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Studien-/ Abschlussarbeit

Visualisierung von Unsicherheiten in Diagrammen

Beginn

1. Juli 2022

Dauer

3-6 Monate

Beschäftigungsgrad

Vollzeit

Die Gruppe Wissenschaftliche Visualisierung am Institut für Softwaretechnologie entwickelt interaktive und intuitive Visualisierungsanwendungen für Endnutzer und andere Stakeholder. Daten, die wir aus verschiedenen Quellen erhalten, z. B. aus Simulationsstudien, Sensoren usw., sind mit einer gewissen Unsicherheit behaftet. Unsicherheit ist die Möglichkeit, dass die beobachteten Daten oder Modellvorhersagen eine Reihe möglicher Werte annehmen könnten. Der Begriff Risiko wird auch für jene Unsicherheiten verwendet, bei denen der potenzielle Fehler und die Verzerrung unquantifiziert bleiben. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Methoden, die wir zur Visualisierung dieser Daten verwenden, die zugrunde liegende Unsicherheit oder das Risiko effektiv berechnen und darstellen. Darüber hinaus sind die Relevanz und die Bedeutung der Unsicherheit für verschiedene Nutzer (z. B. Fachleute, Politiker und Laien) unterschiedlich. Daher sollten die Lösungen für ein breites Spektrum von Nutzern anwendbar sein.

Zahlreiche Studien haben verschiedene Techniken zur Visualisierung von Unsicherheiten untersucht und entwickelt. Zum Beispiel verschiedene grafische Annotationen: Error Plots, Violin Plots, Quantile Dot Plots, und verschiedene visuelle Kodierungen: Unschärfe, Anordnungen, Größe, Transparenz usw. und andere Techniken zur Visualisierung von Unsicherheit wie Animationen, Konturen usw. Viele dieser Techniken sind jedoch nicht anwendbar, wenn der Umfang der Daten zunimmt oder sich der Bereich der Daten ändert. Wir erhalten eine große Menge an Daten mit räumlich-zeitlichem Charakter. Die Verwendung einfacher Unsicherheitsdiagramme, z. B. Violin Plots für umfangreiche Zeitreihen, die sich über viele Jahre erstrecken, ist sehr ineffektiv, da die Lesbarkeit durch die Unübersichtlichkeit beeinträchtigt wird.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen verschiedene Unsicherheitsvisualisierungen, vor allem von großen räumlich-zeitlichen Simulationsdaten, untersucht werden. Es müssen geeignete Techniken implementiert oder entwickelt werden, falls keine geeignete Technik existiert. Diese Arbeit wird viele der folgenden Fragen im weiteren Sinne untersuchen:

  • Verständnis der Unsicherheit in zeitlichen Daten
  • Was sind die verschiedenen Aspekte der Unsicherheit in zeitlichen Daten, die ihre Analyse beeinflussen können? Das Gleiche gilt für die Simulation der zeitlichen Daten
  • Wie wurden diese Aspekte in früheren Studien behandelt, und welche Techniken wurden entwickelt?
  • Anwendung der Techniken auf unsere Datensätze und Durchführung von Nutzerstudien. Wenn es keine geeignete Technik gibt, entwickeln Sie Ihre eigene.

Wenn Sie Spaß an Visualisierungen haben und sich für diese Arbeit interessieren, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung. Gerne diskutieren wir auch mit Ihnen über innovative Ideen, die in den Rahmen dieser Arbeit passen. Sie können sofort beginnen.

Ihre Qualifikation:

  • angestrebter Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder ähnlichen Studiengängen
  • gute Programmierkenntnisse in JavaScript, D3.js, Typescript
  • Kenntnisse von Webentwicklungs-Frameworks wie React oder Angular sind ein Plus
  • Kenntnisse in Python sind von Vorteil

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Jonas Gilg
Institut für Softwaretechnologie

Tel.: +49 531 295-2221

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