ArtVis: Dynamische Netzwerk für die digitale Kunstgeschichte
ArtVis: Dynamic Network Perspectives on Digital Art History
Wissenschaftsdisziplinen
Informatik (80%); Kunstwissenschaften (20%)
Keywords
-
Visual Analytics,
Dynamic Network,
Time,
Space,
Digital Art History,
Exhibitions
Um die Kunstgeschichte besser zu verstehen, ist es eine große Herausforderung der Digital Art History (DAH) zu untersuchen, wie Komponenten des Kunstsystems (Personen, Objekte, Orte, Institutionen und Ereignisse) interagieren und wie sich diese Interaktionen im Laufe der Zeit ändern. Das Ziel unseres Projekts ist es, solch komplexe Beziehungen durch den Einsatz von Netzwerkvisualisierung (NetVis) zu modellieren. Netzwerke finden in vielen Bereichen Anwendung, so etwa in Sozialwissenschaften, Softwaretechnik und Wirtschaft. NetVis hat sich in diesen Gebieten als erfolgreiches Instrument zur Modellierung von Daten und Phänomenen erwiesen, doch die meisten modernen Lösungen vernachlässigen die komplexen Aspekte und die Dynamik der Daten. Daten sind realiter selten statisch. Für die meisten Anwendungsbereiche und Probleme ist es daher unerlässlich, die Entwicklung und Veränderungen von Attributen und Merkmalen im Netzwerk, seiner Akteure, ihrer Beziehungen und ihrer Bewegung im Laufe der Zeit zu modellieren und visualisieren.
- Universität Wien - 30%
- Technische Universität Wien - 70%
- Raphael Rosenberg, Universität Wien , assoziierte:r Forschungspartner:in
- Fabian Beck, Otto-Friedrich Universität Bamberg - Deutschland
- Stefan Jänicke, University of Southern Denmark at Odense - Dänemark
Research Output
- 82 Zitationen
- 13 Publikationen
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2025
Titel NODKANT: Exploring Constructive Network Physicalization DOI 10.1111/cgf.70140 Typ Journal Article Autor Pahr D Journal Computer Graphics Forum Link Publikation -
2025
Titel Wiggle! Wiggle! Wiggle! Visualizing uncertainty in node attributes in straight-line node-link diagrams using animated wiggliness DOI 10.1016/j.cag.2025.104290 Typ Journal Article Autor Ehlers H Journal Computers & Graphics Seiten 104290 Link Publikation -
2023
Titel Are We There Yet? A Roadmap of Network Visualization from Surveys to Task Taxonomies DOI 10.1111/cgf.14794 Typ Journal Article Autor Filipov V Journal Computer Graphics Forum Link Publikation -
2023
Titel TimeLighting: Guidance-Enhanced Exploration of 2D Projections of Temporal Graphs DOI 10.1007/978-3-031-49272-3_16 Typ Book Chapter Autor Filipov V Verlag Springer Nature Seiten 231-245 Link Publikation -
2023
Titel TimeLighting: Guided Exploration of 2D Temporal Network Projections DOI 10.48550/arxiv.2308.12628 Typ Preprint Autor Filipov V -
2023
Titel $n$ Walks in the Fictional Woods DOI 10.48550/arxiv.2308.06266 Typ Preprint Autor Schetinger V -
2023
Titel Doom or Deliciousness: Challenges and Opportunities for Visualization in the Age of Generative Models DOI 10.1111/cgf.14841 Typ Journal Article Autor Schetinger V Journal Computer Graphics Forum Seiten 423-435 Link Publikation -
2023
Titel On Time and Space: An Experimental Study on Graph Structural and Temporal Encodings DOI 10.1007/978-3-031-22203-0_20 Typ Book Chapter Autor Filipov V Verlag Springer Nature Seiten 271-288 -
2023
Titel Visual Analytics for Understanding Draco's Knowledge Base DOI 10.1109/tvcg.2023.3326912 Typ Journal Article Autor Schmidt J Journal IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics Seiten 392-402 -
2024
Titel On Network Structural and Temporal Encodings: A Space and Time Odyssey DOI 10.1109/tvcg.2023.3310019 Typ Journal Article Autor Filipov V Journal IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics Seiten 5847-5860 Link Publikation -
2024
Titel TimeLighting: Guided Exploration of 2D Temporal Network Projections DOI 10.1109/tvcg.2024.3514858 Typ Journal Article Autor Filipov V Journal IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics Seiten 1932-1944 Link Publikation -
2022
Titel I Learn to Diffuse, or Data Alchemy 101: a Mnemonic Manifesto DOI 10.48550/arxiv.2208.03998 Typ Preprint Autor Schetinger V -
2022
Titel On Time and Space: An Experimental Study on Graph Structural and Temporal Encodings DOI 10.48550/arxiv.2208.13716 Typ Preprint Autor Filipov V