SENSE: Medien-Demonstrator

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    14-Jun-2015
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    Technology

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Abschlußvortrag zu den Oberflächen des Mediendemonstrators im Rahmen des SENSE-Forschungsprojektes (www.sense-projekt.de) .

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  • 1. (FKZ 01IS11025A) Anwendungsszenarien im SENSE- Medien-Demonstrator

2. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 2/22 Inhalt 1. Motivation 2. Demonstrator 3. Zielstellungen 4. Zusammenfassung 3. 1. Motivation Individualisierte Arbeit Systemoptimierung 4. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 4/22 1.1 Motivation Individualisiertes Arbeiten Eine Widget-basierte Visualisierung [ermglicht durch] Ihre Modularitt hochflexible, problemspezifische Zusammenstellung von verschiedenen Such-, Visualisierungs- und Explorationstechniken. Dabei ist der Aufgabenkontext in dem der Nutzer mit dem System arbeitet zu bercksichtigen. SENSE Projektskizze Semantik fr den Anwender 5. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 5/22 1.2 Motivation Systemoptimierung Verwaltung heterogener multimedialer Dokumente auf Basis semantischer Informationen [...] zur intelligenten und ressourcensparenden Ablage [und] nutzer- und aufgabengerecht frei komponierbaren visuellen Explorationswerkzeugen, zur Visualisierung und Exploration von groen Dokumentmengen SENSE Anforderungskatalog Semantik fr das System 6. 2. Demonstrator 7. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 7/22 2. Demonstrator Szenario Redaktionskonferenz als Leitidee Individuelle Recherche Je nach Vorliebe oder Aufgabenfeld Kooperative Selektion Effizientes Abarbeiten groer Datenmengen durch individuelle Recherche und anschlieende Kollaboration am Leuchttisch Systemoptimierung durch generieren von Wissen sowie dessen Nutzung in der UI 8. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 8/22 9. 3. Zielstellung Anforderungskatalog Operative Anforderungen (OF) 10. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 10/22 3. Zielstellung Problem: Nicht zugreifbare Repsentanten whrend Recherchevorgang Erkennbar mit Hilfe der durchgngigen Semantik Behandeln durch spezielle Oberflchen- Komponenten Z.B. Nachgelagertes Laden & Erfolgsmitteilung Ununterbrochenes Arbeiten fr Endanwender (OF: Visualisierung von Nachladeprozessen aus langsamen Speichern) 11. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 11/22 12. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 12/22 3. Zielstellung Effizienteres Arbeiten durch Nutzer angepasste Exploration Zwischenschritte markieren Relevante Objekte im Gesamtsystem Individuelle Exploration & Zwischenergebnisse (OF: Drag & Drop Interaktion, semantische determinierte Gruppierungen) Demo http://bit.ly/1okKXiw 13. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 13/22 3. Zielstellung Vorschlge zur Arbeitsergnzung Wiederholte Einschrnkungen werden eigene Facetten (semantische Konzepte) Reduzierung groer Ausgangsdatenmenge durch Relevanzeinschrnkungen Einfach Systembedienung durch Wiederholung (OF: Kompositionsergnzungen, Facettierungen, Gruppierungen) 14. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 14/22 15. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 15/22 3. Zielstellung Nutzer recherchieren unterschiedlich Zeitlicher Abstand zwischen Recherche & Prsentation Implizites Wissen ber Relevanz der Medien-Assets Einfache Kooperation zur Selektion (OF: verschiedene Laufzeiten integrieren, Interkommunikation & Organisation) 16. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 16/22 3. Zielstellung Medien-Asset Zuordnung schliet auf dessen Verwendung Kategorie Online Z.b. auf Cloud-Storage Vereinfachung von Workflowprozessen (OF: Weitergabe semantischer Informationen) Demo http://bit.ly/1kgWxZb 17. 4. Zusammenfassung Was haben wir gesehen? 18. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 18/22 4. Zusammenfassung 3 Haupt UI-Szenarien 1) Eingangsworkflow (Selektion, Subgruppierung) 19. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 19/22 4. Zusammenfassung 2) Mehrstufige Exploration von Gruppierungen 20. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 20/22 4. Zusammenfassung 3) Exploration & Rckkopplung 21. Fink & Partner Media Services GmbH 10. Dezember 2013 Robert K. 21/22 4. Zusammenfassung Zustzliches Wissen... ... hilft bei Selektion von anzuzeigenden Informationen ... vermeidet lange blockierende Wartezeiten ... optimiert interne Systemstruktruen ... erleichtert die Wartbarkeit des Gesamtsystems und der Datenbasis ... Vereinfacht bestimmte Workflowprozesse (da intern abbildbar) 22. Danke! Fragen ? Jetzt oder Spter [email protected] Inhalte dieses Vortrags wurden auch im Rahmen der GEMEINSCHAFT IN NEUEN MEDIEN13 vorgestellt. (erreichbar unter: http://bit.ly/GDsrOt)