Projektgruppe Visual Analytics - Medieninformatik und Multimedia ...
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10 Kapitel 2 <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong><br />
zu schließen, welche durch die konfirmatorische Statistik bestätigt oder widerlegt wird,<br />
war zur damaligen Zeit bahnbrechend. Seit Anfang der 80er Jahre haben die statistisch<br />
grafischen Methoden zum Aufdecken von Mustern wachsende Bedeutung erhalten.<br />
Hier wurden unter dem Stichwort „<strong>Visual</strong> Exploratory Data Analysis“ [Tuf83] rein<br />
grafische <strong>und</strong> auf mehrdimensionalen Daten bezogene <strong>Visual</strong>isierungen zur Erkennung<br />
von Wesenszügen <strong>und</strong> Anomalien verwendet. Auf den Beweis durch die schließende<br />
Statistik wird häufig verzichtet. (vgl. [Deg06])<br />
Im Folgenden wird nun diese andere Herangehensweise an die Informationsextraktion<br />
dargestellt. Dem Leser wird durch zwei Definitionen ein Einblick in das Verfahren<br />
gewährt <strong>und</strong> anschließend ein allgemeines Vorgehensmodell zur visuellen Analyse<br />
vorgestellt.<br />
2.1.1 Definition<br />
Nach [SM00] wird <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong> als „...das Erzeugen visueller Repräsentationen<br />
gegebener Daten, um deren effektive Auswertung durch den Anwender zu ermöglichen...“<br />
aufgefasst. Somit ist klargestellt, dass eine <strong>Visual</strong>isierung im Sinne von <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong><br />
dem Analysten als Hilfe dienen soll, die Daten in Informationen zu transformieren.<br />
Hingegen definieren [TC05] <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong> als „...the science of analytical reasoning<br />
facilitated by interactive visual interfaces...“ <strong>und</strong> erweitern mit ihrer Auslegung die<br />
Definition um den Aspekt der interaktiven Steuerung. Zusammengefasst ist <strong>Visual</strong><br />
<strong>Analytics</strong> die Technik visuelle Repräsentationen zu erstellen, welche die Daten auf<br />
eine geeignete Weise wiederspiegeln. Hierbei ist zu beachten, dass selten der gesamte<br />
Datenbestand auf einmal angezeigt werden kann. Der Aspekt der intuitiven Bedienung,<br />
woran diese <strong>Projektgruppe</strong> forscht, ist ein besonderes, unabdingbares Merkmal der<br />
<strong>Visual</strong>isierung.<br />
2.1.2 Allgemeines Vorgehensmodell<br />
Nach [Shn92] kann die visuelle Analyse in vier Schritte „Analyse first – show the<br />
important – zoom, filter and analyse further – details on demand“ untergliedert werden,<br />
was auch als <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong> Mantra bezeichnet wird (vgl. [TC05]). <strong>Visual</strong> <strong>Analytics</strong><br />
basiert auf sukzessiven Vertiefungen. Hierbei werden die Stärken zweier Welten,<br />
die des Computers <strong>und</strong> die des Menschen, miteinander vereint. Datenverarbeitende<br />
Geräte haben sicherlich Vorteile bei Berechnungen <strong>und</strong> bei der Suche von Datensätzen.<br />
Der Mensch hat mit seinem visuellen Kortex hingegen die Möglichkeit, sehr schnell<br />
Zusammenhänge zu erkennen oder zu filtern. Des Weiteren verfügt er über ein großes<br />
Allgemeinwissen <strong>und</strong> kann intuitiv Daten auswerten. Dieser Zusammenhang ist in<br />
Abbildung 2.1 dargestellt.