Principal Investigator:
Silvia Miksch Personal webpage
Institution:
Vienna University of Technology (TU Wien) Webpage
Projekttitel:
Guidance-Enriched Visual Analytics for Temporal Data (GuidedVA)
ProjektpartnerInnen:
Davide Ceneda (Vienna University of Technology (TU Wien)) (Co-Principal Investigator) Personal webpage
Status:
Laufend (01.07.2020 – 30.06.2024) 48 Monate
Fördersumme:
€ 664.770

 
Kurzzusammenfassung:

Dieser Antrag wird neue Wege in Visual Analytics (VA) aufzeigen, wie die Nutzer_innen durch die Integration von Orientierungshilfen bei ihren Erkundungs- und Entscheidungsprozessen sowie der kontinuierlichen Analyse unterstützt werden können. Obwohl Richtlinien in der Entwicklungsphase von VA angewendet werden, zielen die Orientierungshilfen darauf ab, die Anwender_innen bei der Arbeit mit VA zu unterstützen. Dabei erwarten wir einen tiefgreifenden Einfluss auf die Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Disziplinen. Viele der gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Entscheidungen basieren auf Visualisierungen, die sich im Laufe der Zeit verändern. Der Prozess der Analyse und Visualisierung großer Datenmengen ist jedoch komplex und fehleranfällig, insbesondere wenn zeitliche Daten einschließlich Unsicherheit exploriert werden. Obwohl VA in den letzten Jahren geholfen hat, fortschrittliche Methoden bereitzustellen, wird die Lücke zwischen dem Fachwissen, das für ihre Anwendung erforderlich ist, und der Verbreitung fundierter VA für die Entscheidungsfindung immer größer. Mehr Orientierungshilfe ist eindeutig erforderlich, aber dies ist in der VA-Forschung weitgehend Neuland. Die Arbeiten des Teams und die Fortschritte in VA haben gezeigt, dass es von entscheidender Bedeutung ist, diese Orientierungshilfen in die VA-Methoden zu integrieren. GuidedVA wird auf diesen Ansätze aufbauen, um einen konzeptionellen Rahmen für eine völlig neue Klasse von VA-Lösungen zu entwickeln.

 

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