Informationsvisualisierung

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Wechseln zu: Navigation, Suche

Informationsvisualisierung ist ein Forschungsgebiet, das sich mit computergestützten Methoden zur grafischen Darstellung abstrakter Daten beschäftigt[1]. Abstrakte Daten werden hierbei als numerische, relationale oder textuelle Daten verstanden, für die eine räumliche Darstellung nicht unmittelbar gegeben ist. Im Gegensatz dazu beschäftigt sich die Wissenschaftliche Visualisierung mit der Darstellung räumlicher Daten[2].

Die bildlichen Darstellungsmethoden sollen helfen, die Daten auszuwerten und aus ihnen neue Erkenntnisse zu gewinnen[3]. Ebenso unterstützen Informationsvisualisierungen die Kommunikation und Veranschaulichung dieser Erkenntnisse.

Gemeinhin wird Information begrifflich von Wissen unterschieden. So wird auch von der Informationsvisualisierung selbst unterschieden die Wissensvisualisierung (englisch knowledge visualization) als ein Prozess der Wissensübermittlung (knowledge transfer), welcher sich grafischer Mittel jeder Art bedient, auch nicht computer-gebundener.[4] Grundlage für die Wissensvisualisierung sind die lernpsychologischen Vorzüge der visuellen Kommunikationsform.

Arbeitsbereich[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Die Informationsvisualisierung ist ein relativ neu entstandenes interdisziplinäres Gebiet, das unter anderem Methoden und Erkenntnisse der Informatik, Statistik, Data-Mining sowie der Kognitionswissenschaft verwendet. Ziel ist hierbei auch, die Mensch-Computer-Interaktion zu verbessern.

Aufgabenstellung der Informationsvisualisierung ist grundsätzlich die expressive und dabei effektive Darstellung der Datenmuster und der darin enthaltenen Informationen. Expressiv bedeutet, dass alle Daten und nur die Daten in die Visualisierung einfließen. Effektivität besagt, dass sich der Betrachter einer Visualisierung möglichst schnell einen Überblick über die in den Daten enthaltenen Informationen verschaffen können soll. Dabei ist Wahrnehmungseffekten, etwa wie optische Täuschungen, Rechnung zu tragen.

Man unterscheidet im Allgemeinen, ob Visualisierungen zur Präsentation von Informationen dienen oder ob es sich um eine Explorationsvisualisierung auf dem Datensatz handelt.

Die bedeutendste wissenschaftliche Konferenz für Informationsvisualisierung ist die IEEE Information Visualization (InfoVis), die jährlich im Rahmen der IEEE VIS stattfindet. Weitere bedeutende wissenschaftliche Konferenzen mit ähnlichem Schwerpunkt sind die EG/VGTC Conference on Visualization (EuroVis) sowie das IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis).

Beispiele[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Citespace Analyse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Ergebnis der Analyse: Publikationen zum Thema Outsourcing

In seinem Artikel Searching for intellectual turning points[5] stellt Chaomei Chen eine Methode für die Analyse von Zitationsräumen dar. Auf seiner Homepage[6] ist ein Tool zur Analyse des Web of Science vorhanden. Darin können nicht nur bibliografische Daten, sondern auch die Zitationen von Autoren durch andere Autoren nachverfolgt werden. Die Untersuchung von Kozitation ist eine seit langem bekannte informationstechnische Methode. Neu ist bei Chen die Anwendung von Progressive Pathfinder Network Scaling auf das Problem Cocitation. Diese Analyse arbeitet mit Pathfinder Associative Networks. Der Algorithmus stammt von dem Psychologen Roger W. Schvaneveldt und gehört in den Bereich der künstlichen Intelligenz.

Das Tool ist sehr flexibel und bietet die Möglichkeit, andere Analysen wie z. B. autoren- oder publikationsbezogene Clusteranalyse durchzuführen.

Visualisierung von Semantischen Netzwerken[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Für den Ontologie-Editor Protégé-2000 existieren verschiedene Visualisierungs-Plug-ins, die eine Darstellung von Ontologien, bzw. Semantischen Netzwerken im Graphenformat mit variablem Layout ermöglichen.[7] Des Weiteren existieren erweiterte Ansätze zur Visualisierung von Semantik, die über reine formale Ontologien hinausgehen[8] und mit analytischen Ansätzen Semantik generieren.[9]

Techniken[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Siehe auch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Allgemein
Zu Citespace Analyse
  • Roger W. Schvaneveldt (Hrsg.): Studies in Knowledge Organization. Pathfinder Associative Networks, Norwood 1989, ISBN 0-89391-624-2
Zu Intelligenter Visualisierung
  • Visualizing the Semantic Web. XML-based Internet and Information Visualization. Springer, London, ISBN 1-85233-576-9
  • Robert Spence: Information Visualization: Design for Interaction (2nd Edition), Prentice Hall, 2007, ISBN 0-132-06550-9.
  • Alexander Martens: Visualisierung im Information Retrieval – Theorie und Praxis angewandt in Wikis als Alternative zu Semantic Web BoD, Norderstedt, ISBN 978-3839120644
  • Kawa Nazemi et al.: A Reference Model for Adaptive Visualization Systems. In: Jacko, Julie A. (Ed.): Human-Computer Interaction: Part I : Design and Development Approaches. Berlin, Heidelberg, New York : Springer, 2011, pp. 480–489(Lecture Notes in Computer Science (LNCS) 6761).
  • Kawa Nazemi (2014). Adaptive Semantics Visualization. Eurographics Association [1]. TU Darmstadt Dissertation. Eurographics.

Weblinks[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  1. Stuart Card, Jock Mackinlay, Ben Shneiderman: Readings in Information Visualization: Using Vision to Think. Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, CA, US 1999, ISBN 1-55860-533-9 (worldcat.org).
  2. Daniel Weiskopf, Kwan-Liu Ma, Jarke J. van Wijk, Robert Kosara, Helwig Hauser: SciVis, InfoVis -- bridging the community divide?! In: Proceedings of the IEEE Visualization Conference. IEEE, 2006.
  3. Jean-Daniel Fekete, Jarke J. van Wijk, John T. Stasko, Chris North: The Value of Information Visualization. In: Information Visualization (= Lecture Notes in Computer Science). Springer, Berlin, Heidelberg, 2008, ISBN 978-3-540-70955-8, S. 1–18, doi:10.1007/978-3-540-70956-5_1 (springer.com).
  4. Eppler, Martin, Burkhard, Remo (2004): Knowledge Visualization [09/07/2015]
  5. Searching for intellectual turning points: Progressive Knowledge Domain Visualization. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS), 101 (Suppl. 1), S. 5303–5310. (Weblink, PDF)
  6. http://cluster.cis.drexel.edu/~cchen/citespace/
  7. – Visualisierungs-Plugins für Protégé, OntoViz u.a.
  8. Nazemi et al. (2014) SemaVis: A New Approach for Visualizing Semantic Information
  9. Nazemi (2014) Adaptive Semantics Visualization