Forschung

Informationsvisualisierung ist ein Mittler zwischen Mensch und Maschine – sie macht Daten für den Menschen lesbar und stellt eine Oberfläche bereit, um die Maschine zu bedienen. In dieser Rolle bündelt die Disziplin neben eigenen Beiträgen 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 Verständlichkeit 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
  • SoftwareDynamics²: 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 ausgewählte Beiträge

Expressive Visual Encodings

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

Explanatory Visual Reporting

Wir gestalten erklärende Kombinationen von Text bzw. Sprache und Visualisierung und erzeugen damit interaktive Reportinglösungen. Neben interaktiven Dokumenten können dabei auch narrative Visualisierungen in virtueller Realität entstehen. Anwendungsfälle 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 befähigen. Die Methoden verwenden fortgeschrittene algorithmische Lösungen und berücksichtigen genannte Aspekte von aussagekräftigen und erklärenden visuellen Informationsdarstellungen. Die entwickelten Lösungen helfen Expertinnen und Fachanwendern, komplexe Daten zu erforschen und zu verstehen.