20 Jahre Friedliche Revolution

Transcription

20 Jahre Friedliche Revolution
Evaluation eines Kooperationsprojektes von
Sächsischer Staatskanzlei, Hannah-Arendt-Institut
und dem Lehrstuhl Mediengestaltung
Diplomarbeit
im Diplomstudiengang
Medieninformatik
Felix Göpfert
(Matrikelnr. 2762673)
Technische Universität Dresden
Fakultät Informatik
Institut für Software- und Multimediatechnik
Professur Mediengestaltung
Hochschullehrer
Prof. Dr.-Ing. habil. Rainer Groh
Betreuer
Dipl.-Ing. Arch. Ingmar S. Franke, M.Sc. CV
März 2009
Eigenständigkeitserklärung
Hiermit erkläre ich, Felix Göpfert, diese hier vorliegende Diplomarbeit zum Thema »20 Jahre Friedliche Revolution - Evaluation eines Kooperationsprojektes von
Sächsischer Staatskanzlei, Hannah-Arendt-Institut und dem Lehrstuhl Mediengestaltung«, selbstständig und ausschließlich unter Verwendung der im Literaturverzeichnis aufgeführten Informationsquellen verfasst zu haben. Diese Arbeit wurde
noch keiner Prüfungsbehörde in gleicher oder ähnlicher Form vorgelegt.
Felix Göpfert
Dresden, 16.03.2009
A BSTRACT
»Wir sind das Volk« - eine Parole, zwei Revolutionen. Zwar liegen zwischen beiden
deutschen Revolutionen (1848/49 bzw.1989) 140 Jahre [FPS08], doch wie keinen
anderen Leitspruch verbindet man diesen unweigerlich mit der »Friedlichen Revolution« durch die Bürger der DDR im »Herbst ’89«. Neben diesem Leitspruch waren
auf den Straßen noch viele weitere Parolen wie »Auf die Straße!«, »Freie Wahlen«
oder »Wir bleiben hier!« zu hören. [Kro90] Doch wo in der DDR, speziell in Sachsen
wurden diese zum ersten mal gerufen?
Der Lehrstuhl Mediengestaltung entwickelte zu dieser Thematik in einem Kooperationsprojekt mit der Sächsischen Staatskanzlei und dem Hannah-Arendt-Institut
eine interaktive Webanwendung, mit welcher sich Ereignisse und Parolen der Friedlichen Revolution in Sachsen suchen lassen.
Die vorliegende Diplomarbeit analysiert und evaluiert dieses Projekt und gibt dabei
auch einen Einblick in Informationsvisualisierung und Visualisierung von Text.
iii
I NHALTSVERZEICHNIS
4
Kapitel 1: Einleitung
1.1
Projekt-Vorstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
1.2
Aufbau und Ziel der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
Kapitel 2: Informationsvisualisierung
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
7
Visualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
2.1.1
Der Begriff Visualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
2.1.2
Aufgaben von Visualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
Informationsvisualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.2.1
Der Begriff Informationsvisualisierung . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.2
Ziele der Informationsvisualisierung . . . . . . . . . . . . . . . 10
Referenzmodell für Visualisierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3.1
Datentransformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.3.2
Visual Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3.3
Sichttransformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.4
menschliche Interaktion
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
Task by Data Type Taxonomy for Information Visualization . . . . . 14
2.4.1
Aufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4.2
Datentypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.4.2.1
1-dimensional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.4.2.2
2-dimensional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4.2.3
3-dimensional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.2.4
Temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4.2.5
Multi-dimensional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4.2.6
Tree (Baum) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4.2.7
Netzwerk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
Techniken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.5.1
Datenkodierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.5.2
Brushing and Linking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.6
2.5.3
Panning and Zooming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.5.4
Filtern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.5.5
Kontext-und-Fokus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.5.6
Animation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5.7
Übersicht und Detail . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5.8
Dynamische Anfragen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5.9
Details-on-Demand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
Beispielvisualisierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.6.1
Document Lens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.6.2
Treemaps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.6.3
Hyperbolic Tree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.6.4
Galaxies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.6.5
Themeview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
Kapitel 3: Visualisierung von Text
3.1
29
Visualisierungsaspekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.1.1
Was soll visualisiert werden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.1.2
Weshalb soll etwas visualisiert werden . . . . . . . . . . . . . . 30
3.1.3
Visualisierungsmethoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.1.4
Textanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.1.5
Interaktivität / Statisch-Dynamisch . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2
Einsatzbereiche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3
Beispielvisualisierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3.1
Word Spectrum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3.2
Document Cloud Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.3
Wordle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.3.4
Newsmap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.3.5
Biblical Social Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.3.6
Naming Names . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.3.7
Poetry Visualizations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.8
Tilebars . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3.9
Sentence Bars . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3.10 Transcript Analyzer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
v
3.3.11 Popout Prism . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.3.12 TextArc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.3.13 Total Interaction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3.14 Word-Trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
Kapitel 4: Analyse der Webanwendung „Ereignisse und Parolen“
4.1
Rohdaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.1.1
4.2
4.3
4.2.1
Aufbereitung der Datentabellen für Webanwendung . . . . . . 55
4.2.2
Visual Mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Visuelle Strukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.3.2
4.5
Datentransformation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
Datentabellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.3.1
4.4
50
Ereignisansicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.3.1.1
Ereignisbereich mit Zeitleiste . . . . . . . . . . . . . 58
4.3.1.2
Orts- und Ereignistypenliste . . . . . . . . . . . . . . 59
4.3.1.3
Kartenübersicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
Parolenansicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
Sichttransformationen - Sichten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.4.1
4.4.2
Parolenansicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
Visualisierungs-/Interaktionstechniken . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4.5.1
4.5.2
Parolenansicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
4.5.3
Aspektsuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
71
Kapitel 5: Evaluation
5.1
Ziele und Absichten des Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.2
Testmethode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.2.1
Testpersonen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
5.2.2
Versuchsumgebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.2.3
Technische Ausstattung der Versuchsumgebung . . . . . . . . 73
5.2.4
zusätzliche Testwerkzeuge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.2.5
Aufgabenszenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
vi
5.3
5.2.6
Test-Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5.2.7
Testablauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.3.1
5.3.2
5.3.3
Usability-Schwächen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.3.1.1
Zeitleiste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.3.1.2
fehlende History . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.3.1.3
Mehrfachauswahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.3.1.4
Irritationen durch Bugs . . . . . . . . . . . . . . . . 79
5.3.1.5
Suggerieren falscher Tatsachen . . . . . . . . . . . . 80
5.3.1.6
Alphabetische Sortierung . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.3.1.7
Anzeige von Ortsnamen in Karte . . . . . . . . . . . 81
Stärken und Schwächen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.3.2.1
Stärken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.3.2.2
Schwächen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
AttrakDiff-Fragebogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
Kapitel 6: Zusammenfassung und Ausblick
85
Anhang A:Aufgabenszenario und Fragebögen
87
A.1 Aufgaben . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
A.2 Vor-Test-Fragebogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
A.3 Nach-Test-Fragebogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
A.4 AttrakDiff-Fragebogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
A.5 CD-ROM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
A.6 DVD mit Videos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
vii
Tabellenverzeichnis
2.1
2.2
Aufgaben der TTT nach [Shn96] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
Datentypen der TTT nach [Shn96] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4.1
4.2
4.3
Prinzip der räumlichen Erfassung [nach Han09] . . . . . . . . . . . . 52
Prinzip der Typisierung von Ereignissen [nach Han09] . . . . . . . . . 53
Prinzip der Kategorisierung von Parolen [nach Han09] . . . . . . . . . 54
5.1
Übersicht über Versuchspersonen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
A.1 Adjektivpaare des AttrakDiff2-Fragebogens
1
. . . . . . . . . . . . . . 91
Abbildungsverzeichnis
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
2.7
2.8
2.9
2.10
2.11
2.12
2.13
2.14
2.15
John Snows Karte mit der Darstellung von Cholera-Opfern und Wasserpumpen im Londoner Viertel Soho aus dem Jahr 1854 [Tuf83] . .
Referenzmodell für Visualisierung [CMS99] . . . . . . . . . . . . . .
Zeichen [CMS99, S.28] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Scatterplot aus zweidimensionalen Daten [Spe07]) . . . . . . . . . . .
VOXEL-MAN 3D Navigator, Universität Hamburg . . . . . . . . . .
Aktienverlauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Beispiel für Parallelkoordinaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Darstellung eins Suchbegriffs mittels Visual Thesaurus . . . . . . .
Skitter-Graph von Visualizing IPv6 AS-level Internet Topology 2008
Document Lens [RM93] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Darstellung einer hierarchischen Struktur (a) als Treemap (b) [SJ91])
Visualisierung eines Dateisystem als Treemap [Shn98] . . . . . . . .
Sitemapdarstellung der Firma Xerox als Hyperbolic Tree [Xer] . . . .
Galaxy-Darstellung des IN-SPIRE-Systems [PNN] . . . . . . . . . .
Themeview-Darstellung des IN-SPIRE-Systems [PNN] . . . . . . . .
3.1
3.2
Bogen-Darstellung des Liedes »Like A Prayer« von Madonna [Wat] .
Wortwolken: (a) Sequenziell-Alphabetisch, (b) Sequenziell-Häufigkeit,
(c) Räumlich, (d) Liste-Häufigkeit [RGMM07] . . . . . . . . . . . .
3.3 Polares Flächen-Diagramm von Florence Nightingale [Nig58] . . . . .
3.4 Word spectrum. Visualizing Google’s Bi-Gram Data [Harb] . . . . .
3.5 Document Cloud Comparison [Cla08a] . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.6 Wordle des Deutschen Grundgesetzes [Fei08b] . . . . . . . . . . . . .
3.7 Newsmap Darstellung von Google News [Wes04] . . . . . . . . . . .
3.8 Soziales Netzwerk in der Bibel [Hara] . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.9 Naming Names - Interaktive Anwendung [CH07] . . . . . . . . . . .
3.10 Poetry Visualizations - »Hickory Dickory Dock« [Byr07] . . . . . . .
3.11 Tilebars [Hea95] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.12 Sentence Bars [Cla08b] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
8
11
12
17
17
18
19
20
20
25
25
26
27
27
28
31
32
33
35
36
37
39
40
41
42
43
44
3.13
3.14
3.15
3.16
3.17
Transcript Analyzer - New York Times [CDE+ 07]
Popout Prism [SWRG02] . . . . . . . . . . . . .
TextArc [Pal02] . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Total Interaction - Essay-Visualisierung [RS04] .
Wordtree [WV08] . . . . . . . . . . . . . . . . .
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45
46
47
48
49
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
4.11
4.12
4.13
Referenzmodell für Visualisierung: Rohdaten . . . . .
Referenzmodell für Visualisierung: Datentabellen . .
Referenzmodell für Visualisierung: Visuelle Struktur
Webanwendung: Ereignisansicht . . . . . . . . . . .
Ereignisbereich mit Zeitleiste . . . . . . . . . . . . . .
Orts- und Ereignistypenliste . . . . . . . . . . . . . . .
Webanwendung: Parolenansicht . . . . . . . . . . . .
Ausschnitt Aspektsuche . . . . . . . . . . . . . . . .
Ausschnitt Parolen . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Parolen-Details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Referenzmodell für Visualisierung: Visuelle Struktur
Filterung statt hierarchische Navigation . . . . . . . .
Zweistufige Aspektsuche . . . . . . . . . . . . . . . . .
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51
52
57
58
59
60
61
62
62
63
63
68
69
5.1
5.2
5.3
5.4
5.5
Menü-Anordnung im rechten oberen Bildbereich . . . . . . . . . .
Ortsfeld mit Symbol zum Schließen . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Suggerieren falscher Tatsachen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Beurteilung der Navigation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Durchschnittlichen Ausprägung der pragmatischen (PQ) und hedonischen (HQ) Qualität mit Konfidenz-Rechteck . . . . . . . . . . . .
Mittlere Ausprägung der Wortpaare des AttrakDiff-Fragebogens . .
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78
79
80
82
5.6
3
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. 84
. 84
K APITEL 1
Einleitung
1.1
Projekt-Vorstellung
»Wir sind das Volk« hallte es zwischen 1989 und 1990 auf den Straßen der DDR,
wenig später wandelte sich dieser Spruch in »Wir sind ein Volk«. Am 3.Oktober 1990
wurde dieser Spruch Wirklichkeit und es kam zur Wiedervereinigung Deutschlands.
Heute bezeichnet man die Ereignisse der Jahre 1989 / 1990 als Wende oder treffender als Friedliche Revolution. Zwanzig Jahre sind seit den Anfängen der Friedlichen
Revolution vergangen und die Erinnerung an diese Zeit verblassen immer mehr, sie
sind Geschichte. Jubiläen sind deshalb immer wieder der Anlass zurückzublicken,
Erinnerungen aufzufrischen und zu mahnen.
Wo waren die Zentren der Friedlichen Revolution in Sachsen und wo waren die Anfänge? Was beschäftigte die Menschen? Dies alles sind Fragen, welche in einem Kooperationsprojekt der Sächsischen Staatskanzlei, des Hannah-Arendt-Instituts und
des Lehrstuhls Mediengestaltung am Institut für Software- und Multimediatechnik
der TU Dresden in Form einer interaktiven Webanwendung beantwortet werden
sollten. Zwar lassen sich Informationen auch aus Tabellen, Listen und Diagrammen gewinnen, jedoch ist es mit diesen Mitteln schwierig auch Zusammenhänge und
Details einfach darzustellen und zu erkennen. Mit Hilfe der entwickelten Anwendung sollte Geschichte also spielerisch erfahrbar gemacht werden. Die Anwendung
sollte dabei ermöglichen, erfasste Daten zu Ereignissen wie Demonstrationen oder
4
1.1. Projekt-Vorstellung
5
Kirchenveranstaltungen, darzustellen und auch die auf diesen Veranstaltungen erfassten Parolen, Losungen und Sprechchöre zu visualisieren und suchbar zu machen.
Anwendung: www.89-90.sachsen.de.
Im Rahmen der Recherchearbeit zu dieser Diplomarbeit wurde auch ermittelt, in
wiefern sich andere Bundesländer mit dem Thema 20 Jahre Friedliche Revolution,
speziell in Internetpräsentationen, beschäftigen. Dabei wurde festgestellt, dass dies
bis auf Sachsen, Sachsen-Anhalt und Berlin bzw. Brandenburg kaum der Fall ist.
Es ist jedoch nicht auszuschließen, dass sich dies im Verlauf des Jahres 2009 noch
ändern kann. Die Recherchearbeit erstreckte sich nur bis März 2009.
Eine Auswahl anderer Projekte, welche sich mit diesem Thema beschäftigen, soll an
dieser Stelle kurz aufgelistet werden:
www.freiheit-und-einheit.de
Veranstaltungsprogramm, Reden und Texte,
Daten und Fakten, Bilder. (Webseite der Bundesregierung)
www.friedlicherevolution.de
Plattform, welche die öffentliche Diskussion abbilden soll. Archiv für Mitschnitte, Berichte,
etc. (Kooperative Berlin)
www.mauerfall09.de
Veranstaltungskalender für Berlin
www.unsere-deutscheeinheit.de
Wahrnehmung und Bewertung der deutschen
Einheit (Beiträge, Bilder). Aktive Beteiligungsphase durch Nutzer zwischen 09.Januar und 09.Februar 2009. (Forschungsprojekt von Innovationsverbund Ostdeutschlandforschung und Zebralog)
Landesarchiv
Sachsen-Anhalt
Monatliche Veröffentlichung von Dokumenten.
Ab Herbst 2009 wöchentlich.
www.reporter89.de
60 Jugendliche begeben sich auf die Spurensuche zu den Ereignissen des Jahres 1989. Monatliche Veröffentlichung der besten Reportagen (Stiftung Demokratische Jugend)
www.meinherbst89.de
Erlebnisberichte von Zeitzeugen der Friedlichen Revolution deutsche Gesellschaft e.V.,
SUPERIllu und Stiftung Aufarbeitung)
1.2. Aufbau und Ziel der Arbeit
1.2
6
Aufbau und Ziel der Arbeit
Hauptsächliches Ziel der Arbeit soll sein, die am Lehrstuhl Mediengestaltung entwickelte Webanwendung »Ereignisse und Parolen« zu analysieren und anschließend zu
evaluieren. Ausgangspunkt für die Überlegung zur Herangehensweise war die große
Menge an Daten (Berichte von Stasi, Volkspolizei, u.a.), welche der Anwendung zu
Grunde liegen und welche interaktive erfahrbar gemacht werden sollten. Diese Daten sollten in einer geeigneten Form visualisiert werden, genauergesagt sollten sie
computergestützt und interaktiv dargestellt werden.
Aus diesem Grund liegt es nahe, das Gebiet der Informationsvisualisierung etwas
näher zu betrachten. Dies geschieht in Kapitel 2. Hier werden neben den Begriffsdefinitionen zu Visualisierung und Informationsvisualisierung (Kapitel 2.1 und 2.2)
auch das Referenzmodell für Visualisierungen (Kapitel 2.3) , die Task by Data Type
Taxonomy for Information Visualization (Kapitel 2.4), verschiedene Visualisierungsund Interaktionstechniken (Kapitel 2.5) sowie Beispiele zur Informationsvisualisierung (Kapitel 2.6) näher betrachtet.
In Kapitel 3 geht es dann um die Möglichkeiten zur Visualisierung von Text. Dabei
werden die einzelnen Visualisierungsaspekte (Kapitel 3.1), welche sich aus dieser
Fragestellung ergeben, identifiziert und anhand von Beispielen veranschaulicht (Kapitel 3.3).
Kapitel 4 beschäftigt sich mit der Analyse der Webanwendung »Ereignisse und Parolen«. Die Analyse der Anwendung erfolgt dabei unter den in Kapitel 2 und Kapitel
3 identifizierten theoretischen Aspekten zu Informations- und Textvisualisierung.
Außerdem wird hier das Navigationskonzept der Aspektsuche (Faceted Browsing),
welches im Parolenbereich angewendet wurde näher beschrieben.
Die Evaluation der Webanwendung wird in Kapitel 5 behandelt. Das Ziel der Evaluation war es, Usability-Probleme der Webanwendung herauszufinden und die Attraktivität sowie die Stärken und Schwächen der Anwendung zu bewerten.
K APITEL 2
Informationsvisualisierung
2.1
Visualisierung
Visualisierungen existieren nicht erst seit der Neuzeit. Schon seit Jahrtausenden
nutzt der Mensch bildhafte Darstellungen zur Kommunikation und zur Darstellung
von Information. Als Beispiel dafür seien Höhlenmalereien oder die im Nordirak
gefundenen Zählsteine aus dem 2.Jahrtausend v.Chr. [Opp59] genannt. Nach Auffassung der französisch-amerikanischen Archäologin Denise Schmandt-Besserat existierten diese Zählsteine in zehn verschiedenen Formen (Kugel, runde Scheibe, Kegel
Pyramide bzw. Tetraeder, Ovoid, Zylinder bzw. Stäbchen, Dreieck, Rechteck, TForm und Tierkopfform) und repräsentierten verschiedene Wirtschaftsgüter. [SB81,
S.322f]
2.1.1
Der Begriff Visualisierung
Spence führt in [Spe07] folgende Definition für den Begriff Visualisierung an:
visualisieren: ein gedankliches Modell oder Bild von etwas formen
Visualisierungen können also als externes Hilfsmittel zur Unterstützung der kognitiven Fähigkeiten des Menschen angesehen werden. [CMS99, S.1] Card u.a zeigen am
Beispiel der schriftlichen Multiplikation wie wichtig externe Hilfsmittel zur Unterstützung von Wahrnehmung und Denken sind. Dabei kommen sie zu dem Schluss,
7
2.1. Visualisierung
8
dass das einfache Kopf-Multiplizieren für sich nicht schwer ist, jedoch die Schwierigkeit darin besteht sich die Zwischenergebnisse zu merken. Das Multiplizieren mit
Stift und Papier bringt dabei eine erhebliche Zeitersparnis mit sich. [CMS99, S.1f]
Nach Däßler ist Visualisierung zudem auch »ein Prozess der Transformation von Daten, Informationen und Wissen in visuelle Darstellungsformen«. [Däs99] Daten und
Informationen sind dabei unterschiedlich zu betrachten. Daten sind die Grundlage
einer Visualisierung. Durch ihre Transformation in grafische Darstellungen ist es
einem Betrachter wiederum möglich Informationen abzulesen und Zusammenhänge
zu erkennen. Abbildung 2.1 zeigt eine Karte des britischen Arztes John Snow. 1854
Abbildung 2.1: John Snows Karte mit der Darstellung von Cholera-Opfern und Wasserpumpen im Londoner Viertel Soho aus dem Jahr 1854 [Tuf83]
kam es im Londoner Viertel Soho zum Ausbruch einer Cholera-Epidemie. Um die
Ursache der Epidemie zu lokalisieren trug Snow die einzelnen Todesfälle als Punkte
in eine Karte ein und markierte zudem die vorhandenen Wasserpumpen im Viertel
mit einem Kreuz. Snow erkannte anhand der Darstellung, dass die Zahl der Toten
im Umkreis einer bestimmten Wasserpumpe am höchsten war und konnte somit die
Ursache für den Ausbruch der Epidemie lokalisieren. [Tuf97] Anhand dieses Beispiels
2.2. Informationsvisualisierung
9
wird ersichtlich, dass erst durch die Visualisierung der Daten und deren Interpretation durch Snow, die Zusammenhänge des Cholera-Ausbruchs schnell und einfach
erkannt werden konnten.
2.1.2
Aufgaben von Visualisierung
Däßler nennt in [Däs99, S.2f] drei elementare Aufgaben, welche unabhängig vom
Anwendungszweck und der gewählten Präsentationsform sind:
1. Veranschaulichung und gegebenenfalls Vereinfachung komplexer Prozessabläufe und Objektbeziehungen in der Realwelt durch den Einsatz von Symbolen,
Diagrammen oder Animationen.
2. Vereinfachter Zugang zu Massendaten, z.B durch Klassifikation und Durchstrukturierung.
3. Unterstützung bei der Analyse und Interpretation von Daten, bei der Sichtbarmachung verborgener Trends sowie bei der Mustererkennung.
2.2
Computer haben sich in den letzten Jahrzehnten immer mehr zum geeigneten Hilfsmittel zur Visualisierung von Daten entwickelt. Spence sieht dafür vor allem drei
Gründe [Spe07, S.6]:
1. Durch einen kostengünstigen und schnellen Speicherzugriff wird das Speichern
von immer größeren Datenmengen möglich.
2. Immer leistungsstärkere Computer ermöglichen schnelle Berechnungen und
erlauben einen schnellen, flexiblen und interaktiven Zugriff auf Teilmengen
von Daten.
3. Hochauflösende Bildschirme ermöglichen komplexere Darstellungen.
Ausgehend von den erweiterten Möglichkeiten durch computergestützt Visualisierungen entwickelten sich in den 80er/90er Jahren zunächst zwei Bereiche. [CMS99]
Der Bereich der wissenschaftlichen Visualisierung, welcher sich mit der Darstellung
physischer Daten befasst, sowie der Bereich der Informationsvisualisierung, dessen
Ziel es ist abstrakte, nicht-physische Daten wie z.B. Finanzdaten darzustellen.
2.2. Informationsvisualisierung
2.2.1
10
Der Begriff Informationsvisualisierung
Eine Definition des Begriffs Informationsvisualisierung findet sich bei [CMS99, S.6].
Card u.a. definieren den Begriff wie folgt:
The use of computer-supported, interactive, visual representations of
abstract data to amplify cognition.
Unter Cognition verstehen Card u.a. das Aneignen oder Nutzen von Wissen. Aufgabe
der Informationsvisualisierung ist also die computerbasierte Aufbereitung und visuelle Präsentation abstrakter Daten zur Erweiterung der Aneignung oder Nutzung
von Wissen. Außerdem ermöglicht sie es dem Nutzer interaktiv in die Visualisierung
einzugreifen. D.h. der Nutzer hat die Möglichkeit durch Selektion und Manipulation
die Sicht auf Daten zu beeinflussen. Ein wesentlicher Unterschied zu den wissenschaftlichen Visualisierungen ist jedoch der fehlende räumliche Bezug abstrakter
Daten, was die Wahl geeigneter Visualisierungsmethoden erschwert.
2.2.2
Ziele der Informationsvisualisierung
Das wesentliche Ziel der Informationsvisualisierung mit der grafischen Aufbereitung
und Darstellung abstrakter Daten wurde im vorangegangenen Abschnitt bereits genannt. Es lassen sich jedoch noch weitere Aufgaben und Ziele formulieren. [vgl.
Däs99, S.2]
1. Das Auffinden großer spezifischer Informationsdomänen in großen Datenbeständen.
2. Das Erkennen von Relationen, Strukturen oder Trends in unstrukturiert erscheinenden Informationsmengen.
3. Verschiedene Sichten auf identische Datenbestände.
4. Die Darstellung von Informationen in Relation zu anderen Informationen.
Zusammenfassend ließe sich demnach sagen, dass Informationsvisualisierungen vor
allem dem Nutzer den Umgang mit großen Datenbeständen erleichtern sollen.
2.3. Referenzmodell für Visualisierung
2.3
11
Referenzmodell für Visualisierung
Um den Prozess der Datenvisualisierung - also dem Abbilden von Daten auf Bilder
- zu beschreiben, haben [CMS99] ein Referenzmodell für Visualisierung entwickelt.
Sie verstehen Visualisierungen als »adjustable mapping from data to visual form«.
Das in Abbildung 2.2 gezeigte Modell beinhaltet die Umwandlung von Rohdaten
in Datentabellen, das Abbilden von Datentabellen auf visuelle Strukturen sowie die
Transformation von visuellen Strukturen zur abschließende Darstellung. Der Prozess
wird dabei durch den Nutzer ausgelöst welcher die verschiedenen Transformationen
zusätzlich beeinflussen kann. Im Folgenden soll das Modell und die einzelnen TransData
Raw
Data
Visual Form
Data
Tabels
Data
Transformations
Visual
Structures
Visual
Mappings
Views
View
Transformations
Human Interaction
Abbildung 2.2: Referenzmodell für Visualisierung [CMS99]
formationsschritte erläutert werden.
2.3.1
Datentransformation
Wie zuvor schon beschrieben, setzt sich das Referenzmodell aus drei unterschiedlichen Transformationsschritten zusammen. Ausgangspunkt für die verschiedenen
Transformationen sind Rohdaten (Raw Data). Diese können in unterschiedlicher
Form vorliegen, beispielsweise als normaler Text oder als Ergebnis von Suchmaschinenanfragen. Der erste Transformationsschritt besteht nun aus der Umwandlung von
Rohdaten in Datentabellen (Data Tables), bei der die Ausgangsdaten üblicherweise
in eine Relation oder eine Gruppe von Relationen umgewandelt werden, da diese auf
Grund ihrer Strukturiertheit einfacher in in visuelle Formen transformiert werden
können. Aus mathematischer Sicht handelt es sich bei einer Relation um eine Gruppe von Tupeln in Form von {< V alueix , V alueiy , ... >, < V aluejx , V aluejy , ... >, ...}.
Die aus der Transformation resultierenden Datentabellen bestehen zum einen aus
Variablen und zum anderen aus so genannten Fällen (Cases), welche für jede der
Variablen eine Gruppe von Werten beschreiben. Außerdem ermöglichen Datenta-
12
bellen die Verknüpfung von Relationen mit diversen Metadaten. [vgl. CMS99, S.18]
Ein zu beachtender Punkt bei der Transformation von Rohdaten in Datentabellen ist, dass es dabei zu einem Verlust oder aber auch Gewinn von Informationen
kommen kann. Dies reicht von einer einfachen Reduktion der Variablen und Fälle,
über das Hinzufügen von Informationen aus statistischen Berechnungen bis zu gerundeten Werten und Strukturen. [vgl. CMS99, S.21] Für die Variablen lassen drei
verschiedene Basistypen feststellen:
• N (Nominal)
• O (Ordinal)
• Q (Quantitativ)
2.3.2
Visual Mapping
Im zweiten Schritt des Models, welcher zugleich auch den wichtigsten repräsentiert,
werden Datentabellen in visuelle Strukturen (Visual Structures) umgewandelt. Visuelle Strukturen basieren nicht wie die zuvor beschriebenen Datentabellen auf mathematischen Relationen, sondern auf grafischen Eigenschaften. Visuelle Strukturen
erweitern dabei einen räumlichen Bereich durch Zeichen und grafische Eigenschaften
mit dem Ziel Informationen zu kodieren. Dass diese Umwandlung nicht einfach ist,
zeigen [Tuf83] und [Wai97] anhand zahlreicher Beispiele. Beim Visual Mapping lassen sich drei wesentlichen visuelle Elemente unterscheiden: der räumliche Bereich,
genauer gesagt die Platzierung im Raum, die einzelnen Zeichen (Punkte, Linien,
Flächen, Volumen) sowie deren grafische Eigenschaften (Form, Farbe, Textur).
Abbildung 2.3: Zeichen [CMS99, S.28]
2.3.3
13
Sichttransformation
Im letzten Schritt des Referenzmodells für Visualisierung, den Sichttransformation (View Transformations) werden die visuellen Strukturen in verschiedene Sichten
(Views) umgewandelt. Sichttransformationen ermöglichen es dem Nutzer somit verschiedene Sichten auf visuelle Strukturen einzunehmen. Dem Nutzer ist es dadurch
möglich mehr Informationen aus einer Visualisierung zu gewinnen als es bei einer
statischen Präsentation der Fall wäre. Sichttransformationen lassen sich in drei Arten unterscheiden:
• Location probes: Untersuchung von Stellen in der visuellen Struktur (Detailson-Demand, Pop-Up-Fenster, Magic Lense, Brushing)
• View Point Control: Änderungen des Betrachtungspunktes zur visuellen
Struktur (Zoomen, Overview+Detail)
• Distortion: Verzerrung der visuellen Struktur (Fish-Eye-View, Fokus+Kontext)
2.3.4
menschliche Interaktion
Neben den verschiedenen beschriebenen Transformationen ist die menschliche Interaktion ebenfalls Teil des Modells. Dem Nutzer ist es also möglich in die verschiedenen
Transformationsvorgänge interaktiv einzugreifen. So ist es dem Nutzer beispielsweise
durch dynamische Abfragen möglich festzulegen, welche Daten überhaupt angezeigt
werden sollen. Des Weiteren kann der Nutzer die Art der Visuellen Struktur wählen
nach welcher die Datentabellen transformiert werden. Dies kann zum Beispiel das
Ändern einer Diagrammtyps in einem Tabellenkalkulationsprogramm sein. An dieser
Stelle spielt also vor allem die Wahl einer geeigneten Visualisierungsmetapher eine
Rolle. Metaphern dienen dem Nutzer dazu, die Visualisierungen und deren Funktionen verständlich zu machen. Einfache Metaphern sind beispielsweise das Abbilden
auf eine X-Y-basiertes Koordinatensystem oder die Wahl geometrischer Figuren.
Nähere Informationen hierzu lassen sich bei [Man02] finden. Er stellt in seiner Dissertation unter anderem folgende Metaphern vor: Buch, Bücherregal, Zeitung, Stadt,
Landschaft, Räume, Gebäude, Turm mit Aufzug, Linse, Schmetterling. Und nicht
zu letzt kann der Nutzer durch diverse Techniken wie beispielsweise dem Zoomen
unterschiedliche Sichten auf die visuellen Strukturen einnehmen.
2.4. Task by Data Type Taxonomy for Information Visualization 14
2.4
Task by Data Type Taxonomy for Information Visualization
Eine wesentliches Ziel einer Visualisierung ist es, Informationen zu gewinnen. Informationen aus kleinen Datensätzen zu gewinnen mag dabei noch relativ einfach sein.
So lässt sich der Inhalt einer Seite noch gut erfassen. Mit zunehmendem Anstieg an
Datensätzen, beispielsweise dem Inhalt eines ganzen Buchs wird es jedoch immer
schwieriger wenn nicht so gar unmöglich, einzelne Objekte zu lokalisieren oder einen
Überblick zu gewinnen.
Um also die Suche nach Informationen zu ermöglichen bzw. zu vereinfachen, muss
eine Visualisierung bestimmte Aufgaben erfüllen, die es dem Nutzer möglich machen, Informationen zu gewinnen. Shneiderman beschreibt in [Shn96] eine Taxonomie der Informationsvisualisierung. Die Grundlegende Idee dieser Task by Data
Type for Information Visualization (kurz TTT) ist es, die verschiedenen Datentypen
von Visualisierungen sowie verschiedene Aufgaben die von ihnen unterstützt werden
müssen, zu identifizieren.
2.4.1
Aufgaben
Shneiderman unterscheidet in seiner Taxonomie zwischen sieben verschiedenen Aufgaben, welche eine Visualisierung grundsätzlich unterstützen sollte: Overview, Zoom,
Filter, Details-on-Demand, Relate, History sowie Extract. Ziel der Overview, also
der Übersicht ist es, einen Überblick über den gesamten Datensatz zu erhalten. Der
Zoom ermöglicht es, interessante Objekte näher zu betrachten. Mittels Filtern lassen sich weniger interessante Objekte ausblenden. Details-on-Demand erlaubt es,
ein bestimmte Objekt oder eine Gruppe von Objekten auszuwählen und bei Bedarf
deren Details abzurufen. Die Aufgabe von Relate ist es Beziehungen zwischen den
Objekten untereinander sichtbar zumachen. History soll es möglich machen, Aktionsverläufe zu dokumentieren um Aktionen bei Bedarf rückgängig zu machen, sie zu
wiederholen oder sie schrittweise zu verfeinern. Extract, als letzte Aufgabe, hat zum
Ziel, die Extraktion von Untergruppen des Datensatzes sowie der Anfrageparameter
zu erlauben. In Tabelle 2.1 sind diese nochmals in einer Übersicht aufgelistet.
Aufgabe
Beschreibung
Overview
Einen Überblick über die gesamte Sammlung erhalten
Zoom
Interessante Objekte fokussieren
Filter
Uninteressante Objekte ausblenden
Details-on-demand
Ein Objekt oder eine Gruppe auswählen und deren
Details nach Bedarf abrufen
Relate
Beziehungen zwischen Objekten sehen
History
Aktionen historisieren um diese rückgängig zu machen, sie zu wiederholen und eine schrittweise Verfeinerung möglich zu machen
Extract
Extraktion von Untergruppen des Datensatzes sowie der Anfrageparameter erlauben
Tabelle 2.1: Aufgaben der TTT nach [Shn96]
2.4.2
Datentypen
Neben den im vorangegangenen Abschnitt genannten Aufgaben identifiziert Shneiderman in seiner Taxonomie auch sieben verschiedene Datentypen von Visualisierungen. Shneiderman setzt dabei voraus, dass ein Nutzer sich eine Sammlung von
Objekten mit mehreren Attributen anschaut. Solche Attribute können zum Beispiel
der Preis eines Autos oder dessen Farbe sein. Alle sieben Datentypen haben gemein,
dass ihre Objekte Attribute besitzen und die Auswahl aller Objekte, welche einer
Reihe von Attribute genügen eine Suchanfrage darstellt. Alle sieben Datentypen
sind in Tabelle 2.2 zusammengefasst und werden im Folgenden einzeln betrachtet.
2.4.2.1
1-dimensional
Eindimensionale Daten, auch lineare Datentypen genannt, verfügen nur über ein
kontinuierliches Attribut, nach welchem sie sequenziell angeordnet werden können.
Dies heißt jedoch nicht, dass sie nicht auch über mehrere Attribute verfügen können. [Kei02] Einer Stadt ließen sich beispielsweise neben Ihrem Namen noch weitere
Attribute wie Einwohnerzahl oder Flächengröße zuordnen. Relevant ist jedoch, dass
die Städte in einer Liste dabei immer nur nach einem Attribut sequenziell geordnet
Datentyp
Beispiel
1-dimensional
Text-Dokumente, Programm-Quellcode, alphabetische Namenslisten
2-dimensional
Flächen- und Landkarten, Zeitungslayout
3-dimensional
Objekte der realen Welt, z.B.: Moleküle, der
menschliche Körper oder Gebäude
Temporal
Zeitleisten, wie sie etwa im Projektmanagement
oder historischen Präsentationen Verwendung finden.
Multi-dimensional
Inhalte relationaler und statistischer Datenbanken
Tree (Baum)
Hierarchien oder Baumstrukturen, bei denen jedes
Element, bis auf das root-Element, eine Verbindung zu einem übergeordneten Element hat
Netzwerk
Netzwerkstrukturen mit einer beliebigen Anzahl
miteinander verbundener Elemente
Tabelle 2.2: Datentypen der TTT nach [Shn96]
werden können, beispielsweise alphabetisch nach dem Attribut Anfangsbuchstabe.
Weitere Beispiele, wie sie auch Shneiderman in [Shn96] anführt, sind Textdokumente oder Programmquellcode. Für das Design eindimensionaler Datentypen sind vor
allem Schriftart, -farbe und -größe, sowie die Überblicks-, Auswahl- und Scrollingmethoden von Bedeutung.
2.4.2.2
2-dimensional
Zweidimensionale Daten verfügen über zwei Dimensionen, durch welche sich Punkte eindeutig charakterisieren lassen. Bei der Visualisierung werden alle Attribute in
die zweidimensionale visuelle Umgebung mit eingebunden. Attribute können z.B.
Längen- und Breitengrade, Breite und Höhe, etc. sein. [OLI98] Eine gebräuchliche
Form zur Visualisierung zweidimensionaler Daten sind so genannte Scatterplotts
oder auch X-Y-Plots vgl. [Spe07, S.37] und [Kei02] wie sie in Abb. 2.4 abgebildet
sind. Jeder Achse wir dabei ein Attribut zugeordnet. So lässt sich in Abb. 2.4 der
Preis und die Anzahl der verfügbaren Schlafzimmer eines jeden, durch einen Punkt
dargestellten Hauses ablesen. Weitere Beispiele sind geografische Karten, Grundpläne oder auch Zeitungslayouts.
Abbildung 2.4: Scatterplot aus zweidimensionalen Daten [Spe07])
Obwohl die Visualisierung zweidimensionaler Daten trivial erscheint, können dabei Probleme auftreten. Die ist z.B. der Fall wenn sich bei der Darstellung großer
Datenmengen Punkte oder Objekte überlappen. Dies kann zu einem erschwerten
Verständnis der Visualisierung führen. [Kei02] Um dies zu vermeiden können Eigenschaften wie Größe, Farbe und Deckkraft der dargestellten Objekte als eine Art
Orientierungshilfe eingesetzt werden. [Shn96]
2.4.2.3
3-dimensional
Der dreidimensionale Datentyp bezieht sich in der Regel auf Objekte der realen Welt,
wie z.B. der menschliche Körper, Moleküle oder Gebäude. Aus diesen Darstellungen
ist es dem Benutzer dann möglich Informationen abzuleiten. [OLI98] Abbildung
2.5 zeigt einen Ausschnitt des menschlichen Gehirns der aus volumetrischen Daten
konstruiert wurde.
Abbildung 2.5: VOXEL-MAN 3D Navigator, Universität Hamburg
Aber auch die Visualisierung physischer Objekte selbst kann als eine Art Träger
dienen, auf dem sich abstrakte Daten organisieren lassen. Die physischen Objekte werden dabei als Übersicht zur Organisation der abstrakten Daten eingesetzt.
[CMS99, S.59]
2.4.2.4
Temporal
Temporale Daten können auch als Spezialfall eindimensionaler Daten angesehen werden. Jedem Zeitpunkt können dabei mehrere Datenwerte zugeordnet werden. Der
wesentliche Unterschied liegt jedoch darin, dass temporale Daten einen Anfangsund Endzeitpunkt haben und Überlappungen auftreten können. [Shn96] Ein typi-
Abbildung 2.6: Aktienverlauf
sches Beispiel ist ein Aktienverlauf wie er z.B. in Abb. 2.6 zu sehen ist. Weitere
Beispiele für Visualisierungen temporaler Daten sind u.A. Zeitleisten, Animationen,
Projektmanagement oder historische Präsentationen.
2.4.2.5
Multi-dimensional
Haben Daten mehr als drei Attribute ist es nicht mehr möglich, sie mittels einfacher
2D oder 3D-Darstellungen zu visualisieren. [Kei02] Beispiele dafür sind die meisten
relationalen und statistischen Datenbanken, bei denen Objekte mit n Attributen
Punkte in einem n-dimensionalen Raum werden. [Shn96] Eine gute Möglichkeit,
multidimensionale Daten zu visualisieren, bildet die Technik der Parallelkoordinaten
von [ID90]. Bei dieser Darstellung bildet jeder Datensatz eine polygonale Linie, die
in einem System paralleler Achsen dargestellt wird. Dabei betrachtet man zunächst
jede Dimension einzeln und bildet jede einzeln auf eine Achse ab. Diese werden dann
in gleichem Abstand und parallel zueinander angeordnet (siehe Abb. 2.7).
Var 1
Var 2
Var 3
Abbildung 2.7: Beispiel für Parallelkoordinaten
2.4.2.6
Tree (Baum)
Hierarchien oder Baumstrukturen (Trees) sind Sammlungen von Objekten, bei denen jedes Objekt, mit Ausnahme der Wurzel, eine Verbindung zu einem übergeordneten Elternobjekt hat. Dabei können die jeweiligen Vater- bzw. Kind-Objekte,
sowie die Verbindungen zwischen diesen, über unterschiedliche Attribute verfügen.
[Shn96] Ein typisches Beispiel für die Anwendung von Baumstrukturen stellt das
Dateisystem auf Festplatten dar. Aufgaben welche sich insbesondere auf die Struktur
beziehen können u.A. sein: das Feststellen der Länge eines Baums oder der Anzahl
von Kind-Objekten eines Elements. Eine interessante Möglichkeit zur Visualisierung
ist mit dem Visual Thesaurus in Abb. 2.8 abgebildet. Mit dieser Anwendung der
Firma Thinkmap lassen sich Suchbegriffe und deren Beziehung zu anderen Wörtern
interaktiv visualisieren.
2.4.2.7
Netzwerk
Als letzten Datentyp führt Shneiderman die Netzwerke an. Er stellt dabei fest, dass
es manchmal sinnvoll ist, Objekte mit einer Anzahl anderer Objekte zu verbinden
wenn es nicht möglich ist, diese in einer Baumstruktur abzubilden. Obwohl es mehrere spezielle Fälle von Netzwerken gibt (azyklische, Gitter, mit Wurzelknoten und
bewußt werden
gewahren
entdecken
bewusst werden hear
gewahr werdenpick up
erfahren learn
feststellen
herausfinden
herausbekommen
find out
herauskriegen
get word
get wind
see
discover
hören
get a line
innewerden
unterrichten
orientieren
inform mitteilen
benachrichtigen
informieren
bekanntmachen
intercommunicate
bekanntgeben
communicate
kommunizieren
Abbildung 2.8: Darstellung eins Suchbegriffs mittels Visual Thesaurus
ohne, gerichtet und ungerichtet) werden alle als ein Datentyp betrachtet. [Shn96]
Netzwerke bestehen aus Knoten, welche einen Datenpunkt repräsentieren und Links,
Abbildung 2.9: Skitter-Graph von Visualizing IPv6 AS-level Internet Topology 2008
welche die Beziehung zwischen zwei verschiedenen Knoten beschreiben. Typische
Nutzeraufgaben können dabei das Finden des kürzesten oder des kostengünstigsten
Wegs zwischen zwei Knoten sein. [Shn96] Eine mögliche Darstellung von Netzwerken
stellt der Skitter-Graph in Abb. 2.9 dar. Der Skitter-Graph von Caida visualisiert
dabei einen makroskopischen Schnappschuss der IPv6 Internet Topologie, also der
Verteilung der Internet-Konnektivität zwischen Internet Service Providern. [CAI08]
2.5. Techniken
2.5
21
Techniken
Das folgende Kapitel enthält eine Zusammenstellung verschiedener Visualisierungsund Interaktionstechniken, welche bei Visualisierungen zum Einsatz kommen können. [vgl. Sch95] [vgl. Man02] Die verschiedenen Techniken lassen sich zum großen
Teil in das Referenzmodell für Visualisierungen aus Kapitel 2.3 einordnen und sich
ebenso den Aufgaben von Visualisierungen aus Shneidermans Task by Data Type
Taxonomy for Information Visualization zuordnen. (Kapitel 2.4)
2.5.1
Datenkodierung
Durch Datenkodierung lassen sich mehrere Informationen auf begrenztem Raum
visualisieren. Datenkodierung bezieht sich dabei vor allem auf dem Abbilden von
Attributwerten auf graphische Variablen. [vgl. Ber83] Nach Bertins »graphischer
Semiologie« sind dies: Größe, Helligkeit, Muster, Farbe, Orientierung (Richtung)
und Form. Die Länge der grafischen Variablen, welche darstellt wieviele Werte man
mit ihrer Hilfe lesbar bzw. unterscheidbar darstellen kann, variiert dabei für jeden
Variablentyp unterschiedlich stark. So liegt diese bei der grafischen Variable Größe
bei ca. fünf während bei der grafischen Variable Farbe bis zu sieben Farbtöne gut
unterschieden werden können. Der Einsatz von Datenkodierung kann also die Bandbreite der Darstellung von Informationen erweitern, jedoch aber auch dazu führen,
dass die kognitive Last für den Nutzer bei der Interpretation dieser Visualisierung
zunimmt. Der Gebrauch von Datenkodierung ist demnach mit Vorsicht zu sehen, da
der Mensch nur in der Lage ist, einen bestimmten Grad an Komplexität zu erfassen.
[Kuh90] Eine der effektivsten Methoden Informationen zu kodieren ist Farbe, welche
dem Nutzer ein schnelles und direktes Treffen von Entscheidungen möglich macht.
2.5.2
Brushing and Linking
Brushing and Linking (Einfärben und Verknüpfen) beschreibt die Verbindung zweier
oder mehrerer Sichten auf die selben Daten. Das Einfärben oder Hervorheben in einer
Sicht beeinflusst dabei ebenso die andere Sicht. So werden z.B: Punkte, die in einer
Visualisierung ausgewählt werden farblich hervorgehoben, was zu Auswirkung hat,
dass diese auch in einer anderen Visualisierung hervorgehoben werden. Dadurch
können Abhängigkeiten und Korrelationen in den Daten schnell erkannt werden.
[Kei02, S.16]
2.5. Techniken
2.5.3
22
Panning and Zooming
Panning and Zooming ist eine typische Technik bei Sichttransformationen (vgl. Kapitel 2.3.3). Der Wechsel eines Standpunkts kann dabei zum einen durch das seitwärtige Bewegen oder zum andern durch das Ändern des Zoom-Faktors erfolgen. Diese
Technik bietet sich vor allem dann an, wenn große Datenmengen dargestellt werden
müssen und nicht mehr alle Daten in einer Übersicht dargestellt werden können.
Anstelle des Begriffs Panning findet sich in der Literatur auch der Begriff Camera
Movement ([CMS99]). Beim Zoom erfolgt jedoch nicht nur eine Skalierung der Darstellung, sondern es wird auch deren Darstellung geändert. Das heißt, je größer der
Zoom-Faktor gewählt wird, desto mehr Details können visualisiert werden.
2.5.4
Filtern
Wenn es darum geht aus einer großen Datenmenge Informationen zu gewinnen,
bietet es sich an, eine Reduktion der Daten auf eine bestimmte Teilmenge vorzunehmen. Dies kann entweder durch »direkte Selektion der gewünschten Teilmenge
(browsing) oder durch die Spezifikation von Eigenschaften der gewünschten Teilmenge (querying)« passieren. [Kei02, S.14] Man kann darunter also auch das Einoder Ausschließen von Informationen in einer graphischen Übersicht verstehen. Der
Einsatz von Filtern ist vor allem dann sinnvoll, wenn sich ein Nutzer beispielsweise alle Knoten eines bestimmten Typs anschauen möchte. Durch dessen Auswahl
werden wiederum andere aus der Übersicht entfernt, welche nicht mit ihm in Beziehung stehen. Ein Beispiel für eine interaktive Filterung sind Magic Lenses welche in
Form einer Lupe als Filter eingesetzt werden. Damit lassen sich entweder bestimmte
Informationen unter der Lupe filtern oder aber auch zusätzlich hinzufügen. [FS95]
2.5.5
Kontext-und-Fokus
Ein Problem des Zooming ist es, dass bei einem gewählten Zoom-Faktor zwar viele Details dargestellt werden, man jedoch den Überblick über die Gesamtansicht
verliert. Eine Möglichkeit um diese Problem zu beheben ist es, durch eine verzerrte
Darstellung Ausschnitte detaillierter darzustellen als Umliegende, ohne jedoch dabei
den Gesamtüberblick zu verlieren. Verwendung findet diese Technik vor allem bei
hyperbolischen und sphärischen Verzerrungen. Beispiele dafür sind unter Anderem
Hyperbolic Trees (vgl. Kapitel 2.6.3), Graphical Fisheye View [Fur86], Document
2.5. Techniken
23
Lens (vgl. Kapitel 2.6.1)
2.5.6
Animation
Animationen in Informationsvisualisierungen werden vor allem an den Stellen genutzt, bei denen es zu Veränderungen in der graphischen Darstellung kommt. Sie
sollen dem Nutzer helfen die Orientierung zu behalten. Die kognitive Last auf den
Nutzer wird durch die konstanten langsamen Veränderungen reduziert. Dies lässt
sich vor allem auf die menschliche Wahrnehmung zurückführen. Das Auge des Menschen nimmt dabei Bewegungen sehr leicht wahr, welche dann vom Gehirn als Ursache und Effekt assoziiert werden. [RCD93] [RMC91]
2.5.7
Übersicht und Detail
Für die Übersicht und Detail -Technik (Overview+Detail) werden zwei oder mehr
Sichten mit unterschiedlichen Zoom-Faktoren verwendet. Dies hilft Nutzern, welche
sich gerade einen detaillierten Bereich von Daten anschauen, den Überblick über
die Gesamtstruktur zu behalten. [CMS99] unterscheiden dabei noch zwischen zeitlichen und räumlichen multiplen Übersichten mit zusätzlicher Detail-Anzeige. Bei
der zeitlich multiplen Übersicht werden Übersicht und Details gleichzeitig angezeigt
während sie bei den räumlich multiplen Übersichten gleichzeitig in verschiedenen
Bereichen des Bildschirms angezeigt werden. Die Übersicht und Detail -Technik wird
manchmal auch als Kartenansicht-Konzept (map view concept) bezeichnet. [BW90]
2.5.8
Dynamische Anfragen
Dynamische Anfragen, auch Dynamic Queries genannt, ermöglichen es, durch direkte Manipulation der grafischen Übersicht, Informationen sichtbar zu machen oder
diese zu verbergen. Durch dynamische Anfragen an das System erhält der Nutzer ein
schnelles und kontinuierliches Feedback bei der Suche nach bestimmten Informationen. Zum Einsatz kann diese Technik daher kommen, wenn es darum geht Trends,
Charakteristika und Beziehungen in einem Datenraum schnell visuell zu erfassen.
Umgesetzt werden diese beispielsweise mittels Slidern (Schiebereglern).
2.6. Beispielvisualisierungen
2.5.9
24
Details-on-Demand
Mittels Details-on-Demand lässt sich die Anzahl der angezeigten Variablen eines
ausgewählten Objektes erweitern und es ist somit auch möglich mehr Details anzuzeigen. Diese Technik eignet sich vor allem dann, wenn viele Daten auf relativ
geringem Raum dargestellt werden sollen.
2.6
Beispielvisualisierungen
Im folgenden Abschnitt werden verschiedene Visualisierungen und Visualisierungsmethoden vorgestellt, die bei der Recherchearbeit zum Thema Informationsvisualisierung gefunden wurden. Die vorgestellten Visualisierungen sollen einen Ein- und
Überblick über die Möglichkeiten von Informationsvisualisierung geben. Ein Anspruch auf Vollständigkeit kann dabei jedoch auf Grund der hohen Anzahl an verschiedenen Visualisierungen nicht gegeben sein.
2.6.1
Document Lens
Document Lens ist eine Visualisierungstechnik, welche erstmals 1999 von Robertson
& Mackinly beschrieben wurde. [RM93] Mit ihr ist es einem Benutzer möglich, ein
aus mehreren Seiten bestehendes Dokument zu betrachten ohne dabei die Übersicht
zu verlieren. Die rechteckige Linse zeigt dabei immer genau eine Seite eines Dokuments, während die anderen Seiten in einer dreidimensionalen Darstellung perspektivisch verzerrt angeordnet werden. Durch die Platzierung der Linse über einer
Seite rückt diese in den Vordergrund und wird unverzerrt dargestellt. Man kann bei
dieser Art von Darstellung auch von einer Fisheye-Sicht sprechen. Abb.2.10 zeigt
ein Beispiel für solch eine Darstellung.
2.6.2
Treemaps
Anfang der 90er Jahre entwickelte Ben Shneiderman die Idee der Treemaps. [SJ91]
Ausgangspunkt für diese Idee waren Probleme bei der Festplattenverwaltung. Mit
den Mitteln eines Dateibrowsers war es nicht möglich, eine globale Übersicht über
den gesamten Inhalt einer Festplatte zu erstellen, da auf Grund des begrenzten
Bildschirmplatzes nicht alle Dateien und Verzeichnisse gleichzeitig dargestellt werden konnten. Somit war es beispielsweise schwierig festzustellen, welche Dateien oder
25
Abbildung 2.10: Document Lens [RM93]
Verzeichnisse auf einer Festplatte am meisten Platz verbrauchten.
Die aus dieser Problematik entwickelte Idee war es, die Baumstruktur eines DateiA162
B10
C30
D32
F6
G6
F6
G6
H6
I44
H6
J36
L7
M7
N 28
U8
U8
V12
W8
E60
B10
C30
L7
J36
K34
O4
P4
Q4
R4
S4
T4
(a) Tree
M7
V12
O4
P4
Q4
R4
S4
T4
W8
(b) Tree-map
Abbildung 2.11: Darstellung einer hierarchischen Struktur (a) als Treemap (b) [SJ91])
systems als ineinander verschachtelte Rechtecke darzustellen. Das äußerste Rechteck
bildet dabei den Wurzelknoten. Innerhalb dieses Rechtecks erfolgt wiederum eine
Aufteilung in Rechtecke, welche die direkten Tochterknoten des Wurzelknoten repräsentieren. Diese Unterteilung setzt sich bis in die letzte Ebene fort. Dabei werden
die Rechtecke abwechselnd horizontal und vertikal geteilt. Die Größe der Rechtecke
ist dabei proportional zur Datei- bzw. Verzeichnisgröße dargestellt. Abb. 2.11 veranschaulicht die Idee der Tree-Maps. In Abb. 2.12 ist die Umsetzung der Visualisierung
26
eines Dateisystems als Treemap abgebildet.
Abbildung 2.12: Visualisierung eines Dateisystem als Treemap [Shn98]
2.6.3
Hyperbolic Tree
Der Hyperbolic Tree ist eine Entwicklung der Firma Xerox aus dem Jahr 1995. Hyperbolische Bäume oder auch Hyperbolic Trees genannt, ermöglichen es, große Hierarchien wie zum Beispiel Dateiverzeichnisse darzustellen. Bei einem Hyberbolischen
Baum handelt es sich dabei um einen n-ären Baum, um dessen zentral platzierten
Wurzelknoten radial nach außen weitere Tochter-Knoten angeordnet werden. [LR96]
Die Projektion kann dabei als eine Art Kugel gesehen werden, auf dessen Oberfläche die einzelnen Knoten abgebildet werden. [Däs99] Durch die Auswahl einzelner
Knoten kann die Darstellung verändert werden und andere Knoten werden in den
Vordergrund gebracht. Durch den Wechseln in eine andere Hierarchieebene wird außerdem die gesamte Struktur des Hyperbolic Trees neu ausgerichtet. Ein Beispiel
für den Umsetzung eines Hyberbolischen Baums der Firma Xerox ist in Abb. 2.13
abgebildet.
2.6.4
Galaxies
Die Galaxy-Darstellung des IN-SPIRE-Systems (Abb. 2.14) stellt Dokumente als eine Anordnung von Punkten in Form einer Galaxie dar. Das Konzept dahinter lässt
sich auf das Clustern von Dokumenten zurückführen, bei dem die einzelnen Informa-
(a) Tree
27
(b) Tree-map
Abbildung 2.13: Sitemapdarstellung der Firma Xerox als Hyperbolic Tree [Xer]
tionselemente als Sternen-Cluster auf einen Nachthimmel abgebildet werden. Jedes
Dokument repräsentiert dabei einen Punkt. Je ähnlicher sich dabei zwei Dokumente
sind, desto näher liegen diese Punkte beieinander. Durch das Clustern ähnlicher Dokumente entstehen so genannte ThemeClouds. Jeder ThemeCloud werden demnach
Label zugeordnet, welche die gemeinsamen Themen, der sich in dieser »Wolke« befindlichen Dokumente, beschreiben. Um die verschiedenen Dokumentenmengen zu
erforschen, ist es dem Nutzer unter Anderem möglich, einzelne Dokumente auszuwählen, sich diese anzusehen, einzelne Gruppen von Dokumenten auszublenden oder
in bestimmte Bereiche hineinzuzoomen.
Abbildung 2.14: Galaxy-Darstellung des IN-SPIRE-Systems [PNN]
2.6.5
28
Themeview
Die Themeview-Darstellung (Abb. 2.15) beruht ebenfalls auf dem IN-SPIRE-System.
Ihre Darstellung eines Datensatzes kann auch als dreidimensionale Galaxie verstanden werden. Ihre Aufgabe ist es vor allem einen Überblick über verschiedene Themengebiete zu geben. Die Themen werden in dieser Ansicht wie in einer Reliefkarte einer natürlichen Landschaft dargestellt. Die Gipfel markieren dabei besonders
Abbildung 2.15: Themeview-Darstellung des IN-SPIRE-Systems [PNN]
dominante Themen. Diese Erhebungen werden zudem durch die unterschiedliche
Farbgebung und die Positionierung von Labels zusätzlich betont. Wie auch in der
Galaxy-Darstellung werden miteinander in Verbindung stehende Themen nah bei
einander und weniger verwandte Themen weiter von einander entfernt platziert.
Außerdem ist es dem Benutzer möglich, die Ansicht durch Rotation, Zoom und
Schwenken zu verändern.
K APITEL 3
Visualisierung von Text
Mit der zunehmenden Menge an Texten, welche in den letzten Jahrzehnten in digitaler Form zur Verfügung gestellt wurden, nimmt die Bedeutung von Text als
Wissensrohstoff immer weiter zu. Dabei stellt sich auch die Frage in welcher Form
man Text darstellen kann und was sich überhaupt visualisieren lässt. Text stellt im
Unterschied zu den strukturierten Daten einer Datenbank diese unstrukturiert dar.
Dies heißt jedoch nicht, dass Text auch unstrukturiert ist. Die Struktur von Text
setzt sich aus Wortformen zusammen, welche wiederum aus den Buchstaben eines
Alphabets zusammengesetzt sind.
Die Visualisierung von Text hängt wie schon erwähnt auch davon ab, was und weshalb etwas dargestellt werden soll. So ist zum Beispiel denkbar, dass man in Texten
bestimmte Muster erkennen möchte, dass man einen Text auf Ähnlichkeiten oder
Unterschiede zu einem anderen Text untersucht oder dass man Visualisierung auf
Grundlage des Dokumententyps vornimmt aus welchem der jeweilige Text besteht.
Im Folgenden soll erläutert werden, welche Aspekte bei der Visualisierung von Text
eine Rolle spielen können.
3.1
3.1.1
Visualisierungsaspekte
Was soll visualisiert werden
Die Frage was visualisiert werden soll bezieht sich in erster Linie auf das Visualisierungsresultat. Danach unterscheide ich in folgende Bereiche:
29
3.1. Visualisierungsaspekte
30
• Wörter
• Sätze
• Seiten mit Text
• Dokumentensammlungen
Eine andere Sicht wäre die Quelle der Daten auf welcher die Visualisierung basieren
soll. Hier ließe sich wiederum in:
• Datensätze aus Wörtern und Wortgruppen
• einzelne oder mehrere Textdokumente
• große Dokumentensammlungen
unterscheiden.
3.1.2
Weshalb soll etwas visualisiert werden
Die Unmengen an digitalen Texten welche heute digital oder analog vorliegen, sind
nicht nur in ihrer Einzelbetrachtung von Bedeutung, sondern verbergen zudem noch
viel mehr Informationen. Diese sichtbar zu machen ist eine Aufgabe von Textvisualisierung. So ist es mittels Textvisualisierung beispielsweise möglich Muster in einem
oder mehreren Texten sichtbar zu machen. Auch die Struktur eines Textes oder
Relationen zwischen mehreren Texten lassen sich damit darstellen. Eine weiterere
Möglichkeit besteht in der Visualisierung von Unterschieden und Gemeinsamkeiten verschiedener Texte oder der Suche nach bestimmten Wörtern in diesen. Als
letzten Grund möchte ich anführen, dass es oftmals nötig ist, sich mittels einer
Visualisierung Übersicht über einen ganzen Text oder auch ganze Text- oder Dokumentensammlungen zu verschaffen. Zusammenfassend ergeben sich also folgende
Bereiche:
• Muster in Texten erkennen
• Strukturen in Texten sichtbar machen
• Relationen in oder zwischen Texten sichtbar machen
• Vergleiche zwischen Texten vornehmen
31
• Stichwort-Suche in Texten
• Übersicht über einzelne Texte oder ganze Text- bzw. Dokumentensammlungen
3.1.3
Visualisierungsmethoden
Methoden Texte oder Textsammlungen zu visualisieren gibt es viele. Eine allgemeingültige Klassifizierung ist in der Literatur bislang jedoch nicht zu finden. Zudem
befindet sich das Gebiet der Textvisualisierung, vor allem auf Grund der Vereinfachungen in deren Erstellung durch Software wie Adobe Flash oder processing,
in stetiger Entwicklung, woraus sich somit immer neue Wege und Ideen für Visualisierung von Text ergeben. Im folgenden sollen einige Methoden genannt werden
welche in den Beispielen in Kapitel 3.3 Verwendung finden.
• Bogen-Darstellungen - Text wird hierbei auf seine Struktur analysiert und
sich wiederholende Teile werden durch transluzente Bögen miteinander verbunden. Diese Methode wurde erstmals durch [Wat02] beschrieben und eignet sich besonders gut zur Darstellung von Wiederholungsmustern in Musikstücken (siehe Abb. 3.1)
Abbildung 3.1: Bogen-Darstellung des Liedes »Like A Prayer« von Madonna [Wat]
• Wortwolken sind eine Variante der in den letzte Jahren immer verbreiterten
Darstellung von Tags (Schlagworten) in Form von Tagclouds (Schlagwortwolken). Tagclouds sind die visuelle Darstellung einer Gruppe von Wörtern, typischer Weise einer Gruppe von Schlagwörtern, bei denen grafische Variablen
wie Schriftgröße , -gewicht oder- farbe genutzt werden, um Eigenschaften wie
32
beispielsweise die Auftrittshäufigkeit eines Wortes darzustellen. [RGMM07]
unterscheiden in vier verschiedene Layout-Varianten: sequenziell mit alphabetischer Sortierung, sequenziell mit Häufigkeitssortierung, räumlich (spatial)
und Anordnung in einer einspaltigen Liste mit Häufigkeitssortierung. (siehe
Abb. 3.2)
Abbildung 3.2: Wortwolken: (a) Sequenziell-Alphabetisch, (b) Sequenziell-Häufigkeit, (c)
Räumlich, (d) Liste-Häufigkeit [RGMM07]
• Trees eignen sich unter Anderem zur Darstellung von Text-Struktur. Ein Text
lässt sich beispielsweise auf sich wiederholende Wortfolgen untersuchen, welche
dann in Form eines Baums visualisiert werden. Ebenso ist eine Darstellung als
Treemap möglich. Hierbei werden Texte meist in Form kleiner Textblöcke, wie
sie in Überschriften vorkommen, nach ihrer Bedeutsamkeit und ihrem Thema
geordnet in eine Treemap umgewandelt. (siehe Kapitel 3.3.4 und 3.3.12)
• Netzwerkdarstellungen ermöglichen die Visualisierungen von Relationen,
welche zwischen verschiedenen Wortpaaren bestehen können. (siehe Kapitel
3.3.5)
• Balken/Kacheln können auf verschiedene Weise nützlich sein. Sie finden beispielsweise bei den Tilebars (Kapitel 3.3.8) oder bei Sentence Bars (Kapitel
3.3.9) Verwendung und repräsentieren meist die Länge eines Dokuments oder
eines Satzes. Sie können jedoch auch dazu eingesetzt werden um in einer Übersicht Bereiche zu markieren, in welchen sich bestimmte Suchbegriffe befinden.
(siehe Kapitel 3.3.10)
33
• Cluster Maps eignen sich besonders zur Darstellung von ganzen Dokumentensammlungen. Ähnliche Dokumente werden dabei in einer Kartendarstellung
nah zu einander angeordnet, unähnliche weiter weg. Ein Beispiel dafür wurde
schon im vorigen Kapitel mit der Galaxie- und Themviewdarstellung (Kapitel
2.6.4 und 2.6.5) angeführt. Eine weitere Möglichkeit stellen so genannte Selforganizing Maps dar, bei denen Dokumente nach ihrer Ähnlichkeit gruppiert,
in Form eines neuralen Netzwerks angeordnet werden. [Koh01]
• Übersicht/Übersicht+Detail-Darstellungen eignen sich besonders zur Visualisierung kompletter Texte. Hier kommt es nicht unbedingt auf strukturelle
Eigenschaften eines Textes an, sondern der Text für sich steht im Vordergrund.
Bei der gewöhnlichen Browserdarstellung großer Webseiten sieht der Nutzer
meist nur einen Teil der Seite, ohne dabei einen Überblick über die gesamte
Seite zu erhalten. Der Popout Prism Browser vereint dabei beide Aspekte (vgl.
Kapitel 3.3.11). Ein anderes Beispiel wird in Kapitel 3.3.10 vorgestellt.
• Diagramme lassen sich einsetzen um beispielsweise einen thematische oder
strukturellen Überblick eines Textes zu geben. Ein solches Diagramm könnte
zum Beispiel in Form eines Polaren Flächen-Diagram [vgl. Nig58] (Abb. 3.3)
erfolgen. Ein Beispiel für eine solche Visualisierung findet sich in Kapitel 3.3.13
Abbildung 3.3: Polares Flächen-Diagramm von Florence Nightingale [Nig58]
3.1.4
34
Textanalyse
Um Texte hinsichtlich der verschiedenen Visualisierungsaufgaben visualisieren zu
können, bedarf es vorher teilweise einer konkreten Textanalyse. Dies ist vor allem
dann der Fall, wenn Strukturen, Muster, Unterschiede und Beziehungen visualisiert werden sollen. In der Literatur findet sich dafür auch der Begriff Text Mining.
Nach [HQW06] umfasst Text Mining »eine Gruppe methodischer Ansätze, um Texte
zu strukturieren und damit neue und relevante Informationen zu extrahieren. Als
Grundlage dienen vor allem statistische und musterbasierte Verfahren«
Mittels statistischen und linguistischen Analysen wie beispielsweise der Differenzanalyse lassen sich Texte auf das Vorkommen unterschiedlicher Wortformen untersuchen. [vgl. HQW06, S.95] Auch die Häufigkeit von Wortformen spielt bei der
Textanalyse eine große Rolle. Mittels des Zipfschen Gesetzes ([ZIp35]) ist es möglich, Aussagen über die Rangfolge, von in einem Text vorkommenden Wörtern, zu
treffen. Dies kann unter Anderem dazu genutzt werden, um Wortlisten mit Wörtern
zu erstellen, die in der natürlichen Sprache am häufigsten auftreten. Dies sind in
den meisten Fällen so genannte Funktionswörter wie zum Beispiel: der, die, und,
in, den, etc. [vgl. HQW06, S.87] Diese Wortlisten lassen sich nun dazu verwenden
um die darin befindlichen Wörter aus Texten herauszufiltern. Übrig bleiben dann
Wörter, deren individuelle Relevanz, bezogen auf den Text, höher ist.
Musterbasierte Verfahren ermöglichen es, innerhalb eines Textes Muster herauszufinden oder »Texte bzw Textpassagen anhand von vorher festgelegten Mustern zu
identifizieren.« [vgl. HQW06, S.4]
3.1.5
Interaktivität / Statisch-Dynamisch
Als letzten Visualisierungsaspekt möchte ich an dieser Stelle die mögliche Interaktivität und die dazu in Zusammenhang stehende dynamische bzw. statische Darstellung anführen. Viele bei der Recherchearbeit gefundene Visualisierungen weisen
einen gewissen Grad an Interaktivität auf. So lassen sich zum Beispiel Visualisierungen durch Eingabe eines oder mehrerer Texte dynamisch erzeugen. Auch die
Eingabe von Stichwörter findet in Visualisierungen oft Verwendung. Es gib jedoch
auch statische Visualisierungen, welche , einmal erzeugt, keine Form von Interaktivität aufweisen, sei es aus rein technischer Sicht in Form von Print-Visualisierungen
oder auch aus rein ästhetischen Gründen.
3.2. Einsatzbereiche
3.2
35
Einsatzbereiche
Bei der Recherche zu den Möglichkeiten der Visualisierung von Text wurde festgestellt, dass sich viele Anwendungen mit der Visualisierung politischer Texte befassen.
Visualisierungen vereinfachen dabei die Analyse politischer Texte. Ein Beispiel dafür
ist der Transcript-Analyzer der New York Times, welcher in Kapitel 3.3.10 vorgestellt wird. Ein weiteres Einsatzgebiet bildet die Informationssuche oder die Navigation im Internet, bei der es oft zum Einsatz so genannter Wortwolken kommt.
Es gibt jedoch auch andere Visualisierungen, welche einfach nur das Ziel haben,
Informationen auf künstlerisch ästhetische Weise darzustellen. Eine exakte Klassifizierung in bestimmte Einsatzbereiche ist auf Grund des immer größer werdenden
Spektrums an Visualisierungsmöglichkeiten nicht möglich.
3.3
Beispielvisualisierungen
Im Folgenden Abschnitt sollen nun einige Text-Visualisierungen vorgestellt werden,
die bei der Recherche zu dieser Arbeit gefunden wurden. Ein Anspruch auf Vollständigkeit kann auf Grund der Vielzahl verschiedener Möglichkeiten zu Visualisierung
in Literatur und Internet nicht gegeben sein. Für jedes angeführte Beispiel wird zudem eine Einordnung auf Grundlage der verschiedenen Visualisierungsaspekte und
der verwendeten Techniken aus Kapitel 2.5 vorgenommen.
3.3.1
Word Spectrum
Chris Harrison
map
soldier
cemetery
front
still
chronicle
movie
debate
war
iizone
asshould
story
cabinet
game
experience
veterans
1
america
video
drums
universal
ends
military
dance
college
i on
left
zones
iii
lord
began
situation
room
2planning
record
demo
started
cry
world
times
3
journal
iv
heroes
pics
blog
resolution
child
office
leaders
lies
president
records
pictures
eagle
archive
going
re
itself
propaganda
film
goes
at
for
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we or
upon
who
x
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that
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where
free
economy new might
also
no
made
4
plans
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again
may
all
before
party
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god
home theory
more
art
music
it
will
with
policy
medal
so
during
time
by
which
group
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after
not
rather
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talkoperation
you
peace
politics
+
until
means
without
activities
within
while
quotes
like
forum
of
a
activism
project
campaign report
work
movement
bond
be
pact
t
amonggroups
committee
~ movements
requires
operations
organization
rose
moves
communityprayer
flags
culture
out
love
teamorganizations
network
vigil
day mom
around
generation
an
about
if
web
and
page
can
acthouse
walkdollars
settlement
boat
university
concert
conflict
country
support institute
studies
train
center
force
action
off
resource
marches
rallies
photos
into under
correspondent
because
must
power
women
collection
begins
posters
demonstrations
society
tax
coalition
even
events
have
poetry
poster
thanbased
throughout
through
alliance
links
camp
here
this
library
demonstration
they
came
does
has could
there
blogs only
then
message lyrics
protestors
economic
broke effort iraq
games
memorial
general
information
related
portal
since
is but
thewould
are
had
in
was one between
protests
being
did
11
series
production
filelooms
wereprotest
he
protesters
museumhistory
grief
pension
news
songs
war
book
letterscontinues
us
dvd
ought
footing
books
crisis
just
breaks
aims
diary
department
song
americanfirst
brought
sites
dog
bonds
strategy
service
over
memorials
fiction
international
reporting
flag
council
david
academy
plan
artist making
shall march
now
white
church
summit
garden
festival
silver
initiatives
education
research treaties
activist
efforts
issues
dollar
gifts
testimony
conference
security
my
officerspark
commission
hotel
signs
division
peace
soldiers
matters
dependent
takennecessarily
win
energyevanescence
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soccer
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facility
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designs
present
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rhetoric drovelays
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sea tags children
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sound stood
tourism
edited
review
discusses
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serial developments
somehow
paramount
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electronic
settled sky cottage
near leadership
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availability
seminars
phase
killed
appointments
convergence
canoes
papers
get
wagon
ultra
victory witch
1000
ap
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none
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food balladintended
trading episodes
tens
agency
stated
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irrespective
individual
58
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stalemate decisions
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differsaverunning
dining
seven realities
consistent maintained
christianity
call
deep
pharmacy
bitch
seen proceeds
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mugs greek booklet
craft
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fear
conversion
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steve
walks polls
courses
endures
investment
rd
haldeman
services
december
content
pipes sleep
preview
depends
update
rises administration shoot
interactive
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someday
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shines
ward mike
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poet virginia
br resting
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reader
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missionschuck
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campaigner
wit
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symphony
agitator
chords orientation
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smart
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suddenly
meant
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organized
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twenty
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religious
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discourse
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spiritual
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castro
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yoga
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gas
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writings
guide
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fronts
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bit
carl
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de basis
partner
imagine
dates
transportation
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possibilities
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44
geography
port
korea
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closer
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membership
right
projects
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networks
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cold style
pattern
surprised
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beneath
amandacontaining
diane
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johnny
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response
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host
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proclamations
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shield design
anniversary
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unlike funds
backpack
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create
lasting
diplomacy
complete
intact
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interrupted
rust
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consultant
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formally
additionalforms
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colors
countdown
toward
30
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posed
plus
jo inherent wsblessing
laid serving
mobile
popeadviser
hardcover
israel
belt
cds
infrastructure
calendars
designed
voterunlimited
mauricelunch
tie
alert
profiles
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france
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09
knowing
always
productontario responded
stressed
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scholars
chiefs
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epidemic
observation
wall
shortly
happened
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dub
chat
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noted
intensified
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occurring
units
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resistance
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roles
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demonstrates
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trail
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christ
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gordon
knights
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racket
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demonstrated
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club 36philip
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employed federal
reside ppl pf float magnets
professionals
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level
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folk
structure
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concerning
functions
bob
picnic tile
embodied
powerful
solution
engineering
arrived
jointly task
doctor curriculum
scenarios inter
equal
foundations
mansion
‘ speaking bring
countries
toy
congress
commemorative
horsebriefing
profile
paper balkans
low death copwore
williams
ex begun
palestine himself
breakerswashed
getting
index
lecture
enterprises
9connecticutfaces
marc
press
preparedparticipated
bus
literally
compiled shniad
incexperts
assoc
bookstore
stickbetwixt
situations
euphoria
expertdeclared
understanding
others
aids
graham
tours
societies
requiring
impressions
spells
prospects
belonging
focus
blues diaries
february
concerns
shipping
promoted
including
notes
envisaged
increasingly
chamber
bloc
stint
master
collector cut space
nd
dan
long
join
swept
gesture
little
salaries
statements
past
undertaken
multi
source
brand
32
regulations
heard chapter
northern
italian
prisons
certain
permit
morning
et
07
bill ma
kicked 2nd
green
editorial
pledgesdear
serves
mini btwprint
decor bag
collectible
seeks
controversy
embassy ambassador
lounge
jason
grandmothers
thread
calm
philippe
ne credentials
violence occurred unfolds
locally resurrection
name
real bait
sought
inducingdcac ash
saw
boy possessed
protesting
edward
blanket 1978
warrior
created
guru
writers
colin civilian
father
pennyr
dry imperative
dropped louis cinema
celine da veryfeelsordered natofarleaving
sex
containedarmsreflected gary
indian demanded
use
bitches
winning
proves
scandal
altar sharing matt
wrought
recorded warriors
happening
tattoo
perspective
jeremy
bush double tokyoarchives
bbq
webrings
haue doll
communities
audit
struggle
noteplate
resolutions
seed ball
newt
range
claim
remember
obtained
pins pride
wing
aanathan
actors
item their
allow bottom
conditional
association
dallas incorporated
chicago
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interview
points
frank
window
overwhelms
wyoming
educational
emerges
provision
reunion
pamphlets
image
economics progress promotingoutkast
divine
tribute otherwise
purpose
motif
alabama brown
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recreation
placards
lawyersfederation
policies
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album allowscrusader
desperately
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portfolio
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barbie cropstha indicators
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autoreminnesota
how
freak laura
miss
campaigning
notebook
nuts
trials
sustaining
triumph
canadian
peacefully
presided
reference trio
effectively allianceshanging
powered
struck
planet
46
found markets
lingerie affordpleainthestabilisation
erap
hearpraise
medallion
whatever jan
grey milwaukee
base status1982 influenced
grace
leader aspectstuff
obligations
heritage
earned
intentions
required
russia spoke
mentioned
purchased
sep
8 promises
george
faq
contrary
quilt
rtstanford
systematically
path mvtreflect
installation
hey positions
writ
causes
oh protect
nothing agents faction
blow
periods
pages
naturally
temporary tribesblink mid
signatures
market
chain nyc
knowledgedick
endeavour
exclusively
car
submitted
violations
turtle
lacks
queens
premium
riders
brothers delegates
asked
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derives
flyinginvolving director
wednesday
sweep
highlights
theology
myselfauthorized
18
balloon
expresses
gi prisoners
taxes
highlighted
terry sysgateway remastered
class
classicwebsites
resumes
47 atmosphere
crackindigenous
increased
resides bracelet witness
pursuant
permeates
jurisdiction
cap
douglas
un23
passedconventions
107
burial
remembered
draftscreensaver
parliament
paradigms members avatarmelissa
podcastmeetups
messages your
ngosculpture
outline
meeting
contracts
module
ct elder
town cow
known joins
building
programme
people
program mission
activists
words
ChrisHarrison.net
Abbildung 3.4: Word spectrum. Visualizing Google’s Bi-Gram Data [Harb]
36
Word Spectrum (Abb. 3.4) ist eine, von Chris Harrison [Harb] erstellte Reihe
von Visualisierungen, welche verschiedene Wortassoziationen darstellen. Basis für
diese Visualisierung ist der Bigramm-Datensatz der Firma Google. Bei jeder Visualisierung werden sich jeweils zwei Wörter gegenübergestellt. Anschließend wird die
Auftrittshäufigkeit der Wörter untersucht, welche auf die beiden Anfangswörter folgen. Dabei tritt zum Beispiel die Wortkombination »war memorial« häufiger auf als
die Kombination »peace memorial«. Die Position für jedes Wort wird dann nach dem
Verhältnis der Auftrittshäufigkeit der beiden Wortpaare bestimmt. Bei einem gleichen Verhältnis, wird dieses Wort also in der Mitte abgebildet. Die Wichtung nach
Schriftgröße erfolgt für jede der Visualisierungen individuell. Um eine ausgeglichene
Darstellung zu gewährleisten, wurden zudem noch die Anzahl der Bigramme herunterskaliert, so dass die Häufigkeiten in der Darstellung ausgeglichen sind.
Datengrundlage:
Metapher:
Anwendungsbereich(e):
Visualisierungsmethode(n):
Interaktions-/Vis.technik(en):
Interaktion:
3.3.2
Wörter aus Googles n-gram-Datensatz
Spektrum, Wortwolke
Wortvergleiche
Wortwolke
Daten-/Informationskodierung
keine, statische Darstellung
Document Cloud Comparison
Jeff Clark
Abbildung 3.5: Document Cloud Comparison [Cla08a]
37
Jeff Clark nutzt in seiner Visualisierung (Abb. 3.5) Wortwolken in Form von Word
Association Clouds. Die abgebildeten Wortwolken stellen dabei nicht nur die am
häufigsten gebrauchten Wörter einer politischen Rede dar, sondern durch Eingabe bzw. Auswahl eines speziellen Stichworts ist es auch möglich, die Beziehung zum
gewählten Stichwort zu visualisieren. Die Anordnung erfolgt dann wiederum sequenziell nach der Auftrittshäufigkeit der Wortbeziehungen. Außerdem wird dem Nutzer
zusätzlich das Vorkommen des gewählten Stichworts durch Anzeige von Referenzsätzen angezeigt. Diese Art der Visualisierung eines Textes eignet sich zudem auch
sehr gut um zwei verschiedene Texte miteinander zu vergleichen und deren Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu identifizieren.
Datengrundlage:
Metapher:
Interaktion:
3.3.3
ein oder mehrere Texte
Wortwolke
Wortvergleiche, Wortbeziehungen
Wortwolke
Brushing+Linking, Dynamische Abfragen, Filtern
interaktiv, dynamische Veränderung des Visualisierungsresultats
Wordle
Jonathan Feinberg
Abbildung 3.6: Wordle des Deutschen Grundgesetzes [Fei08b]
38
Wordle ist eine schöne Möglichkeit, den Inhalt großer Texte zu visualisieren und
somit einen Überblick über relevante Themen und Begriffe zu geben. Auch hier
erfolgt die Umsetzung in Form einer Wortwolke. Ein Unterschied zu anderen Wortwolken ist jedoch, dass die Anordnung der Wörter nicht mehr nur horizontal erfolgt,
sondern dass Wörter auch vertikal angeordnet werden können. Jonathan Feinbergs
Intention war es dabei, den Hauptgesichtspunkt mehr auf die ästhetische Darstellung von Wortwolken zu legen, als auf deren Möglichkeit zur Navigation. [Fei08a]
Eine Interaktion mit dem Nutzer erfolgt dabei bei der Erstellung der Wordles. Dem
Nutzer wird hier die Möglichkeit gegeben, Einfluss auf die Gestaltung zu nehmen.
Dies kann zum Beispiel der Schrifttyp, das Layout oder die Farbgebung sein. (siehe
Abb. 3.7) Der Einsatz von Wordles ist dabei nicht auf Einzeldarstellungen von Texten beschränkt, sondern es ist auch eine kombinierende Darstellung verschiedener
Texte möglich um beispielsweise deren Unterschiede zu herauszustellen. So ließen
sich jeweils Wörter, welche in dem jeweiligen anderen Text nicht vorkommen, in
jeweils einem Wordle darstellen.
Datengrundlage:
Metapher:
Interaktion:
3.3.4
Wortwolke
Textinhalt visualisieren, Texte vergleichen
Wortwolke
interaktiv, dynamische Veränderung des Visualisierungsresultats
Newsmap
Marcos Weskamp
Newsmap ist eine von Marcos Weskamp entwickelte Anwendung, welche auf den
sich stetig ändernden Nachrichten-Schlagzeilen von Google News basiert. Der Aufbau erfolgt dabei in Form eines Treemaps, wobei jeweils eine Unterteilung in verschiedene Themenbereiche oder Länderversionen von Google News vorgenommen
wird. Des Weiteren erfolgt in den Themengebieten eine Kachelung nach der Auftrittshäufigkeit der jeweiligen Schlagzeile. Der Nutzer kann sich dadurch einen Überblick über die jeweilige Nachrichtenlage verschaffen und bei Bedarf, durch Anklicken
einer entsprechenden Schlagzeile, den kompletten Artikel auf der verlinkten Nachrichtenseite lesen. Außerdem hat der Nutzer die Möglichkeit, die Darstellung der
39
Abbildung 3.7: Newsmap Darstellung von Google News [Wes04]
Newsmap durch Herausfiltern entsprechender Bereiche zu beeinflussen. So ist es
ihm beispielsweise möglich, sich nur Schlagzeilen zum Thema Wirtschaft anzeigen
zu lassen. Nach jedem Eingriff durch die Themen- oder Länderauswahl, wird dann
die Newsmap neu aufgebaut. Dies ist ebenfalls der Fall, wenn eine Veränderung in
der Größe des Browserfensters vorgenommen wird.
Datengrundlage:
Metapher:
Interaktion:
3.3.5
Schlagzeilen und deren Häufigkeit bei Google
News
Kartendarstellung
Schlagzeilen nach deren Signifikanz visualisieren
Treemap
Daten-/Informationskodierung, Filtern,
interaktiv, dynamische Veränderung der Darstellung
Biblical Social Network
Chris Harrison
Diese interessante Darstellung basiert auf dem Text der Bibel. Dabei wurde eine
40
Abbildung 3.8: Soziales Netzwerk in der Bibel [Hara]
Analyse, der in der Bibel vorkommenden Namen und Orte vorgenommen und untersucht, wie diese zueinander in Beziehung stehen. Harrison bildete also eine Liste
biblischer Namen (insgesamt 2619) und unterzog diese einer Analyse auf Basis einer
digital vorliegenden King-James-Bibel. Jedesmal wenn zwei Namen im gleichen Vers
auftraten, wurde zwischen ihnen eine Verbindung markiert. Das Resultat war eine
Soziales Netzwerk von Personen und Orten. Um die Relationen zu ordnen, verwendete er einen räumlichen Cluster-Algorithmus. Außerdem wurde eine Unterscheidung
nach der Anzahl der auftretenden Verbindungen vorgenommen. Objekte mit weniger als 40 Verbindungen wurden abgewinkelt dargestellt, Objekte mit mehr als 40
Verbindungen horizontal mit zusätzlicher Wichtung nach deren Anzahl.
Datengrundlage:
Metapher:
Interaktion:
3.3.6
ein Text, Wortlisten
Karte
Relationen aufzeigen
Netzwerk mit zusätzlicher Clusterung
keine, statische Darstellung - Interaktion ist jedoch denkbar
Naming Names
Jonathan Corum, Farhana Hossain
Naming Names ist eine interaktive Darstellung des US-Vorwahlen-Wahlkampfes
aus dem Jahr 2007. Dabei werden die einzelnen Debatte der jeweiligen Kandidaten
in Form eines Kreises angeordnet, so dass sich eine Art Tortendiagramm ergibt.
Die Länge der Kreissegmente zeigt dabei die Gesamtanzahl, der bei den Debatten
gesprochenen Wörter an, während die einzelnen Ausschnitte eines Kreissegments
41
Abbildung 3.9: Naming Names - Interaktive Anwendung [CH07]
jeweils eine Debatte repräsentieren. Ausgehend von allen Debatten wurde darauf
hin untersucht, wie oft ein Kandidat den Namen eines jeweils anderen Kandidaten in seinen Reden erwähnte. Diese Namensnennungen wurden anschließend in das
Kreisdiagramm eingetragen. Jede der dargestellten Linien repräsentiert also eine
Namensnennung. Durch einen einfachen Roll-Over-Effekt, bei Auswahl eines Kandidaten, erfolgt eine Filterung der angezeigten Daten und es wird ersichtlich, wer
wie oft den Namen eines anderen erwähnt hat. Außerdem werden in dieser zusätzlichen Ebene noch weitere Informationen zu einzelnen Textpassagen, in welchen die
Namensnennung auftraten eingeblendet
Datengrundlage:
Metapher:
Interaktion:
mehrere Texte, Namensliste
Torte
Relationen, Häufigkeiten aufzeigen
Kreisdiagramm, polarer Tree
Filtern
Interaktion durch Auswahl einzelner Kandidaten
3.3.7
42
Poetry Visualizations
Lee Byron
Abbildung 3.10: Poetry Visualizations - »Hickory Dickory Dock« [Byr07]
Poetry Visualizations von Lee Byron beruhen auf den in Kapitel 3.1.3 vorgestellten Bogen-Darstellungen. Er visualisiert dabei Verbindungen und Wiederholungen bzw. Reim und Takt in Kindergedichten. Die Bögen repräsentieren dabei:
Reim, Alliterationen, Homophone und Wiederholungen. Die Balken unter den Bögen visualisieren den Rhythmus. Bei dieser Visualisierung erfolgt also nicht nur eine
Analyse, nach sich wiederholenden Wörtern, sondern es wird zusätzlich noch eine
Unterteilung in verschiedene Phoneme vorgenommen. Diese Art der Visualisierung
eignet sich also sehr gut, um Kindern Struktur und Aufbau von Gedichten in visueller Form näher zu erklären. Doch auch für den Einsatz bei Liedern, wo es oft zu
Wiederholungen durch den Einsatz von Refrains kommt eignet sich diese Form der
Darstellung. Für die meisten anderen Texte ist diese Art der Visualisierung wahrscheinlich, auf Grund der geringeren Wiederholungen, nicht geeignet.
Datengrundlage:
Metapher:
Interaktion:
ein Text, mehrere Wörtet
Regenbogen
Muster und Strukturen erkennen
Bogen-Darstellung, Balken
Brushing+Linking
dynamische Erstellung der Bögen mittels Software. Endresultat statisch.
3.3.8
43
Tilebars
Marti A. Hearst
Abbildung 3.11: Tilebars [Hea95]
Tilebars finden vor allem bei der Informationssuche in Dokumentensammlungen
Verwendung. Die Länge der einzelnen Balken repräsentiert dabei die relative Länge
der verschiedenen Dokumente, während die Kacheln die gesuchten Begriffe farbig
kodiert darstellen. Die Kacheln geben somit Auskunft wie häufig und an welcher
Stelle ein Begriff in einem bestimmten Dokument auftaucht und wie dieser zu anderen Suchbegriffen in Beziehung steht.
Datengrundlage:
Interaktion:
3.3.9
mehrere Textdokumente
Textinformation
Kacheln, Balken
Direkte Anfragen, Übersicht+Detail
durch Eingabe von Suchbegriffen
Sentence Bars
Jeff Clark
Sentence Bars basiert auf den Arbeiten von Stephanie Posavec [Pos07]. In Ihrem
Projekt Writing Without Words visualisiert sie Texte durch Sentence Drawings. Dabei werden einzelne Sätze der Reihe nach als Linien dargestellt. Die Länge eines
Satzes wird auf die Länge der Linie übertragen und nach jedem Satz erfolgt eine
Richtungswechsel der Linie durch eine Drehung um 90 Grad. Neben der Länge der
44
Abbildung 3.12: Sentence Bars [Cla08b]
Sätze, werden außerdem die thematischen Inhalte durch farbliche Unterschiede dargestellt. Jeff Clark entwickelte aus diesem Ansatz die Visualisierung eines Textes
mittels Sentence Bars. Die Linien, welche die Sätze repräsentieren, werden hier in
einer Art vertikalem Balkendiagramm dargestellt. Die unterschiedlichen Farben signalisieren wieder die unterschiedlichen Themenbereiche des Textes. Außerdem fügte
er noch die am häufigsten verwendeten Wörter innerhalb von zehn aufeinander folgenden Sätzen hinzu, welche wiederum ebenfalls farblich nach ihrem Themengebiet
kodiert werden. Diese Darstellung erlaubt es nicht nur den Inhalt eines Textes zu
analysieren, sondern macht es möglich, mehrere Texte in Gegenüberstellung zu vergleichen und dabei signifikante Themeninhalte abzulesen.
Datengrundlage:
Interaktion:
Inhaltliche Strukturen erkennen
Balken,
Daten- und Informationskodierung
keine, statische Darstellung
3.3.10
45
Transcript Analyzer
New York Times
Abbildung 3.13: Transcript Analyzer - New York Times [CDE+ 07]
Der Transcript Analyzer wurde erstmals 2007 von der New York Times, als interaktives Werkzeug zur Analyse von Debatten, eingesetzt. Die Nutzeroberfläche setzt
sich aus zwei Teilen zusammen: einem Video-Transkript, welches parallel zum Video
der Debatte abgespielt wird und dem Transcript Analyzer, welcher die Debatte nach
den Beiträge der verschiedenen Teilnehmer unterteilt. Dabei lassen sich folgende drei
Hauptfunktionen formulieren:
1. Sehen wann, wo und wie lange ein Kandidat gesprochen hat.
2. Jeweils das Transkript des ausgewählten Blocks lesen.
3. Im Transkript nach speziellen Suchbegriffen suchen, welche dann durch kleine
Balken in den Blöcken hervorgehoben werden. Außerdem lässt sich erkennen
wie oft und wie lange ein Kandidat zu einem Begriff gesprochen hat.
Der Transcript Analyzer eignet sich besonders, um sich näher in politische Debatten
zu vertiefen und beispielsweise zu untersuchen, wer wie lange zu einem bestimmten
Thema gesprochen hat oder wer dieses überhaupt nicht angesprochen hat.
Datengrundlage:
Interaktion:
3.3.11
46
ein Texte
Inhaltsanalyse von Texten, Debattenanalyse
Übersicht, Balken
Daten- und Informationskodierung, Übersicht+Detail, Dynamische Anfragen, Brushing+Linking
Stichwortsuche, Roll-Over-Kandidaten, intuitives
Text-Scrolling
Popout Prism
B.Suh, A.Woodruff, R.Rosenholtz, A.Glass
Abbildung 3.14: Popout Prism [SWRG02]
Popout Prism baut auf einem ähnlichen Prinzip wie der Transcript Analyzer auf.
Popout Prism ist ein Browser, welcher sich in zwei Hauptbereiche unterteilt: eine
Seitenübersichtsfenster sowie ein normales Browserfenster. Zusätzlich lassen sich in
einem Eingabefenster Begriffe definieren, welche dann in den zwei Hauptbereichen
durch Änderung in Farbe und Schriftgröße hervorgehoben werden. Der Nutzer ist
also in der Lage immer den Überblick zu behalten, in welchem Bereich der Internetseite er sich gerade befindet und wo gesuchte Begriffe auf einer Seite auftreten.
Die Suchbegriffe werden dabei in Form von Poputs dargestellt und werden in beiden
Ansichten angezeigt. Durch Anklicken der jeweiligen Begriffe in der Übersicht lassen
sie sich zur besseren Lesbarkeit des Textes wieder ausblenden.
Datengrundlage:
Interaktion:
3.3.12
47
Dokumente
Internetbrowser
Übersicht
Übersicht+Detail, Dynamische Anfragen, Brushing+Linking
Stichwortsuche
TextArc
W. Bradford Paley
Abbildung 3.15: TextArc [Pal02]
TextArc visualisiert komplette Texte in Form eines Netzwerks. Der ablaufende Text
wird dabei als konzentrische Spirale auf dem Bildschirm dargestellt. Jede Textzeile
wird dabei in winziger Schrift auf dem äußeren Kreis dargestellt. Die einzelnen
Wörter werden dann im Inneren des Kreises, je nach Vorkommen im Text, platziert,
wobei häufig auftretende Wörter näher zum Zentrum liegen als weniger häufige.
In der Anwendung werden drei Hauptfunktionen visualisiert: Wortverbindungen,
Worthäufigkeiten und das animierte Lesen der einzelnen Wörter.
Datengrundlage:
ein Text
Relationen, Häufigkeiten zeigen
Netzwerk
Dynamische Anfragen, Brushing+Linking, Datenund Informationskodierung, Animation
Interaktion:
3.3.13
48
Stichwortsuche
Total Interaction
Magnus Rembold, Jürgen Späth
Abbildung 3.16: Total Interaction - Essay-Visualisierung [RS04]
Bei der Entwicklung des Layouts zum Buch Total Interaction [Buu04] suchten Späth
und Rembold nach Möglichkeiten, den Inhalt eines Buchs oder eines darin enthaltenen Essays nach thematischen Aspekten zu visualisieren. Dabei entwickelten sie ein
Schema, welches dem Leser ermöglicht, einen schnellen Überblick über den Inhalt
der entsprechenden Essays zu erhalten. Verwendung finden dabei zum einen manuell
festgelegte Schlüsselwörter und zu anderen automatisch generierte Metadaten. Die
Anordnung der Essays erfolgt in Form eines polaren Flächen-Diagramms welches
zusätzlich durch relevante Stichwörter erweitert wird.
Datengrundlage:
Interaktion:
ein Text
Struktur eines Textes zeigen
Polares Flächen-Diagramm
Daten- und Informationskodierung
statisch
3.3.14
49
Word-Trees
Martin Wattenberg, Fernanda B. Viega
Abbildung 3.17: Wordtree [WV08]
Word Tree ist eine graphische Version der keyword-in-context-Methode [Luh60]
und erlaubt die schnelle Untersuchung eines unstrukturierten Textes. Durch die sequenzielle Eingabe von Wörtern oder Sätzen wird ein Baum erzeugt, in welchem
die unterschiedlichen, im Text vorkommenden Varianten der eingegebenen Wörter
dargestellt werden. Außerdem ist es noch möglich, durch Anklicken eines bestimmte
Knoten, in den Baum hineinzuzoomen. Der Word Tree wurde von [WV08] entwickelt
und die interaktive Anwendung ist bei [mE] zu finden.
Datengrundlage:
Interaktion:
ein Text
Wortketten sichtbar machen
Tree
Zooming, Daten- und Informationskodierung, Dynamische Anfragen
dynamisch, individuelle Bäume erzeugen, einzelne
Knoten auswählen
K APITEL 4
Analyse der Webanwendung
„Ereignisse und Parolen“
Im Rahmen des Gesamtprojektes zur Friedlichen Revolution in Sachsen, wurden
Daten zu Ereignissen und Parolen durch das Hannah-Arendt-Institut für Totalitarismusforschung e.V. erfasst und quantitativ ausgewertet. Die dabei erfassten Daten
waren Grundlage für die, durch den Lehrstuhl Mediengestaltung am Institut für
Software- und Multimediatechnik der TU Dresden entwickelte, interaktive Webanwendung. Mit dieser Anwendung lassen sich die großen Mengen an Daten interaktiv
erfahrbar machen.
Dieses Kapitel soll die einzelnen Schritte bei der Erstellung der Webanwendung,
unter Berücksichtigung der theoretischen Aspekte aus Kapitel 2 und 3, näher betrachten. Zugrunde gelegt wird dabei das Referenzmodell für Visualisierungen, aus
welchem sich vier verschiedene Bereiche ergeben: Rohdaten ⇒ Datentabellen ⇒
Visuelle Struktur ⇒ Sicht. [CMS99]
4.1
Rohdaten
Grundlage für die Webanwendung »Ereignisse und Parolen« sind textbasierte Rohdaten. Diese Rohdaten setzen sich aus verschiedenen Berichten aus den Jahren
1989/1990 zusammen. Dies wären unter Anderem Berichte:
• der Kreisämter der Volkspolizei
50
4.1. Rohdaten
51
• der Kreisdienststellen des MfS (Ministerium für Staatssicherheit)
• der Kreisämter des AfNS (Amt für Nationale Sicherheit)
• von SED-Kreisleitungen und Räten aller Ebenen
Außerdem dienten noch Zusammenfassungen der Staats- und Parteiapparate auf
Bezirks- bzw. Republikebene, sowie andere Quellen wie z.B statistische Erhebungen
von Uwe Schwabe [Sch99] als Datengrundlage.
Data
Raw
Data
Visual Form
Data
Tabels
Data
Transformations
Visual
Structures
Visual
Mappings
Views
View
Transformations
Human Interaction
Abbildung 4.1: Referenzmodell für Visualisierung: Rohdaten
Die Auswertung dieser Quellen erfolgte mit Unterstützung studentischer Hilfskräfte
durch das Hannah-Arendt-Institut für Totalitarismusforschung e.V. (HAIT). Dabei
legte man nicht nur Wert auf die Erfassung von Ereignissen und Veranstaltungen
rund um die Friedliche Revolution in Sachsen, sondern auch auf die Erfassung von
Parolen, Losungen und Sprechchören. Die Zahlenangaben zu Ereignissen und Veranstaltungen stützen sich zum Großteil auf Angaben der Volkspolizei, sind aber nur
bis März 1990 vorhanden. Andere Zahlen wie die des MfS/AfNS oder SED sind
aus Gründen der Auflösung nur bis Januar 1990 verfügbar. Bei der Auswertung der
Quellen, hinsichtlich der Parolen und Losungen, ist zu beachten, dass diese ab Januar 1990 nicht mehr durch das MfS/AfNS bzw. durch die Volkspolizei festgehalten
wurden. Dies führt dazu, dass die Anzahl der erfassten Parolen ab diesem Zeitpunkt
abnimmt, was jedoch nicht heißt, dass es sie nicht mehr gab. [Han09, S.4]
4.1.1
Datentransformation
Die Auswertung der Rohdaten nach bestimmten Relevanzkriterien führte zu einer
Transformation der Rohdaten in Datentabellen, welche die Grundlage für die Webanwendung darstellt. Das Referenzmodell für Visualisierung (Abb. 4.11) lässt sich
4.2. Datentabellen
52
jedoch nicht ein-zu-eins auf die Anwendung übertragen. Die Datentransformation
lässt sich dabei in zwei Teilschritte unterteilen. Zum einen wäre da die Transformation in die resultierenden Datentabellen der Datenbank des HAIT, welche Grundlage
für deren quantitative Auswertung ist [vgl. Han09] und zum anderen die Aufbereitung der Datenbank des HAIT für die Umsetzung als interaktive Webanwendung,
durch den Lehrstuhl Mediengestaltung.
4.2
Datentabellen
Data
Raw
Data
Visual Form
Data
Tabels
Data
Transformations
Visual
Structures
Visual
Mappings
Views
View
Transformations
Human Interaction
Abbildung 4.2: Referenzmodell für Visualisierung: Datentabellen
Bei der Erfassung von Ereignissen waren vor allem Ort, Datum und so denn vorhandene Teilnehmerzahlen relevant. Um die Ereignisse auch hinsichtlich ihrer lokalen
Tabelle Bezirk
ID_Bezirk
Bezirksname
Einwohner 1990
Kreisname
Zuordnung
Bezirk
Stadtkreis,
(ja/nein)
Einwohner 1990
Ortsname
Zuordnung
Kreis
Kreis,
Bezirksstadt
Einwohner 1990
Datum
Zuordnung Ort
...
Tabelle Kreis
ID_Kreis
Tabelle Ort
ID_Ort
Tabelle Ereignisse
ID_Ereignis
Tabelle 4.1: Prinzip der räumlichen Erfassung [nach Han09]
4.2. Datentabellen
53
Ausbreitung und Entwicklung auswerten zu können, waren zudem auch Kreise und
Bezirke relevante Aspekte. Das Prinzip der räumlichen Erfassung von Ereignissen
ist in Abb. 4.1 beschrieben.
Zur besseren Charakterisierung von Ereignissen wurde zudem eine Typisierung vorgenommen. Dabei wurde jedem Ereignis ein Typ wie z.B. Menschenkette, Streik oder
Schweigemarsch zugeordnet. Außerdem nahm man noch eine Einordnung dieser Ereignistypen in verschiedene Ereignisarten vor. So lassen sich die zu vor erwähnten
Ereignistypen, den Ereignisarten Dialog und Protest zuordnen. Das Schema der
Typisierung von Ereignissen ist in Abb. 4.2 dargestellt.
Tabelle Ereignisarten
ID_Ereignisart
Ereignisart
Tabelle Ereignistypen
ID_Ereignistypen
Typisierung
Zuordnung Ereignisart
Datum
Zuordnung Ereignistyp
Tabelle Ereignisse
ID_Ereignis
...
Tabelle 4.2: Prinzip der Typisierung von Ereignissen [nach Han09]
Und nicht zu letzt mussten auch die erfassten Parolen einer Kategorisierung unterzogen werden. Man entschied sich dabei für eine hierarchische dreifach-Kategorisierung,
wobei jede Parole auch in mehrere Unterkategorien eingeordnet werden konnte, wenn
diese beispielsweise mehrere Forderungen enthielt. Das aus der Kategorisierung resultierende Schema ist in Abb. 4.3 dargestellt. Im Anschluss daran wird noch ein
Beispiel für die Kategorisierung aus [Han09] angeführt.
4.2. Datentabellen
54
Tabelle Kategorie 1
ID_K1
Kategorie 1
Tabelle Kategorie 2
ID_K2
Kategorie 2
Zuordnung Kategorie 1
Kategorie 3
Zuordnung
Parole
Tabelle Kategorie 3
ID_K3
Tabelle Parolen
ID_Parole
Parole
Tabelle 4.3: Prinzip der Kategorisierung von Parolen [nach Han09]
Beispiel für die Kategorisierung von Parolen:
Kategorie 1: Sozialismus oder Kapitalismus
Kategorie 2: für Sozialismus
Kategorie 3: für Sozialismus, aber andere Führung
Parolen:
Der Soz. ist eine gute Sache, nur die Sozis taugen nichts
Sozialismus ja - SED nein
Kategorie 3: für real existierenden Sozialismus
Parolen:
Der Sozialismus ist in Gefahr
Ich bleibe Kommunist
Kategorie 3: für demokratischen Sozialismus
Parolen:
Gegen Stalinismus und Kapitalismus - lasst uns kämpfen
für Sozialismus
Mehr Demokratie - besserer Sozialismus
Kategorie 2: gegen Sozialismus
Kategorie 3: gegen real existierenden Sozialismus
4.2. Datentabellen
55
Parolen:
Gegen Restaurationsversuche des Stalinismus
Nie wieder Stalinismus
Stalinismus - nein!
Kategorie 3: gegen Sozialismus
Parolen:
Deutschland braucht Freiheit statt Sozialismus
Für Beseitigung der sozialistischen Verhältnisse
Kategorie 2: für dritten Weg
Kategorie 3: für dritten Weg
Parolen:
Weder Kapitalismus noch Kommunismus, dritter Weg ...
Weder Sozialismus noch Kommunismus
Anhand der letzten zwei Parolen aus dem Beispiel wird ersichtlich, dass es nicht
immer nötig war eine Parole bis in die letzte Unterkategorie einzuordnen. War dies
der Fall wiederholte man einfach die entsprechende Kategorie darüber.
4.2.1
Aufbereitung der Datentabellen für Webanwendung
Um die Datentabellen aus der Datenbank des HAIT für die Webanwendung nutzen
zu können, musste die Datenbank nochmals für die Webanwendung aufbereitet werden. Dies war zum Beispiel notwendig, da es in Sachsen Orte gab, für welche keine
Ereignisse oder Parolen verzeichnet waren. Auch die Unterteilung in Bezirke war für
die Webanwendung weniger relevant, da sich daraus nur vier Bezirke ergaben, die
aber nicht notwendigerweise für die Aspektsuche von Belangen waren. Hier reichte
eine Unterteilung in Orte und Kreise. Des Weiteren bestand die Aufbereitung unter
anderem aus:
• Allgemeiner Bereinigung der Bezeichner
• Löschen nicht relevanter und fehlerhafter Einträge
• Löschen von Orten und exklusiven Parolen in Thüringen
• Einlesen und Zuordnen von Koordinatenwerten zur Verortung
4.2. Datentabellen
56
• Korrekturen von Bezeichnern, Auffinden von NULL-Werten und getrennten
Berechnungen der Startdaten für das Auftreten von Parolen
Die Unterschiede bzgl. der Anzahl Einträge zwischen Datenbank des HAIT und der
daraus konstruierten »Arbeitsdatenbank« des Lehrstuhl für Mediengestaltung sind
in folgender Tabelle dargestellt.
Ursprungsdatenbank
HAIT
Arbeitsdatenbank
+/-
Tabellen
14
17
+3
davon Relationship
2
7
+5
Parolen
2443
2312
-131
Ereignisse
4336
4241 (mit Parolen 757)
-95
Orte
1543
480 (mit Parolen 183)
-1063
Kreise
56
55 (mit Parolen 53)
-1
Bezirke
4
-
-4
Parolenkategorie 1
29
27
-2
Parolenkategorie 2
147
117
-30
Parolenkategorie 3
268
222
-46
Ereignistypen
34
34 (mit Parolen 19)
0
Ereignisarten
8
8 (mit Parolen 6)
0
4.2.2
Visual Mapping
Auf Grundlage der Datenbank lässt sich nun die visuelle Struktur ableiten, welche
die grafische, interaktive Schnittstelle für den Nutzer darstellen soll. Dabei werden
die Daten aus den Datentabellen im Raum platziert (hier 2D-Raum), es erfolgt
ein Abbilden auf geeignete Zeichen und es werden deren grafische Eigenschaften
bestimmt. Die für die Webanwendung entwickelte visuelle Struktur soll im folgenden
Kapitel beschrieben werden.
4.3. Visuelle Strukturen
4.3
57
Visuelle Strukturen
Data
Raw
Data
Visual Form
Data
Tabels
Data
Transformations
Visual
Structures
Visual
Mappings
Views
View
Transformations
Human Interaction
Abbildung 4.3: Referenzmodell für Visualisierung: Visuelle Struktur
Bevor die Datentabellen jedoch auf eine visuelle Struktur abgebildet werden konnten, musste definiert werden, welche Daten aus den Datentabelle an welche Stellen
visualisiert werden sollten und welche Daten für den Nutzer interessant sein könnten. Daraus ergab sich eine Liste an Funktionalitäten, welche die Anwendung leisten
sollte:
• Orte mit Ereignissen in Listen- und Kartenform anzeigen
• Details zu den jeweiligen Orten anzeigen (Einwohner-, maximale Teilnehmerzahlen, Anzahl der Ereignisse)
• Ereignisse zu einem Ort anzeigen (mit Details wie: Datum, Teilnehmerzahlen)
• Zentren der Friedlichen Revolution zeigen
• alle Orte zu einem bestimmten Ereignistyp in der Übersichtskarte anzeigen
• Auswahl der Orte über Karte und Ortsliste
• Einschränkung des Zeitraums
• Parolensuche nach bestimmten miteinander kombinierbaren Aspekten wie Kreis,
Ort, Ereignisart, Ereignistyp, Themenfeld (Parolenkategorie 1) , Themen (Parolenkategorie 2)
• Details zu Parolen anzeigen (zeitliches Auftreten, Thema-Parolenkategorie 3,
Orte, Ereignisse)
Auf Grundlage dieser Funktionalitäten wurde die Anwendung zunächst in zwei
Hauptbereiche und einen Headerbereich mit Menü aufgeteilt. Der erste Bereich sollte
58
die erfassten Ereignissen visualisieren und im zweiten Bereich sollte eine Parolensuche umgesetzt werden. Die beiden Hauptbereiche werden dabei jeweils exklusiv je
nach Auswahl im Menü (Ereignis/Parolen) dargestellt.
4.3.1
Ereignisansicht
In Abb. 4.4 ist zunächst die Ereignisansicht abgebildet.
Abbildung 4.4: Webanwendung: Ereignisansicht
Die Ereignisansicht unterteilt sich wiederum in 3 unterschiedlich große Teilbereiche:
1. Ereignis-Bereich mit Zeitleiste
2. Orts-/ Ereignistypenliste
3. Übersichtskarte
4.3.1.1
Ereignisbereich mit Zeitleiste
Der erste Bereich beinhaltet eine Zeitleiste und einen Bereich für die Anzeige von
Ereignissen. In der Zeitleiste werden die quantitativen Daten bzgl. des Datums der
erfassten Ereignisse in einem X-Y-Koordinatensystem dargestellt. Dies entspricht
der räumlichen Platzierung des Visual Mappings. Dabei repräsentiert die X-Achse
die Wochentage und die Y-Achse die Kalenderwoche. Der dargestellte Zeitraum beschränkt sich auf die erfassten Ereignisse zwischen dem 10.01.1989 - 22.10.1990.
59
In Abbildung 4.5(a) ist ein Ausschnitt dieser Zeitleiste zu sehen. Tage, für welche
(a) Zeitleiste
(b) Ereignisse
Abbildung 4.5: Ereignisbereich mit Zeitleiste
Ereignisse erfasst wurden sind in diesem Koordinatensystem mit einem punkthaften hellgrauen Zeichen in Form eines Quadrats markiert, beinhalten jedoch keine
quantitativen Daten zur Anzahl der Ereignisse für einen Tag. Graue Linien dienen zur visuellen Separation der einzelnen Wochen. Das Monatsende wird durch
schwarze Linien dargestellt. Schon anhand der Zeitleiste (Ausschnitt April-August
1989) wird ersichtlich, dass Ereignisse oft an Montagen stattfanden, eine Tatsache
die sich auch in den ab Anfang September stattfindenden Montagsdemonstrationen
in Leipzig wiederspiegelt. Die Ereignisliste (Abb. 4.5(b)), welche mit der Zeitleiste
in Verbindung steht, lässt sich als einspaltige tabellarische Liste beschreiben. In ihr
werden alle Ereignisse für einen gewählten Zeitraum und für in der Ortsliste ausgewählte Orte chronologisch von oben nach unten angeordnet. Dabei werden für jedes
Ereignis quantitative Daten wie Datum und falls vorhanden Teilnehmerzahl, sowie
nominale Daten wie Ereignistyp und Ort dargestellt.
4.3.1.2
Orts- und Ereignistypenliste
Den zweiten Bereich der Ereignisansicht stellt die Orts- und Ereignistypenliste dar
(Abb. 4.6). Beide Listen für sich sind in Ihrer Grundform wieder einspaltige tabellarische Anordnungen der alphabetisch geordneten nominalen Daten (Orts- und der
Ereignistypennamen). In der Ortsliste werden außerdem noch quantitative Daten
hinsichtlich der Ereignisdichte für jeden Ort, in Form von Sparklines dargestellt.
60
Diese Sparklines repräsentieren die zeitliche Verteilung und die Zahl der erfassten
Ereignisse für eine Stadt über den insgesamt erfassten Zeitraum vom 10.01.1989 22.10.1990. Als graphisches Zeichen werden dabei kleine weiße vertikale Linien verwendet. Zusätzlich lassen sich durch eine dynamische Anfrage noch Details zu einer
Stadt abrufen (Abb. 4.6(a)) Hier werden , zusätzlich zu Ortsname und SparklineDiagram, Daten zu Kreiszugehörigkeit, Anzahl der in der Ereignisliste angezeigten
Ereignisse und Gesamtanzahl der Ereignisse sowie Daten zu minimalen und maximalen Teilnehmerzahlen dargestellt.
(a) Zeitleiste
(b) Ereignisse
Abbildung 4.6: Orts- und Ereignistypenliste
4.3.1.3
Kartenübersicht
Der dritte Bereich besteht aus einer Kartenübersicht in dem alle Orte abgebildet
sind, für welche im gewählten Zeitraum Ereignisse stattfanden. Die Karte ist in ihrer
visuellen Struktur ein X-Y-Koordinatensystem. Jeder Ort lässt sich darin anhand
seiner x-y-Koordinaten in Form eines hellgrauen Punktes darstellen. Als visuelle
Form des Koordinatensystems dient dabei der Grundriss des Landes Sachsen mit
seinen heutigen Grenzen und den hinzugefügten Kreis- und Bezirksgrenzen von 1989.
Die unterschiedlichen Größen der Punkte repräsentieren die jeweilige Klassifizierung
der Orte in Bezirksstädte, Kreisstädte und Kleinstädte bzw. Dörfer. Eine kleine
Ansicht innerhalb des Kartenbereichs beinhaltet zudem Daten zu Kreiszugehörigkeit
und Einwohnerzahlen eines ausgewählten Ortes. Auf eine detaillierte Abbildung der
61
Karte wurde mit Verweis auf Abbildung 4.4 an dieser Stelle verzichtet.
4.3.2
Parolenansicht
Der folgende Abschnitt befasst sich nun mit der Visuellen Struktur der Parolenansicht welche in Abb. 4.7 dargestellt ist.
Abbildung 4.7: Webanwendung: Parolenansicht
Bei der Parolenansicht lassen sich drei Hauptbereiche identifizieren:
1. Zeitleiste
2. Aspektsuche
3. Parolen-Anzeigenbereich
Die Zeitleiste besitzt die gleiche Struktur wie die der Ereignisansicht, jedoch repräsentieren die einzelnen Punkte jetzt nur noch ein Ereignis, bei dem auch eine Parole
verzeichnet wurde. Da nicht zu jedem Ereignis Parolen verzeichnet wurden, reduziert sich die Zahl der Punkte in der Zeitleiste.
Den zweiten Bereich stellt die so genannte Aspektsuche dar, deren Funktion in Kapitel 4.5.3 näher erläutert wird. Die Aspektsuche ist in drei Bereiche mit jeweils
einer Unterebene untergliedert: Ort bzw. Kreis, Ereignisart und Ereignis (Ereignistyp) sowie Themenfelder (Parolenkategorie 1) und Themen (Parolenkategorie 2).
62
Die Anordnung der Daten für die Aspektsuche (Kreisname, Ortsname, Ereignisart,
usw.) erfolgt wie auch bei den Orts- und Ereignislisten alphabetisch in einspaltiger
tabellarischer Form (siehe Abb. 4.8).
Abbildung 4.8: Ausschnitt Aspektsuche
Im unteren Bereich der Parolenansicht, erfolgt die Anzeige, der durch die Aspektsuche und Zeitleiste herausgefilterten Parolen. Die visuelle Struktur welche hier dahinter steckt entspricht der in Kapitel 3.1.3 beschriebenen Visualisierungsmethode
der Wortwolken (Abb. 4.9). Dabei erfolgt die Anordnung der Parolen chronologischsequenziell mit einer zusätzlichen dreistufigen Häufigkeitskodierung durch unterschiedliche Schriftgrößen.
Abbildung 4.9: Ausschnitt Parolen
Durch eine dynamische Anfrage zu den Details einer Parole, werden weitere Daten
wie das Parolenthema (Parolenkategorie 3), Orte und bei Bedarf alle Ereignisse mit
4.4. Sichttransformationen - Sichten
63
dieser Parole, sowie andere Parolen zum gleichen Thema angezeigt. Die Visuelle
Struktur, welche hier für die Darstellung gewählte wurde, ist hier linear/sequenziell
(vgl. Abb. 4.10).
Abbildung 4.10: Parolen-Details
Die Visuelle Struktur der Themenanzeige (Parolenkategorie 3), welche sich ebenfalls
im Parolen-Anzeigebereich befindet und durch Betätigten eines Buttons aktiviert
wird, ist ähnlich der der Parolenanzeige. Auch hier werden die Themen, analog zu
den Parolen, chronologisch-sequenziell angeordnet, es findet jedoch keine zusätzliche
Abstufung nach Auftrittshäufigkeiten statt. Im Parolenfilm erfolgt die Anordnung
der Parolen an zufälligen Stellen im Koordinatensystem. Die Anzahl der angezeigten
Parolen reduziert sich jedoch auf die Menge der erfassten Parolen eines Tages. Die
Schriftgröße der Parolen variiert wie in der Parolenanzeige je nach Auftrittshäufigkeit.
4.4
Sichttransformationen - Sichten
Data
Raw
Data
Visual Form
Data
Tabels
Data
Transformations
Visual
Structures
Visual
Mappings
Views
View
Transformations
Human Interaction
Abbildung 4.11: Referenzmodell für Visualisierung: Visuelle Struktur
Der letzte Schritt im Referenzmodell für Visualisierungen stellt die Transformation
von der visuellen Struktur zu einer Sicht (View) auf diese dar. Im vorangegangenen
Abschnitt zu den visuellen Strukturen wurde schon vereinzelt darauf eingegangen
4.4. Sichttransformationen - Sichten
64
um auch die visuellen Strukturen darzustellen, welche sich erst durch einen Sichtwechsel ergeben. Sichttransformationen (View Transformations) erlauben es also,
unterschiedliche Sichten auf eine visuelle Struktur einzunehmen. Es wurde dabei in
Location probes, View Point Control und Distortion unterschieden (siehe Kapitel
2.3.3).
4.4.1
Ereignisansicht
In der Ereignisansicht erfolgen Sichttransformationen in der Form von Location Probes insbesondere durch Details-on-Demand-Abfragen und Hervorheben (Brushing).
Verzerrungen in der Darstellung oder das Ändern des Betrachtungspunktes, beispielsweise durch Zoomen, finden hier keine Verwendung. Location Probes, also das
Untersuchen von Stellen in der visuellen Struktur, finden an folgenden Stellen statt:
• Anzeige von zusätzlichen Details zu einem Ort in der Ortsliste durch Anklicken
des Ortes in der Liste oder in der Kartenübersicht
• Anzeige von zusätzlichen Details zu einem Ort in der Kartenübersicht durch
Maus-Roll-Over in der Ortsliste oder in der Kartenübersicht
• farbliches Hervorheben eines Ortes oder Kreises in der Kartenübersicht durch
Anklicken eines Ortes in der Liste oder in der Kartenübersicht bzw. durch
Maus-Roll-Over in der Ortsliste oder in der Kartenübersicht
• Anzeige aller Ereignisse in einem gewählten Zeitraum durch Anklicken eines
Ortes in der Liste oder in der Kartenübersicht
4.4.2
Parolenansicht
In der Parolenansicht existieren ebenfalls nur Sichttransformationen der Form von
Location Probes. Diese treten an folgenden Stellen auf:
• Anzeige von zusätzlichen Details (Thema, Orte, Auftrittsdatum) zu einer Parole durch Anklicken der Parole
• Anzeige von zusätzlichen Details (Themen) zu den angezeigten Parolen durch
Anklicken des Themenbuttons
4.5. Visualisierungs-/Interaktionstechniken
65
• Anzeige von zusätzlichen Details (Ereignisse, ähnliche Parolen) zu einer Parole
in der Detailansicht durch Anklicken von »andere Parolen zu diesem Thema
anzeigen« oder »alle Ereignisse zu dieser Parole laden«
• chronologische Anzeige der ausgewählten Parolen in Form einer Animation
(Film).
4.5
Visualisierungs-/Interaktionstechniken
Im folgenden Abschnitt geht es nun um die in der Webanwendung verwendeten
Techniken zur Visualisierung der Daten, sowie zur Interaktion. Nimmt man dazu
das Referenzmodell für Visualisierung als Grundlage, bieten sich für den Nutzer
verschiedene Ansatzpunkte im Modell, bei denen er interaktiv in die Visualisierung
eingreifen kann. So ist es ihm beispielsweise möglich bei der Datentransformation,
also der Umwandlung der Rohdaten in Datentabellen, einzugreifen. Man muss dabei sicherlich einschränken, dass der Nutzer der Anwendung nicht direkt Einfluss
auf die Umwandlung von den Rohdaten nehmen kann, jedoch ist es ihm möglich
durch dynamische Anfragen an die Basisdatenbank, Einfluss auf die dadurch erzeugten Ergebnistabellen zu nehmen. Direkten Einfluss auf das Visual Mapping hat
der Nutzer nicht. Erst bei den Sichttransformationen wird es dem Nutzer wieder
ermöglicht interaktiv einzugreifen.
4.5.1
Ereignisansicht
In der Ereignisansicht finden folgende Techniken aus Kapitel 2.5 Verwendung:
• Datenkodierung: Ereignisse als Punkte darstellen (Zeitleiste), Zahl der Ereignisse pro Woche als Linien darstellen (Sparkline-Diagramm für jeden Ort),
Orte mit Ereignissen als Punkte darstellen (Karte, hierarchische Abstufungen)
• Brushing+Linking: Anklicken eines Orts in der Ortsliste oder in der Karte
führt zu farblicher Hervorhebung des Ortes in der Karte, Maus-Roll-Over über
einen Ort in der Ortsliste beeinflusst die Detailanzeige sowie das Hervorheben
des zugehörigen Kreises in der Kartenübersicht, Maus-Roll-Over über einen
Ort oder Kreis in der Kartenansicht beeinflusst die Detailanzeige sowie das
Hervorheben des zugehörigen Kreises in der Kartenübersicht
66
• Dynamische Anfragen: Die Schieberegler in der Zeitleiste ermöglichen es,
mittels dynamischer Anfrage, die Anzeige der Orte in der Kartenansicht und in
der Ortsliste dynamisch zu beeinflussen. Auswahlkriterium für die Anzeige ist
dabei, ob in dem gewählten Zeitraum ein Ereignis für einen Ort verzeichnet ist.
Die Änderung des Zeitraums führt außerdem zur dynamischen Veränderung
der relevanten Ereignisse in der Ereignisliste, sowie in der Ereignistypenliste.
Im Grunde genommen wird durch die Änderung des Zeitraums jedoch auch
eine Filterung der Daten vorgenommen.
• Details-on-Demand: Hier mit lassen sich zusätzliche Details für einen Ort
anzeigen und die zu dem Ort erfassten Ereignisse anzeigen. Außerdem ist es
damit möglich, alle Ereignisse zu einem bestimmten Ereignistyp, sowie die
dazugehörigen Orte anzeigen zu lassen.
4.5.2
Parolenansicht
In der Parolenansicht finden folgende Techniken aus Kapitel 2.5 Verwendung:
• Datenkodierung: Ereignisse als Punkte darstellen (Zeitleiste), Variation der
Schriftgröße bei der Parolenanzeige
• Dynamische Anfragen: Die Schieberegler in der Zeitleiste beeinflussen die
Anzeige der Parolen und sowie die Anzahl der Daten in der Aspektsuche.
• Filtern: Die Anzeige der Parolen lässt sich durch die Aspektsuche, welche
in Kapitel 4.5.3 beschrieben wird, beeinflussen. Hier besteht in gewisser Hinsicht auch ein Zusammenhang zu den Dynamischen Anfragen, da sich die
Ergebnismenge der Parolen und die anderen dazu in Beziehung stehenden relevanten Aspekte (Kreis, Ort, Ereignisart, etc.) durch eine Auswahl dynamisch
reduziert. Außerdem lassen sich Aspekte durch eine Volltextsuche in jedem
Aspektbereich filtern.
• Details-on-Demand: zusätzliches Anzeigen zu den Details einer Parole wie
z.B. Zeitraum, Thema, Ereignisse, Orte (siehe auch Kapitel 4.4.2)
• Animation: Abspielen des Parolenfilms - chronologisches Anzeigen, der durch
eine Auswahl getroffenen Parolen
4.5.3
67
Aspektsuche
Ein besonderes Interaktionsmittel bei der Webanwendung »Ereignisse und Parolen«
bildet die Aspektsuche. Mit ihr ist es möglich, verschiedene Suchaspekte (Facetten)
miteinander zu kombinieren um dadurch die Ergebnismenge, in Form von Parolen,
immer weiter zu reduzieren. Diese Form der Suche lässt sich auch als Faceted Browsing beschreiben. Die Verwendung von »Facetten« geht bereits auf das 18.Jahrhunderte zurück, der Begriff »Facette« wurde jedoch erstmal 1933 in der Colon
Classification von Shiyali R. Ranganathan veröffentlicht. [Map95] Faceted Browsing
definiert sich nach [Ins04] wie folgt:
Interaction style where users filter a set of items by progressively selecting
from only valid values of a faceted classification system
Der Vorteil beim Einsatz dieser Technik lässt sich an einem kleinen Beispiel veranschaulichen. Beim Entwerfen einer Reise-Internetseite ließe sich eine Hierarchie
aufbauen, durch welche der Nutzer dann navigieren könnten. Diese könnte beispielsweise so aussehen:
• Deutschland
– Dresden
◦ Restaurants
· italienisch
· griechisch
◦ Museen
· Gemälde
· Naturkunde
– Hamburg
◦ Restaurants
· italienisch
· griechisch
◦ Museen
· Gemälde
· Naturkunde
68
Wenn man nun nach Hamburg fahren möchte und dort in ein Naturkundemuseum
gehen möchte, funktioniert die hierarchische Suche wunderbar. Ein Problem ergibt
sich nur dann, wenn man den Ort, welchen man besuchen möchte auf Grundlage
von Naturkundemuseen auswählen möchte. Hier funktioniert die hierarchische Suche
nicht mehr und es muss zu einer anderen Möglichkeit der Suche gegriffen werden: der
Aspektsuche. Das Schema welches eben erläutert wurde, ist in Abb. 4.12 noch einmal
dargestellt. Während man sich in Abb. 4.12(a) anhand einer vorgegebenen Struktur
(a) Hierarchie
(b) Filterung
Abbildung 4.12: Filterung statt hierarchische Navigation
zu einem Ergebnis vorarbeitet, reduziert sich die Anzahl der relevanten Ergebnisse
in Abb. 4.12(b) bei jedem Schritt. Nicht mehr relevante Aspekte werden dadurch
herausgefiltert. Den Nutzern wird dadurch die Möglichkeit gegeben, sich ihre eigene
angepasste Navigation zu erschaffen, indem sie verschiedene Aspekte miteinander
kombinieren. Nach [Den03] und [Imh06] ergeben sich für die Aspektsuche folgende
Funktionen:
• Neuberechnung aller übrigen Aspekte nach jeder Auswahl. Dadurch reduziert
sich die Anzahl der möglichen Aspekte.
• Anzeigen der jeweils ausgewählten Aspekte durch Hervorheben
• Die Auswahl eines Aspektes muss zu mindestens einem Treffer führen. Nicht
mehre relevante Aspekte werden ausgeblendet.
• Anzeige der Anzahl der zu einem Aspekt gehörenden Treffer
• Entfernen eines Aspekts muss möglich sein. Dadurch wird wiederum die verfügbare Aspektmenge neu generiert und die Ergebnismenge vergrößert sich.
69
Betrachtet man nun die Webanwendung »Ereignisse und Parolen«, so wird ersichtlich, dass diese Art der Navigation gut geeignet ist, die Parolen der Friedlichen
Revolution in Sachsen und die damit in Verbindung stehenden Ereignisse und Themen, erfahrbar zu machen. Dem Nutzer wird dabei die Möglichkeit gegeben, Parolen
aus drei unterschiedlichen Richtungen zu betrachten:
1. Wo traten die Parolen auf?
2. Bei was für Ereignissen traten Parolen auf?
3. Welches Thema hatten die Parolen?
Zusätzlich lassen sich noch Einschränkungen bezüglich des Auftretens der Parole
vornehmen, indem man den Zeitraum in der Zeitleiste eingrenzt. Durch die Auswahl eines bestimmten Aspektes z.B. den Kreis Dresden Land werden alle Parolen
angezeigt, die in diesem Kreis auftraten. Außerdem führt diese Auswahl dazu, dass
sich die Zahl der anderen Aspekte weiter reduziert, da nur noch Parolen angezeigt
werden, die diesen Aspekten zuzuordnen sind. Rückgängig gemacht wird eine Auswahl durch das Drücken des »alle«-Buttons. Dadurch, dass eine Parole verschiedenen Orten, verschiedenen Ereignistypen und Parolenkategorien zugeordnet werden
konnte, tauchen diese Aspekte auch in den Aspektlisten mehrfach auf. Wählt man
beispielsweise das Thema Gegen „PDS “, so erhält man alle Parolen zu diesem Thema. Da manch eine dieser Parolen jedoch auch einem anderen Thema zuzuordnen
ist, wird dieses ebenfalls in der Aspektliste angezeigt. Gleiches gilt analog für die
Spalte Orte und Ereignis.
(a) Direkte Filterung
(b) teilweise Filterung
Abbildung 4.13: Zweistufige Aspektsuche
70
Eine echte Filterung erfolgt also nur in den ersten Spalten (Abb. 4.13(a)) der drei
Auswahlbereiche (Kreis, Ereignis-Art, Themenfelder). Wählt man hier einen Aspekt
aus, so werden jeweils nur noch Orte, Ereignisse bzw. Themen angezeigt, für die
diese Auswahl zutrifft. Obwohl nun beispielsweise bei der Auswahl eines Kreises
im Parolenfenster auch Parolen angezeigt werden, die in anderen Kreisen auch auftraten, werden diese Kreise nicht mit angezeigt. Es liegt hier also eine zweistufige
Aspektsuche vor. In der einen Stufe führt eine Auswahl zu einer direkten Reduktion
der Aspekt- und Ergebnismenge, während in der zweiten Stufe (Abb. 4.13(b)) die
Auswahl in Verbindung mit dem Ergebnis steht. Erfüllt also eine Parole mehrere
Aspekte, so werden diese zusätzlich zu der getroffenen Auswahl angezeigt. Neben
der Auswahl einzelner Aspekte, durch einfaches Anklicken, lässt sich die Menge der
angezeigten Aspekte in einem Bereich auch durch Eingabe in einem Suchfeld reduzieren. Die zeichenweise Eingabe reduziert somit die Aspektmenge für den jeweiligen
Bereich, hat aber für sich allein noch keine Auswirkung auf die Parolenanzeige oder
die Filterung von Aspekten der zwei anderen Bereiche. Erst durch das Anklicken
eines Aspektes wird die entsprechende Auswahl aktiviert.
Wie Nutzer mit dieser zweistufigen Aspektsuche zurechtkommen ist Teil der durchgeführten Untersuchung, welche im nächsten Kapitel behandelt wird.
K APITEL 5
Evaluation
Dieses Kapitel beinhaltet eine Evaluation der im vorigen Kapitel beschriebenen Webanwendung »Ereignisse und Parolen«. Ziel dieser summativen Evaluation, also der
abschließenden Bewertung, sollte es sein, das Interaktions- und Visualisierungskonzept der Webanwendung durch unterschiedliche Versuchspersonen testen zu lassen.
Insbesondere sollte dabei untersucht werden, ob die Versuchspersonen das Konzept
der Aspektsuche verstehen. Des Weiteren sollte neben dem Aufdecken von UsabilityProblemen untersucht werden, wie die Attraktivität der Webanwendung zu bewerten
ist. Dazu wurde ein Test-Design entworfen, welches sich aus verschiedenen Methoden
zusammensetzt:
• qualitativer Benutzertest
• Erhebung quantitativer Daten mittel des AttrakDiff-Fragebogens [HBK03]
• semi-strukturiertes Interview
5.1
Ziele und Absichten des Tests
Abgesehen von dem oben erwähnten AttrakDiff-Fragebogen, wurden bei der Testdurchführung keine weiteren quantitativen Daten erhoben. Die geringe Zahl von
zehn Teilnehmern führt zudem dazu, dass die Ergebnisse dieses Fragebogens unter
Vorbehalt zu betrachten sind. Sie lassen aber sehr wohl Tendenzen erkennen. Hauptziel sollte jedoch sein, die Benutzbarkeit und Benutzerfreundlichkeit der Anwendung
zu testen. Deshalb wurden neben den quantitativen Daten auch noch qualitative
71
5.2. Testmethode
72
Daten erfasst, die es möglich machen, Schwachstellen und Fehler in der Anwendung
schnell zu erkennen.
Neben diesen Hauptzielen sind jedoch auch noch Ziele erkennbar, welche sich auf
die einzelnen Phasen der Untersuchung beziehen. In der ersten Phase des Tests, war
es das Ziel, den Nutzer in die Funktionen der Anwendung einzuführen. Damit jeder
Nutzer die gleichen Voraussetzungen hatte, wurde ihm deshalb das Hilfevideo zur
Webanwendung vorgeführt.
In der zweiten Phase der Untersuchung, sollte die Versuchsperson von sich aus die
Anwendung erkunden und sich mit den einzelnen Funktionen vertraut machen. Bei
Problemen und Fragen konnte die Versuchsperson hier Tips und Hinweise erbeten.
Ziel war es also, soweit möglich, sich selbständig mit den Funktionen vertraut zu
machen.
In der dritten Phase sollte untersucht werden, ob die Tester anhand eines Aufgabenszenarios in der Lage waren, diese Aufgaben selbstständig zu lösen. Nur wenn
dies nicht der Fall war wurden Tips und Hinweise gegeben. Die Aufgaben waren
dabei so gestellt, dass sie weitestgehend das gesamte Funktionsspektrum der Anwendung erfassten.
Die letzte Phase der Untersuchung diente dazu mit dem Nutzer über Stärken und
Schwächen der Anwendung zu sprechen, Probleme zu identifizieren sowie Anregungen und Verbesserungshinweise zu erhalten.
5.2
Testmethode
5.2.1
Testpersonen
Insgesamt wurden für die Durchführung der Tests zehn Personen ausgewählt, sechs
männliche und vier weibliche. Die Teilnehmer sollte wenn möglich auch noch einen
gewissen persönlichen Bezug zum Thema Friedliche Revolution in Sachsen haben.
Die Wahrscheinlichkeit, dass Internetnutzer, welche die Anwendung auf der Seite des
Freistaats Sachsen anklicken, einen persönlichen Bezug oder ein persönliches Interesse an diesem Thema haben, ist meines Erachtens höher als bei anderen Nutzern.
Auch beim Alter der Versuchspersonen wurde auf eine gewisse Ausgeglichenheit
geachtet. Außerdem sollten alle Personen eine gewisse Erfahrung im Umgang mit
5.2. Testmethode
73
Computern und Internet verfügen. Voraussetzung für den Test war außerdem, dass
diese die Webanwendung noch nicht kannten. Einen Überblick über die Versuchspersonen bietet Tabelle 5.1
VP
Geschlecht
Alter
Studiengang / Beruf
PC-Nutzung
/Std. pro Tag
Internet-Nutzung
/Std.
pro Tag
1
männlich
20-29
Studium
Künste
bildende
>3
1-2
5
1-3
2
weiblich
20-29
Lehrerin
Schulen
berufliche
>3
1-2
5
0
3
männlich
>50
4
weiblich
40-49
Autor / Schriftsteller
>3
0-1
3-5
>5
Referentin für Öffentlichkeitsarbeit
2-3
0-1
3-5
3-5
5
männlich
6
männlich
30-39
Zimmerer
0-1
0-1
3-5
1-3
30-39
Studium Geografie
>3
0-1
>5
7
1-3
männlich
20-29
Studium Mediensysteme
2-3
2-3
>5
1-3
8
weiblich
40-49
Psychologin
1-2
0-1
>5
3-5
9
weiblich
20-29
Studium Geografie
2-3
>3
>5
0-1
10
männlich
>50
Urologe
>3
2-3
>5
1-3
für
für
Suchmaschinenerfahrung
/Jahre
Parolen in Erinnerung
Tabelle 5.1: Übersicht über Versuchspersonen
5.2.2
Versuchsumgebung
Die Tests mit den Versuchspersonen wurden bewusst in ihrem privaten Umfeld vorgenommen. Dadurch war es zum einen leichter die Versuchspersonen zur Teilnahme
zu gewinnen und zum anderen wurde ihnen durch ihr gewohntes Umfeld eine evtl.
Angst, sich einem Test zu unterziehen genommen. Es muss jedoch hierbei auch
festgestellt werden, dass die dadurch gewonnenen Ergebnisse unter diesen Bedingungen nicht zwingend repräsentativ sind. Während des Test waren jeweils nur die
Versuchsperson und der Versuchsleiter, in diesem Fall der Autor selbst, anwesend.
Der Versuchsleiter war dafür verantwortlich, die Versuchsperson über den Ablauf
des Tests zu informieren, diesen durchzuführen und im Anschluss an den Test die
quantitative Befragung und das Interview durchzuführen.
5.2.3
PC:
Technische Ausstattung der Versuchsumgebung
Lenovo Thinkpad
Intel Centrino Duo 1,66GHz
1,5GB RAM
5.2. Testmethode
74
integrierte Mikrofon
Monitor
Auflösung:
Farbtiefe:
1280x800px
32bit
Betriebssystem:
Flash-Version:
Mircosoft Windows SP2
Flash Player 10.0.2.36
Internet:
>DSL1000
5.2.4
zusätzliche Testwerkzeuge
Um die Tests zu dokumentieren und sie anschließend auszuwerten, wurde der Desktopinhalt mittels der Screencapture-Software SnagIt in Form eines Videos aufgezeichnet. Zusätzlich wurde mit der gleichen Software auch die Audio-Kommentare der
Versuchspersonen aufgezeichnet. In Kombination mit dem Desktopvideo lässt sich
der Test auch nach einem größeren Zeitraum auswerten und analysieren.
Durch die Aufzeichnung des Desktopinhalts wurde die Performance der Anwendung
auf Grund der erhöhten Sytembelastung leicht beeinträchtigt. Diese Beeinträchtigungen waren jedoch eher marginal und fanden auch bei der Analyse und Auswertung der Ergebnisse keine Berücksichtigung.
5.2.5
Aufgabenszenario
Für die dritte Phase des Testes wurde ein Aufgabenszenario entwickelt, anhand
dessen überprüft werden sollte, ob der Tester die Funktionen der Anwendung verstanden hatte. Bei der Erstellung der Aufgaben lagen Fragen zu Grunde, welche
auch einen Erstbenutzer, beim Besuch der Seite interessieren könnten. Dies umfasst
das Einschränken des Zeitraums, das Anzeigen von Revolutionszentren, das Anzeigen von Orten zu bestimmten Ereignissen, die Suche nach Parolen, etc. Außerdem
wurde darauf Wert gelegt, zu testen, ob der Nutzer die Funktionsweise und das
dadurch zustandekommende Ergebnis der Aspektsuche versteht. Das genaue Aufgabenszenario findet sich in Anlage A.1.
5.2. Testmethode
5.2.6
75
Test-Design
Das zuvor beschriebene Design des Testes lässt sich auf eine summative Evaluation
zurückführen. Summative Evaluationen erfolgen im Gegensatz zu formativen Evaluationen nach Abschluss eines Projektes »mit dem Ziel, eine abschließende Bewertung zu erhalten«. [PW00] Mittels dieses, auf einer qualitativen Methodik beruhenden Tests, ist es möglich Usability-Probleme zu identifizieren um entweder Erkenntnisse für die Nachbesserung der Anwendung oder für zukünftige gleiche oder ähnliche
Anwendungen zu gewinnen. Bei der durchgeführten Untersuchung wurde hierbei eine teilnehmende Beobachtung mit einem semi-strukturierten Interview kombiniert.
Man spricht deshalb von einer teilnehmenden Beobachtung, da der Tester während
der ersten beiden Phasen des Test, die Möglichkeit hatte mit dem Versuchsleiter zu
kommunizieren.
5.2.7
Testablauf
Da die jeweiligen Versuche, bei den Versuchspersonen selbst stattfanden wurden die
Tester nach Aufbau der Testumgebung über den entsprechenden Ablauf informiert.
Es wurde ihnen mitgeteilt, dass Sie im Rahmen einer Evaluation eine Webanwendung prüfen sollen, welche zum Anlass der 20jährigen Friedlichen Revolution in
Sachsen erstellt wurde. Es wurde dabei auch besonders darauf hingewiesen, dass bei
diesem Test nicht sie selbst geprüft werden soll, sondern die Webanwendung auf ihre
Benutzbarkeit und Attraktivität geprüft werden soll.
Vor Beginn des Tests wurden die Versuchspersonen noch gebeten einen Fragebogen
bezüglich, persönlicher Daten, Computer- bzw. Interneterfahrung sowie Erinnerungen an Parolen der Friedlichen Revolution auszufüllen. Der Inhalt des Fragebogens
ist im Anhang A.2 aufgeführt. Außerdem wurden die Versuchspersonen darüber informiert, dass während der zweiten und dritten Phase des Tests, der Desktopinhalt
per Video aufgenommen wird und dass parallel dazu auch ihre Audiokommentare
mitgeschnitten werden.
Die erste Phase des Tests bestand nun darin, den Versuchspersonen die Funktionen
der Webanwendung mit Hilfe des Hilfevideos näher zubringen. Dies wurde deshalb
gewählt, um alle Teilnehmer auf einen gleichen Wissenstand zu bringen. Außerdem
steht das Hilfevideo ganz zu Anfang der Webanwendung und ist somit eine der ersten Möglichkeiten welche sich dem Nutzer beim Öffnen der Anwendung bietet.
5.2. Testmethode
76
In der zweiten Phase des Tests wurde die Versuchsperson gebeten sich nun selbständig mit den Funktionen der Anwendung vertraut zu machen. Sie sollten dabei
insbesondere, die im Hilfevideo gezeigten Funktionen nachvollziehen. Da in dieser
Phase auch der Ton mitgeschnitten wurde, sollte die Versuchsperson möglichst ihre
Gedanken und Aktionen laut formulieren. Sobald die Versuchsperson meinte, alle Funktionen der Anwendung verstanden zu haben sollte sie dieses mitteilen und
es erfolgte der Übergang zu dritten Phase. Anzumerken ist noch, dass die Nutzer
während dieser Phase die Möglichkeit hatten bei Problemen und Fragen den Versuchsleiter um Hinweise zu bitten. Der Versuchsleiter trat an diesem Punkt an die
Stelle der ebenfalls verfügbaren Hilfe.
In der dritten Phase des Tests erhielten die Versuchspersonen konkrete Aufgaben,
welche sie mithilfe der Anwendung selbstständig lösen sollten. Die Aufgaben wurden
den Versuchspersonen jeweils der Reihe nach in Form von Karteikarten präsentiert.
Um Missverständnisse auszuschließen, wurden die Versuchspersonen zudem gebeten
die jeweilige Aufgabe vorher laut vorzulesen. Anschließend sollten sie die Aufgabe
bearbeiten und signalisieren, wenn sie der Auffassung waren, die Aufgabe gelöst zu
haben. Der Versuchsleiter gab in dieser Phase nur Hinweise, wenn eine Versuchsperson der Meinung war an einer Stelle nicht mehr weiter zukommen.
Die letzte Phase des Versuchs bestand nun darin, den persönlichen Eindruck der
Versuchspersonen zu der getesteten Anwendung mittels des AttrakDiff-Fragebogens
[HBK03] zu ermitteln. Mithilfe des AttrakDiff-Fragebogens, welcher online auszufüllen war, lässt sich neben der pragmatischen Qualität (Benutzbarkeit, Gebrauchstauglichkeit) auch noch die hedonische Qualität beurteilen. Eine interaktive Anwendung besitzt dann hedonischer Qualität, wenn ihre Funktionen die Möglichkeiten
des Nutzers erweitern, ihn vor neue Herausforderungen stellen oder durch visuelle Gestaltung und neuartige Informationsformen stimulieren. [vgl. BHK07, S.130]
Der Inhalt des Fragebogens ist in Anhang A.4 abgebildet Zusätzlich wurden die
Versuchspersonen in dieser Phase gebeten Angaben zu den Schwächen und Stärken
bzw. den Nutzen der Anwendung zu machen, welche in einem weiteren Fragebogen
festgehalten wurden.
Die Dauer des Testes betrug zwischen 45 und 70 Minuten. Dies hing vor allem davon
ab, wie lange sich ein Tester mit der Anwendung in der zweiten Phase beschäftigte.
5.3. Ergebnisse
5.3
77
Ergebnisse
Der folgende Abschnitt setzt sich aus vier Teilen zusammen. Im ersten Teil sollen die
Usability-Schwächen der Anwendung aufgezeigt werden. Außerdem soll analysiert
werden, wie die Versuchspersonen mit der Anwendung zurecht kamen. Im zweiten
Teil werden, die im Interview identifizierten Stärken und Schwächen der Anwendung herausgestellt. Den letzten Teil bildet dann die Auswertung des AttrakDiffFragebogens.
5.3.1
Usability-Schwächen
Die im Folgenden angeführten Probleme im Umgang mit der Anwendung wurden
in der zweiten und dritten Phase des Versuchs auf Grundlage der aufgezeichneten
Videos identifiziert. Im Durchschnitt brauchten die Versuchspersonen 12 Minuten
bis sie der Meinung waren, alle Funktionen der Anwendung verstanden zu haben.
Bei den Versuchspersonen, welche 20 Minuten und länger benötigten lag dies jedoch nicht unbedingt daran, dass sie Funktionen nicht verstanden, sondern, dass
sie konkret nach bestimmten Ereignissen und Parolen suchten. Die Aufgaben der
dritten Phase wurden dann von den Versuchspersonen im Großen und Ganzen ohne
Probleme in durchschnittlich 8,5 Minuten absolviert.
Während dieser zwei Phasen konnten folgende Problemfelder der Anwendung identifiziert werden: Zeitleiste, fehlende History, Irritationen durch Mehrfachauswahl in
Ereignisansicht, Irritationen durch Bugs, suggerieren falscher Tatsachen in Parolenansicht, alphabetische Sortierung von Ereignissen, Anzeige der Ortsnamen in der
Karte.
5.3.1.1
Zeitleiste
Die Funktion der Zeitleiste erschloss sich 80 % der Versuchspersonen nicht sofort.
Die Tester nahmen zwar eine Einschränkung der Zeit durch den oberen Schieberegler
vor, begriffen aber nicht, was sie damit bewirkten. Dass sie durch das Verschieben des
Reglers nach unten, den Zeitraum auf die Zeit zwischen oberen und unteren Regler
einschränkten wurde meist nicht verstanden, da nicht erkannt wurde, dass sich auch
am unteren Ende der Zeitleiste ein Regler befand. Die Ursache dafür kann jedoch
auch darauf zurückzuführen sein, dass dies im Hilfevideo nicht gezeigt wurde. Ob
Nutzer, welche das Video nicht gesehen haben, die Funktion der Regler verstehen,
5.3. Ergebnisse
78
konnte dadurch nicht festgestellt werden. Des Weiteren wurde zwar erfasst, dass die
einzelnen Punkte Ereignisse repräsentieren, jedoch wurde die horizontale Verteilung
nicht als Woche verstanden. Die Zeitleiste hätte hier also deutlicher kenntlich machen sollen, das sie einen Zeitstrahl repräsentiert. Eine zusätzliche Kennzeichnung
der Leiste durch einzelne Monate und Jahre hätten dies deutlicher gemacht. Eine
weitere Möglichkeit zu zeigen, dass sich mit der Zeitleiste ein Zeitraum eingrenzen
lässt, hätte man durch das Einstellen der Schieberegler auf einen entsprechenden
Beispielzeitraum, erreichen können.
5.3.1.2
fehlende History
Die Hälfte der Versuchspersonen suchte nach Ausführung einer Aktion, beispielsweise dem Anzeigen aller Parolen zu einer Stadt ausgehend von der Ereignisansicht,
nach einer Möglichkeit diese Aktion rückgängig zu machen. Ihnen war nicht sofort
bewusst, dass sich die Anwendung aus zwei verschiedenen Sichten zusammensetzte.
Dies ist sicher auch darauf zurückzuführen, dass sich das Menü der Anwendung an
einer untypischen Stelle im rechten oberen Bildbereich befindet.
Abbildung 5.1: Menü-Anordnung im rechten oberen Bildbereich
Eine Anordnung des Menüs auf der linken Seite, hätte wahrscheinlich eher ersichtlich machen können, dass sich die Anwendung aus zwei unterschiedlichen Sichten
zusammensetzt. Ein anderer Punkte an dem Versuchspersonen sich wünschten eine
Aktion rückgängig zu machen oder wieder zum Ausgangspunkte zurückzukommen
stellte die Aspektsuche in der Parolenansicht dar. Dass dies durch Betätigen des
alle-Buttons erreicht werden konnte erschloss sich bei den Testern erst nach einigen
Minuten. Da die Anwendung die Tester dazu auffordern sollte, spielerisch Funktionen
zu erkunden ist dies jedoch meiner Meinung nach vertretbar. Das Abwählen eines
Aspekts hätte jedoch ebenso wie in der Ereignisansicht, durch einfaches Anklicken
des ausgewählten Aspekts erfolgen können.
5.3. Ergebnisse
5.3.1.3
79
Mehrfachauswahl
Über die Hälfte der Versuchspersonen waren durch die Mehrfachauswahl in Ortsund Ereignisliste des Ereignisbereich irritiert. Die Versuchspersonen dachten sie würden durch Auswahl eines Ortes oder Ereignisses nur diesen einen Punkt anwählen
und wunderten sich beispielsweise, warum sie trotz Auswahl eines anderen Ortes
in der Ortsliste, immer noch Ereignisse zum vorigen Ort angezeigt bekamen. Wie
man diesen Ort wieder wegbekommen könnte erschloss sich den Nutzern nicht auf
Anhieb. Speziell in der Ortsliste hätte hier ein kleines Symbol zum Schließen hinzugefügt werden können.
Abbildung 5.2: Ortsfeld mit Symbol zum Schließen
Auf die Idee zum Schließen aller Orte oder Ereignisse über den alle-Button kam
fast keine der Versuchspersonen.
5.3.1.4
Irritationen durch Bugs
Ein Fehler in der Anwendung welcher bei der Mehrfachauswahl in der Ereignisansicht in Kombination mit Veränderungen in der Zeitleiste auftrat, führte bei einer
Versuchsperson zu Irritationen. Dabei wurde in einem eingeschränkten Zeitraum
zuerst der Ort Leipzig ausgewählt, anschließend wählte die Versuchspersonen erst
Dresden als zusätzlichen Ort aus und um sich dann nur die Ereignisse zu Dresden
anzeigen zulassen, wählte sie den Ort Leipzig wieder ab. Nun wurden nur noch Ereignisse zu Dresden angezeigt. Vergrößerte sie nun den Zeitraum wieder, beispielsweise
vom 01.01.-29.10.1989 auf den 01.01.-06.11.1989, wurden nun vom 29.10.-06.11.1989
auch Ereignisse aus Leipzig mit in der Liste angezeigt, obwohl dieser Ort nicht in
der Liste markiert war.
5.3. Ergebnisse
5.3.1.5
80
Suggerieren falscher Tatsachen
Ein weiteres Problemfeld, welches sich mir erst durch die intensive Analyse der
Anwendung erschloss, war die Tatsache, dass die Parolensuche den Versuchspersonen
in manchen Fällen Tatsachen suggerierte, welche nicht der Realität entsprachen.
Dies ist auf die zweistufige Aspektsuche zurückzuführen, welche für die Umsetzung
der Anwendung gewählt wurde. Am besten lässt sich dieses Problem anhand eines
Beispiels schildern.
Abbildung 5.3: Suggerieren falscher Tatsachen
In Abbildung 5.3 ist ein Szenario abgebildet, bei welchem der Nutzer einen Ort
ausgewählt hat. Es wird nun der Anschein erweckt, dass die im Parolenbereich angeführten Parolen auch auf den in der Ereignisliste angeführten Ereignissen in Coswig verzeichnet wurden. Beispielsweise dachte ein Nutzer, dass es in Coswig einen
Schweigemarsch gab, bei denen eine der Parolen gerufen. Dass die Parolen in Coswig
tatsächlich nur auf Demonstrationen und Flugblättern verzeichnet wurden erfährt
der Nutzer erst durch das detaillierte Betrachten einer Parole. Das gleiche Problem
trat auch bei der Kombination Dresden-Stadt/Randale auf. Hier dachte eine Versuchsperson, dass die angezeigte Parole »Neues Forum« bei Randalen in Dresden
verzeichnet wurde. Dass dies tatsächlich nur im Ort Treuen der Fall war, wird erst
ersichtlich, wenn man sich alle Ereignisse zu dieser Parole anzeigen lässt.
5.3. Ergebnisse
5.3.1.6
81
Alphabetische Sortierung
Bei der Umsetzung der Webanwendung wurden Ereignisse, welche in Anführungszeichen notiert wurden, an das Ende der Ereignislisten gesetzt. Dies führte bei einigen
Versuchspersonen zur Irritationen bei der Suche nach bestimmten Ereignissen. In
einer der Aufgaben war beispielsweise nach dem Ereignis Menschenketten gefragt.
Dadurch, dass sich am Ende der Ereignisliste auch noch der Begriff Menschenansammlung in Anführungszeichen befand, waren die Versuchspersonen hinsichtlich
der Sortierung irritiert und dachten die Liste wäre doch nicht alphabetisch sortiert.
5.3.1.7
Anzeige von Ortsnamen in Karte
Die Anzeige der Ortsnamen in der Karte erfolgt in der Anwendung innerhalb eines
kleinen Zusatzfensters. Die räumliche Trennung von Bewegen des Mauszeigers über
einen Ort und dem Anzeigen des Ortes im Zusatzfenster erschweren eine Orientierung in der Karte. Hier wäre eine zusätzliche mauszeigergebundene Anzeige des
Ortsnamen direkt in der Karte wünschenswert gewesen.
5.3.2
Stärken und Schwächen
In der letzten Phase des Versuchs wurden die Versuchspersonen gebeten Stärken und
Schwächen der Anwendung zu identifizieren. Dies geschah in Form eines Interviews
bzw. einer Diskussion mit dem Versuchsleiter. Außerdem sollten die Versuchspersonen noch konkret die Navigation der Anwendung bewerten. Die dabei ermittelten
Informationen sollen im folgenden erläutert werden.
5.3.2.1
Stärken
Die wesentliche Stärke der Anwendung sehen die meisten Versuchspersonen im Vergegenwärtigen und Nachvollziehen von Abläufen und politischen Veränderungen der
Friedlichen Revolution in Sachsen. Es lassen sich hiermit nicht nur Erinnerungen
auffrischen, sondern man kann sich auch einen Überblick über die ganze Breite
der Bewegung machen. Man erfährt beispielsweise, dass die Revolution nicht erst
im Herbst ’89 begann, sondern schon viel eher und auch nicht nur in den großen
Städten wie Leipzig und Dresden, sondern auch in kleineren Orten. Einen Nutzen
für die Anwendung außerhalb des persönlichen Interessenbereiches von Beteiligten,
sahen die Versuchspersonen beispielsweise in der Verwendung der Anwendung im
5.3. Ergebnisse
82
Geschichtsunterricht.
Abbildung 5.4: Beurteilung der Navigation
Mit der Navigation kamen die Versuchspersonen überwiegend gut zurecht, was sich
auch in der Bewertung in Abbildung 5.4 wiederspiegelt. Nur zwei Personen fanden
die Navigation schlecht bis sehr schlecht.
5.3.2.2
Schwächen
Obwohl alle Versuchspersonen sich nach einer gewissen Zeit mit den Funktionen
vertraut gemacht hatten, waren viele der Meinung, dass sie durch die Fülle an
dargestellten Informationen zu Beginn überfordert waren. Ein weiterer wichtiger
Kritikpunkt war das Fehlen von bedeutenden geschichtlichen Bezugspunkten. Hier
wäre eine zeitliche Einordnung von Ereignissen wie: Kirchentag, Flüchtlingswelle
über Ungarn, Flüchtlingszüge aus Prag, Schließung der Grenzen zur ČSSR, Rücktritt Erich Honeckers, Stürmung der Stasizentralen, usw. wünschenswert gewesen.
Allein anhand der dargestellten Ereignisse, wird deren Bedeutung für den Nutzer
nicht ersichtlich. Auch wäre beispielsweise interessant gewesen zu erfahren, warum
es am 3.12.1989 in so vielen Orten zu Menschenketten kam. Eine Bereicherung der
Ereignisse mit weiteren Metadaten würde also dazuführen, dass man das Gezeigte
besser interpretieren kann. Auch Bildmaterial zu einzelnen Ereignissen würde die
Anwendung lebendiger machen. Des Weiteren wäre es interessant gewesen, auch
nach konkreten Parolen suchen zu können, ähnlich wie bei der Volltextsuche in den
Aspektsuche-Bereichen. Dass dies durch die Art der Umsetzung jedoch nicht ohne
weiteres umzusetzen ist, muss berücksichtigt werden. Als letzten Punkt möchte ich
5.3. Ergebnisse
83
noch erwähnen, dass es vielleicht nützlich gewesen wäre bei den einzelnen Aspekten
in der Aspektsuche Auskunft über die Anzahl der jeweiligen Ergebnisse zu geben.
Damit ist beispielsweise gemeint wie viele Parolen im Kreis Pirna verzeichnet wurden oder wie viele Parolen es zum Thema »Neues Forum« gab. Die Auswahl eines
Aspektes hätte dann zu einer Reduzierung dieser Zahlen, in Relation zum gewählten
Aspekt geführt. Ein letzter Kritikpunkt ist, dass Parolen über ihren gesamten erfassten Zeitraum angezeigt werden. Mit der Anwendung lässt sich also nicht feststellen,
welche Parolen konkret in einer Woche aktuell waren. Trat eine Parole beispielsweise
vom 01.Oktober bis 01.Dezember 1989 auf, so wird sie selbst dann mit angezeigt,
wenn man den Zeitraum auf eine Woche begrenzt, in welcher sie bei keinem Ereignis
verzeichnet wurde.
5.3.3
AttrakDiff-Fragebogen
Der AttrakDiff-Fragebogen wurde von den Versuchspersonen direkt nach Abschluss
des Aufgabenszenarios online ausgefüllt. Hierbei sollten die Versuchspersonen anhand von gegensätzigen Adjektivpaaren ihren Eindruck zu der Anwendung festhalten. Ziel des Fragebogens war es, herauszufinden, wie bedienbar und attraktiv die
Anwendung wahrgenommen wird. An dieser Stelle muss jedoch noch einmal erwähnt
werden, dass die dadurch erhobenen Daten aufgrund der geringen Teilnehmerzahl
von zehn Personen keine wissenschaftliche Relevanz haben können. Trotzdem lassen sich aus den Daten gewisse Trends ablesen, anhand derer sich schon eine richtungsweisende Beurteilung vornehmen lässt. Weiterhin ist noch zu beachten, dass
nicht beurteilt werden kann, inwiefern die Kommunikation mit dem Versuchsleiter, die Versuchspersonen in ihrer Beurteilung beeinflusst hat. Die Ergebnisse des
AttrakDiff-Fragebogens sind in Abb. 5.5 dargestellt.
Aus dieser Abbildung wird ersichtlich, dass die Anwendung von den Versuchspersonen als »eher selbstorientiert« eingestuft wurde. Die Zuordnung für die pragmatische
Qualität ist nicht ganz eindeutig, da das Konfidenzintervall über den Charakterbereich hinausgeht. Der Nutzer wird durch die Anwendung zwar unterstützt, allerdings
erreicht die Ausprägung der pragmatischen Qualität lediglich mittlere Werte. Aus
der Breite des Konfindenzrechtecks wird zudem ersichtlich, dass sich die Versuchspersonen hinsichtlich der Bewertung der Bedienbarkeit nicht einig waren. Auch die
hedonische Qualität lässt sich nicht eindeutig zuordnen, liegt aber eher im positiven
Bereich. Hier war ist Konfidenzintervall geringer als bei der pragmatischen Qualität.
5.3. Ergebnisse
84
Mittlere Ausprägung der
Dimensionen bei der Anwendung "Ereignisse und
Parolen"
Konfidenzrechteck
Abbildung 5.5: Durchschnittlichen Ausprägung der pragmatischen (PQ) und hedonischen
(HQ) Qualität mit Konfidenz-Rechteck
Die Meinungen gingen also hier nicht ganz so weit auseinander. Die mittleren Werte
der Wortpaare des AttrakDiff-Fragebogens sind in Abb. 5.6 abgebildet.
Abbildung 5.6: Mittlere Ausprägung der Wortpaare des AttrakDiff-Fragebogens
K APITEL 6
Zusammenfassung und
Ausblick
20 Jahre Friedliche Revolution. Dieses Jubiläum war Anlass zur Entwicklung einer
interaktiven Webanwendung, welche die vom Hannah-Arendt-Institut für Totalitarismusforschung e.V. erfassten Daten bezüglich der Ereignisse und Parolen der
Jahre 1989/1990 für die Öffentlichkeit spielerisch erfahrbar machen sollten. Die daraus entstandene interaktive Webanwendung lässt den Nutzer aus der großen Menge
an Daten Informationen gewinnen, welcher er sich bislang vielleicht noch gar nicht
bewusst war.
In Kapitel 2 wurde das Thema Informationsvisualisierung näher betrachtet. Dabei wurde beispielsweise das Referenzmodell für Visualisierung und verschiedene
Visualisierungs- und Interaktionstechniken beschrieben, anhand dessen die Webanwendung in Kapitel 4 analysiert wurde.
Außerdem wurde sich in Kapitel 3 näher damit befasst, in welcher Weise sich Text
visualisieren lässt, sei es in statischer oder interaktiver Form. Denn auch in der Webanwendung sollten Parolen, Losungen und Sprechchöre geeignet visualisiert werden.
Neben der Analyse der Webanwendung hinsichtlich der zuvor genannten Aspekte
(Kapitel 4), wurde die Anwendung auch noch in Bezug auf die dabei verwendete
Navigationsmethode der Aspektsuche (Faceted Browsing) untersucht.
85
86
Die Evaluation der Anwendung welche anhand eines Tests mit Versuchspersonen
durchgeführt wurde, ergab dann anschließend, dass die Anwendung trotz einiger
Schwächen gut handhabbar ist und dass sie auf die Nutzer einen überwiegend positiven Eindruck hinsichtlich ihrer Attraktivität machte. Es muss jedoch auch gesagt
werden, dass sich viele Versuchspersonen mehr Hintergrundinformationen bezüglich
der erfassten Ereignisse gewünscht hätten. Die Anwendung ermöglicht es dem Nutzer zwar herauszufinden, dass es an einem bestimmten Tag ein Ereignis gegeben hat,
aber die für den Nutzer vielleicht interessantere Frage warum oder was genau Inhalt
dieses Ereignisses gewesen ist, wird mit der Anwendung leider nicht beantwortet. An
dieser Stelle wären noch Ansatzpunkte zu Verbesserungen, welche die Anwendung
noch interessanter und wertvoller für die Allgemeinheit machen würden.
A NHANG A
Aufgabenszenario und
Fragebögen
A.1
Aufgaben
1. Grenzen Sie den Zeitraum auf Anfang Mai bis Ende November ’89 ein.
2. Wählen Sie aus der Ortsliste einen Ort aus, an dem offensichtlich viele Ereignisse stattfanden
3. Lassen Sie sich in der Übersichtskarte alle Orte anzeigen, bei denen Ereignisse
wie Menschenketten und Fahnenschändungen auftraten.
4. Lassen Sie sich alle Parolen im Kreis Plauen Stadt zum Themenfeld Ministerium für Staatsicherheit, Amt für Nationale Sicherheit anzeigen.
5. Lassen Sie sich alle Parolen zum Ereignis Schweigemarsch im Kreis Plauen
Stadt anzeigen.
6. Rufen Sie Details zu einer der angezeigten Parolen auf.
7. Lassen Sie sich alle Ereignisse anzeigen, bei denen diese Parole ebenfalls gerufen wurde.
8. Lassen Sie sich zum Schluss noch einmal alle Parolen zu allen Ereignissen
und Themen anzeigen, welche in der Stadt Dresden im Oktober ’89 gerufen
wurden.
87
A.2. Vor-Test-Fragebogen
A.2
88
Vor-Test-Fragebogen
Vor-Test-Fragebogen
Vielen Dank, dass Sie sich bereit erklären an dieser Untersuchung teilzunehmen.
Im Rahmen meiner Diplomarbeit evaluiere ich ein Kooperationsprojekt der Sächsischen
Staatskanzlei, des Hannah-Arendt-Institut und dem Lehrstuhl Mediengestaltung.
Ziel dieser Untersuchung soll es sein die Nutzbarkeit und Handhabbarkeit einer
Webanwendung zu beurteilen mit welcher sich Parolen und Ereignisse der Friedlichen
Revolution aus den Jahren 1989/90 suchen und darstellen lassen.
Bevor die Untersuchung beginnt möchte ich Sie bitten noch einige Angaben zu Ihrer
Person und ihrer Erfahrung mit Computern zu machen.
Angaben zur Person
Alter:
Geschlecht:
□ 20-29 Jahre
□ 30-39 Jahre
□ 40-49 Jahre
□ über 50 Jahre
□ männlich
□ weiblich
Schulabschluss: □ Hauptschule
□ Gymnasium
Studium/Ausbildung:
Beruf:
□ Realschule
□ Sonstiger
A.2. Vor-Test-Fragebogen
89
Computer/Internet - Erfahrung
Sind Sie im Besitz eines eigenen Computers?:
□ Ja
□ Nein
Wie viele Stunden verbringen Sie pro Tag an einem Computer:?
□ 0 – 1 Stunde
□ 1 – 2 Stunden
□ 2 – 3 Stunden
□ mehr als 3 Stunden
Wie viel Zeit verbringen Sie davon im Internet?
□ 0 – 1 Stunde
□ 1 – 2 Stunden
□ 2 – 3 Stunden
□ mehr als 3 Stunden
Nutzen Sie das Internet zur Informationssuche?
□ Ja
□ Nein
Haben Sie Erfahrung mit Suchmaschinen wie „google“ oder „yahoo“ und wenn Ja
wie lange?
□ Ja
□ Nein
□ 0 – 1 Jahr
□ 1 – 3 Jahre
□ 3 – 5 Jahre
□ mehr als 5 Jahre
Erinnerungen an die friedliche Revolution
Haben Sie 1989/90 mit an Demonstrationen teilgenommen?
□ Ja
□ Nein
An wie viele Parolen können Sie sich erinnern? Wenn ja nennen Sie ein paar.
□0–1
Parolen:
□1–3
□3–5
□ mehr als 5
A.3. Nach-Test-Fragebogen
A.3
90
Nach-Test-Fragebogen
Nach-Test-Fragebogen
Abschließend möchte ich Sie gerne bitten noch drei kurze Fragen zu beantworten, die zur
Bewertung der Anwendung wichtig sind.
Vielen Dank für Ihre Unterstützung!
Wie sind sie mit der Navigation und Handhabung der Anwendung
zurechtgekommen?
Sehr gut
□
□
□
□
□
Sehr schlecht
Worin sehen sie die Stärken bzw. den Nutzen der Anwendung?
Worin sehen sie die Schwächen der Anwendung?
Sonstige Anmerkungen
A.4. AttrakDiff-Fragebogen
A.4
91
AttrakDiff-Fragebogen
Qualität
Adjektivpaar
Pragmatische
Qualität (PQ)
menschlich
einfach
praktisch
umständlich
voraussagbar
verwirrend
widerspenstig
-
technisch
kompliziert
unpraktisch
direkt
unberechenbar
übersichtlich
handhabbar
Hedonische
Qualität Stimulation
(HQ-S)
originell
phantasielos
mutig
innovativ
lahm
harmlos
neuartig
-
konventionell
kreativ
vorsichtig
konservativ
fesselnd
herausfordernd
herkömmlich
isolierend
stilvoll
minderwertig
ausgrenzend
bringt mich den Leuten näher
fachmännisch
nicht vorzeigbar
-
verbindend
stillos
wertvoll
einbeziehend
trennt mich von Leuten
angenehm
hässlich
sympathisch
zurückweisend
gut
abstoßend
motivierend
-
Hedonische
Qualität Identität (HQ-I)
Attraktivität
(ATT)
- laienhaft
- vorzeigbar
unangenehm
schön
unsympathisch
einladend
schlecht
anziehend
entmutigend
Tabelle A.1: Adjektivpaare des AttrakDiff2-Fragebogens
A.5. CD-ROM
A.5
92
CD-ROM
Diese Arbeit liegt auch in digitaler Form als PDF vor. Außerdem befinden sich auf
der CD digitale Kopien, der von den Versuchspersonen ausgefüllten Fragebögen.
A.6
DVD mit Videos
Die Videos welche im Rahmen der Evaluation erstellt sind auf einer DVD verfügbar.
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20 Jahre Friedliche Revolution

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