literatur
  • Grad / Enge der Beziehung zu anderen Büchern

Nutzer

  • Hatte der Nutzer das Buch schon einmal ausgeliehen?
  • Hat der Nutzer das Buch innerhalb dieser Sitzung bereits angesehen?

Buchdetails

  • Hauptfarben des Buches
  • Bestand im Semesterapparat?
  • Erscheinungsjahr
  • Auflage
  • Art des Mediums
  • Bewertung des Buchs
  • Ausleihstatus
  • In welcher Bib zu finden?

Interview mit Aaron Koblin

Aaron Koblin bringts auf den Punkt worums bei Datenvisualisierung geht.

Hier ein sehr interessantes Interview.

Hier ein interessanter Vortrag von Aaron Koblin.

Visual Information Retrieval for the Web
Reiterer, Mann (Paper)

Im Paper stellen sich die Autoren die Frage, wie die Datenabfrage und die anschließende Darstellung der Ergebnisse aussehen könnte. Das Tool INSYDER berücksichtigt die Interaktion des Nutzers bei

  • der Sucheingabe
  • der Ergebnisanzeige
  • der nachträglichen Filterung

Bei INSYDER werden zwei verschiedene Arten von Attributen für die Visualisierung berücksichtigt: Einmal die Ergebnisanzeige der gesamten Suchabfrage und einmal die Ergebnisanzeige der einzelnen Begriffe der Suchabfrage. Die Ergebnisse sind nicht besonders hübsch, aber die Auswertung der Treffer ist ganz interessant.

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Visualizing Data von Ben Fry

Die wichtigste Aufgabe bei der Datenvisualisierung ist nach Ben Fry die, die Fragen herauszufinden, die mit der Visualisierung beantwortet werden sollen.

Ben Fry glieder den Prozess der Datenvisualisierung in folgende Schritte:

  • Daten erfassen
  • Daten analysieren: Daten in Kategorien ordnen, strukturieren
  • Daten filtern: Nur die Daten behalten, die von Interesse sind
  • Statistische Methoden anwenden
  • Auf eine Art der Darstellung festlegen (Graph, Liste, Baumstruktur)
  • Präzisieren: die grundlegende Darstellung überarbeiten (z.B. Linienstärke variieren, Helligkeit,… um eine weiter Informationsebene zu visualisieren)
  • Interaktion: an welchen Stellen kann der Nutzer interagieren

In seinem Buch geht er auf folgende Visualisierungsformen näher ein: Mapping, Time Series  , Connections and Correlations, Scatterplot Maps, Trees, Hierarchies and Recursion.

Data Visualization Sliders
Stephen G. Eick (Paper)

In unserem Konzept hatten wir bereits angedacht, Slider einzusetzen, über die der Nutzer die Trefferliste filtern kann. In seinem Paper stellt Stephen G. Eick verschiedene Arten von Slidern vor. Slider sind grundsätzlich dazu da, um eine Auswahl an Informationen zu treffen. Sie sind leicht zu bedienen, intuitiv und haben einen sensibler Mechanismus um Werte zu spezifizieren:

bild-21

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Information Visualization – Perception for Design
Colin Ware

In einem Kapitel seines Buches, schreibt Colin Ware, wie man mit Visualisierungen interagieren kann:

1. Two-Handed Interaction
Guiard’s kinematic chain theory (1987) sagt, dass die linke Hand eine Referenz auf alle Bewegungen sei, die mit der rechten Hand ausgeführt werden. Das Auge erkennt, je weiter man die rechte Hand von der linken wegbewegt, umso größer wird das Bild skaliert.

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