Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 1
Frankfurt, WS 2007/2008 1Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
VisualisierungProlog und Einführung
Detlef KrömkerUni Frankfurt, Graphische Datenverarbeitung
Wolfgang MüllerPH Weingarten, Mediendidaktik und
Visualisierung
Frankfurt, WS 2007/2008 2Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Übersicht
Organisatorisches
Themen der Vorlesung
Literaturempfehlungen + weitere Quellen
Einführung: Was bedeutet Visualisierung?
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 2
Frankfurt, WS 2007/2008 3Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Kontakt
Detlef KrömkerE-Mail: [email protected] MüllerTelefon: (0751) 501-8545E-Mail: [email protected]
Frankfurt, WS 2007/2008 4Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Organisatorisches
Struktur der Veranstaltung 2 SWS Vorlesung 2 SWS Übung/Praktikum
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 3
Frankfurt, WS 2007/2008 5Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Ziele der Vorlesung
Verständnis der grundlegenden Ziele und Prinzipien der Visualisierung
Daten und Informationen Wahrnehmung und Visualisierung User und Kontext Visualisierungsprozess Expressivität und Effektivität
Grundlegendes Wissen über typische Ansätze und Standardtechniken der
Visualisierung sowie der prinzipiellen Vor- und Nachteile einzelner Verfahren
Überblick über fortgeschrittene und spezielle Techniken der Visualisierung
Befähigung zur kritischen Analyse von Visualisierungen
Befähigung zur Auswahl geeigneter Visualisierungsverfahren für ein gegebenesProblem
Befähigung zur eigenständigen Entwicklung von Visualisierungslösungen und -techniken
Frankfurt, WS 2007/2008 6Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Themen der Vorlesung (1)
Was bedeutet Visualisierung? Einführung Definition Semiotik
Wann ist eine Visualisierung gut? Ziele, Anforderungen, Gütekriterien
Der Visualisierungsprozess Visualisierungspipeline Referenzszenarien
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 4
Frankfurt, WS 2007/2008 7Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Themen der Vorlesung (2)
Was kann visualisiert werden? Daten und Information Datenarten, Datenquellen, Datenformate
Über den Nutzer Ziele bei der Visualisierung Vorwissen und kulturelle Unterschiede
Auge und Darstellungsmedien Grundlagen des Sehens Das ideale Darstellungsmedium
Frankfurt, WS 2007/2008 8Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Themen der Vorlesung (3)
Einige Wahrnehmungsprozesse
Helligkeit, Kontrast und Farbe Textur Gestalt und Form Modell des Perceptual Processing Visuelles Pre-processing, Attention, Suche
Grundlegende Visualisierungstechniken
Abbildung (Mapping) auf Größe, Position, Farbe, Textur, Form,etc.
Visuelle Objekte, Datenobjekte, Glyphen Bild vs. Wort
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 5
Frankfurt, WS 2007/2008 9Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Themen der Vorlesung (4)
Spezielle Visualisierungstechniken Multiparameter, Volumen, Strömung Raumwahrnehmung & 3D-Visualisierung Informationsvisualisierung
Interaktive Visualisierung Benutzungsschnittstellen für Visualisierungssysteme Navigation in Informationsräumen Visual Thinking
Zusammenfassung, Rückblick, Ausblick
Frankfurt, WS 2007/2008 10Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Die drei Bücher zur Vorlesung
Heidrun Schumann and Wolfgang Müller: Visualisierung – Grundlagen undallgemeine Methoden, Springer Verlag, 2000 Deutschsprachiges Lehrbuch mit dem Schwerpunkt auf
wissenschaftlich-technischer Visualisierung (Scientific Visualization) Detaillierte Einführung in die Prinzipien der Visualisierung
Colin Ware: Information Visualization, Morgan Kaufman Pub., SanFrancisco, 1999 Schwerpunkt auf Wahrnehmung in der Visualisierung und
Informationsvisualisierung
R. Spence: Information Visualization, Addison Wesley, Harlow, 2001 Liefert umfassenden Überblick über aktuelle Techniken auf dem
Gebiet der Informationsvisualisierung
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 6
Frankfurt, WS 2007/2008 11Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Aufgabe dieses Semesters
LESEN SIE DIESE DREI BÜCHER!!!
Hilfestellung
Nach jeder Vorlesung werden Kapiteln in den Büchernangegeben, die als Hausaufgabe bis zum nächsten Malgelesen werden müssen!
Bücher sind Prüfungsstoff!
Alle Bücher in der Bibliothek zur Ausleihe erhältlich
Frankfurt, WS 2007/2008 12Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Weitere Literaturempfehlungen
Stuart K. Card, Jock D. Mackinlay, Ben Shneiderman: Readings inInformation Visualization – Using Vision To Think, Morgan Kaufman Pub.,San Francisco, 1999 Sammlung der wichtigsten Fachartikel auf dem Gebiet der
Informationsvisualisierung der letzten Jahre Viele technische Details Eine gute Einführung in die Informationsvisualisierung auf den ersten Seiten
E. R. Tufte: The Visual Display of Quantitative Information, GraphicsPress, Cheshire, 1983 Klassiker auf dem Gebiet der Informationsgraphik Beschränkt auf Standardgraphen und -diagramme
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 7
Frankfurt, WS 2007/2008 13Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Weitere Literaturempfehlungen
E. R. Tufte: Envisioning Information, Graphics Press, Cheshire, 1990 Nachfolger mit einigen Beispielen für die computergestützte Visualisierung
Harris: Information Graphics – A Comprehensive Illustrated Reference,1999 Referenz von Visualisierungstechniken, kein Lehrbuch mit einer Einführung Beschränkt auf Standarddiagramme, Graphen und Karten
Frankfurt, WS 2007/2008 14Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Weitere Quellen: Internationale Konferenzen
IEEE Visualization
seit 1990 jährlichIEEE International Symposium on Information Visualization
seit 1997 jährlich
Symposium on Visualization (VisSym)
Seit 1995
ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)
Konferenzreihe der ACM SIGCHI (Special Interest Group on Computer HumanInterface)
seit .. 8X jährlich
Eurographics
Konferenzreihe der Eurographics Organisation seit 1979 jährlich
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 8
Frankfurt, WS 2007/2008 15Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Weitere Quellen: Zeitschriften / Journals
Transactions on GraphicsACM Computer GraphicsIEEE Computer Graphics and ApplicationsComputer and GraphicsCommunications of the ACM
Frankfurt, WS 2007/2008 16Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Weitere Quellen in der Vorlesung
Im Rahmen der Vorlesung wird zu einzelnenThemengebieten vertiefende Literatur angegeben
Die Lektüre dieser Literatur ist freiwillig, wird aberempfohlen!
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 9
Frankfurt, WS 2007/2008 17Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Danksagung
Verschiedene Personen haben Materialien zu dieserVorlesung beigesteuert: Prof. Dr. Heidrun Schumann, Uni Rostock Prof. Dr. Detlef Krömker, Goethe-Uni Prof. Dr. Colin Ware, Univ. of New Hampshire Prof. Dr. Ralf Dörner, FH Wiesbaden Prof. Tobias Breiner, FH Heidelberg
Frankfurt, WS 2007/2008 18Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Was bedeutet „Visualisierung“?Vorlesung Visualisierung - Teil A
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 10
Frankfurt, WS 2007/2008 19Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Motivation
Mehr und mehr Daten werden in den unterschiedlichstenAnwendungsgebieten gesammelt
Information in Datenbanken oder weltweiten Informationsnetzen (z.B.WWW) steigen immens: Megabytes (106)
Inhalt eines Buches (1 MB) Gigabytes (109)
Inhalt eines Buchgeschäfts (1 GB) Terabytes (1012)
Typische Universitätbibliothek (1 TB) Library of Congress (20 TB ohne Bilder) Kmart Customer Relationship Database (70 TB, 2001) NCR Customer Relationship Database (250 TB in 2/2002)
Petabytes (1015) WWW (~ 1 PB) NASA EOSDIS Project in der Fernerkundung (7 PB Earth Science
Data, erwartet für 2007)
Frankfurt, WS 2007/2008 20Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Motivation
Gesammelte Daten haben keinen Wert, solange esnicht gelingt, diesen Daten Bedeutungen zuzuordnenVerschiedene analytische Verfahren zur Lösung desProblems Data Mining Knowledge Discovery in Databases (KDDB)
Visualisierung ist ein weiterer, erfolgsversprechenderAnsatz
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 11
Frankfurt, WS 2007/2008 21Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Visualisierung
„Graphics is the visual means of resolving logicalproblems.“(Bertin 1977)
„...Transformation of the symbolic into the geometric ...“(McCormick et al. 1987)
„The depiction of information using spatial or graphicalrepresentations, to facilitate comparison, patternrecognition, change detection, and other cognitive skillsthat make use of the visual system.“ (Hearst, 1998)
Frankfurt, WS 2007/2008 22Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Visualisierung
Motivation: Ausnutzung der phänomenalen Fähigkeitendes menschlichen Gesichtssinns zur Erkennung vonStrukturen, auch in unbekannten KontextenAnsatz Transformation von symbolischen Information in
graphische Repräsentationen durch Abbildung vonDateneigenschaften auf graphische Elemente
Bereitstellung geeigneter Mittel zur Interaktion undzur Navigation zur Erkundung und Erschließung desDatensatzes
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 12
Frankfurt, WS 2007/2008 23Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Ziele der Visualisierung
Unterstützung bei: Exploration Analyse Schlussfolgern aufgrund von Informationen Decision Making Erklärung und Kommunikation
Adapted from Hearst 1998
Frankfurt, WS 2007/2008 24Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Ziele der Visualisierung
Genauer: Große Datensätze kohärent machen
(Kompakte Datensätze kompakt repräsentieren) Präsentation von Daten und Informationen von verschiedenen
Gesichtspunkten Präsentation von Daten und Informationen auf verschiedenen
Detailstufen (Überblick bis Detail) Unterstützung visueller Vergleiche Aufdeckung versteckter Strukturen Geschichte der Daten erzählen
Dies gilt auch für andere Formen der Repräsentation vonInformationen!
Adapted from Hearst 1998
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 13
Frankfurt, WS 2007/2008 25Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Motivation: Statistik vs. Visualization
x y
10,00 8,04
8,00 6,95
13,00 7,58
9,00 8,81
11,00 8,33
14,00 9,96
6,00 7,24
4,00 4,26
12,00 10,84
7,00 4,82
5,00 5,69
x y
10,00 9,14
8,00 8,14
13,00 8,74
9,00 8,77
11,00 9,26
14,00 8,10
6,00 6,13
4,00 3,13
12,00 9,13
7,00 7,26
5,00 4,76
x y
10,00 7,46
8,00 6,77
13,00 12,74
9,00 7,11
11,00 7,81
14,00 8,84
6,00 6,08
4,00 5,39
12,00 8,15
7,00 6,42
5,00 5,73
x y
8,00 6,58
8,00 5,76
8,00 7,71
8,00 8,84
8,00 8,47
8,00 7,04
8,00 5,25
19,00 12,50
8,00 5,56
8,00 7,91
8,00 6,89
After Tufte, 1990
N=11Mittelwert X = 9.0Mittelwert Y = 7.5
Regressionsgerade: Y = 0.5 X + 3
I II III IV
Frankfurt, WS 2007/2008 26Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Motivation: Statistik vs. Visualization
0 , 0 0
5 , 0 0
1 0 , 0 0
1 5 , 0 0
0,00 10,00 20,00
0 , 0 0
5 , 0 0
1 0 , 0 0
1 5 , 0 0
0,00 10,00 20,00
0 , 0 0
5 , 0 0
1 0 , 0 0
1 5 , 0 0
0,00 10,00 20,00
0 , 0 0
5 , 0 0
1 0 , 0 0
1 5 , 0 0
0,00 10,00 20,00
I II
III IV After Tufte, 1990
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 14
Frankfurt, WS 2007/2008 27Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Klassische Fallstudie
Space Shuttle Disaster 1986
Edward Tufte: VisualExplanations, 1990
Probleme mit Dichtungsringender Trägerrakete waren imVorfeld bekannt
Die folgenden Diagrammewurden bei der Analyse desProblems verwendet
After Tufte, 1990
Frankfurt, WS 2007/2008 28Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Space Shuttle Disaster 1986
After Tufte, 1990
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 15
Frankfurt, WS 2007/2008 29Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Space Shuttle Disaster 1986
After Tufte, 1990
Frankfurt, WS 2007/2008 30Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Space Shuttle Disaster 1986
Fakten Problem war bekannt: Fachleute diskutierten bereits
über den Sachverhalt, der letztendlich auch zumAbsturz führte
Alle relevanten Daten waren verfügbar Aber: die Daten wurden nicht auf expressive Art und
Weise präsentiert Folgerung: Eine falsche Entscheidung wurde
getroffen!
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 16
Frankfurt, WS 2007/2008 31Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Space Shuttle Disaster 1986
After Tufte, 1990
Frankfurt, WS 2007/2008 32Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Visualisierung heute
Visualisierung gewinnt eine immer größere Bedeutungund ist aus vielen Gebieten von Forschung, Technikund Wirtschaft nicht mehr wegzudenken
Visualisierung wird immer häufiger als eineinterdisziplinäre Herangehensweise zur Problemlösungverstanden, bei der Techniker und Gestaltergemeinsam in Teams geeignete Darstellungen fürgegebene Probleme entwickeln NCSA Urbana-Champaign Pacific Northwest National Laboratory (PNL) Fraunhofer IGD
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 17
Frankfurt, WS 2007/2008 33Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Beispiele für Visualisierungen
Spiral GraphCircle Graph
Weber et. al. 2001
Frankfurt, WS 2007/2008 34Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Beispiele für Visualisierungen
LandscapesColor Icons
Keim 1999PNL 2000
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 18
Frankfurt, WS 2007/2008 35Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Beispiele für VisualisierungenParallel Coordinates
Schumann et. al. 2002
Frankfurt, WS 2007/2008 36Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Beispiele:Anwendungsgebiet Chemie/Biologie
• Immun
• Gläserner Reaktor
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 19
Frankfurt, WS 2007/2008 37Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Visualisierung von Abstraktionen undModellen
Frankfurt, WS 2007/2008 38Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Gläserner Reaktor (1)
Kopplung eines Simulators(Speedup) mit einemVisualisierungssystem
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 20
Frankfurt, WS 2007/2008 39Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Gläserner Reaktor (2)
Frankfurt, WS 2007/2008 40Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Bildgebende Verfahren in der MedizinBsp. InViVo 4D
Echo-cardio Datensatz
3 Orts- & 1 Zeitdimension
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 21
Frankfurt, WS 2007/2008 41Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Beispiele Scientific Visualization
a)Raumbezogene Daten
Frankfurt, WS 2007/2008 42Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Warum visualisieren wir?
Hohe Bandbreite zum Gehirn (70% aller Rezeptoren,40+% des Cortex, 4 Milliarden Neuronen)Verstehen von riesigen Datenmengen (Millionen vonMesswerten können in einem Bild dargestellt werden)Wir können mehr sehen, als wir uns mental vorstellenkönnenErkennen von Mustern in Daten…
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 22
Frankfurt, WS 2007/2008 43Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Nachdenken
„The purpose ofcomputation is insight,not numbers.“Hamming, 1973
„The purpose ofvisualization is insight,not pictures.“
Generalisierung: Perceptualization,insbesondere Sonification und Tactilization,haptilization, ...
Frankfurt, WS 2007/2008 44Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Zusammenfassung
Begriff VisualisierungVisualisierung als Anwendung der CG
Visualisierung, SS 2005 06.04.2005
Wolfgang Mueller, HS Anhalt 23
Frankfurt, WS 2007/2008 45Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
Ausblick – Nächste Schritte
Anforderungen und Ziele Effektivität – Expressivität – Angemessenheit
Der Visualisierungsprozesses Visualisierungspipeline Referenzmodell Visualisierungsszenarien
Frankfurt, WS 2007/2008 46Visualisierung, D. Krömker, W. Müller
ENDE