Archived entries for Theorie Datenvisualisierung

Virtual Library – Paths to Knowledge
Bugajska, Vande Moere

Im Paper versuchen sich die Autoren an einem neuen Ansatz, um die Büchersuche visuell zu unterstützen. Dieser könnte z.B. bei uns in der Suchhistory nützlich sein.

Prinzip
Das Projekt basiert auf dem Bibliotheks-Klassifizierungs-System nach UDC (the Universal Decimal Classification). Die Hierarchien innerhalb des klassifizierten Bestandes werden mit Hilfe von einem DropDown Menü dargestellt. Innerhalb des Bestands, der danach geordnet ist, kann der Nutzer stöbern. Sein Weg durch den Dschungel von Büchern wird durch räumliche Anordnung der Elemente bzw. Linien visualisiert. Gleichzeitig sieht der Nutzer, welchen Weg andere gegangen sind, um sich inspirieren zu lassen.Die Linien informieren den Nutzer, welchen Weg er bereits gegangen ist und schlägt neue Wege vor.

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Metaphern zur Nutzung von mentalen Modellen
Folien Burmester

Mentale Modelle
Menschen bauen interne Modelle der externen und internen Realität auf (Mandl, Friedrich & Hron, 1988, S. 146).

  • Modell: Analogie zur Realität
  • Mental: gedanklich
  • Mentale Modelle: locker organisierte Fakten und Prozeduren,

die dazu dienen relevante Ziele auszuwählen, Aktionen auszuwählen und auszuführen sowie die ausgelösten Vorgänge zu verstehen (Rosson & Carroll, 2002, S. 86)

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Using a Landscape Metaphor to Represent
a Corpus of Documents (Matthew Chalmers)

In seinem Paper zitiert Chalmers Bertin [J. Bertin: Graphics and Graphic Information Processing, Walter de Gruyter, Berlin, 1981] mit der Aussage:

Items of data do not supply the information necessary for decision–making. What must be seen are the relationships which emerge from consideration of the entire set of data. In decision–making the useful information is drawn from the overall relationships of the entire set. [Chalmers]

Genau darum geht es uns bei der Bib-Anwendung für den Multitouch Tisch. Es sollten dem Nutzer Zusammenhänge zwischen Informationen gezeigt werden. Der Nutzer sollte verstehen, wie die Informationen strukturiert sind, damit er in seiner Suche möglichst gut unterstützt wird.

Chalmers beschreibt Information Retrieval so:

  • Nutzer gibt Anforderungen / Suchbegriffe ein
  • Ein Suchagent / Algorithmus wertet Anfrage aus und gibt Ergebnisse / Treffer zurück
  • Es ist aber oft der Fall, dass der Nutzer nicht genau weiß, wonach er sucht
  • Diesen Nutzern hilft oft ein Überblick über mögliche Themengebiete, um ihre Suche zu verfeinern, zu filtern, anzupassen

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Information Visualization
Robert Spence

1. Suche

Bei der Recherche nach Information stellen sich für den Suchenden nach Spence folgende Fragen (nach Suchbegriffeingabe):

  • Welche Dokumente könnten für mich von Interesse sein?
  • Gibt es andere Dokumente, die meiner Anfrage sehr nahe kommen und die ich ansehen sollte?
  • Gibt es Dokumente, deren Titel mir bei der Suche auf die Sprünge helfen könnten?
  • Wie ist die Verteilung meiner Suchbegriffe im Dokument?

In manchen Fällen führt die Trefferanzeige zu einer Modifizierung der Suchanfrage. Dieser iterative Prozess führt zu einer zuverlässigen Suchanfrage, die brauchbare Treffer liefert. Da die Suchanfrage oft eine beschränkte Trefferanzahl liefert, sollte die Struktur in der Datenbank möglichst transparent sein.

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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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