Die Arbeit entstand in Zusammenarbeit mit dem Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST). Sie wurde auf der VMV 2021 Konferenz vorgestellt und der aufgezeichnete Vortrag steht auf unserem Youtube Kanal zur Verfügung.

Bei der Untersuchung der impliziten und expliziten Links, die bereits in datengestützten Artikeln bekannter Nachrichtenmedien vorhanden sind, wurde eine Reihe von Best Practices ermittelt. Diese können Datenjournalisten dabei helfen, fesselnde und informative Geschichten über bestimmte Daten zu schreiben. Derzeit werden viele solcher Artikel über die Covid-19-Pandemie veröffentlicht, die auch als Beispiele in der durchgeführten Untersuchung betrachtet wurden [Paper].

Um den Autoren interaktiver datengestützter Artikel eine einfachere Verknüpfung von Text und Diagrammen zu ermöglichen, wurde ein webbasiertes Tool, Kori, entwickelt. Es nutzt modernste Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um automatisch die Phrasen zu erkennen, die mit Teilen der begleitenden Diagramme in Verbindung stehen. Außerdem bietet es eine innovative Benutzerschnittstelle, um eine Textphrase mit visuellen Merkmalen in den Diagrammen zu verknüpfen [Paper]. 

Das Forschungsprojekt wendet diese Ideen in verschiedenen Anwendungsbereichen an. Kürzlich wurde ein System zur Erforschung des Werdegangs historischer Persönlichkeiten vorgeschlagen, bei dem die Benutzer Fragen stellen können und das System mit einer Mischung aus Text und verknüpften Diagrammen antwortet. Während die Antwort mithilfe eines KI-Modells (dem GPT-3-Sprachmodell) generiert wird, stellt das System die Antwort in einen Kontext, indem es die Daten auf einer Zeitachse und in anderen Ansichten visualisiert. Auf diese Weise können die Benutzer die Daten über die angefragten Informationen hinaus erkunden [Paper].

Die Forschung wurde in Zusammenarbeit mit nationalen und internationalen Partnern durchgeführt. Sie wurde in Computer Graphics Forum (CGF) und IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), zwei der führenden Visualisierungszeitschriften, veröffentlicht und auf den Konferenzen EuroVis 2021 und IEEE VIS 2021 vorgestellt. Im Rahmen der VGIscience-Vortragsreihe fasste Shahid Latif die Forschung auch in einem einzigen Vortrag zusammen [Video].

Ein Klick auf das Bild öffnet das Video in einem neuen Fenster.

Die Arbeit der Autoren Shahid Latif, Hagen Tarner, and Fabian Beck wird in einer der nächsten Ausgaben der renommierten Fachzeitschrift IEEE Computer Graphics and Applications veröffentlicht. Die Arbeit geht aus Ursprüngen unserer Master Projektgruppe Data-Driven Audio Guides for Virtual Reality im Wintersemester 2018/19 hervor.

Weitere Informationen sowie der Volltext der Veröffentlichung befinden sich in unserem Publikationsarchiv: Talking Realities: Audio Guides in Virtual Reality Visualizations.

Flatland ist ein Open-Source-Projekt, das die Erforschung alternativer Techniken zur Planung von Zügen auf virtuellen Schienennetzen vorantreibt. Im Rahmen des NeurIPS 2020 Wettbewerbs lag ein besonderer Schwerpunkt auf der Erforschung von Reinforcement Learning. Das Flatland-Projekt wird von den nationalen Bahngesellschaften Deutschlands, Frankreichs und der Schweiz unterstützt.

Unser Tool visualisiert das Verhalten der Züge auf einer Zeitachse und zeigt Verbindungen zwischen wichtigen Regionen des Netzwerks. Das Visualisierungstool wurde in Zusammenarbeit mit der Flatland-Community und mit Günter Wallner, Assistant Professor an der Technischen Universität Eindhoven und Senior Scientist an der Universität für angewandte Kunst Wien, entwickelt.

Sehen Sie sich das Tool hier an und erfahren Sie mehr über die Flatland-Preisträger.

Die Studie wird nächste Woche auf dem FailFest-Workshop (Celebrating the Scientific Value of Failure) innerhalb der IEEE VIS 2020 Konferenz vorgestellt. Die Arbeit wurde von den Doktoranden Shivam Agarwal und Shahid Latif durchgeführt und von Prof. Dr. Fabian Beck betreut. Weitere Informationen finden Sie in der zugehörigen Publikation.

Wir schlagen einen neuartigen allgemeinen Ansatz vor, um sich dynamisch verändernde Kategorien von Datenelementen zu visualisieren. Da Elemente zu mehr als einer Kategorie gehören können, überlappen sich die Kategorien auf verschiedenen Ebenen. Wir verwenden geschichtete-Netzwerkdiagramme für deren Visualisierung, angereichert mit verschiedenen visuellen Markierungen, die alle Details der Daten anzeigen. Der vorgeschlagene Ansatz ist universell anwendbar auf kategoriale Daten, zum Beispiel, kann er verwendet werden, um die Interessengebiete von Forschern zu analysieren, die Veränderung der Entwickleraktivitäten in einem Softwareprojekt, die Änderung der Marktstrategie von Unternehmen und vieles mehr.

Die Arbeit wurde von Shivam Agarwal geleitet und in Zusammenarbeit mit Kollegen von der Universität Stuttgart und der Open University, UK durchgeführt. Projektbetreuer Prof. Fabian Beck fasst zusammen: "Wir arbeiten schon seit einiger Zeit daran, dynamische kategoriale Daten erfahrbar zu machen. Nun legt diese Arbeit zusammen mit unserem ebenfalls kürzlich veröffentlichten Ansatz Set Streams die Grundlage für eine neue Art, solche dynamische Daten visuell zu analysieren."

Die vollständige Arbeit ist in der Rubrik Publikationen abrufbar.

Der Ansatz wurde im DFG-geförderten Projekt "SoftwareDynamics²" zusammen mit Wissenschaftlern aus Österreich entwickelt. Der Prototyp der Implementierung wurde im Sommersemester 2019 an der UDE im Rahmen der Projektgruppe "ViVaSD - Visualizing Variability in Software Dynamics" entwickelt.

Die zweite Visualisierungstechnik kann zeigen, wie eine automatische Methode immer besser lernt, Bilddaten in verschiedene Kategorien zu klassifizieren. Sich während dieses Trainingsprozesses ändernde Klassifikationen werden als visuelle Ströme dargestellt, die zwischen den Kategorien fließen. Der als "Set Streams" bezeichnete Ansatz unterstützt auch andere Szenarien und ist anwendbar auf alle Arten von sich überlappenden Kategorien, die sich im Laufe der Zeit verändern.

Beide Ansätze wurden kürzlich auf der EuroVis 2020 vorgestellt und werden als zwei unabhängige Artikel in dem internationalen Journal Computer Graphics Forum erscheinen. Die Konferenz sollte ursprünglich in Norrköping, Schweden, stattfinden, musste aber - wie aktuell andere Konferenzen auch - als eine virtuelle Veranstaltung mit interaktiven Live-Video-Streaming-Sessions durchgeführt werden.