Projektgruppe Visual Analytics - Medieninformatik und Multimedia ...

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