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Visuelle Analyse



Anwender, Analysten und Entscheider aus Wissenschaft, Industrie, Verwaltung oder auch der Öffentlichkeit sind zunehmend mit enormen Datenmengen konfrontiert, die sowohl bezüglich ihres Inhalts als auch ihrer Herkunft einen sehr heterogenen Charakter aufweisen. Satelliten und Messstationen liefern bspw. hochdimensionale Daten für die Erdbeobachtung während Smartphone-Nutzer Daten unterschiedlichen Typs und variierender Qualität erfassen können. Welche Inhalte und Strukturen verbergen all diese Daten und wie können sie effektiv extrahiert und analysiert werden? Wie helfen uns die Daten dabei, neue Erkenntnisse über die Welt zu gewinnen und daraus die richtigen Entscheidungen abzuleiten? Das Forschungsfeld Visual Analytics stellt sich diesen und weiteren Fragestellungen und versucht sie in einem iterativen Prozess, welcher visuelle und automatisierte Analysemethoden kombiniert, zu beantworten.

Unsere Arbeitsgruppe befasst sich dabei mit der Erforschung und Entwicklung neuartiger visueller Methoden für die Analyse von Big Data, die den Menschen und dessen kognitive Fähigkeiten stärker ins Zentrum des Analyseprozesses rücken. Zu diesem Zweck verwenden wir Data-Mining-Verfahren, um riesige Datenströme zu prozessieren und darin ungeahnte Beziehungen und Inhalte zu entdecken. Die Ergebnisse werden nutzerorientiert visualisiert und ermöglichen es dem Analysten komplexe Zusammenhänge, statistische Unsicherheiten oder auch Besonderheiten in den Daten festzustellen. Dafür sind intuitive Interaktionstechniken zwischen Mensch und Maschine notwendig, die wir nicht nur für klassische Ein- und Ausgabemedien untersuchen und evaluieren, sondern auch für innovative Geräte wie große Display-Walls, Head-Mounted-Displays oder Multi-Touch-Tables. Um einen hohen Interaktivitätsgrad in den entsprechenden Anwendungen zu ermöglichen, müssen zudem effiziente Softwarearchitekturen und Renderingverfahren geschaffen werden, die sich u. a. die Eigenschaften von verteilten Systemen, High-Performance-Computing-Clustern, Datenbanken und Grafikkarten zunutze machen.

Mit unseren Projektpartnern vom Max-Planck-Institut für Biogeochemie in Jena, der Friedrich-Schiller-Universität in Jena sowie mit der Bauhaus Universität Weimar arbeiten wir initial an skalenübergreifenden Analysemethoden und interaktiven Visualisierungen für die Erdsystemanalyse.


Kontakt
Philipp Lucas
Gruppenleitung

Institut für Datenwissenschaften
, Datenmanagement und -analyse
Jena

Tel.: +49 3641 30960 135

Laufende Projekte
Spatio-temporal Change of Support for Visual Analytics
Collaborative Visual Analytics on Multitouch-Displays
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