Universität RostockFakultät für Informatik und Elektrotechnik

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Dipl.-Inf. Georg Fuchs

Arbeitsbereich HCI-VIS

Interaktive Informationsvisualisierung in mobilen Umgebungen

Putbus, 2004-09-09

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Gliederung

Einordnung in Gesamtprojekt Einführung in InfoVis Beispiele Herausforderungen Architektur HCI-VIS-Baustein Zusammenfassung

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Einordnung in das Gesamtkonzept

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Warum Visualisierung?

Menschen sind in der Lage, extrem schnell aus komplexen visuellen Szenen wichtige Informationen herauszulesen.

Im Gegensatz zu verbalen Informationen, verarbeitet das Gehirn visuelle Informationen parallel.

Der Mensch erlernt visuelle Informationen schneller und erinnert sich an diese besser als an verbale.

Deshalb werden Bilder zunehmend eingesetzt, um große Datenmengen zu explorieren.

Ziel hierbei ist es,abstrakte Daten graphisch so zu präsentieren, dass ihre relevanten Charakteristika intuitiv erfasst werden können.

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Warum Visualisierung?

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Aufgaben der InfoVis

Exploration Finden von Extremwerten (Ausreißer, Maxima) Erkennen von Korrelationen Erkennen von Struktur (Hierarchien, Cluster) z.B. ermitteln von Verbrauchertypen

Verifikation Simulationsergebnisse (Modellverifikation) Vermutete Eigenschaften der Daten (Korrelationen) z.B. Unterstützung bei der Anlagenplanung

Präsentation Vermittlung gewonnener Erkenntnisse Kommunikation komplexer Sachverhalte z.B. Bedienungs-/Montageanleitungen

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Anforderungen (1)

Erzeugte Bilder müssen 3 Kriterien erfüllen: Expressivität

Bilder sind expressiv, wenn die in einer Datenmenge enthaltenen Informationen (und nur diese!) präsentiert werden.

EffektivitätBilder sind effektiv, wenn sie intuitiv wahrgenommen werden können.

AngemessenheitBilder müssen in angemessener Zeit erzeugt und den Ressourcen des Ausgabegeräts angepasst ausgegeben werden.Angemessenheit bisher nicht vorrangig behandelt,aber sehr wichtiger Faktor in heterogenen Umgebungen!

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Anforderungen (4)

Beispiel zur Berücksichtigung der Angemessenheit

Die Technik MagicEyeView für PC (links) und PDA (rechts)

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Die Visualisierungspipeline

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Die Visualisierungspipeline

Vervollständigung der Daten Formatkonvertierungen Berichtigen/Entfernen fehlerhafter Werte

Bereinigen von Messwerten Interpolation

Filtern und Schwellwertoperationen Berechnung charakteristischer Merkmale

Klassifizierung Clustering (evtl. Hierarchisierung) Statistische Merkmale (Mittelwerte, Maxima, Streuung...)

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Die Visualisierungspipeline

Abbildung abstrakter Daten auf visuelle Attribute Sieben Attribute werden unterschieden (Bertin):

Position, Größe, Helligkeitswert, Textur (Musterung), Farbe, Orientierung und Form.

Unterschiedliche Wirkung der Attribute(Trennen, Ordnen oder Identifizierenabstrakter Datenwerte)

(nach Mac Eachren)

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Die Visualisierungspipeline

Überführung geometrischer Daten in Bilder 2D- oder 3D Statisch oder als Animation

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Beispiele für allg. Techniken

Multiparameterdaten-Darstellung mit parallelen Koordinaten (Inselberg 1990)

Darstellung von Abfrageergebnissen VisDB (Keim et.al. 1996)

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Beispiele für allg. Techniken (2)

Analyse von Multiparameterdaten - Korrelationen zwischen Parametern

(Kreuseler 2001, Lehrstuhl Computergrafik)

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Visualisierung temporaler Daten

Visualisierung der zeitlichen Verteilung des Stromverbrauchs (Wijk, 1999)

Darstellung von Temperaturverteilungen (Nocke, 2003,

LS Computergrafik)

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Visualisierung räumlicher Daten

Colorplethkarte mit wahrnehmungsbasierter Farbskala

(TeCoMed-Projekt, Ruth, 2003)

LandVis-Screenshot (Tominski, 2002)

Techniken zur Visualisierung von Gesundheitsdaten, Lehrstuhl Computergrafik

Datenanalyse mit Linsentechniken (Griethe, 2004)

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Beispiele für Strukturdarstellungen

Telefonverbindungsdaten (Wesphal, Blaxton 1998)

Graphenvisualisierung mit H3 (Munzner, 1997)

Dateisystemvisualisierung mit ConeTrees (Robertson et.al. 1991)

Graphenvisualisierung mit MagicEyeView (Voigt 1999, LS Computergrafik)

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Beispiele für NPR als InfoVis

Explosionszeichnungen als Montagehilfe: „Verfälschung“ geometrischer Objekte (Non-photorealistic Rendering – NPR)

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Herausforderungen

Herausforderungen im Rahmen des LFS Enge Verzahnung mit Bausteinen HCI-NAT, HCI-MUI

Bereitstellung Interaktionsfunktionalität, Sprachkommandos Adaption

Vielfältige Sichten auf den Datenbestand z.B. Dispatcher, Monteur, diensthabener Ingenieur Unterschiedliche Anforderungen und KenntnisseIntegration eines geeigneten Nutzermodells

Besondere Herausforderung im mobilen Bereich: Verfügbare Ressourcen begrenzt

Speicher, Rechenleistung, Bildschirmgröße Art und Umstände der Eingabe

z.B. Tastatur/Maus vs. Stift/Jogwheel Nutzer trägt Schutzkleidung (z.B. Handschuhe)

Entwicklung neuer, geeigneter Interaktionsmetaphern

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Architektur Visualisierungsmodul

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Architektur (2)

Unterstützung unterschiedlicher Endgeräte Capabilities Manager (Ressourcenmodell) Berücksichtigung verfügbarer Interaktionsmöglichkeiten Modularer Aufbau – Verlagerung von Arbeitslast

auf den Server für leistungsschwache Endgeräte (PDA, Smartphone)

auf das Endgerät für höhere Interaktivität (PC) Unterstützung verschiedener Aufgaben

Spezifikation von Analysezielen (Zielemodell) Erhalt der Expressivität

Daten zur Lösung einer Aufgabe unverfälscht darstellen Unterstützung unterschiedlicher Nutzergruppen

Fähigkeiten und Anforderungen (Anwendermodell) Notwendig für effektive Darstellungen

Darstellung darf Benutzer nicht überfordern

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Architektur (3) Auswahl geeigneter Visualisierungstechiken

Abhängig vom Client (Ressourcenmodell) Auflösung/Farbtiefe Display Verfügbare Interaktionsmöglichkeiten

Abhängig von der Aufgabe (Zielemodell) Analyseziel Wissen und Fähigkeiten des Anwenders

Unterstützung bzw. teilweise Automatisierung des Auswahlprozesses

Anwender: unzureichendes Wissen über prinzipielle Eignung einer Visualisierungstechnik

„Visualisierer“: Unzureichendes Domänenwissen für gute Parametrisierung

Historienvisualisierung: „Replay“ bereits vollzogener Visualisierungsabläufe

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Architektur (4)

Dialog zur Spezifikation des Visualisierungsziels

(Nocke 2004, LS Computergrafik)

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Zusammenfassung

Visualisierung wichtiges Werkzeug für Exploration, Verifikation und Präsentation

Vielzahl unterschiedlicher Techniken für verschiedene Aufgaben und Ziele

Umfangreiches Fachwissen am Lehrstuhl Computergrafik

Herausforderungen im Rahmen des LFS Heterogene Benutzergruppen Adaptive Techniken Verzahnung im Gesamtprojekt

Besondere Herausforderungen durch mobiles Umfeld

Stark abweichende Leistungsfähigkeit der Endgeräte