Informationsvisualisierung

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1 Informationsvisualisierung Thema: 2. Wahrnehmung Dozent: Dr. Dirk Zeckzer Sprechstunde: nach Vereinbarung Umfang: 2 Prüfungsfach: Modul Fortgeschrittene Computergrafik Medizininformatik, Angewandte Informatik

2 2. Wahrnehmung 2.1 Semiotik 2.2 Optische Wahrnehmung 2.3 Farbe 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit 2.5 Muster und Bewegung Informationsvisualisierung, WS 2016/

3 2.1 Semiotik Ziel von Informationsvisualisierung: Kommunikation von Inhalten [Ware, 2004] Mediale Kommunikation findet über komplexe Zeichensysteme statt Visualisierungen müssen den Voraussetzungen unseres mentalen Modells entsprechen [Bürgel, 2001] Informationsvisualisierung, WS 2016/

4 2.1 Semiotik Semiotik befasst sich mit der Untersuchung von Zeichen und wie diese Informationen vermitteln Klassisches Buch J. Bertin, 1983, The Semiology of Graphics Informationsvisualisierung, WS 2016/

5 2.1 Semiotik Gibsons Affordance Theorie [J. J. Gibson, The Ecological Approach to Visual Perception, 1979] Möglichkeiten für Handlungen sind Motivation der Wahrnehmung (Affordances) Hauptziel einer Visualisierung ist die resultierende Entscheidungsfindung Handlungsmöglichkeiten werden direkt wahrgenommen Frage: Welche Möglichkeiten werden wahrgenommen, um ein Handeln auszuführen? Herausforderung: gute Visualisierung bedarf adäquater Affordance trotz indirekter Kommunikation über Computerdisplays Informationsvisualisierung, WS 2016/

6 2.1 Semiotik Gibsons Affordance Theorie [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

7 2.1 Semiotik Visualisierung als Sprache Kommunikation von Inhalten über komplexe Zeichensysteme Zwei Arten graphischer Symbole, die unterschiedlich zu betrachten sind Sensorische Symbole Abstrakte Symbole Informationsvisualisierung, WS 2016/

8 2.1 Semiotik Sensorische Symbole basieren auf biologisch vorgegebenen Wahrnehmungsprozessen sind ohne Übung zu verstehen; leisten selbst dem eigenen Verstand Widerstand sind unmittelbar erkennbar haben in allen Kulturen Gültigkeit Informationsvisualisierung, WS 2016/

9 2.1 Semiotik Informationsvisualisierung, WS 2016/

10 2.1 Semiotik Informationsvisualisierung, WS 2016/

11 2.1 Semiotik Abstrakte Symbole sind schwer zu erlernen einfach zu vergessen (Sofern sie nicht hinreichend tief gelernt sind, wie etwa Zahlen) kulturabhängig (Weiß steht in Asien und Afrika für Tod.) mächtige, flexible Werkzeuge (z. B. Mathematik) schnell entwickelbar (Neue Symbole können sich in wenigen Jahrzehnten weltweit durchsetzen) Standards sind sehr wichtig Informationsvisualisierung, WS 2016/

12 2.1 Semiotik Zentrale Frage: Verwendet die Visualisierung beliebige abstrakte Symbole? Wenn ja: dann sind letztlich alle Visualisierungen gleichwertig, sofern die benutzten Bilder/Symbole hinreichend gut gelernt sind Wenn nein: bleibt Frage nach einem Maß für die Ähnlichkeit von Symbol und Objekt Informationsvisualisierung, WS 2016/

13 2.1 Semiotik Annahme in der Visualisierung (implizit oder explizit): Wahl der Symbole nicht beliebig Vermutete Gründe Gesellschaftliche Konventionen Biologisch vorgegebene Wahrnehmungsstrukturen im Gehirn Beispiel: Vermutung: Bei Kantenextraktion bei einem Bild und bei einem Objekt in der realen Umgebung werden gleiche Mechanismen im Gehirn aktiviert. Aber: Bei abstrakten Bildern und Diagrammen große Unterschiede zwischen Bild und Objekt (gerade in Visualisierung wichtig) Bemerkung: Häufig werden abstrakte und sensorische Symbole gleichzeitig verwendet. Informationsvisualisierung, WS 2016/

14 2.1 Semiotik Verwandte Disziplinen insbesondere zur Untersuchung sensorischer Symbole Psychophysik: Übertragung physikalischer Messprinzipien auf menschliche Wahrnehmung, z.b. zum Festlegen kleinster wahrnehmbarer Helligkeitsunterschiede Kognitive Psychologie: Betrachtung des Gehirns als Verband von Zentren mit festen Aufgaben; häufig wird mit Messungen auf Basis der Magnetresonanztomographie (MRT) gearbeitet Strukturelle Analyse: Einfache Handlung von Versuchspersonen zusammen mit Interviews zu Wahrnehmung und Verständnis sollen schnell Hypothesen zu Vorgängen im Gehirn liefern. Leider ergeben sich mehr Beschreibungen als Erklärungen. Informationsvisualisierung, WS 2016/

15 2.1 Semiotik Verwandte Disziplinen insbesondere zur Untersuchung sensorischer Symbole Interkulturelle Studien: Ein offensichtlicher Ansatz, den die modernen, globalen Medien zunehmend unmöglich machen. Dient der Erforschung von allgemein gültigen Symbolen. Studien an Kleinkindern: Untersuchung, welche Symbole nicht gelernt werden müssen. Methoden der Anthropologie: Biologie und Verhalten des Menschen Informationsvisualisierung, WS 2016/

16 2.2 Optische Wahrnehmung Unser Ziel: Wahrnehmung und visuelle Informationsverarbeitung besser zu verstehen Mehrere Theorien und Modelle existieren und umfassen Physiologie Kognitive Psychologie Informationsvisualisierung, WS 2016/

17 2.2 Optische Wahrnehmung Ein (einfaches) Modell für Wahrnehmungsprozesse Zweistufiger Wahrnehmungsprozess [Ware, 2004] Paralleler Prozess, der uns erlaubt, elementare Eigenschaften der Szene zu extrahieren (z. B. Farbe, Form, Textur, räumliche Attribute) Sequentiell zielgerichtete Objektidentifikation, welche visuelle Aufmerksamkeit und eine aktive Rolle erfordert [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

18 2.2 Optische Wahrnehmung Stufe 1 - Low Level: Schnelle parallele, fokusunabhängige Suche nach elementaren Merkmalen (Kanten, Orientierungen, einheitliche Farbe, Textur, Bewegungsmuster) Felder von Neuronen arbeiten parallel Schnell ablaufender, unbewusster Vorgang Informationen werden transitorisch, vorübergehend im ikonischen Speicher gehalten Bottom-up Ansatz, daten-gesteuertes Modell der Verarbeitung Oft pre-attentive Verarbeitung genannt Informationsvisualisierung, WS 2016/

19 2.2 Optische Wahrnehmung Prä-attentive Wahrnehmung Informationsvisualisierung, WS 2016/

20 2.2 Optische Wahrnehmung Prä-attentive Wahrnehmung Informationsvisualisierung, WS 2016/

21 2.2 Optische Wahrnehmung Prä-attentive Wahrnehmung Einige präattentive Reize sind Orientierung Gekrümmt - Gerade Form Größe Anzahl (von Elementen einer Gruppe) Grauwert Umschlossenheit Konvex Konkav Hinzufügung Farbe: Farbton, Intensität Bewegung: Flackern, Bewegungsrichtung Informationsvisualisierung, WS 2016/

22 2.2 Optische Wahrnehmung Beispiele prä-attentiver Verarbeitung Wie oft ist die Ziffer 3 vorhanden? Informationsvisualisierung, WS 2016/

23 2.2 Optische Wahrnehmung Beispiele prä-attentiver Verarbeitung Wie oft ist die Ziffer 3 vorhanden? Informationsvisualisierung, WS 2016/

24 2.2 Optische Wahrnehmung Beispiele prä-attentiver Verarbeitung Farbe Ist ein roter Kreis im Bild vorhanden? Informationsvisualisierung, WS 2016/

25 2.2 Optische Wahrnehmung Beispiele prä-attentiver Verarbeitung Form Ist ein roter Kreis im Bild vorhanden? Informationsvisualisierung, WS 2016/

26 2.2 Optische Wahrnehmung Beispiele prä-attentiver Verarbeitung Segmentierung Informationsvisualisierung, WS 2016/

27 2.2 Optische Wahrnehmung Beispiele prä-attentiver Verarbeitung Diese und weitere Beispiele sowie Selbsttest unter: Informationsvisualisierung, WS 2016/

28 2.2 Optische Wahrnehmung Stufe 2 - High Level: Teilung in Objekterkennung (Kooperation mit Sprachzentrum) Handlungsorientierte Wahrnehmung (Verbindung zum motorischen Zentrum) Langsame, serielle Bearbeitung Nutzung von Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis Stärkere Betonung abstrakter Symbole Top-Down Ansatz Informationsvisualisierung, WS 2016/

29 2.2 Optische Wahrnehmung Auge [ Informationsvisualisierung, WS 2016/

30 2.2 Optische Wahrnehmung Licht und das sichtbare Spektrum Das sichtbare Lichtspektrum ( nm) ist ein kleiner Teil des elektromagnetischen Spektrums. Manche Tiere können zusätzlich noch im Infrarotbreich sehen (Schlangen) oder ultraviolettes Licht wahrnehmen (Insekten). Informationsvisualisierung, WS 2016/

31 2.2 Optische Wahrnehmung Elektomagnetische Wellen auf der Erde [ Informationsvisualisierung, WS 2016/

32 2.2 Optische Wahrnehmung Sichtwinkel Winkel, den ein Objekt im Auge des Betrachters einnimmt Wichtig bei Beurteilung der Grenzen der Leistungen des Auges Es gilt Θ = 2 arctan h 2d [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

33 2.2 Optische Wahrnehmung Linse Für die Linse gilt 1 f = 1 d + 1 r f: Brennweite d: Abstand zum Objekt r: Abstand zum Bild Die Stärke einer Linse 1 wird in Dioptrie angegeben f Informationsvisualisierung, WS 2016/

34 2.2 Optische Wahrnehmung Komposition von Linsen 1 f 3 = 1 f f 2 Das menschliche Auge hat eine Brennweite von 17 mm Entspricht 59 Dioptrie ( 1 f 3 = 1 0,017 ) ~ 40 Dioptrie 1 f 1 werden durch die Hornhaut erzeugt ~ 19 Dioptrie 1 f 2 werden durch die variable Fokuslinse erzeugt Informationsvisualisierung, WS 2016/

35 2.2 Optische Wahrnehmung Auge [ Informationsvisualisierung, WS 2016/

36 2.2 Optische Wahrnehmung Schärfentiefebereich Wesentlicher fokussierter Bereich Bei einer 3 mm Pupille: 1 f 3 Für Fokus bei d ist dann der Bereich [ 3d d+3, 3d d 3 ] fokussiert. Fokus (d) Nah Fern 50 cm 43 cm 60 cm 1 m 75 cm 1.5 m 2 m 1.2 m 6.0 m 3 m 1.5 m Unendlich Informationsvisualisierung, WS 2016/

37 2.2 Optische Wahrnehmung Schärfentiefebereich VR-Systeme können fokussierte Objekte scharf und andere unscharf darstellen Erhöht Konzentration auf bestimmte Objekte, stellt Tiefe realistischer dar Erfordert Messung des Fokuspunktes der Augen! (eye tracking) Informationsvisualisierung, WS 2016/

38 2.2 Optische Wahrnehmung Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Text Informationsvisualisierung, WS 2016/

39 2.2 Optische Wahrnehmung Farbabweichung (Aberration/Dispersion) Farben werden im Auge unterschiedlich gebrochen. Um Rot (~480 nm) und Blau (~640 nm) gleich zu brechen, wird eine Korrektur von 1,5 Dioptrien benötigt. Daher erscheint blauer Text auf schwarzem Grund neben weißem oder rotem Text unscharf. 60% der Menschen erscheint rot näher 30% der Menschen erscheint blau näher 10% der Menschen sieht keinen Unterschied Tipp: Blauer Hintergrund lässt rote und weiße Schrift in den Vordergrund rücken! Informationsvisualisierung, WS 2016/

40 2.2 Optische Wahrnehmung Farbabweichung (Aberration/Dispersion) Verwende nie rote Schrift auf blauem Hintergrund Verwende nie blaue Schrift auf rotem Hintergrund Informationsvisualisierung, WS 2016/

41 2.2 Optische Wahrnehmung Rezeptoren 100 Millionen Stäbchen und 6 Millionen Zapfen Zapfen tragen primär am Tag zur Wahrnehmung bei Fovea: Zapfen konzentrieren sich nahe dem Zentrum der Retina 2 Grad Feld mit etwa 20 Bogensekunden Abstand Informationsvisualisierung, WS 2016/

42 2.2 Optische Wahrnehmung Sehschärfe Genauigkeit des menschlichen Sehens wurde in zahlreichen psychophysikalischen Tests untersucht Wichtige Grenzen sind: Punktschärfe: 1 Bogenminute = 1/60 Zwei benachbarte Punkte werden separat wahrgenommen Gitterschärfe: 1-2 Bogenminuten Ein Balkenmuster wird als solches wahrgenommen und nicht als graue Fläche Buchstabenschärfe: 5 Bogenminuten Ein Buchstabe ist erkennbar Stereoschärfe: 10 Bogensekunden Wahrnehmung von Objekten in räumlicher Tiefe Vernierschärfe: 10 Bogensekunden Fähigkeit zu Bestimmen, ob zwei Liniensegmente co-linear sind [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

43 2.2 Optische Wahrnehmung Sehschärfe ist aufgrund der Verteilung der Zapfen sehr unregelmäßig Blickfeld der beiden Augen [Ware, 2004] Sehschärfe Informationsvisualisierung, WS 2016/

44 2.2 Optische Wahrnehmung Räumlicher Kontrast Kontrastwahrnehmung wird mit Hilfe eines Sinusmusters untersucht. Es wird mittels L = 0,5 α 2 L die Helligkeit, α die Amplitude, φ die Phasenverschiebung, ω die Wellenlänge, x die Position bezeichnen. sin 2πx ω + φ ω bestimmt, wobei Als Kenngröße benötigt man den Kontrast C L max L min L max +L min [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

45 Kontrast/Amplitude 2.2 Optische Wahrnehmung Räumlicher Kontrast Frequenz [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

46 2.2 Optische Wahrnehmung Antialiasing Informationsvisualisierung, WS 2016/

47 2.2 Optische Wahrnehmung Visueller Stress Kann durch verschiedene visuelle Stimuli ausgelöst werden, die in Raum oder Zeit Muster bilden Beispiele Streifenmuster Schnelles wiederholtes Aufleuchten von grellen Lichtern Gleichmäßig bewegte Muster Symptome Übelkeit Probleme beim Lesen von Text (ähnliches Muster) Epileptische Anfälle [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

48 2.2 Optische Wahrnehmung Wahrnehmung von Helligkeit Die Retina besteht aus Photorezeptoren und mehreren Neuronenschichten. Das reziptive Feld einer Zelle ist der Bereich der Photorezeptoren, die Informationen an diese Zelle sendet. Bei Ganglionzellen ist das rezeptive Feld rund. Licht Ganglienzellen Fotorezeptive Zellen Amakrine Zellen [ Informationsvisualisierung, WS 2016/

49 2.2 Optische Wahrnehmung Wahrnehmung von Helligkeit Das reziptive Feld wird unterteilt in ein Zentrum und ein Umfeld Man unterscheidet On-Zentrum-Neurone: erregendes Zentrum, hemmendes Umfeld Off-Zentrum-Neurone: hemmendes Zentrum, erregendes Umfeld Durch Erregung und Hemmung wird die Feuerrate des Neurons manipuliert. Beleuchtung (weiß) und Feuerrate eines On-Zentrum-Neurons Feuerrate beim Betrachten einer Kante Informationsvisualisierung, WS 2016/

50 2.2 Optische Wahrnehmung Wahrnehmung von Helligkeit Als Modell für das konzentrische reziptive Feld dient in der Signalverarbeitung eine Differenz von Gaußverteilungen (DOG) f x = 1 e x w1 2 2 e x w2 2 1 : Verstärkung 2 : Abschwächung w 1 : Breite des Zentrums w 2 : Breite der Umgebung x : radialer Abstand zum Mittelpunkt Informationsvisualisierung, WS 2016/

51 2.2 Optische Wahrnehmung Wahrnehmung von Helligkeit Die Rezeptoren im Auge reagieren auf Differenzen Messen nicht exakte numerische Helligkeitswerte Informationsvisualisierung, WS 2016/

52 2.2 Optische Wahrnehmung Vorteile: Reflexionen auf Oberflächen können gut erkannt werden Oberflächen werden als gleich empfunden, auch wenn sich die Leuchtkraft ändert Visualisierung kann sehr gut Muster als Differenzen zwischen Pixeln und Veränderungen über die Zeit darstellen Nachteile: Keine exakte Messung der absoluten Intensität des Lichtes Modellierung schwierig Absolute numerische Werte können nur schlecht transportiert werden Informationsvisualisierung, WS 2016/

53 2.2 Optische Wahrnehmung Informationsvisualisierung, WS 2016/

54 2.2 Optische Wahrnehmung Informationsvisualisierung, WS 2016/

55 2.2 Optische Wahrnehmung Mit diesem Modell lassen sich einige optische Täuschungen und Effekte erklären Hermann Gitter Schwarze Punkte erscheinen an den Schnitten weißer Geraden Kontrast Illusion Abhängig von der Hintergrundfarbe wird ein und derselbe Grauton unterschiedlich wahrgenommen Informationsvisualisierung, WS 2016/

56 2.2 Optische Wahrnehmung Optische Täuschung Informationsvisualisierung, WS 2016/

57 2.2 Optische Wahrnehmung Optische Täuschung Informationsvisualisierung, WS 2016/

58 2.2 Optische Wahrnehmung Optische Täuschung Informationsvisualisierung, WS 2016/

59 2.2 Optische Wahrnehmung Mach sche Streifen Informationsvisualisierung, WS 2016/

60 2.2 Optische Wahrnehmung Mach sche Streifen Werden Flächen unterschiedlicher Graufärbung (ohne Gradient) nebeneinander abgebildet, sieht man an den Übergängen Mach sche Streifen, d.h., der Kontrast an den Grenzen wird verstärkt. Informationsvisualisierung, WS 2016/

61 2.2 Optische Wahrnehmung Weitere Effekte Informationsvisualisierung, WS 2016/

62 2.2 Optische Wahrnehmung Weitere Effekte Informationsvisualisierung, WS 2016/

63 2.2 Optische Wahrnehmung Cornsweet Illusion Auf einer einfarbigen Fläche wird eine Kante eingezeichnet, die auf der einen Seite dunkel und auf der anderen hell ausläuft. Dadurch erscheinen die beiden Flächenstücke in unterschiedlichen Grautönen. Informationsvisualisierung, WS 2016/

64 2.2 Optische Wahrnehmung Diese optischen Täuschungen und Effekte können starken Einfluß auf die Güte von Visualisierungen haben, z.b. wenn Werte in einer Karte in Grautönen kodiert sind. Hierbei können Ablesefehler von bis zu 20% auftreten. Informationsvisualisierung, WS 2016/

65 2.2 Optische Wahrnehmung Artefakte treten auch bei der Betrachtung von 3D Objekten auf, wenn vereinfachte Schattierungstechniken (Flächenbasierte Schattierung, Gouraud-Schattierung) verwendet werden. Deshalb sollte man in der Regel Phong-Shading verwenden. Informationsvisualisierung, WS 2016/

66 2.2 Optische Wahrnehmung Subjektive Wahrnehmung der Leuchtintensität lx Heller Sonnentag 0,001 lx Sternklarer Nachthimmel (Neumond) Informationsvisualisierung, WS 2016/

67 2.2 Optische Wahrnehmung Subjektive Wahrnehmung der Leuchtintensität Die Wahrnehmung von Licht in Form von Differenzen ist wichtig für die Anpassung an unterschiedlichste Beleuchtungssituationen. Die physikalische Intensität des Lichtes in unserer Umgebung ist sehr variabel (helles Sonnenlicht bis schwaches Sternenlicht). Die wahrgenommene Intensität hat wenig mit der physikalischen Intensität zu tun. Informationsvisualisierung, WS 2016/

68 2.2 Optische Wahrnehmung Subjektive Wahrnehmung der Leuchtintensität Den Zusammenhang zwischen physikalischer Intensität I und wahrgenommener Intensität S kann man für Licht in abgedunkelten Räumen gut durch das Stevensche Gesetz beschreiben S = a I n Der Wert n hängt von der Größe des betrachten Lichtfeldes ab. Runde Flächen der Größe 5 des Sichtfeldes: n = 0,333 Lichtpunkte: n = 0,5. Die Normierungskonstante a wird auf 1 gesetzt. Informationsvisualisierung, WS 2016/

69 2.2 Optische Wahrnehmung Subjektive Wahrnehmung der Leuchtintensität Wahrgenommene Intensität bei steigender physikalischer Intensität für flächige Lichtquellen (n = 0,333, blau) und Punktlichter (n = 0,5, rot). Informationsvisualisierung, WS 2016/

70 2.2 Optische Wahrnehmung Anpassung an verschiedene Lichtverhältnisse Eine weitere Anpassung an die alltäglichen Lichtverhältnisse auf der Erde ist die unterschiedliche Sensitivität für verschiedene Wellenlängen/Farben. Die Wahrnehmung von Helligkeit durch das menschliche Auge hängt stark von der Wellenlänge des Lichts ab. Die spektrale Sensitivität V(λ) für unterschiedliche Wellenlängen λ ist in einem Standard der Commission Internationale de l'eclairage (CIE) festgehalten. Informationsvisualisierung, WS 2016/

71 2.2 Optische Wahrnehmung Anpassung an verschiedene Lichtverhältnisse Weitere Anpassung an die korrekte Wahrnehmung von beleuchteten Oberflächen sind nötig, damit diese richtig interpretiert werden können Bei der Einschätzung der Beleuchtungssituation werden berücksichtigt: die Position der Lichtquelle(n) die Orientierung der Objekte Das Verhältnis zwischen spiegelndem und nichtspiegelndem Licht dient der Bestimmung von Grauwerten schwarze Szene große Differenz weiße Szene kleine Differenz Informationsvisualisierung, WS 2016/

72 2.2 Optische Wahrnehmung Informationsvisualisierung, WS 2016/

73 2.2 Optische Wahrnehmung Unterscheidung von Grautönen Ein weiterer wichtiger Aspekt der visuellen Wahrnehmung ist die wahrgenommene Distanz zwischen in der Szene enthaltenen Grautönen und ihre Unterscheidbarkeit Bei der subjektiven Wahrnehmung von Grautönen gilt für die kleinste wahrnehmbare Intensitätsdifferenz nach dem Weberschen Gesetz I I = 0,005 d.h., eine Veränderung von 0,5% kann wahrgenommen werden Für größere Differenzen gilt nach CIE L = 116 I I n , I I n 0,01 wobei I n die physikalische Intensität des Objekts ist, welches das meiste Licht zum Auge sendet, I die Lichtstärke eines beliebigen wahrgenommenen Objekts und L die wahrgenommene Intensität dieses Objekts ist. Informationsvisualisierung, WS 2016/

74 2.3 Farbe Farbe Informationsvisualisierung, WS 2016/

75 2.3 Farbe Farbe Informationsvisualisierung, WS 2016/

76 2.3 Farbe Farbe Farbwahrnehmung ist im täglichen Leben nur eingeschränkt relevant Farbenblinde bemerken das Defizit oft jahrelang selbst nicht Charakteristika von Objekten wie die Helligkeit, die Form, die Lage im Raum oder dessen Bewegungsrichtung sind wesentlich wichtiger und können ohne Farbe wahrgenommen werden Farbsicht erleichtert einige Aufgaben jedoch immens Sie hilft Tarnungen zu durchschauen Sie hilft Objekte in einer charakteristischen Farbe schnell zu identifizieren (Klassifizierung) Sie hilft Objekteigenschaften zu bestimmen, wie zum Beispiel ob ein Apfel reif oder Fleisch frisch ist Informationsvisualisierung, WS 2016/

77 2.3 Farbe Dreifarbenlehre Der Mensch besitzt drei Typen von Zapfen, wobei jeder seine maximale Sensitivität bei einer anderen Wellenlänge hat Da es nur drei verschiedene Zapfen gibt, die durch unterschiedlich starke Stimulation alle Farben wahrnehmen können, reicht ein Farbsystem bestehend aus drei Grundtönen um alle vom Menschen wahrnehmbaren Farben darzustellen ( Dreifarbenlehre) Farbenfehlsichtigkeit 10% der Männer und 1% der Frauen weisen eine Farbschwäche auf. Dabei handelt es sich häufig (99%) um das Fehlen der Zapfen für die Wahrnehmung von grün oder rot Informationsvisualisierung, WS 2016/

78 2.3 Farbe Dreifarbenlehre S = blau, M = grün, L= rot Informationsvisualisierung, WS 2016/

79 2.3 Farbe Farbenfehlsichtigkeit normalsichtig grün fehlt rot fehlt Informationsvisualisierung, WS 2016/

80 2.3 Farbe Farbenfehlsichtigkeit normalsichtig grün fehlt blau/gelb fehlt Informationsvisualisierung, WS 2016/

81 2.3 Farbe Farbmessung Man kann eine beliebige (Licht-)Farbe C mittels der Grundfarben Rot (R), Grün (G) und Blau (B) als ausdrücken. C = rr + gg + bb Informationsvisualisierung, WS 2016/

82 2.3 Farbe CIE Standard für Farben Das Commission Internationale de l'eclairage (CIE) System verwendet drei abstrakte Primärfarben X, Y, Z. Wahrnehmbare Farben sind als graues Volumen dargestellt (die Messungen stammen von vor 1931). Die Farben, welche durch drei farbige Lichter in rot, grün und blau erzeugt werden können, sind durch die einbeschriebene Pyramide gekennzeichnet. Informationsvisualisierung, WS 2016/

83 2.3 Farbe CIE Standard für Farben Farben in XYZ Koordinaten sind nur schwer zu verstehen. Leichter verständlich ist die Repräsentation in Farbwertanteilen (chromaticity coordinates) x = y = z = X X + Y + Z Y X + Y + Z Z X + Y + Z Wegen x + y + z = 1, reicht es die x und y Werte anzugeben. Üblicherweise werden Farben in Form von (x, y, Y) spezifiziert, wobei Y die Helligkeit angibt. Informationsvisualisierung, WS 2016/

84 2.3 Farbe CIE Standard für Farben Die inverse Transformation ist gegeben durch X = x y Y Y = Y Z = (1 x y) y Y Informationsvisualisierung, WS 2016/

85 2.3 Farbe CIE Normfarbtafel hat einige interessante Eigenschaften: Wenn zwei farbige Lichtquellen als Punkte im Diagramm dargestellt werden, liegen die Farben, welche als Mischung dieser beiden Lichtquellen erzeugt werden können, auf einer Linie. Alle Farben innerhalb eines Dreiecks, dessen Eckpunkte drei farbige Lichtquellen repräsentieren, können mit Hilfe dieser Lichtquellen erzeugt werden. Informationsvisualisierung, WS 2016/

86 2.3 Farbe CIE Normfarbtafel hat einige interessante Eigenschaften: Die hufeisenförmige Spektralfarblinie enthält alle Farben mit den höchsten Sättigungsgraden in den einzelnen Farbtönen. Man sieht sie, wenn man Licht betrachtet, welches nur aus einer Wellenlänge besteht. Die Purpurline verbindet die beiden Enden der Spektralfarblinie. Der Weißpunkt hat die Koordinaten x = und y = Auf der Verbindungslinie zwischen Weißpunkt und Spektralfarbe ändert sich der Farbton nicht. Komplementärfarben findet man entlang der Verbindungslinie durch den Weißpunkt. Informationsvisualisierung, WS 2016/

87 p?title=file:cie_rgb-cmyk- Beleucht.svg&oldid= Farbe Gamut (Farbbereich) Informationsvisualisierung, WS 2016/

88 2.3 Farbe Der CIE-LUV Farbraum In einigen Anwendungen ist es von Vorteil einen Farbraum zu haben, bei dem der räumliche Abstand zwischen zwei Farben dem wahrgenommenen Abstand entspricht. Mögliche Anwendungen: Spezifikation von Farbtoleranzen Farbkodierung Pseudofarben in Karten Informationsvisualisierung, WS 2016/

89 2.3 Farbe Der CIE-LUV Farbraum Der CIE-LUV Farbraum ist ein solcher Farbraum und gegeben durch Mit L = Y Y n 16 u = 13 L (u u n ) v = 13 L (v v n ) Y n, u n, v n : Helligkeit und Koordinaten eines bestimmten weißen Objektes u = v = 4X X+15Y+3Z, u n = 9Y X+15Y+3Z, v n = 4X n X n +15Y n +3Z n 9Y n X n +15Y n +3Z n u, v beschreiben eine perspektivische Transformation des x, y-raumes. Informationsvisualisierung, WS 2016/

90 2.3 Farbe Der CIE-LUV Farbraum Der CIE-LUV Farbraum ist ein solcher Farbraum und gegeben durch L = Y Y n 16 u = 13 L (u u n ) v = 13 L (v v n ) Die (wahrgenommene) Distanz zweier Farben ist E u,v = L 2 + u 2 + v 2 Die Distanz E u,v = 1 entspricht der gerade noch wahrnehmbaren Differenz. Informationsvisualisierung, WS 2016/

91 2.3 Farbe Der CIE-LUV Farbraum XYZ Farbraum Luv oder UCS Farbraum Informationsvisualisierung, WS 2016/

92 2.3 Farbe Der CIE-LUV Farbraum Gleichmäßige Farbräume geben nur eine ungefähre Schätzung der tatsächlich wahrgenommen Differenzen wieder, da die Wahrnehmung durch viele Außenfaktoren beeinflusst wird: Kontrasteffekte (Hintergrundfarbe vs. Objektfarbe) Größe der Farbflächen Informationsvisualisierung, WS 2016/

93 2.3 Farbe Gegenfarbentheorie/Komplementärfarben Gegenfarbentheorie ~1874 Gegentheorie zur Dreifarbentheorie (Farbwahrnehmung über unterschiedliche Stimulation der drei Zapfentypen) Einige Phänomene können mit der Dreifarbentheorie nicht erklärt werden: Warum gibt es keine Farben, die gelbliches Blau oder rötliches Grün heißen? Nachbilder: Warum sieht man, wenn man lange eine farbige Fläche betrachtet und anschließend auf eine weiße blickt, dort die Komplementärfarbe? Komplementärkontrast Informationsvisualisierung, WS 2016/

94 2.3 Farbe Gegenfarbentheorie/Komplementärfarben In der Gegenfarbentheorie wird die Farbwahrnehmung mittels drei Gegenfarbpaaren erklärt: Blau-Gelb Rot-Grün Schwarz-Weiß Farben werden dann als Kombination dieser drei Empfindungsdimensionen definiert. Informationsvisualisierung, WS 2016/

95 2.3 Farbe Komplementärkontrast/Simultankontrast Informationsvisualisierung, WS 2016/

96 2.3 Farbe Komplementärkontrast/Simultankontrast Informationsvisualisierung, WS 2016/

97 2.3 Farbe Gegenfarbentheorie Sensorische Verarbeitung von Farbe im Gegenfarbenmodell Helligkeitskanal: Verarbeitung aller drei Farben Rot-Grün-Kanal: Differenz zwischen Rot und Grün Blau-Gelb-Kanal: Blau (Rot + Grün) Informationsvisualisierung, WS 2016/

98 2.3 Farbe Reihenfolge von Farbwörtern Studie an 100 Sprachen [Berlin,Kay,1969]: Farbwörter werden stets in folgender Reihenfolge erkannt: 1. Schwarz/weiß 2. Rot 3. Gelb/grün 4. Blau 5. Braun 6. Rosa/violett/orange/grau Informationsvisualisierung, WS 2016/

99 2.3 Farbe Reihenfolge von Farbwörtern Zusammen mit anatomischen/psychophysikalischen Untersuchungen Grundfarben (Weiß, Schwarz, Rot, Grün, Blau, Gelb) eignen sich biologisch bedingt am besten zur Farbkodierung Informationsvisualisierung, WS 2016/

100 2.3 Farbe Farbnamen Untersuchungen über die Benennung von Farben haben folgende Ergebnisse gebracht (z.b. Post und Green (1986)) Nur acht Farben und weiß wurden von mind. 75% der Teilnehmer gleich benannt. Diese werden leicht erinnert. (Wichtig wenn Farben als Kategorien verwendet werden sollen.) Das Rot am Monitor wird oft als Orange wahrgenommen (wahres Rot hat einen kleinen Blauanteil). Reines Gelb kann sehr exakt bestimmt werden (±2 nm). Bei Grün gibt es zwei Modellwerte (2/3 für 514 nm, 1/3 bei 525 nm) Die Größe der Regionen mit gleichem Farbnamen hat wenig Aussagekraft, da dies stark vom Hintergrund abhängt. Dunkles Gelb wird als Braun wahrgenommen. Informationsvisualisierung, WS 2016/

101 2.3 Farbe Informationsvisualisierung, WS 2016/

102 2.3 Farbe Farbwahrnehmung Informationsvisualisierung, WS 2016/

103 2.3 Farbe Farbwahrnehmung Wir können nur Farbe auf größeren Feldern unterscheiden, speziell beim Übergang Blau-Gelb Für kleine Felder gibt es kaum Differenzierung [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

104 2.3 Farbe Farbwahrnehmung Abhängig von vielen äußeren Faktoren können Farben sehr unterschiedlich erscheinen. Wenn sicher gestellt werden soll, dass eine Farbe in einem bestimmten Ton wahrgenommen wird, müssen diese äußeren Faktoren eingerechnet werden. Entweder passt man also die äußeren Faktoren einem Standard an oder die Farbe den äußeren Faktoren. Ähnlich der Anpassung an verschiedene Helligkeiten, kann sich das Auge auch an verschiedene Beleuchtungsfarben anpassen. Wird ein Raum z.b. mit blauem Licht beleuchtet, passen sich die Photorezeptoren an und reagieren weniger sensitiv auf blaues Licht, so dass Farben konstant wahrgenommen werden können. Ähnliche Effekte kann man beim Tragen von farbigen Sonnenbrillen beobachten. Informationsvisualisierung, WS 2016/

105 2.3 Farbe Farbwahrnehmung Ähnlich der Kontrastillusion für Graustufen haben auch Farben Wechselwirkungen, und je nach Hintergrund können sie verschieden wahrgenommen werden. Farben werden häufig mit zusätzlichen Adjektiven wie intensiv, leuchtend, fahl oder matt beschrieben. Diese Eigenschaften spiegeln sich in der Sättigung das Farbtons wieder. Informationsvisualisierung, WS 2016/

106 2.3 Farbe Farbwahldialoge In vielen Anwendungen muss der Benutzer die Möglichkeit haben, selber Farben zu spezifizieren. Dies kann mittels Farbnamen, Farbpaletten oder eines Kontrollmenüs zur Eingabe eines Punktes in 3D geschehen. Die meiste Freiheit bieten Kontrollmenüs. Da die Spezifikation einer Farbe mittels RGB Werten für die meisten Menschen eher schwierig ist, werden häufig Menüs verwendet, welche die Kontollparameter in Farbton (hue), Sättigung (saturation) und Hellwert (value) aufteilen (HSV Modell). Keines der Modelle ist perfekt und eine optimale Darstellung wurde bisher noch nicht gefunden. Informationsvisualisierung, WS 2016/

107 2.3 Farbe Farbwahldialoge Informationsvisualisierung, WS 2016/

108 2.3 Farbe Farbkodierung von Objekten Bei der Verwendung von Farbe zur Unterscheidung von Merkmalen müssen einige Punkte beachtet werden: Unterscheidbarkeit: Die Farben sollen leicht voneinander zu unterscheiden sein. ( CIE-LUV Raum). Wenn es darum geht, ein Objekt einer bestimmten Farbe schnell zu finden, sollte diese außerhalb der konvexen Hülle der anderen Farben liegen. Informationsvisualisierung, WS 2016/

109 2.3 Farbe Farbkodierung von Objekten Eindeutige Farbtöne: Die Gegenfarben haben in den meisten Kulturen und Sprachen einen eigenen spezifischen Namen und werden leicht erkannt. Sie sind zu bevorzugen, wenn nur wenige Farben benötigt werden. Auch sollten, wenn möglich, nicht mehrere Farben aus der gleichen Farbfamilie zur Kodierung verwendet werden. Kontrast zum Hintergrund: Es muss beachtet werden, dass Farben auf unterschiedlichem Hintergrund unterschiedlich wirken können. Wechselwirkungen können durch eine einheitliche Kontur (z.b. schwarz oder weiß) verkleinert werden. Informationsvisualisierung, WS 2016/

110 2.3 Farbe Farbkodierung von Objekten Farbschwäche: Da es relativ viele Menschen mit Farbschwäche gibt, sollten Farbkodierungen basierend auf rot-grün Kontrasten vermieden werden. Größe der Farbfläche: Die Größe der farblich kodierten Objekte sollte nicht zu klein sein, da sie sonst nicht unterschieden werden können. Allgemein gilt: Für kleine Farbflächen sollten stark gesättigte und stark unterschiedliche Farben verwendet werden. Für große Flächen sollten eher Farben mit niedrigerer Sättigung und geringerem Abstand verwendet werden. Bei farbig hinterlegtem, schwarzem Text sollte eine helle Hintergrundfarbe gewählt werden (Kontrast!). Informationsvisualisierung, WS 2016/

111 2.3 Farbe Farbkodierung von Objekten Anzahl: Nur 5 bis 10 Farben können schnell unterschieden werden. Konventionen: Einige Farben haben bestimmte Bedeutungen Rot = heiß oder Gefahr Blau = kalt Grün = Leben Man beachte: Andere Länder, andere Sitten! (z.b. in China gilt rot: Leben oder Glück und weiß: Tod) Informationsvisualisierung, WS 2016/

112 2.3 Farbe Farbkodierung von Objekten Empfohlene Farben für die Kodierung: Rot, Grün, Gelb, Blau, Schwarz, Weiß Pink, Cyan, Grau, Orange, Braun, Lila Informationsvisualisierung, WS 2016/

113 2.3 Farbe Farbskalen zur Wertekodierung Zur farbigen Darstellung von kontinuierlichen Werten werden häufig Farbreihen (color maps) verwendet, die jedem Wert eineindeutig eine Farbe zuordnen. In der Falschfarbendarstellung werden gezielt Farben verwendet, die nicht dem natürlichen Farbeindruck entsprechen. Anstatt der Grauwertdarstellung von Skalarwerten können Falschfarben eingesetzt werden, die den einzelnen Grauwerten unterschiedliche Farben zuordnen. Dadurch fällt es leichter Muster zu erkennen und Werte exakt abzulesen. Informationsvisualisierung, WS 2016/

114 2.3 Farbe Farbskalen zur Wertekodierung In den Naturwissenschaften wird häufig die Regenbogenfarbskala verwendet. Problem hierbei: Es gibt keine natürliche Ordnung für die enthaltenen Farben. Ein weiteres Beispiel ist die Schwarzkörperstrahlung, die gewöhnlich bei Wärmebildaufnahmen verwendet wird. Auch bei Farbskalen sollten Reihen vermieden werden, die ungünstig für Menschen mit Farbschwäche sind. Informationsvisualisierung, WS 2016/

115 2.3 Farbe Farbsequenzen für Karten Rainbow-Mapping-Probleme: Hue, Luminanz, Sättigung Keine Ordnung über Hue (Farbton) Schlechte Kontrastsensitivität Gradientenüberbetonung und Gradienteninsensitivität [Borland, 2007] Informationsvisualisierung, WS 2016/

116 2.3 Farbe Farbskalen zur Wertekodierung Informationsvisualisierung, WS 2016/

117 2.3 Farbe Farbwahl: Nur wenige Farben verwenden Blau: große Flächen, nicht für dünne Linien Rot und grün im Fokus Schwarz, weiß, gelb in der Peripherie Benachbarte Farben sollten in Farbe und Helligkeit variieren Große Flächen: keine saturierten Farben verwenden Keine benachbarten Farben verwenden, die sich nur im Blau- Anteil unterscheiden Informationsvisualisierung, WS 2016/

118 2.3 Farbe Farbwahl: Farben eignen sich für Kategorien Suchaufgaben Farben eignen sich weniger für Form Detail Räumliche Anordnung Informationsvisualisierung, WS 2016/

119 2.3 Farbe Heatmaps: Verwendung von neutralen Farben für den Wert 0 Erhöhe die Saturierung zu Gegenfarben, um positive und negative Werte darzustellen Um Kontrastfehler zu vermeiden Farbflächen sind berandet Alternative: einfarbige Hintergünde Informationsvisualisierung, WS 2016/

120 Von Miguel Andrade in der Wikipedia auf Englisch - Übertragen aus en.wikipedia nach Commons., Gemeinfrei, curid= Farbe Informationsvisualisierung, WS 2016/

121 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Auge arbeitet wie ein Informationssuchsystem Analogon: Suchscheinwerfer Sichtfeld Fokus der Fovea können als Lichtkegel interpretiert werden Welche visuellen Anreize führen dazu, dass etwas ins Auge sticht? etwas unsere visuelle Aufmerksamkeit anspricht? Wie funktioniert Aufmerksamkeit? Wie lässt sie sich für die Visualisierung nutzen? Informationsvisualisierung, WS 2016/

122 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Augenbewegung Auge führt drei Arten von Bewegungen durch Bringt Bereiche in unser Sichtfeld, insbesondere ins Sichtfeld der Fovea (Gelber Fleck) Glatte Verfolgungsbewegung Augen können ein sich relativ gleichmäßig durch das Sichtfeld bewegendes Objekt verfolgen und somit beständig fixieren Konvergente Bewegung Augen können näherndes Objekt durch konvergente Bewegung fixieren Fixierung sich entfernender Objekte erfolgt durch divergente Bewegung Fokusanpassung: Anpassung an andere Fokustiefe erfordert ca. 200ms Informationsvisualisierung, WS 2016/

123 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Sakkadische Bewegung Auge führt 2-5 ruckartige Bewegungen pro Sekunde durch Eine Bewegung dauert ms Eine Bewegung ist bis zu 900 /s schnell Bewegungen werden von ms langen Fixierungen unterbrochen Bewegungen werden während der Fixierungen festgelegt und dann durchgeführt Änderungen während der Bewegung sind nicht möglich Während der Bewegung ist die Wahrnehmung reduziert (sakkadische Suppression) Visuelle Informationsaufnahme kann als Folge mehrerer Schnappschüsse pro Sekunde aufgefasst werden Informationsvisualisierung, WS 2016/

124 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Visuelle Aufmerksamkeit Visuelle Aufmerksamkeit ist im fokussierten Sichtfeld der Fovea konzentriert Aufmerksamkeit lässt sich steuern wichtig für warnende Darstellungen bei vielen Visualisierungen hilfreich Informationsvisualisierung, WS 2016/

125 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Visuelle Aufmerksamkeit Studien an Operateuren in Kraftwerken, der Industrie, sowie an Piloten: Mehreren Kanälen (Fenster am Monitor, Lautsprecher, Kontrollleuchten) wird (nicht nur visuelle) Aufmerksamkeit geschenkt Ereignissen auf diesen Kanälen lassen sich Kosten zuordnen, die optimiert werden; z.b. nötige Augenbewegung und Wichtigkeit Wegen der geringen Kapazität des Kurzzeitgedächtnisses müssen ereignisarme Kanäle zu häufig abgetastet werden Informationsvisualisierung, WS 2016/

126 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Stress Warten auf eine erwartete Reaktion des Systems schränkt Handlungen des Beobachters häufig ein, obwohl wichtigere Warnungen Aufmerksamkeit erfordern Zu viel Information im Sichtfeld kann als Stress verstanden werden Sichtfeld wird dann weiter verkleinert; es ergibt sich ein Tunnelsichteffekt In Visualisierungen sollte das nutzbare Sichtfeld nicht mit Information überfrachtet werden Kleine Buchstaben: etwa 1-4 großer Sichtwinkel der Fovea Große Buchstaben: bis zu 15 großer Sichtwinkel der Fovea Informationsvisualisierung, WS 2016/

127 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Userinterrupt Wenn Aufmerksamkeit des Anwenders auf sich gezogen wird, spricht man auch von Userinterrupt Folgende Forderungen sind zu erfüllen: Signal muss einfach zu erkennen sein, auch außerhalb des Fokus Signal sollte an Aufgabe erinnern, falls Anwender gerade keine Zeit hat Signal darf nicht irritieren Signal sollte mit seiner Bedeutung gewichtet werden können Ton, Objektbewegung, Objektblinken und besonders Erscheinen neuer Objekte erzeugt Aufmerksamkeit Lautstärke, Geschwindigkeit und Frequenz erlauben Gewichtung Informationsvisualisierung, WS 2016/

128 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Symbolpuffer Visueller Puffer für Symbole im Kurzzeitgedächtnis umfasst 3-7 Elemente Elemente verblassen nach einiger Zeit; es dauert etwas, um sie zu laden Puffer beschränkt unsere Verarbeitungskapazität Elementauswahl hängt ab von Unserer visuellen Aufmerksamkeit Von vorher ablaufenden Prozessen im visuellen Kortex ab (Vorverarbeitung visueller Information) Prozesse im Puffer sind sehr wichtig für die Visualisierung, da sie parallel für das gesamte Sichtfeld ablaufen Informationsvisualisierung, WS 2016/

129 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Glyphen und multivariate Daten Ein Glyph ist graphisches Objekt zur Repräsentation eines multivariaten Datenobjektes Bei graphischen Dimensionen (Variablen) gibt es trennbare und integrale Kombinationen Integrale Dimensionen sind etwa die beiden Farbkanäle, da Rot und Grün Gelb ergeben Trennbare Dimensionen sind z. B. Durchmesser und Farbe. Ob graphische Variablen gemeinsam (integral) oder getrennt (separat) wahrgenommen werden, muss durch Experimente ermittelt werden Informationsvisualisierung, WS 2016/

130 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

131 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

132 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Diese Unterscheidung ist nicht strikt; es gibt schleichende Übergänge. [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

133 2.4 Visuelle Aufmerksamkeit Für multidimensionale Daten stehen 8 Dimensionen zur Auswahl, die alle mindestens 2 Bit kodieren können Aber nur trennbare Variablen können verwendet werden: es bleiben etwa 32 (5 Dimensionen) verschiedene Glyphen übrig Diese können von visueller Vorverarbeitung schnell unterschieden werden [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

134 2.5 Muster und Bewegung Ziel von Visualisierung Nutzung menschlicher Mustererkennungsfähigkeiten Zur Entdeckung bislang unbekannter Muster in den Daten Von Mustern, die von der Erwartung/Norm abweichen Prinzipien nach denen wir Den 2D-Raum in Teile zerlegen Objekte erkennen Gruppen von Objekten bilden Muster als ähnlich betrachten Informationsvisualisierung, WS 2016/

135 2.5 Muster und Bewegung Gestaltgesetze Gestaltschule der Psychologie (Wertheimer, Koffka, Kohler) [Koffka, 1935] Das Ganze ist verschieden von der Summe seiner Teile Informationsvisualisierung, WS 2016/

136 2.5 Muster und Bewegung Gestaltgesetze Mustererkennung beim Menschen folgt grundlegenden Regeln (Gestaltprinzipien); die acht wichtigsten sind: Nähe Ähnlichkeit Symmetrie Verbundenheit Stetigkeit Konvexität und Abschluss Relative Größe Erlerntes Wissen Informationsvisualisierung, WS 2016/

137 2.5 Muster und Bewegung Gestaltgesetze Typisches Problem: Figur-Hintergrund-Trennung Prinzip der Prägnanz: Mensch wählt bevorzugt als mentales Bild das einfachste mit den Informationen übereinstimmende aus Informationsvisualisierung, WS 2016/

138 2.5 Muster und Bewegung Nähe Räumlich nahe Objekte werden gruppiert und als Einheit aufgefasst Schon geringe Unterschiede sind wichtig Informationsvisualisierung, WS 2016/

139 2.5 Muster und Bewegung Nähe [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

140 2.5 Muster und Bewegung Nähe Informationsvisualisierung, WS 2016/

141 2.5 Muster und Bewegung Nähe [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

142 2.5 Muster und Bewegung Ähnlichkeit Gleiche oder ähnliche Objekte werden ebenfalls zusammen gruppiert [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

143 2.5 Muster und Bewegung Ähnlichkeit Gleiche oder ähnliche Objekte werden ebenfalls zusammen gruppiert [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

144 2.5 Muster und Bewegung Stetigkeit Erzeugt eher Objekte aus glatt und stetig miteinander verbundenen graphischen Elementen [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

145 2.5 Muster und Bewegung Stetigkeit Erzeugt eher Objekte aus glatt und stetig miteinander verbundenen graphischen Elementen [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

146 2.5 Muster und Bewegung Stetigkeit Erzeugt eher Objekte aus glatt und stetig miteinander verbundenen graphischen Elementen [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

147 2.5 Muster und Bewegung Verbundenheit Manche Forscher [Palmer, Rock, 1994] sehen Verbundenheit als das wesentliche Element an Bindung durch Verbundenheit bzw. Stetigkeit ist dabei stärker als Nähe oder Ähnlichkeit [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

148 2.5 Muster und Bewegung Verbundenheit [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

149 2.5 Muster und Bewegung Symmetrie Symmetrie begünstigt die Zusammenfassung zu einem Objekt und erlaubt Entdeckungen von Abweichungen [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

150 2.5 Muster und Bewegung Symmetrie [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

151 2.5 Muster und Bewegung Abschluss und Konvexität Geschlossene Konturen werden häufig als Objekte wahrgenommen Prinzip des Abschluss Prinzip der Konvexität [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

152 2.5 Muster und Bewegung Abschluss und Konvexität Geschlossene Konturen werden häufig als Objekte wahrgenommen [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

153 2.5 Muster und Bewegung Relative Größe Kleinere Bereiche in Segmentierung werden als Objekte erfasst [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

154 2.5 Muster und Bewegung Figur und Hintergrund Gestaltgesetze und Textursegmentierung führen zur Definition von Objekt und Hintergrund Es kann Unstimmigkeiten geben [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

155 2.5 Muster und Bewegung Nähe vs Geschlossenheit Ausnutzung erlernten Wissens Informationsvisualisierung, WS 2016/

156 2.5 Muster und Bewegung Konturen Starke Tendenz Konturen zu erkennen, selbst wenn keine vorhanden sind Allerdings fehlt hier noch ein vollständiges Verständnis Klar ist: elementare Formen und bekannte Objektkonturen werden bevorzugt [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

157 2.5 Muster und Bewegung Konturen [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

158 2.5 Muster und Bewegung Konturen Bei Gabortexturen können ähnliche Richtungen zur Wahrnehmung von Konturen beitragen [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

159 2.5 Muster und Bewegung Konturen: Ausnutzung in der Strömungsvisualisierung [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

160 2.5 Muster und Bewegung Transparenz Oft kommt es zur Interferenz zwischen transparenten Ebenen, da diese Ebenen nicht korrekt getrennt werden Starke Kontinuität innerhalb der Ebenen und unterschiedliche Werte der graphischen Variablen von Ebene zu Ebene helfen hier sehr Informationsvisualisierung, WS 2016/

161 2.5 Muster und Bewegung Transparenz [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

162 2.5 Muster und Bewegung Wahrnehmung von Diagrammen Diagramme sind oft hilfreich, weil sie an Wahrnehmung und an Konventionen orientierte Elemente enthalten Besonders graphenartige Diagramme, die aus Knoten und Verbindungen bestehen, erfüllen dieses Kriterium und sind weit verbreitet: z. B. Organisationsdiagramme oder Softwareentwurf Diagramme arbeiten mit geschlossenen Konturen für Objekterkennung bei Knoten, und Kontinuität als starkem Verbindungsindikator Solche Knoten Verbindungsdiagramme eignen sich sehr gut für Einheit-Relationen-Modelle Aber: Linien können durchaus mehrdeutig sein Informationsvisualisierung, WS 2016/

163 2.5 Muster und Bewegung Bewegung Neben dem Erkennen von starren Objekten besitzt Mensch auch ausgeprägte Fähigkeiten zur Bewegungswahrnehmung Dabei werden gleiche Objekte von Bild zu Bild vor allem nach dem Prinzip des kleinsten Abstandes identifiziert Relative Bewegungen von Objekten können besonders gut wahrgenommen werden [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

164 2.5 Muster und Bewegung Phasen von Bewegungen im Sinne der Fouriertransformation eignen sich sehr gut als zusätzliche graphische Variable [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

165 2.5 Muster und Bewegung Bei Ermittlung von Bewegung haben Rahmen sehr großen Einfluss, da sie als Referenz dienen [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

166 2.5 Muster und Bewegung Kausalität Bei Bewegungen orientiert sich Gehirn an Kausalitätsbeziehungen Ein Objekt trifft auf ein anderes Objekt trifft und dieses setzt sich in Bewegung mit Weniger als 70ms Verzögerung Anstoßen Bis zu 160ms Verzögerung verzögertes Anstoßen Falls in einem solchen Fall das zweite Objekt schneller als das erste ist, so wird von einem Antrieb des zweiten Objektes ausgegangen, der durch das erste Objekt ausgelöst wurde Dieser Effekt lässt sich auch zur Visualisierung nutzen Informationsvisualisierung, WS 2016/

167 2.5 Muster und Bewegung [Ware, 2004] Informationsvisualisierung, WS 2016/

168 Literatur Informationsvisualisierung, WS 2016/

169 Literatur C. Ware. Information Visualization Perception for Design. 3rd Edition, Morgan Kaufman Publischers, J. Bertin. Graphische Darstellungen. de Gruyter, E. Goldstein. Sensation and Perception. Cengage Learning Service, G. Gescheider. Psychophysics - The Fundamentals. 3rd Edition, Lawrence Erlbaum Assoc., Informationsvisualisierung, WS 2016/

170 Literatur M. Livingstone. What Art Can Tell Us About the Brain. Keynote IEEE VisWeek, 2008, D. Bartz, D. Cunningham, J. Fischer, C. Wallraven. The Role of Perception for Computer Graphics. In Eurographics, State-of-the-Art-Reports, pp , M. Livingstone. Perceptual Issues for Visualization and Evaluation. In IEEE Visualization Tutorials (2007). C. Chabris and D. Simons. The Invisible Gorilla and other ways our intuition deceives us. Harper Collins Publ. UK, Informationsvisualisierung, WS 2016/