visualisierung und menschliche wahrnehmung 19.11.2008 / claudia langer und melanie nagele
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Visualisierung und
menschliche Wahrnehmung
19.11.2008 / Claudia Langer und Melanie Nagele
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1. Begriff Visualisierung
„Visualisization meant constructing a visual image in the mind“
„visualization as cognitive tool“
Visualisierung als Wahrnehmungshilfe, Unterstützung bei
Entscheidungen
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2. Vorteile von Visualisierung
große Menge an Daten verfügbar machen
Sichtbarmachung von bestimmten Merkmalen von Daten
Sichtbarmachung von Fehlern bei der Datenerhebung
Betrachtung der Daten aus verschiedenen Blickpunkten, erkennen
von Mustern
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3. Schritte im Prozess der Datenvisualisierung
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4. Unterschiedliche Arten von Zeichen / Semiotik
3 Typen von Zeichen nach Charles Sanders Peirce
Zeichentyp Beziehung zum Objekt Beispiel
Index Kontiguität
(räumliche, zeitliche,
physikalische Nähe zum
Objekt)
Rauch – Feuer, (Foto)
Ikon Similarität (Ähnlichkeit) Verkehrszeichen Steigung
im Straßenverlauf,
Ampelmännchen
Symbol Arbitrarität (Willkürlichkeit) Bezeichnung der Farben,
Taube für Frieden, Schwarz
für Tod, Rot für Liebe…
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5. Bildsprache
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6. Bilder als sinnhafte Sprache
es gibt Bilder, die ohne „Training“ gelesen werden können (Fotos,
Umrisse eines Objekts, schwarz-weiß Abbildungen)
und Bilder, deren verwendete Zeichen wir erst erlernen müssen
bestimmte Zeichen sind für uns, aber auch leicht zu erkennen, da
sie uns schon als Kind „eingeimpft“ werden
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Darstellung von Beziehungen zwischen Objekten
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Wichtig bei der Visualisierung:
Möchte man eine Bildsprache einführen bzw. etwas visualisieren,
ist es egal auf welche Konventionen zurück gegriffen wird.
Man sollte nur darauf achten, dass an die schon vorhandenen
Konventionen angeschlossen wird und, dass der Aufwand neue
Konventionen erlernen zu müssen relativ gering bleibt.
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7. Sensorisch vs. arbiträr
sensorisch:
direktes Erkennen vom Gehirn ohne Erlernen
Ikon
arbiträr:
Erkennen erst durch vorheriges Erlernen möglich
SymbolDOG
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7.1 Sensorische Repräsentation
angepasst an die frühen Stadien neuronaler Prozesse
unabhängig von Kulturen, Zeit und Individuen
Ansatz eines standardisierten visuellen Systems
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7.1 Sensorische Repräsentation
Eigenschaften:
1.Verständnis ohne Erlernen
2.Resistenz gegenüber Beeinflussung ( Bild)
3.Sensorische Unmittelbarkeit ( Bild)
4.Kulturübergreifende Gültigkeit
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7.2 Arbiträre Repräsentation
muss erlernt werden (keine „Wahrnehmungsbasis“)
abhängig vom bestimmten kulturellen Milieu eines Individuums
funktioniert am besten, wenn sie gut gelernt ist
sozial konstruiert
DOG
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7.2 Arbiträre Repräsentation
Eigenschaften:
1.Schwierig zu lernen
2.Leicht zu vergessen
3.Eingebettet in Kulturen und Anwendungen
4.Formal stark
5.Für kurzfristige Änderungen geeignet
DOG
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7.3 Fazit: sensorisch vs. arbiträr
Probleme bei der Unterscheidung
trotzdem Kategorisierung wichtig
Studium sensorischer Repräsentation:
Biologie, Neurowissenschaften und Sehforschung
Studium arbiträre Repräsentation:
Sozialwissenschaften (insbesondere Soziologie, Anthropologie)
Wissenschaftliche Visualisierung noch in den Kinderschuhen
Ziel: neue Konventionen für die Informationsvisualisierung
DOG
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8. Modell: Der Wahrnehmungsprozess
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8. Modell: Der Wahrnehmungsprozess
Phase 1: Parallele Verarbeitung
- Verarbeitung der visuellen Information (Nervenzellen, Kortex)
- Extraktion von Besonderheiten (bspw. Farben, Texturen)
- Bottom-Up-Verfahren
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8. Modell: Der Wahrnehmungsprozess
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8. Modell: Der Wahrnehmungsprozess
Phase 1: Parallele Verarbeitung
- Verarbeitung der visuellen Information (Nervenzellen, Kortex)
- Extraktion von Besonderheiten (bspw. Farben, Texturen)
- Bottom-Up-Verfahren
Phase 2: Mustererkennung
- Unterteilung des visuellen Feldes in Regionen und einfache Muster
- Kombination von Bottom-Up- und Top-Down-Prozessen
- Verschiedene Pfade: Objekterkennung und visuell geführte Bewegung
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8. Modell: Der Wahrnehmungsprozess
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8. Modell: Der Wahrnehmungsprozess
Phase 1: Parallele Verarbeitung
- Verarbeitung der visuellen Information (Nervenzellen, Kortex)
- Extraktion von Besonderheiten (bspw. Farben, Texturen)
- Bottom-Up-Verfahren
Phase 2: Mustererkennung
- Unterteilung des visuellen Feldes in Regionen und einfache Muster
- Kombination von Bottom-Up- und Top-Down-Prozessen
- Verschiedene Pfade: Objekterkennung und visuell geführte Bewegung
Phase 3: Sequentielle, zielgerichtete Verarbeitung
- Geringe Zahl von Objekten wird im visuellen Arbeitsspeicher festgehalten
- visuelle Suche wird auf Visualisierung angewandt (Bsp.: Straßenkarte)
- Verbindungen zu anderen Subsystemen
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9. Datentypen
Entities (Untersuchungseinheiten oder Merkmalsträger):
-> Objekte, Personen
Relationships (Beziehungen)
Attribute
Entities und Relationships können Attribute haben. Attribute sind in den meisten Fällen einem Merkmalsträger zugehörig und können nicht für sich alleine stehen.
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9. Datentypen
Attributkategorien Der Statistiker S.S. Stevens hat Daten anhand ihrer Eigenschaften in 4 Klassen bzw. Skalen eingeteilt.
Nominalskalen:Klassifizierung, keine Rangordnung
Ordinalskalen:Rangskalen, Elemente können in einer bestimmten Abfolge angeordnet werden
Intervalskalen:Rangordnung mit konstanten Abständen
Ratioskalen (Verhältnis- oder Proportionsskalen):Rangordnung mit konstanten AbständenHier kann man Aussagen treffen wie: „Objekt A ist zweimal so groß wie Objekt B“
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9. Datentypen
Die typischen Datenklassen, die bei der Visualisierung benutzt werden, bauen auf Stevens Einteilung auf. Man verwendet:
Category data -> entspricht Nominal
Integer data -> entspricht Ordinal
Real-Number -> kombiniert Interval und Ratio
Operationen Mathematische Operationen (addieren, subtrahieren, dividieren…) Listen können zusammengefügt werden Entities können verändert werden oder in ihre einzelnen
Komponenten auf gesplittet werden etc…
Metadaten:
Sind im Allgemein Daten, die Informationen über andere Daten enthalten.
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10. Allgemeines Fazit
Es muss zunächst einmal die menschliche Wahrnehmung und die
Bedeutung von Zeichen (Semiotik) verstanden werden,
um bestmögliche Visualisierungen erstellen zu können.
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Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!