Paarweiser visueller Vergleich von gerichteten, azyklischen Graphen aus HCI Perspektive

Das Ziel dieses Projekts ist es, den paarweisen Vergleich von der Visualisierung von Netzwerken (z.B. Netzwerke von Personen) zu verbessern, indem man geeignete Designrichtlinien entwickelt, die auf empirischen Forschungsergebnissen der kognitiven Psychologie beruhen. Das Projekt wird sich mit dem visuellen Vergleich von gerichteten, azyklischen Graphen mit einem einzelnen Wurzelknoten beschäftigen. Diese Art von Vergleich ist z.B. in der Biologie für die Analyse von phylogenetischen Bäumen oder in der Auswertung von Ausfalleffekten in Finanznetzwerken sehr wesentlich. In diesen Situationen untersuchen die AnwendungsexpertInnen die Gemeinsamkeiten und die Unterschiede zwischen den zu vergleichenden zwei Netzwerken. Dieser Vergleich wird oft durch Visualisierungen unterstützt. Visuelle Datenexploration hilft bei der genauen Identifikation von den Stellen in den Graphen, wo die Unterschiede in Netzwerkstrukturen liegen, und unterstützt dadurch die Gewinnung von präziseren Erkenntnissen aus den Unterschieden der Netzwerkdarstellungen. Effektiver visueller Vergleich von Netzwerken benötigt eine gut gestaltete Darstellung von Daten. Eine derartige Darstellung beruht auf Regeln, die, unter anderem, aus der Kognitionsforschung und der Forschung in Mensch-Maschine Interaktion (MMI) stammen. Bisher hat sich die Forschung in MMI hauptsächlich mit Gestaltungsregeln für die Darstellung von individuellen Netzwerken beschäftigt. Für die Unterstützung des visuellen Vergleichs von Graphen gibt es daher noch viele offene Forschungsfragen. Im Rahmen dieses Projekts werden wir Studien zu kognitiven und perzeptuellen Aspekten von paarweisem visuellem Netzwerkvergleich an Graphen durchführen. In diesem Zusammenhang werden wir sowohl das Erkennen von strukturellen Unterschieden als auch von Unterschieden in Knotenbezeichnungen (also inhaltlichen Unterschieden) in kleinen und großen Graphen untersuchen. Die vorgesehenen Projektergebnisse sind neuartige Designrichtlinien für den visuellen Vergleich von Netzwerkdarstellungen, insbesondere für gerichtete, azyklische Graphen. Diese Gestaltungsregeln werden den visuellen Vergleich von Netzwerkdarstellungen verbessern. Wir werden Faktoren identifizieren, die das Erkennen und die Interpretation von Unterschieden in kleinen und großen Graphen von verschiedenen Typen beeinflussen. Wir werden auch neue Benchmarkdatensätze für MMI-Studien über visuelle Netzwerkvergleiche präsentieren. Dieses Projekt verbindet Forschung in zwei Gebieten: Visualisierung von Graphen und Mensch-Maschine Interaktionsforschung. Deswegen wird eine enge Kooperation zwischen ExpertenInnen aus beiden Gebieten benötigt. In diesem Antrag kooperieren die Experteninnen Frau Dr. Landesberger von Antburg, Deutschland und Frau Prof. Pohl, Österreich.

Das Ziel dieses Projekts war es, den Entwurf von Darstellungen zu analysieren, die Netzwerke (z. B. soziale Netzwerke, Darstellungen von Beziehungen von Elementen in der Biologie) zeigen, so dass das Erkennen von Ähnlichkeiten und Unterschieden zwischen solchen Netzwerken leicht unterstützt werden kann. Die Netzwerke werden als sogenannte Node-Link-Diagramme dargestellt, die aus Knoten und Verbindungen zwischen ihnen bestehen. Solche Vergleiche werden beispielsweise bei der Analyse von Stammbäumen in der Biologie benötigt. Im Rahmen des Forschungsprojekts führten wir mehrere Evaluierungsstudien durch, um diese Fragen zu klären. Ziel war es, Entwickler dabei zu unterstützen, benutzbare Darstellungen zu entwerfen, die einfach zu verstehen sind. Diese Studien wurden durch Erkenntnisse aus der kognitiven Psychologie beeinflusst, zum Beispiel durch Erkenntnisse aus der Erforschung der menschlichen Wahrnehmung von Ähnlichkeiten. Basierend auf diesen Studien konnten wir Ergebnisse ableiten, die für den Entwurf von Node-Link-Diagrammen relevant sind. Es gibt einige Untersuchungen zur Wahrnehmung von Ähnlichkeiten in der Informationsvisualisierung, jedoch nicht sind diese Ergebnisse noch nicht schlüssig. Trotz mehrerer bestehender visueller Netzwerkvergleichsansätze bleibt die Herausforderung, geeignete Techniken für den visuellen Netzwerkvergleich zu entwickeln, dennoch eine offene Forschungsfrage. Eines der Ziele unseres Projekts war es, zu klären, wie die verglichenen Netzwerke dem Benutzer präsentiert werden können, damit Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Netzwerken leicht erkannt und ihre Bedeutung leicht verstanden werden können. Dieses Problem ist komplex, da dies auch von der Art der Netzwerke (Bäume, gerichtete azyklische Grafiken, ungerichtete Netzwerke, beschriftete Netzwerke usw.) und von vielen anderen Faktoren abhängt (Design von Knoten und Verbindungen, Dichte von Knoten und Verbindungen, Dichte der Knoten und Links, Verwendung von Labels für die Knoten, ). Eines unserer Hauptziele war es, die wichtigsten Einflussfaktoren für die Wahrnehmung von Ähnlichkeiten und Unterschieden zu identifizieren. Basierend auf unseren Untersuchungen gibt es Hinweise darauf, dass es Abweichungen in den kognitiven Prozessen gibt, je nachdem, ob Benutzer einerseits nach Ähnlichkeiten suchen oder andererseits nach Unterschieden. Bei der Suche nach Ähnlichkeiten ist die Form der wichtigste Faktor, bei der Suche nach Unterschieden spielen auch Faktoren wie Symmetrie oder Kantenüberschneidungen eine wichtige Rolle. Bei der Suche nach Unterschieden durchsuchen BenutzerInnen die Node-Link-Diagramme nacheinander nach Unterschieden, während bei der Suche nach Ähnlichkeiten ein ganzheitlicher Ansatz gewählt wird. Das Wissen über die Faktoren, die die Wahrnehmung von Ähnlichkeiten und Unterschieden beeinflussen, ist wichtig für den Entwurf von Node-Link-Diagrammen, die dazu dienen Vergleichsprozesse zu unterstützen.