April 2010 - März 2017

Durch den rapiden Anstieg an Möglichkeiten immer größere Mengen an Daten und Informationen zu generieren und zu sammeln besteht die Gefahr, dass BenutzerInnen und AnalytikerInnen in irrelevanten oder unsachgemäß verarbeiteten und repräsentierten Informationen die Orientierung verlieren. Diese Daten- und Informationsflut stellt uns vor das Problem, dass traditionelle Analysemethoden, wie Tabellenkalkulationen, ad-hoc Abfragen oder einfache Visualisierungen, nicht mehr als Analysewerkzeuge ausreichend sind. Gleichzeitig eröffnet die Verfügbarkeit und intelligente Analyse immer größerer Mengen an Daten und Informationen ungeahnte Möglichkeiten zur Verbesserung technologischen Fortschritts und wirtschaftlichen Erfolgs. Um große Daten und Informationsmengen beherrschbar zu machen, spielt die aufstrebende Forschungsdisziplin Visual Analytics eine entscheidende Rolle. Die Grundidee von Visual Analytics ist die Synthese der hervorragenden Fähigkeiten des Menschen bei der Verarbeitung von visuellen Sinneseindrücken mit den leistungsfähigen Datenanalyseverfahren von Computersystemen. Um komplexe Sachverhalte verständlich zu machen und die Gewinnung neuer Erkenntnisse zu erleichtern, werden interaktive visuelle und analytische Methoden eingesetzt, die in verschiedensten Anwendungsfelder eingesetzt werden können.

Im Fokus unserer Arbeiten stehen wissenschaftliche und wirtschaftliche Anwendungsszenarien, die zeitorientierte Aspekte beinhalten. Zeit hat – im Unterschied zu anderen quantitativen Datendimensionen, welche üblicherweise als "flach" bezeichnet werden können – eine inhärente Struktur und verschiedene Eigenschaften (Kalenderaspekte, natürliche und soziale Zeitaspekte, usw.), die die Komplexität dramatisch erhöhen. Daher werden spezialisierte Methoden benötigt, um diese zeitlichen Dimensionen und Aspekte auch in den Visualisierungs- und analytischen Methoden nutzbar zu machen.