Statisch Dynamisch 2d 3d Vollstndig Unvollstndig 1. Anforderungen Klassifikation Visualisierungstechniken
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1. Anforderungen Ressourcenbegrenztheit (Laptop) ein spezieller Benutzer online Verarbeitung der Daten Visualisierung fr jedermann (keine Fachexperten) keine Interaktion ntig
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2d- und 3d-Visualisierung 2d: +Keine Perspektiven und Sichtbarkeits- berechnungen +Bei berlappungsfreier Darstellung keine Verdeckungen -Meist kann nur ein Ausschnitt der Daten dargestellt werden
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2d- und 3d-Visualisierung 3d: +Ein grerer Teil der Daten kann gleichzeitig dargestellt werden +Bei Nutzung von depth cues (Transparenz, Perspektive, Schatten,...) natrliche 3d- Interpretation -Aufwndige Generierung -Schwer vorhersagbar, welche Teile der Daten sichtbar dargestellt werden
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Statische und Dynamische Visualisierung Dynamische Visualisierung: Automatische Vernderung der Visualisierung (Animation) + Vernderungen knnen beobachtet werden +Trends und qualitative Eigenschaften werden deutlich -Einzelwerte und quantitative Merkmale sind nicht erkennbar
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Statische und Dynamische Visualisierung Statische Visualisierung: Keine automatische Vernderung der Visualisierung Vernderungen benutzergesteuert (z.B. Farbwahl, Ausschnittsvernderung, Zoomen) +Exakte, quantitative Analyse mglich Abfragen von Einzelwerten mglich
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Vollstndige und Unvollstndige Visualisierung Vollstndige Visualisierungen: Erfordern meist Aggregation von Datenwerten (z.B. Zusammenfassen zu Klassen) und Erfordern Interaktionstechniken, um die Aggregation zu steuern +Gesamtberblick ber die Verteilung der Daten mglich
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Unvollstndige Visualisierungen: Zahl der Dimensionen oder der Wertebereiche entlang der Dimensionen wird reduziert Erfordert Interaktionstechniken, um die Reduktion zu steuern +Analyse von interessanten Bereichen im Beobachtungs- und Merkmalsraum mglich Vollstndige und Unvollstndige Visualisierung
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2. Abbildung auf Punkte Problematik: generell: Methodik starke Vereinfachung Klassifikatoren nicht klar einordbar praktisch: Klassifikatoren nicht gleichmig verteilt Clusterbildung Vorteil: - einfach darstellbar - Ressourcengengsam
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3. Abbildung auf Streckenzge Abbildung von Punkten des Merkmalsraumes auf Streckenzge und Achsen, die geeignet skaliert sind Achsen werden parallel oder sternfrmig abgetragen statische, vollstndige, 2D-Darstellungen Varianten: Sternfrmige Koordinaten Parallele Koordinaten
3.1. Sternfrmige Koordinaten (Kiviatgraph) symmetrische Einteilung des Kreises => Problem! sinnvoll bei bis zu 5 Datenstzen in einem Beispiel: unterschiedliche Istwerte der KI-Bewertungen zu verschiedenen Zeiten
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3.2. Parallele Koordinaten Anwendung bei groen, hochdimensionalen Datenmengen => viele Sets zu unterschiedlichen Zeiten sinnvoll bei mehreren Hundert Datenstzen mit entsprechenden Interaktionstechniken Beispiel: Selektion von herausstechenden Fllen und deren genaue Darstellung
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3.2. Parallele Koordinaten: in 2d oder 3d Quelle: Schumann, Mller [2000] Quelle: Bade et al. [2004]
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4. Iconbasierte Techniken Visualisierung von Datenwerten ber Eigen- schaften (Farbe, Transparenz,...) und Primitive (Form, Gre, Winkel,...) graphischer Objekte Statische, vollstndige, 2d-Darstellungen Klassifikation Symbole: Bedeutung folgt aus dem Ganzen Icons/Glyphen: Graphische Objekte dessen Eigenschaften Datenwerte reprsentieren
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4. Chernoff Faces Emotion Rendering Toolkit
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5. Andere Ideen Erweiterung des V-A-Raums um eine dritte Dimension: Kontrolle Kombination verschiedener Visualisierungen Wahl- & Wechselmglichkeiten geben aktiv ber Vor- und Nachteile informieren Andere Theorien als Grundlage nehmen & ggf. neu testen OCC Appraisal Theory
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6. Ausblick Untersuchung der Persnlichkeit des Spielers: standardisierte Situationen und darauf erfolgende Reaktionen Einordnung in Spielertypen Persnlichkeitsmerkmale interessant fr z.B. UI und anwenderspezifisches Verhalten Untersuchung ohne sichtbar aufgezeichnete physiologische Daten mglich? Analyse der Maus / Tastaturbewegungen Analyse der verbalen Emotionsausbrche
