1 Techniken zur Informationsrepräsentation Seminar Information Visualization Maximilian Fritzsche.

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Techniken zur Informationsrepräsentation

Seminar Information VisualizationMaximilian Fritzsche

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Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung2. 1-Dimensionale Repräsentation3. 2-Dimensionale Repräsentation4. 3-Dimensionale Repräsentation5. Multi-Dimensionale Darstellung6. Zeitliche Strukturen7. Bäume8. Netzwerke

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1. Einleitung

Wozu benötigt man Informationsvisualisierung?

• Große Menge von Daten• Informationen so darstellen, dass sie schnell

und einfach erfassbar sind

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1. Einleitung

Beispiel:

• IP-Adressen von Rechnern• Wollen wissen welche Rechner zum selben

Subnetz gehören• Ohne Visualisierung:

192.168.2.1 192.168.4.45 192.168.2.101 192.168.9.232 192.168.4.5 192.168.2.33 192.168.9.16

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1. Einführung

Mit Visualisierung (2D Plot):

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1. Einleitung

Beispiel (Regenkarte USA):

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1. Einleitung

Mantra für visuelle Informationssuche:

• Meist Interface Interaktion verwendet• D.h. Nutzer sieht Items nicht nur an

sondern interagiert• Visualisierung muss so sein, dass Nutzer

möglichst schnell und einfach gewünschte Daten bekommt

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1. Einleitung

Mantra für visuelle Informationssuche:

• Viele Möglichkeiten das zu erreichen• Grundlage bildet das Mantra:

Overview first, zoom and filter, then details-on-demand

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1. Einleitung

Vorgehensweise zur Informationsdarstellung:

1. Auswahl einer Visualisierungsmetapher:

– Benötigt Informationen über Struktur und gewünschte Informationen

– Mappen der Informationen auf bestpassendes bekanntes Modell

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1. Einleitung

Bsp: Datenhierarchie:

• Ordner mit Unterordner mit Zeitstrahl darstellen?

• Baum bietet sich eher an

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1. Einleitung


2. Technologieauswahl:

– Möglichkeiten für Darstellung und Interaktion sind abhängig von der gewählten Technologie

– Daher: Vor detailliertem Konzept Auswahl der Technologie

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1. Einleitung


3. Implementierung

– Prototyp idealerweise Ausgangspunkt für Implementierung

– Konzept und Implementierung werden gemeinsam weiterentwickelt

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1. Einleitung


4. Usability Test

– Erst im fortgeschrittenen Stadium– Designentscheidungen überprüfen und

Defizite feststellen

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1. Einleitung

Anforderungen an Informationssets:

• Überblick• Zoom• Filtern• Details zur Auswahl

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1. Einleitung

Anforderungen an Informationssets:

• Verbindungen• Historie• Auszug

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2. 1-Dimensionale Repräsentation

Eigenschaften:

• Sequenz von Daten• Teil einer Sequenz ist eine Textzeile• Zusätzlich: Datum, Autor, usw.

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Darstellungsvariationen:

• Schriftgröße• Schriftfarbe• Schriftart• Überblick und Auswahlmethoden

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Probleme für den Nutzer:

• Schwer Anzahl der Informationen im Set zu bestimmen

• Nur wenige Attribute eines Items können angezeigt werden

• Überprüfung auf ein Attribut erschwert

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Beispiel:

• Zeitungsartikel• Ein Artikel ausgewählt, die anderen

seitlich angeordnet (Abnehmende Informationsfülle)

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Beschreibung:

• Daten in einer Ebene angeordnet• Jeder Teil der Information nimmt einen

gewissen Platz ein

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Darstellungsmöglichkeiten:

• 2 Arten von Attributen:– Aufgabenbezogen– Interfacebezogen

• Oft mehrere Schichten verwendet, aber jede Schicht 2D

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• Pfade zwischen Objekten nicht darstellbar• Manche Grundanforderungen erschwert

z.B. Zählen der Objekte

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Beispiel (Galaxy):

• Daten werden als Sterne im Nachthimmel präsentiert

• Jedes Datum ein Stern• Verwandte Dokumente nebeneinander

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Beispiel (Galaxy):

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Beschreibung:

• Darstellung von „real World“ Objekten• Items besitzen z.B. Volumen und

komplexe Beziehungen zwischen einander

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Darstellungsmöglichkeiten

• Lage von Items• Relationen wie Nachbarschaft• Enthalten von Items

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• Begreifen der eigenen Position in der Darstellung

• Sichtweiten und Überdeckungsprobleme

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Beispiel (Spire):

• Darstellung als Reliefkarte• Dominante (oft benutzte) Objekte sind

Berge• In Verbindung stehende Objekte nahe

beieinander

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Beispiel (Spire):

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5. Multidimensionale Darstellung

Beschreibung:

• Item als Punkt im multidimensionalen Raum aufgefasst

• Jedes Attribut entspricht einer Dimension• Oft bei Statistik verwendet

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Dargestellte Möglichkeiten

• Alle Attribute eines Items werden gespeichert

• Zu viele Informationen viele Dimensionen

• Möglichkeiten zum Darstellen vieler Dimensionen finden

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Multidimensionale Daten darstellen:

• 2D Scatterplot– Z.B. für Clustering und Mustersuche

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• 3D Scatterplot– Wie 2D nur eine Dimension mehr

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• Parallele Koordinaten– Dimension als parallel Koordinatenachse

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• Sternförmige Koordinaten– Dimension als sternförmige Koordinatenachse

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Beispiel:

• Daten sind eine Menge von Menschen• Attribute:

– Geschlecht– Rasse– Arbeitstunden pro Woche – usw.

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Beispiel:

• Darstellung mittels paralleler Koordinaten

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6. Zeitliche Strukturen

Aufbau:

• Meist Zeitstrahl• Items haben Lebensdauer• Dürfen sich auch überlappen

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• Lebensdauer der Items als Phasen auf dem Strahl

• Vergleich von Lebensdauern und Zeitspannen leicht

• Schlechte Darstellung der anderen Attribute

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Beispiel:

• Arbeiten einer Gemeinde

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7. Bäume

Aufbau:

• graphentheoretische Datenstruktur• Jeder Knoten (Ausnahme Wurzel) hat

einen Elternknoten• Sowohl Knoten als auch Verbindungen

zwischen Knoten können Attribute haben

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7. Bäume


• Zusätzlich zu Grundmöglichkeiten auch Struktur

• Verschiedene Ebenen müssen nicht den gleichen Datentyp haben

• Jedes Blatt sollte gleichweit von Wurzel entfernt sein

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7. Bäume


• Jeder Knoten gleich viele Kinder in einer Ebene

• „High Fanout“ Bäume (Breitenbäume)• „Small Fanout“ Bäume (Tiefenbäume)• Darstellung als Treemap, Information

Cube oder Knoten-Verbindungs-Diagramm

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7. Bäume

Ausprägungen von Bäumen:

1. Kegelbaum2. Hyperbolischer Baum3. Informations- Würfel

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7. Bäume

Kegelbaum:

• N-ärer Baum• Wurzel ist Spitze eines Kegels• Alle Kinder kegelförmig unter Elternknoten• Weitere Ebenen rekursiv nach selbem

Prinzip

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7. Bäume

Kegelbaum:

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7. Bäume

Kegelbaum:

• Ausprägung Camtree• Durchmesser des Kegels wird mit jeder

Ebene kleiner• Körper der Kegel transparent• Anwendung in Projekten wie Cat-a-Cone

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7. Bäume

Camtree:

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7. Bäume

Cat-a-Cone:

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7. Bäume

Lyberworld Projekt:

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7. Bäume

Visual tree:

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7. Bäume

Hyperbolischer Baum:

• N-ärer Baum• Wurzel in Mitte einer hyperbolischen

Ebene platziert• Platz für jeden Knoten nimmt mit

Entfernung zur Mitte ab• Besonders für komplexe Hierarchien

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7. Bäume


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7. Bäume


• Hyperbolische Ebene, da der Umfang eines Kreises hier exponentiell zunimmt

• Bei Rücktransformation, kann einem Item mehr Platz zugewiesen werden um darauf zu fokussieren

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7. Bäume

Informations- Würfel:

• Fast das gleiche wie Treemap• Hier werden Quader anstelle der

Rechtecke benutzt

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7. Bäume

Informations- Würfel:

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8. Netzwerke

Aufbau:

• Graph• Knoten haben keinen Elternknoten

sondern eine Menge von Nachbarn• Nachbarn sind Knoten zu denen eine

Verbindung besteht

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8. Netzwerke


• Normale Informationen• Besonders interessant ist kürzester Weg

zu anderem Knoten• Und billigster Weg zu anderem Knoten

(Abstand)

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8. Netzwerke

Ausprägung von Netzwerken:

• Hyperspace:– Zusammengehörige Daten nahe zusammen– Jedes Item ist eine Kugel– Jede Verbindung ist Linie zwischen den

Kugeln

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8. Netzwerke

Hyperspace :

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Fragen?

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Danke für die Aufmerksamkeit!

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