Visuell unterstützes Desktop Information Foraging

Ein erheblicher Anteil von Wissensarbeit wird mit Suchen, Sammeln, und Konsumieren von Information (Information Foraging), sowie dem Verstehen der gesammelten Information, verbracht. Information wird dabei von unterschiedlichen digitalen Quellen bezogen, wie beispielsweise Webseiten, Email-Nachrichten oder Präsentationen. Es gibt jedoch nur wenig software-basierte Unterstützung um Informationsausschnitte aus diesen verschiedenen Quellen einfach zu speichern, zu organisieren und interaktiv zu explorieren. Das Ziel dieses Projektes ist das Design einer neuen Technologie, um Wissensarbeiter bei der visuellen Analyse ihrer gesammelten Informationen zu unterstützen. Das Projekt wird dabei eine User-Centered Design Methode anwenden, um Anforderungen von Wissensarbeiter verschiedener Disziplinen zu verstehen, und in weiterer Folge die iterative Umsetzung eines Forschungsprototypen zu koordinieren. Die konzipierte Information Foraging Umgebung basiert dabei auf drei zentralen Ideen. Erstens: Die organistorische Grundstruktur der Umgebung ist eine Collage von Informationsausschnitten, die aus Applikationsfenster extrahiert wurden, um schrittweise das interne Verständnis der gesammelten Daten zu externalisieren. Zweitens: Casual Information Visualization- Technikenwerdenerforscht, umautomatisch extrahierte Zusammenhängezwischen gesammelten Informationsausschnitten visuell zu explorieren. Drittens: Die Information Foraging Umgebung soll direkt in das Desktop Interface des Benutzers integriert werden, um nahtlose Übergänge zwischen Informationssuche, - organisation und -analyse zu garantieren. Der Hauptbeitrag des Projektes ist das Design und die Validierung dieser neuartigen Information Foraging Umgebung, die visuelle Analyse-Werkzeuge verwendet, um den Benutzer durch eine informelle Sammlung von Informationsausschnitten verschiedener Quellen zu führen. Als zusätzlicher Beitrag werden Feld- und Laborstudien neue Einblicke in Strategien vonWissensarbeitern bieten, die auf modernen Desktop Interfaces Informationen sammeln, organisieren und analysieren. Die Ergebnisse dieses Projektes können dazu beitragen, Desktop Interfaces der Zukunft zu prägen, sodass sie zukünftig eine bessere Unterstützung zur Sammlung und Organisation von Informationsausschnitten, sowie zur Analyse der gesammelten Daten, bieten.

Für ihre Wissensarbeit suchen, sammeln und konsumieren Forscher, Journalisten oder Berater große Informationsmengen. Zu Beginn ist es den Wissensarbeitern oftmals sogar unklar nach welchen Begriffen sie suchen müssen. Erst mit zusätzlichen Informationen entwickeln sie nach und nach ein konkreteres mentales Bild. Diese Information Foraging und Sensemaking Prozesse sind oft ineffizient, da bestehende Benutzerschnittstellen nur unzureichende Unterstützung bieten, um Informationen von verschiedenen Quellen und Formaten in eine einheitliche Repräsentationen zu bringen. Das Ziel des Projektes war Wissensarbeit zu erleichtern, indem manuelle Organisationsstrategien, wie Stapeln von Papierdokumenten oder Textannotationen, mit automatischer Datenverarbeitung, um versteckte Zusammenhänge zu finden, kombiniert werden. Das Projekt führte zu zahlreichen neuen Benutzerschnittstellen zur Unterstützung von Wissensarbeit. "Visual Query Expansion" ist eine Suchmaschinenerweiterung, die den Effekt von vorgeschlagenen Variationen von benutzerspezifischen Suchbegriffen auf das Suchergebnis visualisiert, um BenutzerInnen bei der Formulierung ihrer Suchbegriffe zu unterstützen. Die "Information Collage" erlaubt den BenutzerInnen Informationsfragmente von beliebigen Online-Quellen zu sammeln und in eine einheitliche Wissensrepräsentation zusammenzusetzen. Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung unterstützen die BenutzerInnen dabei, übergreifende Themen zu identifizieren. "BiCFlows" hilft BenutzerInnen versteckte Muster in großen Informationssammlungen zu finden, etwa welche Autoren ähnliche Themen publizieren. Diese Benutzerschnittstellen dienten als Grundlage für empirische Studien mit BenutzerInnen aus verschiedenen Bereichen der Wissensarbeit. Die Studien lieferten neue Erkenntnisse über die Stärken, aber auch die Grenzen von interaktiver Visualisierung zur Unterstützung von Wissensarbeit. Einerseits zeigten die Studien, dass das Arbeiten mit interaktiven Visualisierungen in manchen Situationen weniger effizient ist als Arbeiten mit unverarbeiteten Textinformationen. Auf der anderen Seite konnte nachgewiesen werden, dass die Kombination von automatischer Datenanalyse mit interaktiver Visualisierung zu einer größeren Anzahl von unerwarteten Erkenntnissen führen kann, insbesondere wenn große Datenmengen analysiert werden. Das Ausmaß der manuellen Organisation hängt dabei von der Aufgabe ab: je weniger die BenutzerInnen über die gesammelte Information wissen, desto mehr automatische Organisation erwarten sie. Zusammenfassend wurden in diesem Projekt neuartige Konzepte für Wissensarbeit vorgestellt, sowie Design Richtlinien für den Einsatz solcher Benutzerschnittstellen. Die Techniken und Studienergebnisse wurden in hochwertigen, peer-reviewed Tagungen und Journalen veröffentlicht. Es kann erwartet werden, dass die Erkenntnisse aus diesem Projekt einen maßgeblichen Einfluss auf zukünftige Benutzerschnittstellen für Informationssammlung und -organisation haben.