28.11.2024

Progressive Visualisierungen sind eine innovative Technik, die es ermöglicht, erste Ergebnisse von komplexen Datenanalysen sofort anzuzeigen, auch wenn die vollständige Berechnung noch läuft. Diese vorläufigen Visualisierungen werden dann schrittweise verfeinert und genauer, Nutzer können aber schon Teilergebnisse verwenden, die sich dann mit der Zeit verbessern. Obwohl die Entwicklung solcher Systeme aufwändiger ist, bieten sie den Vorteil, dass Rechenleistung gezielt für relevante Datenbereiche eingesetzt werden kann.
Die ATHENE-Forschenden Prof. Jörn Kohlhammer und Alex Ulmer haben nun erstmals systematisch untersucht, wie sich diese Visualisierungen in verschiedene Kategorien einteilen lassen und welche Eigenschaften sie haben.

Dabei wurden wichtige Merkmale für das Design von progressiven Visualisierungen analysiert, um die Unsicherheit und Stabilität der Progression abzubilden. Das Ergebnis ist eine Taxonomie, die eine Grundlage für Forscher und Designer bietet, um progressive Visualisierungen zu erstellen.

Die Arbeit wurde im Paper "A Survey on Progressive Visualization" zusammengefasst und ordnet den aktuellen Stand der Forschung ein und beleuchtet offene For­schungs­fragen. Das Paper wurde jüngst im hochgerankten IEEE TVCG-Journal veröffentlicht und auf der IEEE VIS: Visualization & Visual Analytics Konferenz im Oktober präsentiert.

 

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