Forschung

Informationsvisualisierung ist ein Mittler zwischen Mensch und Maschine – sie macht Daten für den Menschen lesbar und stellt eine Oberfl?che bereit, um die Maschine zu bedienen. In dieser Rolle bündelt die Disziplin neben eigenen Beitr?gen verschiedene Techniken der Informatik und stellt diese integriert zur Verfügung. Die Arbeitsgruppe leistet Grundlagenforschung hinsichtlich Visualisierungstechniken und untersucht interaktive visuelle Analysesysteme für verschiedene Disziplinen. Dabei werden die einfache Anwendbarkeit und eine gute Verst?ndlichkeit der Visualisierungen sowie die Transparenz der Datenverarbeitung stets berücksichtigt.

Abgeschlossene Projekte

  • vgiReports: Accessible Reporting of Spatiotemporal Geographic Information Leveraging Generated Text and Visualization; DFG, 2019-2024
  • Comparative Analysis of Dynamic Networks Combining Statistical and Visual Methods; MERCUR, 2020-2023
  • SoftwareDynamics?: Fine-Grained Evolution of Software Behavior; DFG, 2017-2022
  • Vis-Text Interaction: Interactive Links of Information Visualizations and Texts; Baden-Württemberg Stiftung, 2015-2019

Forschungsschwerpunkte und ausgew?hlte Beitr?ge

Expressive Visual Encodings

Wir erforschen aussagekr?ftige Visualisierung von komplexen und dynamischen Prozessen und Verhaltensmustern. Dabei entwickeln wir grundlegende Techniken der Informationsvisualisierung, die verschiedene Datenrepr?sentationen integrieren. Beispiele sind dynamische Graphen und Mengenstrukturen, zeitleistenbasierte Ereignisvisualisierung und Techniken zum visuellen Vergleich.

Explanatory Visual Reporting

Wir gestalten erkl?rende Kombinationen von Text bzw. Sprache und Visualisierung und erzeugen damit interaktive Reportingl?sungen. Neben interaktiven Dokumenten k?nnen dabei auch narrative Visualisierungen in virtueller Realit?t entstehen. Anwendungsf?lle reichen von professionellen Szenarien in der Softwareentwicklung bis zur Kommunikation geografischer Daten an ein breites Publikum.

Enabling Visual Analytics

Wir entwickeln visuelle Analysemethoden, die durch vergleichende Darstellung sowie interaktives Editieren und Abstrahieren zu Schlussfolgerungen bef?higen. Die Methoden verwenden fortgeschrittene algorithmische L?sungen und berücksichtigen genannte Aspekte von aussagekr?ftigen und erkl?renden visuellen Informationsdarstellungen. Die entwickelten L?sungen helfen Expertinnen und Fachanwendern, komplexe Daten zu erforschen und zu verstehen.