Seminar: Visual Analytics von sozialen Medien. Steffen Koch, Robert Krüger, Dennis Thom, Florian Haag, Thomas Ertl

Transkript

1 Seminar: Visual Analytics von sozialen Medien Steffen Koch, Robert Krüger, Dennis Thom, Florian Haag, Thomas Ertl

2 Organisatorisches Es besteht Anwesenheitspflicht bei allen Vorträgen Aktive Teilnahme (Fragen, Diskussion)! Änderungen werden auf Veranstaltungswebseite angekündigt Vorträge pro Termin

3 Organisatorisches Fristen 3 Wochen vor dem Vortrag: Treffen mit Betreuer (Pflicht!) Diskussion der Paper (setzt voraus, dass die Seminarteilnehmer diese auch gelesen haben) 2 Wochen vor dem Vortrag: Zusammenfassung für Webseite Rohversion der Folien beim Betreuer zeigen Unmittelbar vor dem Vortrag: Endgültige PDF-Version der Folien an Betreuer schicken 4 Wochen nach dem Vortrag (bzw. spätestens eine Woche nach Vorlesungsende): Abgabe der schriftlichen Ausarbeitung

4 Heilmeiers Katechismus Fragen die man sich selbst stellen sollte und Hinweise für den Vorschlag von Forschungsprojekten oder Produktentwicklungen H1) Was ist die Zielsetzung? Die Einzelziele ohne Jargon formulieren. H2) Wie wird das Problem momentan gelöst und was sind die Grenzen der gegenwärtig eingesetzten Methoden? H3) Was ist an dem vorgeschlagenen Ansatz neu und warum ist er erfolgsversprechend? H4) Wer ist die Zielgruppe? H5) Wie groß sind Bedeutung und Reichweite des Vorschlags? H6) Was sind die Risiken und Chancen? H7) Wie teuer ist das Vorhaben? H8) Wie lange dauert die Umsetzung? H9) An welchen (Zwischen-)Ergebnissen lässt sich der Erfolg kontrollieren? Seminar: kein eigenes Forschungsvorhaben, aber Zusammenfassung und Vortrag der Arbeiten anderer Die genannten Fragen können genutzt werden um Ausarbeitung und Vorträge sinnvoll zu gestalten 4

5 Ziele Seminar Vortragen üben Den Seminarteilnehmern die durch das Thema vorgegebenen Forschungsansätze anschaulich erklären (H1) Darstellen wem geholfen wird, bzw. welchem Fachgebiet die Forschung zu Gute kommt (H4) Diskussion verwandter und grundlegender Arbeiten (H2) Die Erläuterung der Neuerungen der vorgestellten Ansätze (H3) und wie diese erzielt werden Ergebnisse (H9) Diskussion (H5-H8) 5

6 Vorbereitung Vorbereitung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

7 Ziele Vortrag Mögliche Grundstruktur: Kurze motivierende Einleitung Problemstellung erläutern Lösungsansatz/(-ansätze) beschreiben, eventuell anhand von Beispielen Resultate, Ergebnisse, Evaluation beschreiben, kritisch beleuchten Zusammenfassung/Ausblick 7

8 Gestaltung Vortragsfolien Nicht zu viel Text, stichpunktartig 8

9 Gestaltung Vortragsfolien Nicht zu viel Text, stichpunktartig Auf Grafiken und Bilder zurückgreifen, wo sinnvoll (Quellen kurz nennen) SensePlace2 [MacEachren et al., 2011] 9

10 Gestaltung Vortragsfolien Nicht zu viel Text, stichpunktartig Auf Grafiken und Bilder zurückgreifen, wo sinnvoll (Quellen kurz nennen) Text nicht zu klein, serifenlose Schrift verwenden gut lesbar weniger gut lesbar 10

11 Gestaltung Vortragsfolien Nicht zu viel Text, stichpunktartig Auf Grafiken und Bilder zurückgreifen, wo sinnvoll (Quellen kurz nennen) Text nicht zu klein, serifenlose Schrift verwenden Animationen sparsam und gezielt einsetzen 11

12 Gestaltung Vortragsfolien Nicht zu viel Text, stichpunktartig Auf Grafiken und Bilder zurückgreifen, wo sinnvoll (Quellen kurz nennen) Text nicht zu klein, serifenlose Schrift verwenden Animationen sparsam und gezielt einsetzen Auf guten Kontrast bei der Farbwahl achten TEXT TEXT TEXT TEXT 12

13 Gestaltung Vortragsfolien Nicht zu viel Text, stichpunktartig Auf Grafiken und Bilder zurückgreifen, wo sinnvoll (Quellen kurz nennen) Text nicht zu klein, serifenlose Schrift verwenden Animationen sparsam und gezielt einsetzen Auf guten Kontrast bei der Farbwahl achten Zur Erzeugung geeigneter Farbpaletten können Hilfsmittel verwendet werden (z.b. Struktur überlegen gemäß der Vortragsziele Angemessene Folienanzahl wählen Kohärenter Folienstil Ziel der Vorträge im Seminar: Überblick über die Artikel geben, wichtigste Aspekte im Detail erläutern 13

14 Tipps für s Vortragen Einen guten Vortrag zu halten ist schwierig :-( Man ist aufgeregt und angespannt, weil der/die Vortragende im Mittelpunkt steht sich nicht blamieren möchte noch nicht oft vorgetragen hat sie/er die (unterschiedlichen) Erwartungen des Publikums erfüllen möchte etc. Was kann man dagegen machen? üben, üben, üben die eigenen Folien kennen auswendig Lernen?! Wichtig auf jeden Fall, dass man weiß, was man zu jeder Folie inhaltlich sagen möchte 14

15 Durchführung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

16 Durchführung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

17 Durchführung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

18 Durchführung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

19 Durchführung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

20 Durchführung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

21 Durchführung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

22 Durchführung [zur Verfügung gestellt von Michael Raschke]

23 Rahmenbedingungen Vortrag Vortrag sollte 30 min dauern Anschließend Fragen & Diskussion/Kritik (15 min) Keine reine Aneinanderreihung der Referenzliteratur! Gegebene Literatur durch eigene Recherche sinnvoll ergänzen Grundlegende Methoden zum Thema selbst recherchieren und ausführlich darstellen (z.b. eigene Beispiele) Eigenes Folien-Design möglich Laptop wird bei Bedarf gestellt Folien per spätestens nach dem Vortrag an Betreuer

24 Vorgehen Ausarbeitung Analog zu Vortrag (siehe Fragen von Heilmeier) Einleitung Thema ansprechend motivieren Fragestellung klar formulieren Neuheit des/der Ansätze erläutern State of the Art nennen, und neue Ansätze in Relation setzen Eingesetzte Methoden erläutern (eventuell exemplarisch) Ergebnisse/Resultate darstellen, Zusammenfassen Einfache und klare Sprache verwenden! 24

25 Rahmenbedingungen Ausarbeitung Ausarbeitung ist in LaTeX zu erstellen Vorlage wird zur Verfügung gestellt Vorlage muss ohne Änderungen übernommen werden Themen sind umfassend darzustellen Behandeltes Verfahren detailliert und in eigenen Worten erläutern Keine reine Übersetzung der Referenzliteratur! Umfang 6-8 Seiten Literaturverzeichnis aller verwendeter Referenzen Quellen (auch bei Bildern) sind zu benennen Im Zweifel: Betreuer fragen

26 Was ist Visual Analytics? Visual Analytics is the science of analytical reasoning supported by interactive visual interfaces -Thomas, J., Cook, K.: Illuminating the Path

27 Ansätze Data Mining InfoVis Visual Analytics

28 Motivation Heutzutage entstehen immer mehr Daten in einer unglaublichen Geschwindigkeit Bis zum Jahr 2015 wird die Gesamtmenge digitaler Daten von der IDC (International Data Corporation) auf 8 Zetabyte geschätzt[1]. 1 Zetabyte = bytes = 1,000,000,000,000,000,000,000 bytes Zeta Exa Peta Tera Giga Mega Kilo Möglichkeiten große Datenmengen zu sammeln und zu speichern nehmen schnell zu Wie kann man diese riesigen Datenmengen analysieren? [1] Gantz, J.; Reinsel, D.: Extracting Values from Chaos, IDC Digital Universe Study: letzter Abruf:

29 How to analyze? Herkömmliche Analysetechniken (Excel & Co.) nicht geeignet für Big Data Viele automatische Methoden zur Datenanalyse entstanden: Data Mining [1] [1]

30 Ansatz: Informationsvisualisierung The purpose of computing is insight, not numbers. Richard Hamming 80 % der menschlichen Informationsaufnahme visuell Inhalte, Botschaften und Assoziationen, die mit einem Bild in Verbindung gebracht werden, werden sehr schnell transportiert.

31 Warum Visual Analytics? Komplexe Natur vieler Probleme macht es unverzichtbar menschliche Intelligenz schon in einem frühen Stadium des Analyseprozesses einzubinden Visual Analytics Methoden ermöglicht den sog. Decision Makers : menschliche Flexibilität Kreativität Expertenwissen zu kombinieren um Einsichten Insights in komplexe Probleme zu gewinnen Fokus auf den Anwender (Analysten) [1] What is Visual Analytics, [2] Thomas, J., Cook, K.: Illuminating the Path: Research and Development Agenda for Visual Analytics. IEEE-Press (2005)

32 Visual Analytics Konzept How to analyse big data? Data Mining [1] The purpose of computing is insight, not numbers. Richard Hamming [1] Keim D. A, Kohlhammer J., Ellis, G. P. and Mansmann F.:Mastering The Information Age - Solving Problems with Visual Analytics. Eurographics, 2010.

33 Visual Analytics Konzept How to analyse big data? Information Visualization You Overview don t understand first, zoom and anything filter, then until details-on-demand. you understand it in more - Ben than Shneiderman one way. The - Marvin purpose Minsky of computing is insight, not numbers. Richard Hamming + just visualizing big data doesn t show patterns [1] [1] Keim D. A, Kohlhammer J., Ellis, G. P. and Mansmann F.:Mastering The Information Age - Solving Problems with Visual Analytics. Eurographics, 2010.

34 Visual Analytics Konzept How to analyse big data? Visual Analytics You don t understand anything until you understand it in more than one way. The - Marvin purpose Minsky of computing is insight, not numbers. Richard Hamming + just visualizing big data doesn t show patterns [1] [1] Keim D. A, Kohlhammer J., Ellis, G. P. and Mansmann F.:Mastering The Information Age - Solving Problems with Visual Analytics. Eurographics, 2010.

35 Kritik Ohne kritisches Hinterfragen kein Fortschritt Das gilt natürlich und insbesondere auch für wissenschaftliche Arbeiten und damit auch für den Seminarvortrag und Ausarbeitung Deshalb: Kritische Diskussion der Vorträge nach der Fragerunde Durch Mitarbeiter UND Seminarteilnehmer Nur konstruktive Kritik 35

36 Fragen? 36