Nutzer mit zusammengesetzten Visualisierungen stärken

Mit dem Wachstum der Datenkomplexität und -vielfalt ist der Bedarf an besseren Visualisierungsmöglichkeiten gewachsen. Um ein klares Verständnis für Daten zu bekommen, ist es oft hilfreich, mehrere visuelle Darstellungen zu kombinieren. Das nennen wir zusammengesetzte Visualisierung. Bisher benötigte die Erstellung dieser Visualisierungen oft geschulte Experten, die im Hintergrund arbeiten, was den Prozess für den Durchschnittsnutzer manchmal disconnected wirken lässt.

Diese Arbeit will das ändern, indem sie den Nutzern ermöglicht, zusammengesetzte Visualisierungen direkt in immersiven Umgebungen, wie zum Beispiel in der virtuellen Realität, zu erstellen. Dieser Ansatz könnte zu einem fesselnderen und intuitiveren Erlebnis führen und den Nutzern helfen zu verstehen, wie verschiedene Visualisierungsansichten miteinander verbunden sind.

#Zusammengesetzte Visualisierung

Zusammengesetzte Visualisierung ist das Design, das verschiedene visuelle Darstellungen in einer kohärenten Ansicht kombiniert. Dazu gehören Grafiken, Diagramme und andere visuelle Elemente, die helfen, Beziehungen innerhalb der Daten zu verdeutlichen. Traditionell werden diese Visualisierungen von geschulten Designern und Programmierern ausserhalb der immersiven Umgebungen erstellt. Nutzer interagieren einfach mit vorgefertigten Visualisierungen, anstatt an deren Erstellung teilzuhaben, was einschränkend wirken kann.

Da die Datenvisualisierung für komplexe Analysen immer wichtiger wird, ist es notwendig, die Nutzer zu ermächtigen, ihre eigenen zusammengesetzten Ansichten zu erstellen. Das kann ihnen helfen, tiefer mit den Daten in Kontakt zu treten und die verschiedenen Aspekte besser zu verstehen. Indem wir es den Nutzern ermöglichen, Visualisierungen in immersiven Umgebungen zu erstellen, bieten wir ihnen mehr Freiheit und Flexibilität als je zuvor.

#Entwicklung eines Designraums

Um das zu ermöglichen, haben wir einen Designraum entwickelt, in dem Nutzer mit verschiedenen Visualisierungsansichten interagieren können. Dieser Designraum basiert darauf, wie Menschen physischen Objekte natürlicherweise manipulieren. Im echten Leben greifen wir oft nach, bewegen und bauen Dinge so zusammen, dass es für uns sinnvoll ist. Indem wir diese Aktionen in einer virtuellen Umgebung nachahmen, können Nutzer leichter verstehen, wie sie verschiedene Visualisierungen erstellen und kombinieren können.

Unser Ziel war es, eine Reihe von Interaktionen zu schaffen, die es den Nutzern ermöglichen, Visualisierungen effektiv zu kombinieren, während der Prozess einfach und zufriedenstellend bleibt. Dazu haben wir die Interaktionen in überschaubare Komponenten unterteilt. Das erleichtert es den Nutzern, sich mit den Visualisierungen auseinanderzusetzen und das Gefühl zu haben, die Kontrolle über den Prozess zu haben.

#Typen von zusammengesetzten Visualisierungen

Wir untersuchen verschiedene Arten von zusammengesetzten Visualisierungen, indem wir sie basierend darauf kategorisieren, wie die unterschiedlichen Ansichten miteinander verbunden sind. Hier sind einige der Hauptkategorien:

1. Juxtaposed Views: Diese Ansichten stellen verschiedene Visualisierungen nebeneinander für einen einfachen Vergleich dar. Das wird oft mit kleinen Vielfachen verwendet – mehrere ähnliche Visualisierungen werden zusammen angezeigt, um Unterschiede leicht zu erkennen.

2. Integrated Views: Diese Ansichten verbinden verschiedene Visualisierungen mit klaren Verbindungen, wie grafischen Linien oder anderen Indikatoren. Das hilft den Nutzern zu sehen, wie die Datenpunkte zueinander in Beziehung stehen.

3. Superimposed Views: In dieser Art von Ansicht legt eine Visualisierung eine andere oben drauf. Das kann den Nutzern helfen, Verbindungen zwischen den Daten auf eine visuell eindrucksvolle Weise herzustellen.

4. Overloaded Views: Diese Kategorie beinhaltet das Hinzufügen einer neuen Darstellung über einer bestehenden, ohne dass eine direkte Verbindung nötig ist. Die neue Visualisierung ergänzt das Original, indem sie zusätzliche Informationen bietet.

5. Nested Views: In den verschachtelten Ansichten ersetzt eine Visualisierung komplett einen Teil einer anderen. So kann man spezifische Details der Daten tiefer erkunden.

Diese Arten von Ansichten zu verstehen, ist entscheidend für die Gestaltung benutzbarer Interaktionen. Jeder Typ erfordert unterschiedliche Interaktionen und Nutzerabsichten, weshalb wir überlegen müssen, wie wir diese Bedürfnisse in immersiven Umgebungen am besten unterstützen können.

#Datenbeziehungen

Beim Erstellen von zusammengesetzten Visualisierungen ist es wichtig zu berücksichtigen, wie die zugrunde liegenden Datenpunkte miteinander verbunden sind. Es gibt vier Haupttypen von Datenbeziehungen:

1. Keine: Es gibt keine Überlappung zwischen den beiden Datensätzen; sie sind unverbunden.

2. Item-Item: Es existiert eine Eins-zu-eins-Beziehung zwischen Datenpunkten in den beiden Datensätzen.

3. Item-Group: Ein Datenpunkt entspricht mehreren Elementen im anderen Datensatz, was auf eine Eins-zu-viele-Beziehung hinweist.

4. Item-Dimension: Ähnlich wie bei Item-Group, aber ein Element in einem Set entspricht mehreren Datenpunkten unter einem einzelnen Attribut im anderen.

Diese Beziehungen zu erkennen, hilft zu verstehen, wie verschiedene Visualisierungsansichten effektiv kombiniert werden können. Das Design muss berücksichtigen, welche Kombinationen basierend auf den Datenverbindungen sinnvoll sind.

#Erstellung von zusammengesetzten Visualisierungen

Mit unserem definierten Designraum untersuchen wir, wie Nutzer durch einfache Interaktionen zusammengesetzte Visualisierungen erstellen können. Hier sind die wichtigsten Komponenten der festgelegten Interaktionen:

1. Interaktionsziel: Nutzer können wählen, ob sie mit einer gesamten Visualisierung, einem bestimmten Segment davon oder mit Nicht-Daten-Elementen wie Achsen interagieren möchten.

2. Zielmanipulation: Nutzer können grundlegende 3D-Manipulationen durchführen, wie Position, Rotation, Massstab oder Bewegung ändern. Das ermöglicht intuitive Interaktionen, die ähnlichen Bewegungen im Alltag entsprechen.

3. Beziehungen zwischen Ansichten: Der Designraum berücksichtigt, wie verschiedene Ansichten miteinander in Beziehung stehen, und Nutzer können diese Beziehungen manipulieren, während sie ihre zusammengesetzten Visualisierungen erstellen.

Indem wir uns auf diese Komponenten konzentrieren, werden die Interaktionen natürlicher und benutzerfreundlicher, was es den Nutzern erleichtert, sich mit den Visualisierungen auseinanderzusetzen.

#Fallstudien

Um das Potenzial dieses Designraums zu zeigen, haben wir mehrere Fallstudien durchgeführt. Jede Studie hebt hervor, wie verschiedene Arten von zusammengesetzten Visualisierungen durch Nutzerinteraktionen erstellt werden können.

#Fall 1: Juxtaposed Views

In diesem Fall erstellen Nutzer juxtaposed views, indem sie die Achsen der ursprünglichen Visualisierung erweitern. Zum Beispiel könnte ein Nutzer die x- und y-Achsen eines Streudiagramms greifen und sie dehnen, um mehrere kleinere Streudiagramme nebeneinander zu erstellen. Das ermöglicht einen einfachen Vergleich und die Erkundung spezifischer Datenbereiche.

#Fall 2: Integrated Views

Nutzer können integrierte Ansichten erstellen, indem sie Visualisierungen näher zusammenbringen. Wenn zwei Ansichten nah genug kommen, erscheinen visuelle Verbindungen wie Linien zwischen ihnen, um Beziehungen anzuzeigen. Das hilft den Nutzern zu sehen, wie verschiedene Datensätze miteinander korrespondieren, und erleichtert ein klareres Verständnis der Informationen.

#Fall 3: Superimposed Views

In diesem Szenario legen Nutzer ein Streudiagramm auf eine Karte. Indem sie eine Visualisierung über die andere heben, können sie eine überlagerte Ansicht erstellen, die beide Darstellungen visuell integriert. Das kann den Nutzern helfen, räumliche Daten zusammen mit anderen Metriken zu analysieren, wodurch die Daten nachvollziehbarer und wirkungsvoller werden.

#Fall 4: Overloaded Views

Nutzer erstellen überladene Ansichten, indem sie zwei Achsen in einem parallelen Koordinatendiagramm trennen. Sobald die Achsen auseinander sind, erscheint ein Streudiagramm, um zusätzlichen Kontext zu den Daten bereitzustellen. Das ermöglicht eine umfassendere Analyse der Beziehungen zwischen den Attributen im ursprünglichen Diagramm.

#Fall 5: Nested Views

In diesem Fall können Nutzer ein Balkendiagramm innerhalb eines Graphknotens verschachteln. Indem sie die Grösse des Diagramms anpassen und es strategisch innerhalb eines visuellen Elements des Graphen platzieren, erstellen Nutzer verschachtelte Ansichten. Dieses Format erlaubt eine detaillierte Untersuchung verschiedener Attribute innerhalb des Graphen, ohne den Gesamtkontext zu verlieren.

#Nutzerstudie

Um die Effektivität unseres Interaktionsdesigns zu bewerten, haben wir eine Nutzerstudie durchgeführt. Ziel war es, zu evaluieren, wie einfach die Teilnehmer zusammengesetzte Visualisierungen erstellen konnten und welche Erfahrungen sie bei der Interaktion mit dem System gemacht haben.

#Experimentelle Einrichtung

Die Studie umfasste 16 Teilnehmer, von denen jeder ein Virtual-Reality-Headset verwendete, um mit den Visualisierungen zu interagieren. Sie wurden durch verschiedene Interaktionen geleitet und gaben Feedback zur Benutzerfreundlichkeit und zum Gesamterlebnis.

#Benutzerfreundlichkeitsergebnisse

Die Teilnehmer fanden die Interaktionen im Allgemeinen leicht zu lernen und sich zu merken. Viele bemerkten, dass das Design intuitiv war und ihrem mentalen Modell entsprach, wie zusammengesetzte Visualisierungen funktionieren sollten. Einige Bedenken gab es jedoch hinsichtlich des Potenzials für unbeabsichtigtes Zusammenführen von Ansichten aufgrund sich überschneidender Interaktionsbefehle.

#Einblicke in die Nutzererfahrung

Die Teilnehmer schätzten das natürliche Gefühl der Interaktionen und verglichen sie mit Bewegungen im echten Leben. Sie bemerkten, dass das Erlebnis ansprechend und angenehm war. Die Möglichkeit, Ansichten frei zu erstellen und zu zerlegen, verbesserte ihren gesamten Analyseprozess, da sie Hypothesen validieren und Daten detailliert erkunden konnten.

#Fazit

Diese Arbeit präsentiert einen innovativen Ansatz zur Erstellung von zusammengesetzten Visualisierungen in immersiven Umgebungen. Indem wir den Nutzern ermöglichen, an dem Erstellungsprozess durch natürliche Interaktionen teilzunehmen, streben wir an, ihr Verständnis komplexer Datenbeziehungen zu bereichern.

Die Ergebnisse unserer Studie heben das Potenzial hervor, die Nutzererfahrung bei der Datenvisualisierung zu verbessern, indem wir Werkzeuge bieten, die mit der Art und Weise übereinstimmen, wie Menschen mit der physischen Welt interagieren. Während sich immersive Umgebungen weiterentwickeln, wird die Fähigkeit, Visualisierungen einfach zu erstellen und zu manipulieren, eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Datenanalyse und -kommunikation spielen.

Zukünftige Arbeiten sollten zusätzliche Arten von zusammengesetzten Visualisierungen und die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenaspekten erkunden. Indem wir diesen Designraum kontinuierlich weiterentwickeln, können wir weiter verfeinern, wie Nutzer Daten in immersiven Umgebungen erstellen und interpretieren.