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Visualizations are used to analyze data, make informed decisions and present findings. Therefore being able to design effective visualizations and correctly interpret them is a vital skill in modern society. Unlike other important skills, data visualization is yet to be established as a widely taught discipline. It means that people, willing to raise their literacy in this respect, have to fall back to self-education. While various learning materials (such as books, blogs) are available, a newcomer can easily get confused by the sheer volume of diverse and often contradictory information. In this thesis we propose GraphTrain — a concept of an educational tool allowing users with diverse backgrounds raise and support their level of data visualization literacy through an intuitive game- like experience. The tool makes users aware of existing visualization challenges and guidelines as well as encourages critical view on encountered visualizations in general. Our concept is based upon the notion of effect as a way to demonstrate an instance of application of a guideline. Similar to the idea of a decorative filter, applied to images in social media applications, an effect makes a perceivable change to the initial visualization, selected by the user. The change makes it follow or violate the respective guideline and allows the user to compare the before and after states. GraphTrain provides an explanation for every guideline it covers and draws the user’s attention to contradicting and interacting guidelines. The work at hand introduces the concept of GraphTrain, educational tool for visualization, and the related concept of effect, as well as classification of effects through the steps of visualization design process they are applied to. The concept is illustrated by a web-based prototype covering some of well known visualization guidelines and demonstrating main teaching and user engagement mechanisms of GraphTrain. submitted by Oleg Lesota Masterarbeit Universität Linz 2021

Diese Arbeit untersucht textliche Bewertungen und ihre Änderung mit der Zeit. Die Diplomarbeit ist durch die ständig erstellten textuelle Bewertungen motiviert. Bewertungswebseiten wie Yelp und TripAdvisor generieren monatlich Hunderttausende von Bewertungen. Es ist nicht möglich, diese Menge an Daten zu analysieren indem man jede einzelne Bewertung einfach liest. Wir suchen nach Mitteln, um die Fragen zu beantworten, die von Business-Analysten, Unternehmern und Investoren zu den Daten der Kundenbewertungen gestellt werden. Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit den Fragen wie: Warum verändern sich die Bewertungsnoten und –inhalte im Laufe der Zeit? Was sind die wichtigsten Themen, die diskutiert werden? Was sind die typischen Gründe, weswegen die Bewertungsnoten plötzlich steigen oder fallen? Was sind die Themen, die permanente oder vorübergehende Veränderungen in einer großen Sammlung von Bewertungsnoten hervorrufen? Wir haben ein Werkzeug namens ``Review Watcher'' entwickelt, das neuartige Herangehensweisen zur Untersuchung und Analyse von Bewertungsänderungen im Laufe der Zeit bietet. Das Werkzeug hat als Ziel, einfache, leicht zugängliche Informationen über zeitliche Veränderungen in einer Sammlung von Restaurantbewertungen zu liefern. Das Werkzeug verwendet reale Daten, die von Yelp zur Verfügung gestellt werden. Es verwendet grafische Methoden, um Veränderungen in den Bewertungsergebnissen über verschiedene Zeiträume anzuzeigen. Das Werkzeug analysiert die Bewertungsnoten im Laufe der Zeit, und versucht, Änderungen in diesen Bewertungen auf der Basis des Textinhaltes der Bewertungen zu erklären. Das Werkzeug verwendet automatische Textverarbeitungsalgorithmen, um wichtige und häufig verwendete Wörter in Textkorpora hervorzuheben. Wir benutzten eine qualitative Auswertung, um festzustellen, wie gut das Werkzeug die Forschungsfragen beantwortet. Wir führten eine Benutzerstudie mit Experten im Bereich der Wirtschaft durch. Sie teilten ihre Erkenntnisse mit, die sie mit Review Watcher gesammelt hatten, und verglichen sie mit ihren Erfahrungen bei der Arbeit mit anderen Werkzeuge zur Kundenzufriedenheits- und Bewertungsanalyse. Als Ergebnis unserer Forschung zeigen wir, dass Review Watcher es schafft, eine bessere Einsicht darin zu geben, was die Hauptthemen in einer Sammlung von textuelle Bewertungen sind. In der Diplomarbeit zeigen wir, dass Review Watcher im Vergleich zu bestehenden Werkzeuge für die Erkundung von Bewertungen besser geeignet ist, um die im Laufe der Zeit auftretenden Bewertungsänderungen hervorzuheben und Einblicke darin zu geben, warum die Änderungen aufgetreten sind. Das Werkzeug erweist sich auch als fähig, Millionen von textuelle Bewertungen von Zehntausenden von Restaurants mit für den Benutzer akzeptablen Ladezeiten zu verarbeiten. Die Benutzerstudie zeigt auch einige der Einschränkungen des Werkzeugs und sein Verbesserungspotential auf, z.B. bei der Einführung verbesserter Kategorisierungsfunktionen und geografischer Informationen über Restaurants., This thesis explores textual review data and how it changes over time. The thesis is motivated by the constantly generated textual reviews. Review sites like Yelp and TripAdvisor are generating hundreds of thousands of reviews monthly. Analysing this amount of data is impossible by simply reading every individual review. We look for ways to answer questions that business analysts, business owners, and investors ask about customer review data. This thesis asks questions such as: Why do review scores and topics change over time? What are the major topics people discuss? What are the typical reasons why review scores suddenly increase or decrease? What are topics that invoke permanent or transient changes in a large collection of review scores? We created a tool called Review Watcher, which provides novel approaches to examine and analyse review changes over time. The tool aims to provide simple, easily accessible information regarding temporal changes in a collection of restaurant reviews. The tool uses real data provided by Yelp. It employs graphical ways to indicate changes in review scores over different periods of time. The tool analyses the review scores over time, and it tries to explain changes in these scores based on the textual content of the reviews. The tool utilises automated text processing algorithms to highlight important and often used words in text corpora. We used a qualitative evaluation to determine how well the tool manages to answer the research questions. We completed a user study with experts in the field of economics. They shared the insights they gathered using Review Watcher and compared them to their experiences working with other tools for customer satisfaction and review analysis. As a result of our research, we show that Review Watcher manages to provide better insight into what are major topics in a collection of textual reviews. In the thesis, we show that Review Watcher is better suited to highlighting review changes occurring over time and giving insights to why the changes occurred, compared to existing tools for review exploration. The tool is also proving capable of handling millions of textual reviews of tens of thousands of restaurants with acceptable loading times for the user. The user study also reveals some of the tool's limitations and potential for future work, for example in introducing improved categorisation functions and geographical information about restaurants.

Hintergrund: Oftmals werden Informationen aus der Krankenakte oder von Bildgebungsverfahren nur auf recht weit vom Operationsgebiet entfernten Monitoren, außerhalb der ergonomischen Sichtachse des Operateurs, dargestellt [ref:1]. Dies führt dazu, dass relevante Informationen übersehen[zum vollständigen Text gelangen Sie über die oben angegebene URL], 64. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

submitted by Holger Stitz, MSc. Universität Linz, Dissertation, 2019

A single abstract from the DHd-2018 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3684897","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2018"]}

A single abstract from the DHd-2018 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3684897","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2018"]}

A single abstract from the DHd-2018 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3684897","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2018"]}

In vielen Digital Humanities-Projekten scheint die Informatik nur als eine Art IT- Dienstleister für die Werkzeugentwicklung zu dienen. Anhand von ausgewählten Beispielprojekten und einer eigenen Fallstudie im Bereich der Digital History wird das Potential von Geschichtstheorie und Zeichentheorie als Vermittler und Übersetzer zwischen Informatik und Geisteswissenschaft demonstriert. Ein wissenschaftstheoretischer Blick auf die Geschichtsforschung zeigt, wie Historiker mit Methoden der Begriffsbildung, kontrafaktischen Geschichtsschreibung oder Netzwerkanalyse neues Wissen gewinnen und welche Anforderungen dabei an unterstützende Werkzeuge bestehen. Die Zeichentheorie liefert mit den Konzepten des diagrammatischen Denkens und des abduktiven Schließens das explanatorische Rahmenwerk für die Entwicklung und den Einsatz von Informationsvisualisierungswerkzeugen zur Gewinnung neuer Erkenntnis aus bereits bekannten Zusammenhängen. Über den Ansatz der formalen Modellierung kann die Informatik einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung von Methoden und Visualisierungswerkzeugen zum diagrammatischen Denken in den digitalen Geisteswissenschaften leisten, indem sie etwa Formalismen wie die Modallogik oder Fuzzylogik für die Methode der kontrafaktischen Geschichtsschreibung nutzbar macht oder auf ihre Erfahrung und lange Praxis mit graphischen Modellierungssprachen zurückgreift, um neue Diagrammtypen für Visualisierungswerkzeuge zu konstruieren.

In dieser Arbeit pr��sentieren wir BiCFlows, einen neuartigen Ansatz zur interaktiven Exploration gro��er bipartiter Graphen. Die Entwicklung wurde durch die Medientransparenz-Datenbank angeregt. Diese ��ffentlich zug��ngliche Datenbank wurde von der ��sterreichischen Bundesregierung eingerichtet, um Informationen ��ber staatliche Werbeund Subventionsausgaben bereitzustellen. Diese Datenbank weist dabei die Eigenschaften eines gro��en, gewichteten bipartiten Graphen auf. Aktuelle Ans��tze, die sich mit der Visualisierung der Medientransparenz-Datenbank befassen, sind dadurch limitiert, dass sie keinen ausreichenden ��berblick ��ber den gesamten Datensatz bieten. Andere Ans��tze, die nicht speziell f��r die Medientransparenz-Datenbank entwickelt wurden, sich jedoch mit der Visualisierung von bipartiten Graphen befassen, sind zus��tzlich durch ihre mangelnde Skalierbarkeit bei gro��en Datens��tze begrenzt. Aggregation ist ein h��ufig verwendetes Konzept, um die Datenmenge durch Gruppieren ��hnlicher Datenobjekte zu reduzieren. Dies funktioniert nur, wenn die entsprechenden Eigenschaften in den Daten vorhanden sind, um sie f��r die Aggregation zu verwenden. Wenn diese zus��tzlichen Informationen, wie in der Medientransparenz-Datenbank fehlen, m��ssen andere Aggregationstechniken verwendet werden. Da wir uns in unserem Ansatz mit bipartiten Graphen besch��ftigen, verwenden wir das Konzept des Biclusterns um eine hierarchische Struktur innerhalb der Daten zu erstellen, die vom Benutzer interaktiv erkundet werden kann. Wir haben gezeigt, dass BiCFlows nicht nur f��r die Medientransparenz-Datenbank, sondern auch f��r andere Datens��tze verwendet werden kann, die die Eigenschaften eines gewichteten bipartiten Graphen aufweisen. Dar��ber haben wir eine Benutzerstudie durchgef��hrt, um BiCFlows mit bestehenden Konzepten zu vergleichen und Vorund Nachteile zu diskutieren. Wir haben gezeigt, dass BiCFlows die Anwender in ihrem Explorationsprozess unterst��tzt und ihnen mehr Einblicke als mit bestehenden Ans��tzen erm��glicht., In this thesis we introduce BiCFlows, a novel interactive visualization approach to explore large bipartite graphs. We were motivated by the Media Transparency Database, a public database established by the Austrian government to provide information about governmental advertising and subsidies expenses, which holds the characteristics of a large, weighted bipartite graph. Current approaches that deal with the visualization of the Media Transparency Database are limited by the fact that they do not offer a sufficient overview of the whole dataset. Other existing approaches that are not particularly designed for the Media Transparency Database, but deal with the visualization of bipartite graphs are in addition limited by their lack of scalability for large datasets. Aggregation is an often used concept in reducing the amount of data by grouping together similar data objects. This only works if the appropriate object properties are present in the data to use them for the aggregation. If this additional information is missing, like in the Media Transparency Database, other aggregation techniques have to be used. Since we are dealing with bipartite graphs in our approach, we use the concept of biclustering to establish a hierarchical structure within the data that can be interactively explored by the user. We showed that BiCFlows cannot only be used for the Media Transparency Database, but also for other datasets that share the characteristics of a weighted bipartite graph. Furthermore, we conducted an insight-based user study to compare BiCFlows with existing concepts and discussed advantages and drawbacks. We showed that BiCFlows supported users in their exploration process and let them gain more insight than with existing approaches.

A shared understanding of development argumentation is crucial for a wide range of development processes (such as requirements engineering, change management, eGovernment and eParticipation, public policy) and central to prevent the failure of IT and development projects. Computer-Supported Argumentation Visualization (CSAV) has been used to model and represent discourse information for about 35 years. Although modelling tools have significantly matured and continue to evolve, the visual representation of existing tools does not scale ideally with increasing model complexity. For large-scale argumentation models, existing visualization approaches from argumentation visualization are reported as being too complex for target stakeholders. This prevents them from gaining insights into the development process and may ultimately contribute to the rejection of the development result, causing severe costs for both public and private organizations. In this paper, we employ the ‘design science’ methodology to incrementally develop two interactive visual representations for argumentation visualization, incorporating best practices from information visualization research. The prototypes are implemented and evaluated in the setting of the project “Research Core Dataset”, a nation-wide project involving all major stakeholder groups of the German science system in order to develop harmonized definitions for research information. In our evaluation, both of the visual representations developed are perceived as being much better at providing insights into complex development processes with a high number of stakeholders., Ein geteiltes Verständnis der zugrundeliegenden Argumentation ist für eine Vielzahl von Entwicklungsprozessen zentral (so beispielsweise im Requirements Engineering, Change Management, eGovernment, eParticipation, und Public Policy), um den Fehlschlag der Prozessen zu verhindern. Computer-Supported Argumentation Visualization (CSAV) wird seit über 35 Jahren genutzt, um Diskurswissen zu modellieren. Obwohl die Modellierungswerkzeuge deutlich reifer geworden sind, skaliert die visuelle Repräsentation bestehender Werkzeuge nicht ideal mit der Modellkomplexität mit. Um komplexe Argumentationsmodelle abzubilden, wurden existierende Visualisierungsansätze als zu unübersichtlich von der Zielgruppe bewertet. Dadurch wird verhindert, dass sie die Entwicklungsprozesse nachvollziehen können. Dies kann im Extremfall zur Ablehnung des Entwicklungsergebnisses führen, was mit erheblichen Kosten für öffentliche und private Organisationen verbunden ist. In dem Artikel verwenden wir die "Design Science" Methodologie, um zwei interaktive visuelle Repräsentationen für Argumentationen unter Einbeziehung von Best Practices der Informationvisualisierungsforschung inkrementell zu entwickeln. Die Prototypen werden im Projekts "Kerndatensatz Forschung", einem deutschlandweiten Standardisierungsprojekts für Definitionen von Forschungsinformationen evaluiert. Unsere Evaluation zeigt, dass beide entwickelte visuellen Repräsentationen die Kommunikation komplexer Argumentationen an eine hohe Anzahl an Stakeholder deutlich verbessert.

Politische und gesellschaftliche Prozesse werden durch Informationen sehr stark geprägt, wie auch die jüngsten Ereignisse aufzeigen. Diese Informationen können, trotz enormer Fortschritte, nicht immer aus den sehr großen, heterogenen und verteilten Daten entnommen werden. „Big Data“ stellt somit auch in der öffentlichen Verwaltung eine immer größere Herausforderung dar. Sowohl durch eine umfangreiche Erhebung von Statistiken, als auch durch Dokumente wie Berichte und Studien, wachsen in Behörden die zu bewältigenden Informationsaufgaben. Darüber hinaus spielt die Berücksichtigung von Bürgermeinungen, vor allem auf kommunaler Ebene, eine immer größere Rolle. Eine Auswertung ohne moderne Informationstechnik ist dabei kaum mehr möglich. Damit aber aus diesen Daten tatsächlich die relevanten Informationen extrahiert werden, bedarf es Informationsvisualisierung und Visual Analytics Systeme die sehr detaillierte, aber dennoch einfache und schnelle Analysen für den Menschen erlauben. Dies stellt aber sehr hohe Anforderungen an die visuellen Systeme, da sie gleichzeitig auch den Nutzer und dessen Fähigkeiten berücksichtigen müssen., {"references":["Bundesministerium des Inneren: Elektronische Bürgerbeteiligung in Deutschland. Link: https://webbta. archive.org/web/20101015160804/http://bearingpoint.de/media/industries_govern ment/Elektronische_Buergerbeteiligung.pdf. Letzte Quelle vom 15.10.2010, 2008.","Burkhardt, D. et al.: Interactive Visualizations in the Process of Policy Modeling. In Joint Proceedings of Ongoing Research of IFIP EGOV and IFIP ePart 2013.Köllen, Bonn, S. 104-115, 2013.","Burkhardt, Dirk et al.: Visual Statistics Cockpits for Information Gathering in the Policy-Making Process. In: Advances in Visual Computing (LNCS 8034), PartII, Berlin Heidelberg: Springer, pp. 86-97, 2013.","Burkhardt, Dirk et al.: Fundamental Aspects for E-Government. In Handbook of Research on Advanced ICT Integration for Governance and Policy Modeling. IGI Global, Hershey, Pennsylvania, pp. 1-18, 2014.","Böcker, Jens und Klein, Mark: ICT-Innovationen erfolgreich nutzen. Wie Sie Wettbewerbsvorteile für Ihr Unternehmen sichern. Wiesbaden: Springer, S. 11f, 2012.","Kohlhammer, J., Nazemi, K., Ruppert, T., Burkhardt, D.: Toward Visualization in Policy Modeling. Computer Graphics and Applications, IEEE , vol.32, no.5, pp.84,89, 2012.","Kubicek, Herbert: E-Participation. E-Government: Grundlagen, Instrumente, Strategien. Gabler/Springer Verlag, Wiesbaden, S. 198f, 2010.","Lenk, Klaus: Organisatorische Potenziale für die Verwaltungsmodernisierung. Das Reformkonzept E-Government: Potenziale, Ansätze, Erfahrungen. Münster, Lit Verlag. 2004.","Macintosh, Ann: Characterizing E-Participation in Policy-Making. Proceedings of the 37th Hawaii International Conference on System Sciences. IEEE. 2004.","Macintosh, Ann: e-Democracy and e-Participation Research in Europe. Digital Government: E-Government Research, Case Studies, and Implementation. Integrated Series in Information Systems, Jg. 17, 2008.","Mehlich, Harald: Electronic Government. Die elektronische Verwaltungsreform: Grundlagen-Entwicklungsstand-Zukunftsperspektiven. Gabler, Wiesbaden, 2002.","Märker, Oliver und Wehner, Josef: E-Partizipation - Bürgerbeteiligung in Stadt- und Regionalplanung. Zeitschrift für Angewandte Geographie. Jg. 32. S. 84-89, 2008.","K. Nazemi et al.: Information Visualization and Policy Modeling. Handbook of Research on Advanced ICT Integration for Governance and Policy Modeling. IGI Global, S. 175-215, 2014.","Kawa Nazemi et al.: Visual trend analysis with digital libraries. In Proceedings of the 15th International Conference on Knowledge Technologies and Data-driven Business (i-KNOW '15). ACM, New York, NY, USA, Article 14, 2015.","Kawa Nazemi et al.: Interaktive Visualisierung von juristischen Sachverhalten. Deliverable of the Smart Privacy Project [internal document] 2015.","Nazemi, K.; Burkhardt, D.; Retz, W. & Kohlhammer, J.: Adaptive Visualization of Social Media Data for Policy Modeling. In Advances in Visual Computing: 10th International Symposium, ISVC 2014, Las Vegas, NV, USA, Springer, 2014.","OECD: The OECD Definition of the ICT sector. Link: http://www.oecd.org/sti/ieconomy/2771153.pdf, Abgerufen am 3.12.2013, S. 81f, 2002.","Schuppan, Tino: E-Government in developing countries: experiences from Sub- Saharan Africa. Government Information Quarterly 26. S. 119f, 2008.","Stevenson-Report: Information and Communications Technology in UK Schools. An Independent Inquiry. Link: http://rubble.heppell.net/stevenson/ICT.pdf. Abgerufen am 05.04.2014, 1997.","Wirtz, Bernd W. und Piehler, Robert: E-Government. E-Government: Grundlagen, Instrumente, Strategien. Gabler/Springer Verlag, Wiesbaden, 2010."]}

A single abstract from the DHd-2016 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3679331","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2016"]}

A single abstract from the DHd-2017 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3684825","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2017"]}

A single abstract from the DHd-2017 Book of Abstracts., Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig., {"references":["https://doi.org/10.5281/zenodo.3684825","https://github.com/DHd-Verband/DHd-Abstracts-2017"]}

Visual Analytics ist eine effektive Herangehensweise um gro��e beziehungsweise komplexe Datenbest��nde zu verstehen. Dazu werden interaktive Visualisierungen von Daten und automatische Datenanalysemethoden planvoll verbunden. Zeitbezogene Daten sind h��chst relevant in vielen Anwendungsgebieten von Visual Analytics, aber Zeit und zeitbezogene Daten haben auch eine komplexe semantische Struktur, die Designaspekte wie Granularit��ten, verschiedene Zeitprimitive und Unbestimmtheiten einschlie��t. Doch die meisten bestehenden Software Framework f��r Visualisierung und Visual Analytics unterst��tzen nur Teile dieser Designaspekte, um konkreten Bedarf aus einzelnen Anwendungsgebieten zu decken. Um den Prototyping Bedarf in der Visual Analytics Grundlagenforschung aufzugreifen, untersucht diese Arbeit, wie ein Software Framework Visual Analytics mit zeitbezogenen Daten auf ausdrucksvolle und effiziente Weise unterst��tzen kann. Die Ergebnisse dieser Untersuchung stellen grundlegende Teile der konzeptuellen Softwarearchitektur und der prototypischen Implementierung von TimeBench dar. Vor allen stehen bei dieser Arbeit die Datenstrukturen und Import/Export Funktionen von TimeBench im Mittelpunkt. Die Softwarearchitektur und die Implementierung basieren auf etablierten Software Entwurfsmustern f��r Visualisierung wie dem Proxy Tuple Muster. Die resultierende Datenstruktur besteht konzeptuell aus zwei verkn��pften gerichteten zyklenfreien Graphen und wurde mit Hilfe von relationalen Datentabellen aus dem prefuse Framework umgesetzt. Zur Evaluierung hinsichtlich der Desiderata erl��utert die Arbeit wie zwei komplexe Visualisierungstechniken mit TimeBench umgesetzt werden k��nnen. Au��erdem werden zwei Fallstudien ��ber die Anwendung in Entwicklungsprojekten beschrieben. Diese Ergebnisse legen dar, dass TimeBench f��r das Visual Analytics Prototyping mit einem Fokus auf zeitbezogene Daten n��tzlich ist., Visual Analytics is one effective way to improve the understanding of large and complex datasets through the systematic combination of interactive visualizations and automated analysis techniques. Time-oriented data are highly relevant to many application fields of Visual Analytics but time and time-oriented data do also have a complex semantic structure involving design aspects such as granularities of time, different time primitives, and indeterminacy. Still, most existing software frameworks for visualization and Visual Analytics support only a subset of these design aspects to satisfy concrete application demands. However, for prototyping in basic research on Visual Analytics methods, a software framework is needed that supports the design aspects of time-oriented data in a systematic, theory-driven way. Tackling such need, this work investigates how a software framework can support Visual Analytics of time-oriented data in an expressive and efficient way. Its outcomes comprise substantial parts of the conceptual software architecture and the prototypical implementation of TimeBench. In particular, this work focuses on TimeBench���s data structures and import/export functions. The software architecture and implementation were designed based on established software design patterns for visualization such as the Proxy Tuple pattern. The resulting data structures are conceptually based on two interlinked direct acyclic graphs and implemented on top of the relational data tables provided by the prefuse framework. For evaluation, the work presents the reimplementation of two complex visualization techniques and two development case studies. These results demonstrate that TimeBench is useful for Visual Analytics prototyping with a focus on time-oriented data well.

Mit digitalen Methoden und Gegenständen zu arbeiten gehört in den Geistes­-, Sozial­- und Kulturwissenschaften längst zum Forschungsalltag. Dass die damit einhergehenden Differenzen, z. B. zwischen Artefakt und Digitalisierung oder zwischen Datensatz und Visualisierung, methodisch dabei oft wenig reflektiert werden, ist ein Ansatzpunkt für Johanna Druckers Forschung. Im Kontext von Kunstgeschichte, Medienwissenschaft und Informationswissenschaft widmet sie sich seit den 1980er Jahren u. a. der Erstellung von eigenen Online­-Archiven und Visualisierungsmethoden der Digital Humanities. Annika Haas führte mit ihr ein Gespräch über blinde Flecken der digitalen und analogen Humanities, über Capta und Data, über die visuelle Modellierung von Daten und über poor media., Working with digital methods and objects of research has become an everyday practice in the humanities. Reflecting methodologically on the differences that come along with it, e.g. between an artifact and its digitization, or between data and its visualization, is not self-evident, though. For Johanna Drucker it is a starting point of her research. In the context of art history, media and information studies, she has been working on online archives and visualization methods in digital humanities since the 1980s. Annika Haas had a conversation with her on the blind spots of digital and analogue humanities, capta and data, the role of modeling in data visualization, and on poor media.

Bei ann��hernd jedem Schritt den wir heutzutage t��tigen, werden Daten gespeichert. In vielen F��llen handelt es sich dabei allerdings um fehlerhafte Daten, wobei die Gr��nde daf��r sehr vielf��ltig sein k��nnen. Diese reichen einerseits von M��ngeln, wie beispielsweise Messungenauigkeit, ��ber Messfehler bis hin zu menschlichem Versagen. Problematisch werden die fehlerhaften Daten vor allem dann, wenn zum Beispiel Analysten unwissentlich ihre Entscheidungen auf deren Basis treffen. M��gliche Konsequenzen aus diesen Entscheidungen k��nnen beispielsweise falsche Schlussfolgerungen sein, die wiederum zu h��heren Kosten f��hren k��nnen. Eine M��glichkeit dieses Problem zu adressieren, ist die Qualit��t der fehlerhaften Daten zu visualisieren, um damit bei den Entscheidungstr��gern ein Bewusstsein f��r die Problematik zu schaffen. Dar��ber hinaus haben Forschungsergebnisse gezeigt, dass die Visualisierung von Datenqualit��tsproblemen die Entscheidungsfindung verbessert. Trotz dieser Beobachtung wurde bisher auf dem Gebiet der Datenqualit��tsvisualisierung von uni- und multivariaten Daten nur wenig Forschung betrieben. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt aus den genannten Gr��nden auf der Visualisierung von Datenqualit��tsproblemen und ihrer Integration in den Datenexplorationsprozess. Das prim��re Ziel dabei ist, einen neuen Ansatz zu finden, der die Qualit��tsprobleme von multivariaten und zeitorientierten Daten sowohl im ��berblick als auch im Detail darstellt. Zu diesem Zweck wird ein Dom��nenproblem aus der Bohrindustrie herangezogen. Bei den von mehreren Sensoren zur Verf��gung gestellten Daten handelt es sich um Bohrdaten, welche unter anderem fehlende Werte, ung��ltige Werte und Ausrei��er enthalten. Zur L��sung dieser Probleme werden die vorhandenen Visualisierungsm��glichkeiten bewertet und auf deren Grundlage Gestaltungsm��glichkeiten entwickelt um Datenqualit��tsprobleme sowohl im ��berblick als auch im Detail darzustellen. In einem nachfolgenden Schritt werden die zuvor getroffenen Designentscheidungen im Rahmen eines Prototyps implementiert und im Zuge von Experteninterviews evaluiert. Die Ergebnisse dieser Interviews werden zusammengefasst, diskutiert und als Argumentationsgrundlage f��r zuk��nftige Designentscheidungen festgehalten. Dar��ber hinaus bieten die Ergebnisse auch Argumente f��r bestimmte Interaktionstechniken sowie Einblicke in die zur Implementierung eingesetzten Algorithmen und Technologien. Die abschlie��enden Ergebnisse lassen Schlussfolgerungen hinsichtlich der Auswahl von Ans��tzen zur Visualisierung von Datenqualit��tsproblemen zu und bilden die Grundlage f��r weitere Forschung., Today we produce and capture data at almost each and every step. In many cases, this data is imperfect, due to various defects such as sensor variability, errors in measurement, or by human error. Analysts and decision makers unknowingly base their decisions on such imperfect data, which often leads to poor decisions and high costs. One way to address this problem is to visualize data quality problems to make decision makers more aware of them. Despite existing literature proving that data quality visualization improves decision-making, only little research has been conducted in the field of univariate and multivariate data quality visualization. Therefore, the focus of this work will be on incorporating data quality visualization into the data exploration process, where the main contribution is to provide a novel approach for visualizing data quality problems of multivariate time-oriented data in both, overview and detail. For this purpose, a particular domain problem from the drilling industry will be used. The data itself is provided from multiple sensors that transmit time-stamped raw drilling-data, which contains data quality problems such as missing values, invalid values and outliers. In this work I examine existing data quality visualizations for multivariate time-oriented data. Based on this literature research I develop and discuss several design options in overview and detail for visualizing the data quality problems identified in combination with the domain problem. In a subsequent step I implement selected design approaches in a prototype and evaluate them in the context of expert interview sessions. The results of these session are then reported and discussed, providing further rationales for the design choices made. In addition, the results also provide arguments for specific interaction techniques (i.e., combined interactive views) as well as they offer insights into algorithms and technologies used. Overall, the results give conclusions for selecting data quality visualization approaches and make suggestions for further research areas such as the aggregation algorithms for data quality problems.

Mengenbasierte Daten spielen in der Informationsvisualisierung eine wichtige Rolle. Sie werden haupts��chlich genutzt, um Beziehungen zwischen Sets und Elementen zu repr��sentieren, wie zum Beispiel welche L��nder (Sets) ein bestimmtes Produkt (Element) exportieren, oder welchen Genres (Sets) ein Film (Element) angeh��rt. Mengenbasierte Daten kommen in unterschiedlicher Form vor und dienen als Datenmodell in verschiedenen Analyse-Szenarien. Skalierbarkeit ist eine der gr����ten Herausforderungen im Zusammenhang mit mengenbasierten Daten. Euler- und Venn-Diagramme z��hlen zu den bekanntesten Visualisierungen in diesem Zusammenhang, da sie auf einfache Weise die grundlegenden Konzepte der Mengenlehre abbilden. Trotz ihrer Beliebtheit und der weiten Verbreitung in unterschiedlichen wissenschaftlichen Feldern, sind diese Diagramme nicht in der Lage, mehr als drei Sets darzustellen, ohne dabei enorm an Komplexit��t zuzulegen. Dadurch eignen sie sich im Allgemeinen nicht, um Daten zu analysieren und zu visualisieren, die hunderte Sets beinhalten. Dies trifft jedoch auf eine Vielzahl von Daten aus der realen Welt zu. Neben Euler- und Venn-Diagrammen wurden in der Vergangenheit etliche Visualisierungen f��r mengenbasierte Daten entwickelt. Die meisten dieser Visualisierungen skalieren allerdings entweder mit der Anzahl der Elemente oder mit der Anzahl der Sets. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines funktionellen Prototyps, der Skalierbarkeit sowohl in der Anzahl der Elemente, als auch in der Anzahl der Sets bietet. Die vorgestellte Visualisierung, auch Scets genannt, nutzt verschiedene Methoden zur Aggregation und stellt die aggregierten Daten in einer ��bersichtlichen Matrix dar. Weiters erm��glicht diese Visualisierung Nutzern die Daten interaktiv zu untersuchen. Der entwickelte Prototyp setzt auf moderne Web-Technologien. Mit Hilfe eines serverseitigen Backends k��nnen gro��e Datenmenge verarbeitet werden und einer Menge an Benutzern ��ber eine webbasierte Oberfl��che zug��nglich gemacht werden. Zwei Anwendungsf��llen veranschaulichen, wie die Visualisierung genutzt werden kann, um Echtdaten zu untersuchen und inwiefern der Nutzer dabei unterst��tzt wird, neue Erkenntnisse aus den visualisierten Daten zu gewinnen., In information visualization set-typed data refers to datasets that represent element-set memberships, such as which countries (sets) produce a certain product (element), or which genres (sets) a movie (element) belongs to. Set-typed data appears in various forms and can serve as a data models in various data analysis scenarios. One of the main challenges in the context of set-typed data visualization is scalability. Traditionally, Euler and Venn diagrams count as two of the most popular set visualizations that depict the concepts from set theory. However, despite the widespread usage of these diagrams across several scientific fields they lack the ability of visualizing more than three sets without becoming too complex. This limits their applicability to data analysis scenarios that involve hundreds of sets such as the world countries. Besides Euler and Venn diagrams a variety of visualization techniques for set-typed data has been developed over the past. Typically, existing techniques scale well with either an increasing number of elements or an increasing number of sets. The goal of this thesis is to develop a set visualization technique which offers high scalability in both the number of sets and elements. The proposed technique, called Scets, employs different aggregations of set-type data, and uses a matrix layout to visualize the aggregated information. Furthermore, it allows users to explore the aggregated information interactively. The implemented prototype uses modern web technologies which make the visualization both able to handle a large amount of data using server-side backend, and accessible to a wide range of users using web-based frontend. Two different use cases demonstrate how the proposed visualization technique helps to investigate real-world data and enables users in an intuitive way to reveal several patterns which could not be easily detected by other visualization techniques.

Heft 3/4 des 68. Jahrgangs (2015) der Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare mit dem Schwerpunktthema "VFI-Preisträgerinnen 2014“

Untersuchungsgegenstand vorliegender Arbeit ist das Programm Animated Scatter Plot. Es visualisiert zeitorientierte medizinische Daten dynamisch. Dazu wird die Ver��nderung jeweils zweier medizinischer Parameter einer Gruppe von Diabetespatienten und -patientinnen ��ber die Zeit als Animation dargestellt. Die Benutzer und Benutzerinnen sollen durch gezielte Auswahl der Parameter und durch das Ver��ndern verschiedener Einstellungen auf medizinisch relevante Zusammenh��nge schlie��en k��nnen. Ziel dieser Arbeit war es, eine Usability-Analyse des Programms durchzuf��hren. Besonderes Augenmerk wurde den St��rken und Schw��chen der Animation in Hinblick auf die Benutzbarkeit des Programms und einen daraus resultierenden Erkenntnisgewinn geschenkt. Um R��ckschl��sse auf die Benutzbarkeit des Programms zu erhalten, wurden 10 medizinisch vorgebildeten Testpersonen (��rzten und ��rztinnen) genau definierte Problemstellungen vorgelegt, die sie mithilfe des Programms l��sen bzw. beurteilen sollten. Im Anschluss wurde jeweils eine Befragung in Form eines Leitfadeninterviews durchgef��hrt. Die Ergebnisse wurden protokolliert und anschlie��end ausgewertet. Die Usability-Analyse ergab im Wesentlichen, dass das Programm von den ��rzten und ��rztinnen als hilfreich zur ��berwachung von Diabetespatienten bzw. -patientinnen gesehen wurde. Auch ein Potential als Hilfsmittel f��r die medizinische Ausbildung wurde geortet. Die Steuerung der Animation fand keine Verwendung. Es wurde ausschlie��lich der "Zeitbalken" verwendet, um die Visualisierung/Animation sozusagen von Hand zu beeinflussen. Insgesamt wurde die Animation von den Testpersonen als hilfreich f��r die Erkennung eines Gruppentrends beurteilt., Investigation object of this master thesis is the visualisation tool Animated Scatter Plot. It dynamically provides medical time-dependent data, using an interactive interface. In addition the change of two medical parametres of diabetes patients is shown as an animation. The users should be able to get specific knowledge out of the data and recognize a significant trend (if there is one?) by changing the medically relevant parametres and by using different settings on the visualization. The aim of this work was to carry out a usability test of the visualisation tool. Special attention was given to the advantages and disadvantages of the animation in view of the tool`s usability and gaining new insights. To receive conclusions on the usability, 10 medical professionals (physicians) after a limited training period worked on four different exactly defined tasks, that they tried to solve, using different options, filters and other interaction methods, to influence the visualization. After that, a questioning was carried out in each case in the form of a guide interview. The results were written down and afterwards evaluated. The usability analysis proved that "Animated Scatter Plot" was seen by the doctors as helpful tool in treatment of e.g. diabetes patients. Also a potential as an aid for the medical education was located. All together the animation was judged by the test persons as helpful for the recognition of a group trend. Disadvantages were located in the representation of one single patient's data out of the animation and in missing "direct manipulation abiliyties" on represented data.

Gegenstand dieser Magisterarbeit war die Evaluierung des Programms "TimeRider", welches von der Technischen Universit��t Wien mit Kooperationspartnern entwickelt wurde (Homepage des Projekts "VisuExplore", 2012). Das Ziel des Programms ist es, die Entwicklung von medizinischen Parametern ��ber einen Beobachtungszeitraum darzustellen. Die dazu verwendeten Parameter wurden auf Basis fiktiver "Diabetes mellitus" Patientendaten entwickelt (Homepage des Programms "Time-Rider", 2011). Die zentrale Fragestellung dieser Arbeit war, ob nach einer kurzen Einarbeitungszeit mittels verschiedener Aufgabenstellungen, ��rztInnen mit Berufserfahrung ein eigenst��ndiges Arbeiten mit dem Programm m��glich w��re. Gegenstand der Untersuchung war somit die Benutzerfreundlichkeit (=Usability) des Programms. Die Untersuchungsmethode der Wahl war "Thinking Aloud", erstmals im Detail beschrieben in den Arbeiten von Ericsson und Simon (1980, 1993) und in der Arbeit von Boren und Ramey (2000) mit Bezug auf Usability. F��r die Evaluierung von "TimeRider", wurden Kategorien des Fachgebiets der Informationsvisualisierung herangezogen, welche in den Arbeiten von Forsell & Johansson (2010) und Yi, et al. (2007) beschrieben werden. Das Ziel der Diplomarbeit war, eine umfangreiche ��berpr��fung der Software, sowohl auf die didaktische Nutzbarkeit in der medizinischen Ausbildung, als auch auf die Vorz��ge und Schw��chen unter den Gesichtspunkten der Informationsvisualisierung und der Benutzerfreundlichkeit (Usability). Die Auswertung der gesammelten Daten zeigt, dass ein selbst��ndiges Arbeiten nach einer Einf��hrung und vier selbst��ndig bearbeiteten Aufgaben weitgehend m��glich ist. Des Weiteren wurden von allen 10 ProbandInnen Designfehler aufgezeigt, welche die Benutzbarkeit des Programms einschr��nken., The aim of this master thesis is the evaluation of the "TimeRider" program, which was developed by the Vienna University of Technology with their cooperation partners (Homepage des Projekts "VisuExplore", 2012). The goal of the program is, to develop a graphical representation of medical parameters. The parameters were based on notional "diabetes mellitus" medical records (Homepage des Programms "TimeRider", 2011). The focus of this work was to show after a limited training period with different tasks that medical doctors with professional experience can work independently with the program. The aim was to test the usability of the program. The research method of choice was "Thinking Aloud", first described in the works of Ericsson and Simon (1980, 1993) and in Boren and Ramey (2000) with regard to usability. The master thesis is set in the context and methods of information visualization (Forsell & Johansson (2010) and Yi, et al., 2007). The objective of this work was primarily to test the software as well for didactical usability in medical education as the advantages and disadvantages under the aspect of information visualization and usability. The evaluation of the collected data showed that the users are able to work independently with the program after a short introduction and four tasks, which they had to work on independently. Each user also reported design bugs, which limits the utility of the program.

This paper presents Mediana, a computer-based, integrated workbench for the management and analysis of media data supporting media researchers. Its main components are the recording and management of multimedia data (i.e. image, video and text data) in a database system, semi-automatical analysis tools for images and videos, and a graphical user interface (GUI) integrating all tools and components applied in media research.

Homogene multivariate Daten umfassen eine Vielzahl an Variablen mit ��hnlichem Verhalten/ ��hnlicher Struktur. Diese Variablen k��nnen Unterschiedliches repr��sentieren - zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Element in eine bestimmte Gruppe geh��rt, oder die Zuordnung eines Elementes zu einer Reihe von Mengen. In vielen Anwendungsgebieten werden solche Daten genutzt, um die Zugeh��rigkeit von einer relativ gro��en Menge an Elementen zu einer relativ kleinen Anzahl an Gruppen oder Kategorien zu beschreiben. Eine homogene Tabelle zeigt beispielsweise, welche Gene (Zeilen) in welchem Individuum (Spalten) vorkommen, oder wie oft ein Buch (Zeilen) in verschiedenen L��ndern (Spalten) verkauft wurde. Die Analyse solcher Zusammenh��nge erm��glicht es, Muster in den Daten zu erkennen - etwa Gene, die oft oder nie zusammen vorkommen, oder B��cher, die haupts��chlich in bestimmten L��ndern verkauft werden. F��r die Untersuchung derartiger Muster in gro��en homogenen Datenmengen wurden bereits automatisierte Methoden und Visualisierungen angewandt. Allerdings mangelt es selbst bei der Verwendung neuester Visualisierungstechniken an der Skalierbarkeit in Bezug auf die Anzahl von Elementen, und an der fehlenden Miteinbeziehung der speziellen Eigenschaften, die verschiedene Gruppen homogener Daten, bezogen auf die konkreten Aufgabenstellungen, haben. In dieser Dissertation stelle ich neue visuelle Metaphern und interaktive Explorationsumgebungen f��r die Analyse gro��er homogener Daten vor. Die vorgeschlagene Rad-Metapher erm��glicht es, basierend auf den Zusammenh��ngen mit anderen Spalten, Elemente auszuw��hlen und zu untersuchen. Dar��ber hinaus liegt das Hauptaugenmerk der Visualisierung auf den Spaltenvariablen und den Relationen zwischen den Spalten. Dieser Fokus erm��glicht die Analyse dieser Beziehungen basierend auf den Zeileneintr��gen, die diese Relationen definieren. Die interaktive Explorationsumgebung erlaubt es, verschiedene Aspekte der Daten und der Element-Attribute in verschiedenen Detailgraden zu betrachten. Ich veranschauliche meinen Ansatz mit drei unterschiedlichen Arten von homogenen Daten: mengenartige Daten, wahrscheinlichkeitstheoretische Klassifikationsdaten, und kategorische Daten. Jede dieser drei Gruppen weist bestimmte Charakteristika in den Daten auf, wie etwa spezielle Anforderungen und Aufgaben. Damit zeige ich, dass die visuelle Metapher ausreichend flexibel und erweiterbar ist, um diese Aufgaben skalierbar zu l��sen. Ich belege die Anwendbarkeit meines Ansatzes anhand von Usage-Szenarien, Insight-Studien und Fallstudien mit unterschiedlichen Daten aus mehreren Dom��nen. Zur Beurteilung der Brauchbarkeit der vorgestellten Methoden wurden Benutzerstudien und Interviews mit Experten durchgef��hrt. Die gr����ten Vorteile der visuellen Metapher sind die Skalierbarkeit in Bezug auf die Anzahl der Elemente anhand von geeigneten Aggregationsmethoden f��r homogene Daten, sowie die zahlreichen Interaktionsm��glichkeiten, um die Auswahl der Daten basierend auf einer Vielzahl von Kriterien zu unterst��tzen. Nachteile zeigen sich in der Komplexit��t der visuellen Metapher, welche es f��r den Benutzer notwendig macht, diese ausreichend zu erlernen, in der limitierten Skalierbarkeit in Bezug auf die Anzahl der Spalten und in der niedrigen Sensitivit��t, kleine Unterschiede in den Relationen zu analysieren. Dennoch ist die Rad-Metapher geeignet, die Limitierungen mit komplement��ren analytischen Methoden, Interaktionen und koordinierten Ansichten zu ��berbr��cken und damit einen ��berblick ��ber gro��e homogene Daten zu erlangen. Als Ergebnis entstehen neuartige Analysem��glichkeiten sowie neuartige Erkenntnisse in den Daten, und zwar ��ber den aktuellen Stand der Technik hinaus., A multidimensional data set is homogeneous when the dimensions have the same nature. For instance, these dimensions can represent the probabilities for a sample to belong to different classes, or item memberships of multiple sets. Such data appear very often in different domains to describe how a relatively large number of items are related to a relatively small number of classes or categories. For examples, a homogeneous data set might record which genes (rows) appear in which individuals (columns), or how many times books (rows) are sold in different countries (columns). Analyzing these relations reveals several patterns in the data such as genes that are observed frequently or never together, or books that sell mostly in a specific country. Both automated methods and visualization have been applied to analyze homogeneous data. However, state-of-the-art visualization techniques are lacking either in scalability with the number of data points or in addressing the specific nature of different classes of homogeneous data, and the tasks associated with them. In this dissertation, I propose novel visual metaphor and interactive exploration environment for analyzing large homogeneous data. The proposed wheel metaphor allows analyzing and selecting the data points based on their relations with the different dimensions. Moreover, it emphasizes the dimensions and the relations between them as the central part of the visualization, and allows analyzing these relations based on the data points defining them. The proposed interactive exploration environment allows analyzing different aspects of the data at multiple levels of detail. I illustrate how the proposed approach can be applied to analyze three classes of homogeneous data: set-typed data, probabilistic classification data, and categorical data. Each class has its own characteristics that imply specific requirements and tasks. These different tasks are supported by the proposed approach, thanks to its flexibility and extensibility. I demonstrate the applicability of my approach by means of usage scenarios and case studies with various datasets from multiple domains. Also, both user studies and interviews with domain experts were conducted to assess the utility of the proposed methods. The major advantages of the proposed visual metaphor is its scalability in the number of data points, thanks to dedicated aggregation methods for homogeneous data, and to the rich sets of interactions it supports to select the data based on a variety of criteria. The major disadvantages are the complexity of the visual metaphor that requires sufficient user training, the limited scalability in the number of dimensions, and the low sensitivity to small differences in the data being analyzed. Nevertheless, the wheel metaphor is suited to gain an overview of large homogeneous data, with complementary analytical methods, interactions, and coordinated views being used to cope with the limitations. As a result, novel analysis possibilities and insights in the data are possible, beyond state-of-the-art techniques.

Die heutige neurobiologische Forschung basiert oft auf Gehirnen der Drosophila Melanogaster Fruchtfliege. Um die Funktion von neuralen Netzwerken der Gehirne zu erforschen m��ssen die Wissenschaftler oftmals neurale Strukturen von mehreren Gehirnen miteinander vergleichen. Ihr Ziel ist es heraus zu finden wie komplexes Verhalten entsteht. Zu diesem Zweck verwenden die Wissenschaftler des Forschungsinstituts f��r molekulare Pathologie (IMP) in Wien ein konfokales Mikroskop um volumetrische Bilder der Gehirne zu erzeugen. Heute haben sie bereits mehr als 40.000 dieser Bilder gemeinsam mit einer gro��en Menge an zus��tzlichen Daten erzeugt. In vielen F��llen sind drei dimensionale Darstellungen nicht ausreichend um gewisse wissenschaftliche Probleme zu l��sen. Gerade dann, wenn mehrere Gehirne in Betracht gezogen werden m��ssen. Deswegen ben��tigen die Forscher zus��tzliche Daten welche in Datenbanken abgespeichert sind. Hier ergibt sich das Problem dass die Forscher zwei unterschiedliche Datenquellen ohne direkte Verbindung dazwischen in Betracht ziehen m��ssen. Auf der einen Seite gibt es die drei dimensionalen Bilder und auf der anderen Seite zus��tzliche Daten die aber gewisse Beziehungen zu den Bildern haben. Diese Arbeit stellt ein Software Design Konzept vor um eine Verbindung zwischen den drei dimensionalen Darstellungen der volumetrischen Bilder her zu stellen. Highlighting Techniken k��nnen verwendet werden um Verbindungen zwischen Volumen Visualisierungen der Gehirne und den dazu in Beziehung stehenden Daten in den zwei dimensionalen Informationsvisualisierungen her zu stellen. Daf��r wird die Implementierung dieses Software Design Konzepts in eine existierende wissenschaftliche Visualisierungsumgebung integriert. Um dieses Konzept zu evaluieren werden h��ufige neurobiologische Anwendungsf��lle herangezogen und beschrieben, wie die Implementierung dieses Design Konzepts den Arbeitsverlauf der Forscher unterst��tzen kann., Today-s neuro-biological research is often based on brains of the Drosophila Melanogaster, the commonly known fruit fly. To study the function of neuronal circuits scientists often have to compare the neuronal structures of a set of different brains. Their aim is to find out how complex behavior is generated. Therefore the scientists at the Institute of Molecular Pathology (IMP) in Vienna are using a confocal microscope to produce volumetric images of Drosophila brains. Today they have acquired more than 40.000 images and a large amount of additional data. In many cases 3D renderings of these volumetric images are not sufficient to solve certain scientific problems especially when multiple brains have to be considered. Therefore the researchers rely on additional data which is stored in databases. The problem here is that the scientists have two different data sources without a connection between them. On the one hand there are the volumetric images and on the other hand there is the additional data which has certain relations to the brains. This thesis proposes a software design concept to establish a connection between 3D renderings of volumetric images and additional data by using information visualizations. Highlighting techniques can be introduced to link volume visualizations of the brains to related data visualized by 2D information visualizations. Therefore the implementation of this design concept gets integrated into an existing scientific visualization environment. To evaluate this concept common neuro-biological use cases are introduced and it is described how the implementation of this design concept supports the work flow of the researchers.

Computerimplementierte interaktive Karten werden in den unterschiedlichsten Situationen genutzt, wie etwa zur Orientierung und Navigation oder zur Exploration und Datenverwaltung. Auf der Basis interdisziplinärer Studien historischer und moderner Kartenkonzepte und deren Gebrauch erforscht Hendrik S. Ziezold Karten nicht nur als Resultate kartographischer Projektionsverfahren, sondern als bewusst konzipierte Visualisierungen von Informationen. Er erarbeitet ein Modell für situative Karten, das sich sowohl für die Entwicklung neuer als auch zur Evaluierung bestehender Entwürfe eignet. Mit Hilfe neu erstellter und exemplarisch realisierter Visualisierungs- und Interaktionskonzepte demonstriert der Autor die Anwendbarkeit des Modells.

Documents appear to us regularly in daily life in various designs and lengths to serve different purposes. We are used to read novels, news papers, advertisement flyers, instruction manuals, bus tickets, tube maps, etc. In addition, a lot of professional life is based on browsing through and understanding of documents. Methods to reduce stacks of printed paper on our desks and to allow bigger scalability then an office room would offer are the driving research objects of this thesis. As casual as this vision sounds as profound and manifold are the research question related to it.The thesis at hand covers topics from content acquisition to interaction with visualizations. A compact introduction motivates document visualization from different view points and discusses former efforts. As preliminary for later use, specific methods for content extraction from document files are depicted. Document Cards use this content to represent a documents textual and image highlights as rich representatives of small scale. The cards are intended to be used in larger application to replace dots in collection browsers. For higher abstraction, tag clouds can summarize document collections. How CDTE Tag Clouds can reflect content and context changes of dynamically evolving collections is depicted in the corresponding chapter.A common and important visual variable which is used in all visualizations in this thesis is position. Positions of data representatives can express closeness, reveal groupings, and help building mental maps. When dimensional objects like text snippets or Document Cards represent entities at specific positions, overlap can occur resulting in visual clutter. A review and evaluation on practical methods to remove overlap leads to the invention of Rolled-Out Wordles, a simple but effective method in dense visualization scenarios. The last chapter describes a design study, an interaction paradigm, and challenges of interdisciplinary work. HiTSEE for KNIME allows biochemists to observe structure activity relationship for high throughput screening experiments as integration into the KNIME platform. Although being based on biochemical data and tasks, the fundamental methods for visualization and interaction are applicable to a wide range of systems of large data visualization, including document collection browsing.Finally, a conclusion summarizes insights and describes future work ideas.

Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar. Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen. Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence. Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration. Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale. Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2 Danksagung 3 Inhaltsverzeichnis 5 Tabellenverzeichnis 9 Abbildungsverzeichnis 10 A – EINLEITUNG 13 1 Hintergrund und Motivation 13 2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16 B – THEORIE 20 B0 – Digital Intelligence 20 3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21 4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23 5 Übersicht über unterschiedliche Textsorten 24 6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29 7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31 B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36 8 Strategische Frühaufklärung 37 8.1 Facetten und historische Entwicklung 37 8.2 Methoden 41 8.3 Prozess 42 8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44 8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49 B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57 9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59 9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59 9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59 9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62 9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62 9.1.4 Zeitliche Granularität 63 9.2 Text 63 9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63 9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65 9.3 Daten 65 9.3.1 Herkunft 65 9.3.2 Datengröße 66 9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66 9.3.4 Datenstruktur 67 9.3.5 Dimensionalität 68 9.4 Metadaten 69 9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70 10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73 10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76 10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78 10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79 10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81 10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86 10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91 10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98 10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107 10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110 10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110 10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111 10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112 10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116 10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117 10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121 10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123 10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124 10.5.1 Web Content Mining 125 10.5.2 Web Structure Mining 126 10.5.3 Web Usage Mining 127 10.5.4 Temporal Web Mining 127 10.6 Informationsvisualisierung 128 10.6.1 Visualisierungstechniken 130 10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130 10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132 10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137 10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139 10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139 10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140 10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141 10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145 10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147 10.7 Zusammenfassung 152 11 Konzeptuelle Strukturen 154 12 Synopsis für die zeitorientierte Datenexploration 163 C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166 13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167 14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171 15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174 15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175 15.1.1 Portalnutzung 177 15.1.2 Steckbriefe 178 15.1.3 Tiefenanalysen 180 15.1.4 Technologiescanning 185 15.2 Relevante Daten für die Digital Intelligence (Beispiel) 187 15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188 15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197 15.5 SemanticTalk 200 15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204 15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205 15.6.2 HD-SOM-Scanning 207 D – ZUSAMMENFASSUNG 217 Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223 Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230 Literaturverzeichnis 231 Selbstständigkeitserklärung 285 Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286 Veröffentlichungen 287

While evaluating image based scientific experiments, experts must analyse and interprete large amounts of image and symbolic data. Visualizing experimental data supports domain experts in their evaluation tasks. Modern laboratory processes produce many images and measurements. Software supplying appropriate views of these data assists experts and enables the experiments' evaluation. The standard approach is developing individual software for each customer and domain. This development process is timeconsuming both for implementation itself and for communicating the detailed requirements to the development team. Additionally requirements change with the scientific progress in the application domains. This effort must be reduced. With this goal in mind, this thesis introduces BioZoom. BioZoom is an approach showing how a generic software solution supports the evaluation of image based scientific experiments. BioZoom consists of information zooming for fast and flexible view configuration by the end user and reuse of appropriate views. BioZoom uses metadata. Metadata describes entities and relationships from the application domain of image based experiments derivable from structured laboratory processes. With BioZoom, end users can compose views interactively with an information zooming tool and reuse task-relevant views. Users of BioZoom bookmark those views while exploring experimental data. While exploring users navigate from an experimental data overview to relevant subsets, further detailing the subsets in appropriate manner. Images are visually integrated with metadata - e.g. image position visualizes relationships between image data, and localisable entities are embedded in their image context. BioZoom generalizes bookmarked views with regard to the structure of the experimental data displayed within them. By reusing these view schemes users build a library of relevant view types. A view scheme will be instantiated in navigation automatically with the data available. Thus the user can easily and directly - starting from an initial data set - navigate to the view scheme required for the work task at hand. A large part of individual analysis software's functionality is realized in this end-user-development-approach. Illustrating this approach the thesis discusses two individual applications for visual evaluation and quality control drawn from an industry background. The applications are compared with BioZoom's views and navigational paths. It is shown that the generic end-user-development approach BioZoom can replace those specialised custom made applications.

Dem Erkennen und Verstehen von komplexen Produktabhängigkeiten u. a. durch Visualisierung, auch über die klassischen Domänengrenzen hinweg, kommt eine zentrale Bedeutung, insbesondere während den frühen Konstruktionsphasen, zu. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Prototyp entwickelt, mit dessen Hilfe Funktionsmodelle in virtuelle Umgebungen übertragen und interaktiv genutzt werden können. Dies fördert das interdisziplinäre Gesamtverständnis und unterstützt eine frühzeitige Qualitätskontrolle.

In this paper we argue for a combined approach of logging analysis and interview techniques to evaluate the usability of web distributed applications. Logging analysis has proven as an efficient and effective method to investigate websites usability. However it seems insufficient for more complex applications. We outline a case study of a library search system, in which users' information seeking behavior is investigated with both the analysis of log files and qualitative interviews with real users. We argue that such an approach should provide a more accurate usability assessment of the system, especially when users' performance in a long-run is investigated.

Das Informationszeitalter ist dadurch gekennzeichnet, dass die Menge verfügbarerInformationen explosionsartig ansteigt. In Anbetracht dieser Informationsflut wird es zunehmend wichtiger relevante von nicht-relevanten Informationen zu filtern, denn die richtige Information zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu bekommen, ist für Analysten, Führungskräfte oder Sicherheitsbehörden essenziell. Das Bereitstellen dieser Informationen aus der Flut von Daten, d.h. das enthaltene Wissen transparent und nutzbar zu machen, stellt jedoch eine große Herausforderung an viele klassische Data Mining Bereiche dar und macht neuartige Techniken zur Datenanalyse und zur Datenvisualisierung notwendig.Die vorliegende Dissertation stellt daher zahlreiche innovative Methoden und Verfahren vor, die im Kontext von Visual Analytics entwickelt wurden, um relevante Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren und dem Benutzer visuell zu präsentieren. Dabei stehen sowohl die Berücksichtigung unterschiedlicher Datentypen, wie etwa Daten mit explizitem Raum- oder Zeitbezug, als auch die Benutzerinteraktion im Vordergrund. Die einzelnen Verfahren werden anhand von echten Daten, die zumeist aus Geschäftsdaten bestehen, evaluiert um die Vorteile gegenüber existierender Verfahren aufzuzeigen. Als einer der Hauptbeiträge der Arbeit wird in diesem Rahmen ein Verfahren vorgestellt, welches durch eine kombinierte visuelle- und datenbasierte Analyse eine effektivere und damit zielgerichtete Exploration relevanter Informationen ermöglicht. Dieses Verfahren wird detailliert vorgestellt und anhand realer Anwendungen evaluiert.

In Human-Computer studies and visual analytics, the majority of the evaluation methods applied, collect data at a single point in time, in form of cross-sectional data. In several studies numerous visualization tools were evaluated in controlled experiments. Although the experiments discovered valuable findings, certain drawbacks of the research method were expressed. The time constraints of one-time experiments reduce the amount of training which can be given to the participants.Furthermore, when the studies tried to measure the insight derived from the visualization tools the time constraints didn't allow observing how these insights develop over time or their interdependency. Further problems of cross-sectional studies are well known, like the selection of appropriate tasks, the mostly extrinsic motivation of the participants, the influence of a laboratory environment compared to a realistic work setting and whether a visualization tool does meet the work requirements in the long run. In this position paper we argue for applying longitudinal research methods in human-computer studies as an extension to cross-sectional studies and present a first approach towards a methodological research framework. We suggest a set of research questions and performance measures that would be benefical for extending cross-sectional studies with longitudinal ones. We also describe in two case studies, in which only cross-sectional research methods were used, how they can improved by longitudinal methods.

Gerade im After-Sales-Bereich des Maschinen- und Anlagenbaus schlummern große Optimierungspotentiale in Hinblick auf Zeit und Kosten. Diese lassen sich durch die effektive Ausnutzung aller Informationsquellen zu Maschinen und Anlagen ausschöpfen, wenn man die vorhandenen Informationen in einem einheitlichen Rahmen bereitstellt. Fraunhofer-Forscher vom Virtual Development and Training Centre VDTC in Magdeburg haben dafür gemeinsam mit ihrem Partner Enigma Information Retrieval GmbH die neuartige Servicedienstleistung Plant Management and Operation (PMO)-Services, auf den Markt gebracht, welche unter anderem Virtual Reality zur Informationsvisualisierung nutzt. PMO-Services hat erste Praxistests erfolgreich bestanden.

Es werden zwei neuartige Systeme zur Darstellung und Exploration großer Datenräume auf kleinen Bildschirmen vorgestellt. Die Basis der Applikationen bildet ein Punktdiagramm, welches aufgrund seiner komprimierten Datenkodierung eine effektive Ausnutzung der Präsentationsfläche kleiner Bildschirme erlaubt. Ein weiterer Vorteil des Diagramms ergibt sich aus seiner Übersichtlichkeit. Selbst unerfahrene Nutzer können Trends und Ausreißer im Datenraum leicht identifizieren.Die beiden vorgestellten Applikationen unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Interaktionsstrategien. Das geometrisch-semantische ZUI steht für einen metaphernbasierten, intuitiven Ansatz und erinnert in vielen Eigenschaften an ein Computerspiel. Mittels Zoom kann der Nutzer das Verhältnis von Übersicht und Detail seinem jeweiligen Informationsbedürfnis anpassen. Das alternative Fischauge-Interface bietet hingegen die Möglichkeit einen freidefinierbaren Ausschnitt des Punktdiagramms zu vergrößern. Durch die Verzerrung können unter Erhaltung des Kontexts unübersichtliche Datencluster aufgelöst werden. Der Kontext verschafft dem Nutzer eine bessere Orientierung im Datenraum und ermöglicht zudem zusätzliche Navigationsfunktionalität.

Obwohl der Anwender mit einer stetig ansteigenden Quantität, Dimensionalität und Heterogenität der zugänglichen Informationen konfrontiert wird, beherrschen immer noch die Konzepte aus den 60/70-er Jahren die derzeitigen Benutzeroberflächen. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine neues Zoomable User Interface Paradigma namens ZOIL vorgestellt, welches hinsichtlich einer benutzergerechten Aufbereitung von komplexen Informationsräumen das Konzept von Zoomable User Interfaces mit den direkt-manipulativen Konzepten von objektorientierten Benutzeroberflächen und der räumlichen Datenorganisation mithilfe einer beliebig skalierbaren Informationslandschaft und semantischem Zooming vereint. Das ZOIL Paradigma spezifiziert hierbei keine konkrete Benutzeroberfläche oder Applikation, sondern soll als eine in sich konsistente Kombination aus Visualisierungs- und Interaktionstechniken verstanden werden, welche als flexibles Grundkonzept für vielfältigste Anwendungsdomänen dienen kann. Die konzeptionelle und technische Machbarkeit des Paradigmas wird beispielhaft anhand einer prototypischen Umsetzung für die Anwendungsdomäne Dokumentenmanagement illustriert und überprüft. Des Weiteren wird ein neues Referenzmodell für Zoomable User Interfaces vorgestellt, welches das Referenzmodell der Informationsvisualisierung und die Rendering Pipeline der Computergrafik zu einem ganzheitlichen, effizienten und dennoch flexiblen Visualisierungsprozess kombiniert, um den technischen und konzeptionellen Anforderungen von komplexen Zoomable User Interfaces im Allgemeinen und dem ZOIL Paradigma im Speziellen, gerecht zu werden. Zur Hinführung an die Thematik dieser Arbeit werden zahlreiche Systeme und wissenschaftliche Prototypen mit verwandten Konzepten sowie relevante Evaluationsstudien eingehend betrachtet und diskutiert. Ferner werden physiologische und psychologische Aspekte der menschlichen Wahrnehmung, grundlegende Navigationskonzepte und potentielle Eingabegeräte für Zoomable User Interfaces erarbeitet und hinsichtlich des ZOIL Paradigmas aufbereitet. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick auf mögliche Anknüpfungspunkte für weiterführende Projekte.