Informationsvisualisierung

Der Begriff Informationsvisualisierung stammt aus der Informationstechnik. Er umfasst alle Konzepte, Methoden und Tools, die verwendet werden, um große Datenmengen für Nutzer visuell aufzubereiten. Auf diese Weise können Nutzer große Datenmengen und Informationen einfacher für ihre jeweiligen Aufgaben verwenden. Die Informationsvisualisierung ist Teil der HCI und interdisziplinär angelegt. Sie berührt verschiedene wissenschaftliche Fachbereiche wie die Psychologie, die Informatik oder die Statistik. In vereinfachter Form kann auch eine Infografik eine Informationsvisualisierung sein.

Hintergrund

In den 1980er-Jahren begannen Forscher bereits damit, mit Techniken der „Virtuellen Realität“ zu arbeiten und diese für die Darstellung von Informationen bzw. ganzen Informationsräumen zu verwenden. Eine stetige Weiterentwicklung dieser Gedanken, auch fachbereichsübergreifend, sorgte für erste Ergebnisse und Konzepte zur Informationsvisualisierung, darunter eine „perspektivische Wand“ oder der „rotierende Kegelbaum“.

Die Ursprünge von Datenvisualisierungen reichen jedoch noch viel weiter zurück. So wurden zum Beispiel zu Beginn des 19. Jahrhunderts Feldzüge von Napoleon mit Hilfe multivarianter Daten graphisch dargestellt.

Mit der Ausbreitung und Etablierung des Internets auch über den wissenschaftlichen Bereich hinaus, wurden schließlich verschiedene Schemata entwickelt, um Webinhalte zu visualisieren. Zugleich arbeiteten Forscher daran, Textdaten mit Hilfe von Visualisierungssystemen darzustellen.

Heute ermöglicht es die computergestützte Informationsvisualisierung auch Big Data mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz so aufzuarbeiten, dass eine Arbeit mit den Daten möglich ist. Die Darstellungen können sowohl in Echtzeit als auch dynamisch erfolgen und können für Forschung und Entwicklung eingesetzt werden.

Aufgaben und Ziele

Mit Hilfe der Informationsvisualisierung können komplexe Prozesse, deren Abläufe sowie die einzelnen Beziehungen von beteiligten Objekten anschaulich dargestellt oder vereinfacht werden. Auf diese Weise wird Nutzern der Zugang zu umfangreichen Datensätzen, wie sie durch Data Mining entstehen, möglich gemacht, indem die vorhandenen Daten klassifiziert und strukturiert werden.

Sobald diese beiden Schritte erfolgt sind, vereinfacht die Informationsvisualisierung den nächsten Schritt, die Analyse. Hier sind es besonders Muster, Verbindungen oder Trends die sich durch die Visualisierung erkennen lassen.

Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass die vorhandenen Visualisierungen von verschiedenen Perspektiven betrachten lassen, wodurch sich weitere Interpretations- und Analysemöglichkeiten der vorhandenen Daten ergeben.Darüber hinaus kommen Visualisierungstechniken der angeborenen menschlichen Fähigkeit entgegen, die Umwelt zu mehr als 75 Prozent visuell wahrzunehmen und auf der Basis dieser Eindrücke Dinge zu verstehen und zu erfassen.

Schließlich lassen sich visualisierte Datensätze einfacher mit weiteren Datensätzen vergleichen. Aus komplexen Datenmengen und Beziehungen zwischen einzelnen Daten können dank der Visualisierungstechnik einfacher verständliche und anschauliche Grafiken erstellt werden.

Die Aufgaben der Informationsvisualisierung lassen sich so zusammenfassen:

• Unterstützung von Forschern und Nutzern durch die vereinfachte Darstellung von Prozessabläufen oder Objektbeziehungen
• einfacherer Zugang zu großen Datenmengen durch Strukturierung oder Klassifikation
• vereinfachte Analyse von Datenmengen
• schnellere Erkennung von Datenmustern zum Aufspüren von Trends

Beispiele zur Umsetzung

Im Zuge der Informationsvisualisierung haben sich markante Modelle entwickelt. Dazu zählen:

• Die Dokumentenlinse: Dieses Tool ermöglicht es, einen Text mit Hilfe eines Sichtfensters in einzelnen Textbausteinen zu betrachten bzw. in einzelnen Segmenten darzustellen.
• Der rotierende Kegelbaum: Dabei handelt es sich um ein Verzeichnis, das in seiner hierarchischen Struktur in Form von einzelnen Kegeln visualisiert wird, die sich jeweils drehen lassen.
• Die perspektivische Wand: Mit Hilfe dieser Methode lassen sich Daten als Sequenzen chronologisch auf einer Zeitachse darstellen. Der Nutzer kann einzelne Sequenzen hervorheben und diese im Verhältnis zu älteren Daten betrachten und analysieren.

Anwendungsgebiete

Die Informationsvisualisierung wird für verschiedene Zwecke genutzt. Eine der häufigsten Anwendungen ist die grafische Darstellung von hierarchisch aufgebauten Klassifikationsstrukturen. Für die Webanalyse bietet die Informationsvisualisierung ebenfalls Hilfestellung. So lässt sich damit z.B. die Hyperlinkstruktur grafisch darstellen. In der Praxis bieten z.B. SEO-Tools eine Übersicht über die Backlinkstruktur einer Website.

In einem weiteren Gebiet sorgt die Informationsvisualisierung dafür, dass große Datenbanken wie z.B. Bibliotheken die Suchergebnisse für den Nutzer visuell erfassbar machen. In einem weiteren Sinn sind Suchmaschinen Programme zur Visualisierung von Suchergebnissen, die aus riesigen Datenbeständen zusammengestellt werden.

Im Marketing dient die Informationsvisualisierung dazu, komplexe Sachverhalte auch für Laien leicht verständlich zu machen. So werden zum Beispiel im Rahmen von Content Marketing Visualisierungstechniken für Infografiken verwendet.

Bedeutung für die Usability

Die Informationsvisualisierung bietet auf der einen Seite viele Möglichkeiten, um große Datenmengen, die z.B. durch Data Mining gewonnen werden, anschaulich visuell darzustellen. An ihre Grenzen gelangt sie jedoch, weil für die Aufbereitung dieser Datenmengen sowie die Strukturierung die nötigen Voraussetzungen fehlen. Diese können entsprechende Ressourcen ebenso wie benötigte Software sein.

Außerdem stehen Forscher oft vor dem Problem, wie sie die Daten visualisieren sollen und wie der dargestellte Inhalt beschrieben werden kann, ohne dass die Interpretation der eigentlichen Informationsvisualisierung zu kompliziert wird.