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Visualisierung, WS07/08 9. November 2007
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09.11.2007 Visualisierung - D.Krömker, W.Müller 1
VisualisierungVisuelle Variablen, Standardgraphen
Detlef KrömkerUni Frankfurt, Graphische Datenverarbeitung
Wolfgang MüllerPH Weingarten, Mediendidaktik und
Visualisierung
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Übersicht
WiederholungVisuelle VariablenStandard-GraphenZusammenfassung
Visualisierung, WS07/08 9. November 2007
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Übersicht
WiederholungVisuelle VariablenStandard-GraphenZusammenfassung
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Gestalt-Prinzipien
"Laws of Oranization in Perceptual Forms" (Wertheimer1923) Prinzip der Nähe (Proximity) Prinzip der Ähnlichkeit (Similarity) Prinzip der stetigen Fortsetzung (Continuity) Prinzip der Konvexität (Geschlossenheit, Closure) Prinzip des Gemeinsamen Schicksals (Common Fate) Prinzip der Prägnanz …
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Optische Täuschungen
Beispiel: "Vertikalentäuschung"
Beispiel: Ponzo-Täuschung
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Mentale Modelle (Mental Models)
Versuch: Nachvollziehen von Rotationen realer Objekte inder Vorstellung
Resultate Lineare Korrelation zwischen Rotationswinkel und der
Zeit zur Erkennung eines rotierten ObjektesFolgerung
Korrelation zwischen der Repräsentation vonObjekten im 3D-Raum und in der Vorstellung
Mentale Bilder, mentale Modelle
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Zusammenfassung
Formwahrnehmung Präferenz spezifischer Formen, Strukturen,
Konfigurationen Frühe Einbeziehung von „Wissen"
Räumliche Wahrnehmung Einbeziehung von ”Wissen" über häufig auftretende
oder typische Strukturen bei der Interpretationvisueller Faktoren
Mentale Modelle
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Übersicht
WiederholungVisuelle VariablenStandard-Graphen
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Übersicht
WiederholungVisuelle VariablenStandard-Graphen
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Graphische Semiologie (Graphical Semiotics)
Graphische Semiologie Wissenschaft der graphischen Zeichen und Symbole Basiert auf tausende Jahre alten Traditionen
Wissenschaften mit Bezug zu dieser Thematik Theologie, Philosophie, Anthropologie, Psychologie,
..., Kartographie, ..., Visualisierung
Grundlegende Arbeiten von Jacques Bertin The Semiology of Graphics, 1982
Grundlage der modernen Visualisierung
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Visuelle Variablen
8 Visuelle Variablen nach Bertin, 1982
Position (x und y) Textur
Fläche, Größe Neigung, Orientierung
Helligkeit Form, Gestalt
Farbe
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Visuelle Variablen
Zusätzliche visuelle Variablen
Länge Volumen
Farbton Sättigung
Winkel Verbindung
Enthaltung
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Visuelle Variablen
Zusätzliche visuelle Variablen
Bewegung Blinken
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Eigenschaften Visueller Variablen
Selektiv Spontane Gruppierung beim menschlichen Betrachter Besonders nützlich zur Visualisierung nominaler Daten Assoziativ vs. nicht assoziativ
Assoziativ: alle Variablen haben bei Benutzung dieserVariablen weiterhin die gleiche Sichtbarkeit
Ordinal Spontane Anwendung einer Ordnung beim menschlichen
Betrachter Besonders nützlich zur Visualisierung ordinaler Daten
Proportional Spontane Anwendung einer Ordnung beim menschlichen
Betrachter Direkte Assoziation eines Wertes Besonders nützlich zur Visualisierung ordinaler und quantitativer
Daten
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Visuelle Variablen
Bertin 1982
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Effektivität Visueller Variablen
Quantitativ Ordinal Nominal
Geringe Effekt.
Hohe Effektivität PositionLängeWinkelNeigungFlächeVolumenHelligkeitSättigungFarbtonTexturVerbindungEnthaltungForm
PositionHelligkeitSättigungFarbtonTexturVerbindungEnthaltungLängeWinkelNeigungFlächeVolumenForm
Position
HelligkeitSättigung
FarbtonTexturVerbindungEnthaltung
LängeWinkelNeigungFlächeVolumen
Form
Nach Mackinlay 1986 mitAdaptionen
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Weitere Faktoren
Weitere Faktoren, welche die Effektivität einerVisualisierung beeinflussen können (Peeck, 1987) Ästhetische und künstlerische Aspekte, technische
Qualität Beispiel: Farbwahl (Color Balance)
Authentizität Grad in dem der Betrachter das Dargestellte glaubt
Informationsdichte Anzahl der visuellen Elemente und Detailgrad eines jeden
Elements
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WiederholungVisuelle VariablenStandard-Graphen
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Graph
Eigenschaften eines Graphen Visuelle Darstellung, die eine oder mehrere
Beziehungen zwischen Elementen darstellt Prägnante Form zur Präsentation von Informationen Erlaubt es, Trends, Muster oder Vergleiche einfach zu
erkennen bzw. zu verstehen
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Aspekte
Aufgabenorientierte Herangehensweise ist unabdingbar: Warum wird der Graph benötigt? Welche Fragen sollen beantwortet werden? Welche Daten sind notwendig, um diese Fragen zu
beantworten? Wer ist die Zielgruppe? Was ist das Medium?
time
money
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Komponenten eines Graphen
Rahmen (Framework) Maßeinheiten, Skalierung
Inhalt Marken, Linien, Punkte
Beschriftungen (Labels) Titel, Achsen, Skalen
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Typische Formen von Graphen
LiniengraphSäulen-diagramm
Punktediagramm (Scatterplot)
X-Achse: quantitativY-Achse: quantitativ
Ziel: Erkennung vonÄnderungen übernachfolgende Werte
X-Achse: qualitativY-Achse: quantitativ
Ziel: relativer Vergleichvon Punktwerte
X-Achse: qualitativ/quantitativY-Achse: qualitativ/quantitativ
Ziel: Analyse der Korrelationzwischen Variablen (linear, komplex, keine)
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Richtlinien zur Gestaltung von Graphen
Typische Anwendung: Vergleich quantitativer Variablen (z.B.Temperatur über die Zeit) Abhängige Variable ändert sich relativ zur unabhängigen Variable Unabhängige Variable als Referenz
Unabhängige vs. abhängige Variablen X-Achse zur Darstellung der unabhängigen Variable Y-Achse zur Darstellung der resultierenden abhängigen Variable
Bei der Darstellung von 2 unabhängigen Variablen Abbildung der unabhängigen Variablen auf Achsen Variation des verwendeten Symbols/Marke zur Darstellung der
abhängigen Variable (z.B. durch unterschiedliche Farben)
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1,2,3 Variablen
A B C D E1 4 1 8 3 5
A B C D E1 4 1 8 3 52 6 3 4 2 1
A B C D E1 4 1 8 3 52 6 3 4 2 13 5 7 2 4 3
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Standard-Graphen
Eine Reihe von Graphen werden seit langem erfolgreichzur Visualisierung eingesetztBeispiele Sequence Charts Punktediagramm (Scatterplots) Liniendiagramme (Line Graphs) Time Series (Strip Charts) Stabdiagramm (Dot Plots) Säulendiagramm, Balkendiagramm (Bar Charts) Tortendiagramme (Pie Charts) Kreisdiagramme (Circle Graphs)
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Punktediagramm (Scatterplot)
Darstellung der Relationenzwischen 2 VariablenHilfreich zur Identifizierung vonKorrelationen zwischen Variablen
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Korrelationen in Punktediagrammen
Starke Korrelation Schwache Korrelation Keine Korrelation
Positive/direkte Korrelation Negative/indirekte Korrelation Keine Korrelation
Lineare Korrelation Exponentielle Korrelation Komplexe Korrelationnach Harris1996
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Liniengraph
Liniengraph, Liniendiagramm(Line Graph) Erweiterung des
Punktediagramms durchVerbindung der Marken mitLinienelementen zur Betonungder zeitlichen Relation
Vorteile Verbesserte Erkennung von
Unterschieden in kontinuierlichenWerten
Möglichkeit zur Integrationverschiedener Sequenzen/Graphen ineiner Graphik Abhängig von den konkreten
Daten, maximal 2-8 Sequenzen
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3D-Liniengraphen
3D-Version eines Liniengraphenzur Visualisierung zeitvarianterDaten mit Bezug auf eine weitere,freie VariableMöglichkeit der Nutzung vinAnimation zur Visualisierungweiterer zeitlicher Aspekte
Beispiel: Visualisierung von
Aktienwerten
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Isoplethen
Isoplethen (Isoline Graphs) Linien gleichen Zahlenwertes
einer Größe, die von 2weiteren Parametern abhängt
Beispiele: Höhenlinien,Schichten- bzw. Konturlinien(engl. Contours) in einemGraphen
Spezielle Formen Isobaren: Linien gleichen
Luftdruckes Isothermen: Linien gleicher
Temperatur
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Isoplethen
Nutzung von Farbe zurVerdeutlichung von Aspekten undzur Visualisierung zusätzlicherGrößen Linien Resultierende Flächen
Erweiterung auf 3D möglich
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Säulendiagramm, Balkendiagramm
Säulendiagramm, Balkendiagramm(Bar Chart) Säulen bzw. Balken zur
Darstellung von Merkmalen aneinem Punkt imBeobachtungsraum
Eigenschaften Verbesserte Vergleichbarkeit von
Merkmalen relativer Vergleich
von Punktwerten Unabhängige Variable diskret Unabhängige Variables
quantitativ
Farbe/Textur kann zur Visualisierungzusätzlicher Merkmale genutztwerden
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Histogramm
Histogramm Spezielle Form des
Säulendiagramms zurDarstellung der Verteilungeiner Population über demBeobachtungsraum
Beispiel Darstellung von Schulnoten
einer Klasse
Klassenspiegel für Klausurnoten
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Typische Strukturen in Histogrammen
Normalverteilung Bimodale Verteilung Multimodal distribution
Asymmetrische, positivverzerrte Verteilung
Flache, platykurtische VerteilungHarris 1996
Asymmetrische, negativverzerrte Verteilung
Spitze, leptokurtische Verteilung
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Gantt Chart
Gantt Chart Spezielle Form eines
Balkendiagramms Balken zur Darstellung von
Anfang und Dauer einesProzesses
Ggf. weitere Marken zurDarstellung zeitlicherEreignisse
Häufig genutzt zur Planung,Verwaltung und Kontrolle vonProjekten
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Kreisdiagramm
Kreisdiagramm (Circle Chart, PieChart) Auch: Kuchendiagramm,
Tortendiagramm Diagramm zu Anzeige der
Anteilswerte der Ausprägungeneiner diskreten Variablen
Eigenschaften Maßeinheiten üblicherweise in
Prozent 0% und 100% typischerweise an
oberster Stelle im Kreispositioniert
Information typischerweise imUhrzeigersinn angeordnet(Meaningful Order)
Im Allgemeinen nur für Variablenmit maximal sechs oder siebenWerten geeignet
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Bubble Graph
Bubble Graph Spezielle Form des
Punktediagramms Variation der Markengröße
zur Darstellung einerquantitativen Größe
Bemerkung: Der wahrgenommene Wert
mit Bezug auf die Größe derMarke korrespondiert zurFlächen nicht zumDurchmesser!
Jung 1998
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Whisker Charts
Whisker Chart, Box-Whisker Plot Spezielle Form des
Punktediagramms zurVisualisierung mehrererquantitativer Merkmale durchVariation des Whisker-Körpersund der Whisker-Glieder
Nutzung typischerweise zurVisualisierung zweier abhängigerVariablen sowie folgenderGrößen der zweiten abhängigenVariable Median (2. Quartil) Median 1. Quantil (25%-Quartil) Median 3. Quantil (75%-Quartil) Kleinster Wert Größter Wert
Farbe kann zur Darstellung weitererMerkmale genutzt werden
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Whisker Charts
Konstruktion eines WhiskerCharts Bestimmung von
Median (2. Quartil) Median des 1. Quartil Median des 3. Quartil Kleinster Wert Größter Wert
Beispiel Median = 80 Median 1. Quartil = 70 Median 3. Quartil = 90 Kleinster Wert = 65 Größter Wert = 100
http://regentsprep.org/Regents/math/data/boxwhisk.htm
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Circular Area Graph
Circular Area Graph Abbildung des Liniengraphen
in Kreiskoordinaten Typischerweise verwendet im
Fall von zyklischenProzessen
Beide Achsen repräsentierenquantitative Größen
A kleine Anzahl von Graphenkann zum Vergleich in einemeinzigen Graphen kombiniertwerden
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Übersicht
WiederholungVisuelle VariablenStandard-GraphenZusammenfassung
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Übersicht
WiederholungVisuelle VariablenStandard-GraphenZusammenfassung
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Zusammenfassung
Visuelle Variablen Grundelemente für die Visualisierung Unterschiedliche Expressivität und Effektivität bei den
verschiedenen DatentypenStandardgraphen Grosses Repertoire Zumeist 2D und nicht interaktiv Häufigster Ansatz: Nutzung von Position, Farbe
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ENDE