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Die Arbeitsgruppe „Visual Analytics“ erforscht visuell-interaktive Methoden um große und hochdimensionale Daten, wie Erdsystem-Daten oder komplexe Machine-Learning-Modelle, für Menschen verständlich zu machen. Dabei verfolgen wir einen integrativen Ansatz um den Menschen und dessen perzeptive und kognitive Fähigkeiten möglichst effektiv mit modernen Algorithmen zur automatischen Datenanalyse zu verbinden.

Im Rahmen einer studentischen Tätigkeit, eines Pflichtpraktikums oder einer Abschlussarbeit bieten wir Ihnen die Möglichkeit bei uns ein Pflichtpraktikum, eines der folgenden Themenkomplexe (T1-4) durchzuführen:

T1: Interaktive Visualisierung von Mischverteilungen (Mixture Models)

• Hier beschäftigen Sie sich mit der Darstellung von Mischungen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Sie entwickeln neue Interaktionsmethoden für bestehende Visualisierungskonzepte und setzen diese prototypisch in einer Webapplikation um. Oder Sie beschäftigen sich mit neuen Visualisierungsmethoden für hochdimensionale Mixture Models.

T2: Visualisierung von kausalen Graphen für die Erdsystem- und Klimaforschung

• Wenn Sie sich dafür interessieren direkt praktisch relevante Visualisierungstools auf Basis von Nutzeranforderungen zu bauen, ist dieser Themenkomplex vielleicht interessant für Sie. In enger Kooperation mit der Klimainformatik-Gruppe am Institut und weiteren Nutzerinnen und Nutzern, analysieren Sie die praktischen Anforderungen an eine Visualisierung von (zeitlich-veränderlichen) kausalen Graphen, wählen geeignete Visualisierungsmethoden aus und implementieren diese in einer für den gegebenen Anwendungsfall angepassten Weise.

T3: Wahrnehmungsstudien

• Dieser Themenkomplex beschäftigt sich mit der Untersuchung der menschlichen Wahrnehmung von Visualisierungen. Die hier zu bearbeitenden Forschungsfragen stammen aus Themengebieten unserer Arbeitsgruppe (so auch aus T1 und T2). Hier können Sie mittels Studien und Experimenten der Frage auf den Grund gehen, welche visuellen Hinweisreize die Wahrnehmung von Distanzen auf Bildschirmen beeinflussen oder wie Menschen bestimmte Graphen und Netzwerke visuell vergleichen (Überschneidung zu T2). Alternativ stellen Sie probabilistische Modelle auf, die eine plausible Erklärung dafür geben, wie Menschen die Daten hinter 2-dimensionalen Kontourplots einschätzen (Überschneidung zu T1).

T4: Interaktionsmethoden für Teams in Touch-sensitiven Display-Umgebungen

• In diesem Themenkomplex untersuchen Sie Interaktionsmethoden für die Datenanalyse an Touch-sensitiven Displays. Sie entwickeln beispielsweise Layout-Mechanismen für Multi-View-Systeme oder schaffen neue Brushing-und-Linking Methoden zwischen Darstellungen, die eine flüssige gemeinsame Analyse durch mehrere Personen gleichzeitig unterstützen.

Bei einer Tätigkeit als studentische Aufhilfe erbringen Sie Ihre Arbeitsleistung in einem Umfang von bis zu 15 Std./Wo.