Allgemeine Ziele und Prof. Dr.-Ing. Detlef Krömker Goethe-Universität, Frankfurt Graphische Datenverarbeitung Rückblick K als Anwendung der CG K Meilensteine der Entwicklung K Terminologie Scientific Visualization vs. Informationsvisualisierung K Beispiele 2
Übersicht 1. Allgemeine Ziele der 2. Qualität einer 3. Expressivität 4. Effektivität 5. Angemessenheit 6. Zusammenfassung 7. Ausblick Nächste Schritte 3 Ziel und allgemeine Ziel der K Erzeugung geeigneter visueller Repräsentationen von Daten / Informationen K Die Scientific Visualization soll von die Analyse, das Verständnis und die Kommunikation Modellen, Konzepten und Daten in der Wissenschaft und im Ingenieurbereich erleichtern. 4
Zwischenruf Daten Nachricht Informationen? α N = I Mit Hilfe einer (dem Sender und Empfänger) bekannten Abbildungsvorschrift α wird einer (konkreten) Nachricht eine (abstrakte) Information zugeordnet. Eine Nachricht N zusammen mit der ihr zugeordneten Information I, also das Paar (N,I) nennen wir Objekt. Daten sind spezielle Objekte (binär kodierte Zeichen), besonders in Abgrenzung zu Befehlen genutzt. nach Bauer, Goos 5 Einsatzbereiche Noch keine Hypothesen bekannt, interaktive, oft ungerichtete Suche Ziel: Formulierung einer Hypothese explorative Analyse konfirmative Analyse Präsentation + Kommunikation Erkenntnisgewinnung Ziel: Bestätigen oder Verwerfen einer Hypothese Kenntnisvermittlung (Training) Ergebnisse und Fakten für Dritte erkennbar darstellen 6
Qualität einer (im Falle der Präsentation) definiert sich durch den Grad, in dem die bildliche Darstellung das kommunikative Ziel der Präsentation erreicht. Sie läßt sich als das Verhältnis von der vom Betrachter in einem Zeitraum wahrgenommenen Information zu der im gleichen Zeitraum zu vermittelnden Information beschreiben. Mentale Modelle (Form der Wissensrepräsentation beim Menschen, Begriff aus der kognitiven Psychologie) müssen entwickelt oder geeignet adressiert werden. 7 Einflußfaktoren der squalität K die Art und Struktur der Daten, zum Beispiel Typ der Daten sowie Dimension und Struktur des Beobachtungsbereiche, K das Bearbeitungsziel bei der, beispielsweise Überblick, Detailanalyse oder Ergebnispräsentation für Dritte, K das Vorwissen des Anwenders/Betrachters, ist er zum Beispiel ein Laie, ein Entscheider oder ein Planer K die visuellen Fähigkeiten und Vorlieben des Betrachters, ist er etwa farbenblind oder hat er spezielle Farbpräferenzen, K übliche Metaphern oder Konventionen des Anwendungsgebietes, wie zum Beispiel übliche Symbole oder übliche Darstellungsformen K die Charakteristika des Darstellungsmediums wie Auflösung, Anzahl der darstellbaren Farben und Rechenleistung 8
Allgemeine Eine soll K expressiv, K möglichst effektiv und dabei K angemessen sein. 9 Expressivität (Ausdrucksfähigkeit) K Kriterium: Unverfälschte Wiedergabe der Daten K Nur die in den Daten enthaltenen Informationen und nur diese sollen durch die dargestellt werden. 10
Beispiel Expressivität Scatterplot Balkendiagramm nach Mackinlay 86 Das Balkendiagramm ist nicht expressiv, da es kontinuierliche, geordnete Werte auf der Abszisse suggeriert. 11 Diskussion Expressivität K Die Expressivität ist abhängig von der Struktur und der Art (Typ, Wertebereich,...) der Daten. K Expressivität ist oft keine binäre Eigenschaft sondern graduell. K Die Wahl eines oder mehrerer (maximal, genügend) expressiven Vis-verfahrens oder einer Vis-technik ist i.d.r. der erste Schritt bei der. 12
Effektivität Kriterium: Unter Beachtung der Randbedingungen 1. Zielsetzung 2. Anwendungskontext 3. visuelle Fähigkeiten des Betrachters 4. Eigenschaften (und Einstellungen) des Graphiksystems wird ein optimales Vis-Verfahren oder eine optimale Vis-Technik gesucht. 13 Beispiel Effektivität von Grundstückspreisen in einer Region (nach Bertin 82) Die rechte ist effektiver, da die Größen der Kreise direkt die richtige Assoziation erweckt. 14
Diskussion Effektivität K Das Effektivitätskriterium gibt Aufschluss über die Fähigkeit einer Darstellungsform, die in ihr enthaltenen Informationen zu veranschaulichen und auf intuitive Weise an den Betrachter zu vermitteln. Im allgemeinen sucht man daher nach der effektivsten Darstellungsform für eine gegebene Datenmenge, aber K nicht immer ist jedoch die effektivste auch die beste Wahl Angemessenheit 15 Angemessenheit K setzt Aufwand und Nutzen in Relation K nicht nur Technologiekosten zählen, sondern auch und insbesondere der zeitliche, kognitive, physische und psychische Aufwand / (die Belastung) für den Betrachter. K eng mit Effektivität verknüpft: Unangemessene en können nicht effektiv sein. 16
Zusammenfassung K Hauptqualitätskriterien bei einer : Effektivität Effizienz Angemessenheit K Akzeptierte formale Beschreibung ist offener Forschungsgegenstand K Assistenzsysteme sind möglich und hilfreich können gravierende Fehler vermeiden K Gute en zu erstellen ist (und bleibt?) eine KUNST! 17 Ausblick Nächste Schritte K Der sprozesses spipeline Referenzmodell sszenarien K Beschreibung der Daten Nächstes Kapitel 18