Interaktive Visualisierung von Netzwerken am Beispiel von Lernobjekten


Diplomarbeit, 2002

154 Seiten, Note: 2


Leseprobe

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Universität Paderborn Fachbereich Informatik / Wirtschaftsinformatik

DIPLOMARBEIT

„Interaktive Visualisierung von Netzwerken

am Beispiel von Lernobjekten”

vorgelegt im: August 2002

Abstract image 254b43b2a50e61ac5407e6e1b631ce7d

Abstract

Die vorliegende Diplomarbeit „Interaktive Visualisierung von Netzwerken am Beispiel von Lernobjekten“ beschäftigt sich mit der Aufgabe, aus Lernobjekten bestehende Netzwerke zu visualisieren und in ihnen zu navigieren. Hierbei werden aktuelle Ansätze aus der Informationsvisualisierung auf Verwendbarkeit untersucht.

Unter Lernobjekt versteht man in diesem Zusammenhang jedes beliebige Medium im Gesamtzusammenhang des computerunterstützten Lehrens und Lernens. Diese Lernobjekte sind hierarchisch untergliedert. Relationen dienen dazu, diese miteinander zu verbinden. Die durch die Verbindung entstehenden Lernnetzwerke können groß und komplex sein. Visualisierung ist aus Sicht des Menschen eine der natürlichsten Möglichkeiten, komplexe Strukturen darzustellen, da unsere hoch entwickelten Fähigkeiten zur zwei- und dreidimensionalen Mustererkennung uns erlauben, Bilddaten schnell und effizient aufzunehmen und zu verarbeiten. Die Informationsvisualisierung stellt Methoden bereit, um netzwerkartig organisierte Daten, wie Lernnetzwerke, grafisch darzustellen. Interaktion ermöglicht ein umfassendes und leistungsfähiges Zusammenspiel zwischen Mensch und Computer. Auf diese Art und Weise können Navigationsmethoden innerhalb der visualisierten Modelle bereitgestellt werden.

Ziel dieser Arbeit ist es, eine angemessene Visualisierungstechnik für Lernnetzwerke zu erstellen. Durch die Verwendung von Interaktions- und Navigationstechniken soll dem Benutzer eine geeignete Navigationsmöglichkeit innerhalb der Lernnetzwerke gegeben werden.

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Abstract

This diploma thesis which is entitled “Interactive visualization of networks by example of learning networks” aims to identify suitable state of the art visualization and navigation techniques for special networks which consist of learning objects.

A learning object is any media in a computer based learning environment. Learning objects may be associated with each other and therefore build networks which can be of arbitrary size and complexity.

Due to human’s exceptional talent to efficiently process two- and three-dimensional patterns, graphic is the most natural way to recognize complex structures. Information visualisation theory proposes methods for visualizing structured data. Navigation and visualization allows a comprehensive and powerful communication between computers and humans.

In the first part of this thesis requirements for an adequate representation of learning objects are given. After that, several visualization approaches are explained and compared. Finally, the most effective method amongst them becomes identified and implemented.

Eidesstattliche Erklärung image 03c3285293c95ea4c638a4d519d72861

Eidesstattliche Erklärung

Hiermit erkläre ich an Eides Statt, dass ich die vorliegende Arbeit selbständig und ohne uner- fremde Hilfe angefertigt, andere als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel nicht benutzt und die den benutzten Quellen und Hilfsmittel wörtlich oder inhaltlich entnommenen Stellen als solche kenntlich gemacht habe.

Diese Arbeit hat in dieser Form noch keiner Prüfungsbehörde vorgelegen und wurde auch noch nicht veröffentlicht.

Abkürzungen image 94530b95d695312866893dd2754d6d47

Abkürzungen

Alliance of Remote Instructional Authoring and Distribution Networks for ARIADNE

Europe

Abstract Windowing Toolkit AWT

Basic interaction tasks (grundlegende Interaktionsaufgaben) BITs

Composite interaction tasks (zusammengesetzte Interaktionsaufgaben) CITs

Directed acyclic graph (gerichteter azyklischer Graph) DAG

Dublin Core DC

Graphical User Interface (grafische Benutzerschnittstelle) GUI

Dreidimensionaler gerichteter Graph im hyperbolischen Raum H3

Human-Computer Interaction (Mensch-Machine Interaktion) HCI

Hypertext Markup Language HTML

Integrated Development Environment IDE

Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE

Instructional Management System IMS

Java Database Connectivity JDBC

Java Server Pages JSP

Learning Material Markup Language LMML

Learning Object (Lernobjekt) LO

Learning Object Metadata LOM

Learning Technology Standards Committee LTSC

Mensch-Maschine Kommunikation MMK

National Center for Supercomputing Applications NCSA

Online Computer Library Center OCLC

Operations Research / Management Science OR/MS

Abkürzungen image 6af5cd8e8ed8f052e5267d26318e7011

Palo Alto Research Center (Abteilung bei Xerox) PARC

Portable Document Format PDF

Structured Query Language (strukturierte Abfragesprache) SQL

Data Type by Task Taxonomy TTT

Unified Modeling Language UML

Uniform Resource Locator URL

Virtual OR/MS VORMS

Virtual Reality Modeling Language VRML

World Wide Web WWW

Kapitel 1: Einleitung image 7574f5b40baf854f72a6c006ae951fb7

1 Einleitung

In den 90er Jahren haben neue Technologien die Art zu kommunizieren revolutioniert. Heute haben diese Technologien einen hohen Reifegrad, sowie eine große Akzeptanz in breiten Schichten der Bevölkerung erreicht. Die neuen Kommunikationsmethoden wie Email, Video Conferencing oder Chat werden nicht mehr ausschließlich beruflich, sondern auch immer mehr privat eingesetzt. Diese Entwicklung ist nicht zuletzt auf die rasante Entwicklung des World Wide Webs (WWW) sowie auf die preiswerte Verfügbarkeit schneller Hardware zurückzuführen.

Die Welt, in der wir leben, wird täglich mit neuen Informationen zu allen denkbaren Themen und Aufgabenstellungen bereichert. Diese Informationen sind oftmals im Internet zu finden und dabei für jeden schnell verfügbar. Wir befinden uns im Wandel zur Informationsgesellschaft. Das hat auch Auswirkungen auf das Lernen in Schulen und Universitäten. Es entstehen immer mehr hypermediale Lernumgebungen, die gefüllt sind mit einer ständig wachsenden Anzahl digital verfügbarer Lerninhalte bzw. abstrakter Lernobjekte (LO). Das laufende EU-Projekt OR-World stellt Rahmenbedingungen für eine hypermediale Lernumgebung bereit. Das zu erstellende Framework konzentriert sich auf Bereitstellung von Funktionalitäten, die das Erstellen, Speichern, Abfragen und Benutzen von LO, sowie der Metadaten dieser LO ermöglichen. Ziel dieses Projektes ist es, Szenarien des aktiven Lernens wie z. B. Animationen, Übungen oder Case Studies zu demonstrieren und mit beispielhaften

Inhalten aus dem Bereich Operations Research und Management Science (OR/MS) zu füllen. Hierbei spielt es eine wichtige Rolle, die Wiederverwendbarkeit der LO zu ermöglichen. Nachfolgeprojekte wie z. B. VORMS (Virtual OR/MS) konzentrieren sich darauf, mit dem entwickelten Framework LO zu erstellen, einzupflegen und langfristig die Pflege, den Support und die Verwendung des so entstandenen hypermedialen Lernsystems zu vermarkten (vgl. [EU 99, VORMS 02]).

Wichtig bezüglich der LO ist hierbei, dass diese verschiedene Granularitäten oder hierarchische Stufen haben. Das kleinste mögliche LO ist ein Media element und beschreibt einen Sachverhalt sehr detailliert. Das größte mögliche LO heißt Thematic network und enthält globalere Informationen. Diese Aufteilung ist mit der Struktur eines Buches vergleichbar. Es enthält mehrere Kapitel die in Unterkapitel untergliedert sind, die wiederum mehrere Abschnitte enthalten. Diese bestehen aus diversen Textabsätzen, Abbildungen oder

Kapitel 1: Einleitung image db1c5fe4003fc00fd4011cfad05d9050

komplexe hierarchisch organisierte Strukturen bzw. hypermediale Netzwerke definiert. Diese Grundlagen werden im zweiten Kapitel genauer behandelt.

Um in den soeben definierten hypermedialen Netzwerken einem „lost in hyperspace“ Effekt vorzubeugen, wird ein Werkzeug benötigt, das in der Lage ist, Lernnetzwerke angemessen darzustellen. Ziel dieser Arbeit ist es, solch ein Werkzeug zu entwickeln und dem Benutzer geeignete Navigationsmethoden bereitzustellen.

Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit dem Thema der Visualisierung. Nach einer Einführung werden diverse effiziente und ergonomische Navigations- und Visualisierungskonzepte vorgestellt, die von Forschungsgruppen aus dem Bereich Mensch-Computer-Interaktion entwickelt worden sind. Diese dienen als Grundlage für die zu erstellende Software. Das Kapitel schließt mit einer Zusammenfassung der Ansätze und Methoden.

Im vierten Kapitel wird eine Bewertung der vorgestellten Visualisierungstechniken in Bezug auf Lernnetzwerke durchgeführt. Grundüberlegungen über die Informations- und Datenstruktur von hypermedialen Netzwerken dienen als Basis dieser Bewertung. Nachdem die gegebene Systemumgebung und einige Entwurfsprinzipien für interaktive Benutzungsschnittstellen vorgestellt werden, schließt das Kapitel mit der Formulierung der Anforderungen für die zu erstellenden Software.

Das fünfte Kapitel behandelt ausschließlich die Implementierung der Anforderungen in einer Software. Eine Hypertree Bibliothek in der Programmiersprache Java dient als Basis dieser Software und wird nach den zuvor definierten Kriterien und Anforderungen erweitert. Hierfür wird u. a. eine Datenbankschnittstelle beschrieben, die benötigt wird, um ein hypermediales Netzwerk einzulesen. Die Java-Applikation ist in der Lage, die komplexen hierarchischen Strukturen von Lernnetzwerken zu visualisieren und gibt dem Benutzer durch Bereitstellung von Interaktionsmethoden geeignete Navigationsmöglichkeiten. Im letzten Kapitel werden die Arbeitsergebnisse zusammengefasst. Die Software wird im Projektumfeld OR-World eingesetzt. Ein Ausblick dient als Diskussions- oder Arbeitsgrundlage für weiterführende Projekte wie z. B. VORMS. Hier werden positive und negative Aspekte, die während der Entwicklung oder innerhalb der Software aufgetreten sind, aufgegriffen.

Kapitel 1: Einleitung image 78fd808cb287d9d79536f8c39359de54

Kapitel 2: Einordnung der Arbeitsziele image 134c5a322afd29cbbcab6242db453a0b

2 Einordnung der Arbeitsziele

Dieses Kapitel gibt einen kurzen Überblick über das behandelte Themenumfeld. Die vermit- Grundlagen werden benötigt, um die Aufgabenstellung im letzten Teil dieses Abschnittes zu konkretisieren.

2.1 Hypertext und Hypermedia

„Die Grundidee von Hypertext besteht darin, daß informelle Einheiten, in denen Objekte und Vorgänge des einschlägigen Weltausschnittes auf textuelle, graphische oder audiovisuelle Weise dargestellt werden, flexibel über Verknüpfungen manipuliert [im Originaltext kursiv] werden können.” [Kuhlen 91, S. 13]

2.1.1 Einführung

Die ersten Hypertextansätze wurden bereits 1945 von V. Bush in seinem Artikel „As We May Think“ beschrieben (vgl. [Bush 45]). Hypertext erlaubt eine komplexe Organisation darzustellender Inhalte. Es erweitert herkömmlichen Text, der nur linear durchgegangen werden kann, um so genannte Links. Diese Links bilden Referenzen zwischen verschiedenen Text-Blöcken und ermöglichen das Hin- und Herspringen zwischen ihnen. Damit bildet Hypertext die Fä- higkeit des menschlichen Gehirns nach, Informationen sprunghaft zu verarbeiten. Abbildung 2-1 (Quelle: [Nielsen 90]) zeigt eine schematische Ansicht einer Hypertextstruktur mit sechs Knoten und neun Links, wobei jeder Knoten ein Dokument symbolisiert.

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Abbildung 2-1: Schematische Hypertextstruktur

Kapitel 2: Einordnung der Arbeitsziele image 8c57c66edb5de9e0a3b1c5cbae7be50d

steht durch die Verknüpfung der Worte „Hyper“ (Hypertext) und „Media“ (Multimedia), und soll den multimedialen Aspekt der Dokumente betonen (vgl. [Nielsen 90, Tergan 97]). Für Nielsen ist eine Unterscheidung der Begriffe Hypertext und Hypermedia nicht notwendig, da das Hypertext-Konzept nicht wesentlich erweitert wird. Nielson verwendet sie synonym, bevorzugt aber Hypertext. Tergan hingegen verwendet den Begriff „Hypertext/Hypermedia“, „um einerseits die grundsätzlich kongruente Form der Informationsrepräsentation […] hervorzuheben sowie andererseits Unterschiede in der Kodierungsform […] zum Ausdruck zu bringen“ ([Tergan 97, S. 124]). In dieser Arbeit wird einheitlich der Begriff Hypermedia verwendet.

2.1.2 Gründe für Hypermedia im Lehr-Lern-Kontext

Hypermedia-Systeme werden heute in den verschiedensten Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft und Industrie verwendet. In diesem Abschnitt werden Gründe aufgeführt, warum es Sinn macht, Hypermedia im Lehr-Lern-Kontext zu verwenden.

Eine sehr treffende und kompakte Aussage in diesem Zusammenhang ist: „Hypertext scheint unter der Annahme kognitiv plausibel zu sein, daß Wissen, dessen Erwerb allgemeines Ziel von Lernen ist, im menschlichen Gehirn in vernetzten topologischen, nicht-linearen Strukturen organisiert sei. Unter dieser Annahme könnte die Wissensaufnahme über eine vergleichbare Organisationsform, wie sie durch Hypertext gegeben ist, effizienter sein als eine Aufnahme, die den ‚Umweg’ [im Originaltext doppelte Anführungszeichen] über lineare Präsentationsformen (Vorlesungen, Texte) nimmt“ ([Kuhlen 91, S. 182]). Begründungen für der Einsatz von Hypermedia im Lehr-Lern-Kontext orientieren sich an den Anforderungen für eine funktionale und lerneffektive Gestaltung von Lernumgebungen. Die hier wichtigen Komponenten sind: der Gegenstandsbereich (Lerninhalt), die Lerner-Komponente, die pädagogisch-didaktische Komponente sowie der Technologie-Komponente (vgl. [Tergan 97]).

Kapitel 2: Einordnung der Arbeitsziele image 0b2be3d63d19893ceddc9ef3178fddbd

Typisch für die Lerner-Komponente ist, dass vorwiegend persönliche Interessen und Ziele den Lernprozess steuern. Weitere Aspekte betreffen den eigenen Wissens- und Erfahrungsstand. Konkrete Anforderungssituationen sind z. B.: die Vertiefung und die Auffrischung von Wissen,

das Lösen konkreter Probleme durch Zugriff auf bestimmte Informationen,

eine kurze Einführung in neue Themenbereiche,

die Illustration komplexer Aspekte mit Hilfe von Animation, Simulation und Video,

das Probieren einer komplexen Tätigkeit an einem Modell. Es wird von Hypermedia-Systemen erwartet, dass diese besser als die traditionellen Medien wie z. B. das Buch die oben genannten Zielsetzungen entsprechen. Kognitive und situative Bedingungen für erfolgreiches Lernen sind: kognitive Plausibilität, kontruktives Lernen, kontextgebundenes Lernen, kognitive Flexibilität und koorperatives Lernen. Der Einsatz von Hypermedia-Lernumgebungen aus pädagogisch-didaktischer Sicht ist sinnvoll, wenn selbstgesteuertes und konstruktives Lernen ermöglicht wird. Hier hat vor allem die Interaktivität Bedeutung (vgl. hierzu Kapitel 2.2).

Die auf der Konzeption von Hypertext basierten Technologien bildeten Standards für die Gestaltung von computerbasierten Lernumgebungen, Informations- und Kommunikationssystemen. Daher ist z. B. die Existenz des WWW als technologisch orientierte Begründung für hypermediale Lernumgebungen zu nennen (vgl. [Tergan 97]).

Kuhlen sieht im wesentlichen vier Einsatzmöglichkeiten von Hypertext in der Ausbildung (vgl. [Kuhlen 91]): 1. als Orientierungshilfe im Studienangebot, aber auch als Selbstdarstellungsmittel einer Ausbildungseinrichtung,

2. als didaktische Unterstützung der Wissenspräsentation,

3. als Erweiterung der Ansätze in der computerunterstützten Ausbildung, als interaktive und nichtlineare Mittel des Selbststudiums, als Ersatz oder Ergänzung zu traditionellen linearen Vermittlungsformen,

Kapitel 2: Einordnung der Arbeitsziele image 0939c11dbadecb93453a0eac7d6043cd

2.1.3 Lernprobleme bei der Nutzung von Hypermedia

Trotz großem Nutzen von Hypermedia für den Lehr-Lern-Kontext wurden nach diversen Analysen empirische Befunde über Lernprobleme identifiziert. Man unterscheidet hier zwischen zwei Grundtypen von Problemen, die im Übrigen als Probleme von Hypertext allgemein klassifiziert werden können: Desorientierung und kognitive Überlast (vgl. [Kuhlen 91, Tergan 97, Conklin 87]).

Desorientierung wurde von Conklin als „lost in hyperspace“ bezeichnet. Je größer der Informationsraum ist, in dem sich der Benutzer bewegt, umso größer werden auch die Orientierungsprobleme. Der Benutzer kann Probleme haben zu wissen, wo er sich im Netzwerk befindet. Außerdem weiß er eventuell nicht, wie er zu einem anderen Punkt innerhalb des Netzwerkes findet. Eventuell existiert dieser Punkt auch gar nicht im entsprechenden Netzwerk. Begünstigende Parameter für die Desorientierung sind z. B. (vgl. [Conklin 87]): große Knoten- oder Linkanzahl,

sich häufig ändernde Netzwerke,

langsames Reagieren auf Benutzeranfragen,

unzureichende Differenzierung in der Kennzeichnung zwischen Knoten und Links. Es kommt zur Desorientierung, falls der Benutzer nicht in der Lage ist, die semantische Bedeutung innerhalb einer Hypermedia-Umgebung einer bereits vorhandenen Wissensstruktur zuzuordnen. Er kann somit keine kohärente Wissensrepräsentation aufbauen (vgl. [Tergan 97]).

Kapitel 2: Einordnung der Arbeitsziele image 34251f95ebafe5d82f80205143905f91

2.2 Interaktion

„Interaktion [lat.], Wechselbeziehung zwischen einander ansprechenden Partnern; Grundlage der Sozialisation” [Das neue Duden Lexikon, 1999]

2.2.1 Einführung

Beim Versuch den Begriff Interaktion zu definieren, stößt man im Duden auf eine Erklärung, in der Interaktion als „Wechselbeziehung zwischen einander ansprechenden Partnern“ beschrieben wird. Das Wort leitet sich aus dem lateinischen „inter“ für zwischen und „agere“ für Handeln ab. Eine Erweiterung dieses Begriffes, bei dem das „reale Nutzungsgeschehen zwischen Mensch und Computer“ ([Haack 97, S. 152]) mit einbezogen wird, führte in den achtziger Jahren auch auf den Bereich der Mensch-Computer Interaktion (Human-Computer Interaction, HCI). Außerdem bezeichnet der Begriff auch einen Teilbereich der Informatik, der sich mit der Beschreibung, Erklärung und Optimierung dieser Aktionen auseinandersetzt (vgl. [Haack 97]). Kontrolle

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Perzeption Abbildung 2-2: MMK-Modell

Eine weitere Bezeichnung für diesen Bereich ist die Mensch-Maschine Kommunikation (MMK). Ein weit verbreitetes Modell befasst sich hier mit der menschlichen Interaktion mittels technischer Systeme. Es handelt sich hierbei um das MMK-Modell, zu sehen in

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Im Wahrnehmungsprozess nimmt der Mensch Rückmeldungen der Applikation mit Hilfe sei- Sinne wie z. B. Hören oder Sehen war. Die Reizung des menschlichen Wahrnehmungsapparat geschieht hierbei durch geeignete Ausgabegeräte des Computers, wie z. B. Monitor oder Lautsprecher (vgl. [Geiger 99]).

Der Begriff Interaktivität beschreibt somit in Bezug auf Computersysteme eine Eigenschaft von Software, die dem Anwender Möglichkeiten eröffnet, die Software zu steuern und in sie einzugreifen. Ein umfassender Überblick über HCI ist [Preece et al. 94]. Das Aussehen und Bedienung (look and feel) bei der MMK wird weitgehend durch die zur Verfügung gestellten Interaktionstechniken innerhalb einer Anwendung bestimmt. Interaktionstechniken realisieren den hardwareabhängigen Teil einer Schnittstelle. Bibliotheken mit Routinen für Interaktionstechniken erleichtern die Softwareentwicklung von interaktiven Systemen durch Bereitstellung von Werkzeugen, den so genannten Toolkits. Selbst der Windows-Manager innerhalb der grafischen Benutzeroberfläche (Graphical User Interface, GUI) kann dieses Toolkit benutzen. So ist es zum Beispiel möglich, dass das Menü zur Auswahl von Fensteroperationen innerhalb einer Applikation das gleiche Aussehen hat wie innerhalb des Betriebsystems. Die Implementierung eines Toolkits basiert entweder auf der Grundlage eines Grafikpaketes oder auf einem Windows-System. Menüs, Scrollbars, Dialogboxen usw. können am einfachsten als Fenster implementiert werden, so dass Toolkits, die gerade aus solchen Komponenten bestehen, meistens ein Windows-System als Grundlage verwenden (vgl. [Foley et al. 94]).

2.2.2 Interaktionsaufgaben

Nach Foley et al. lassen sich Interaktionsaufgaben in folgenden grundlegende Basisinteraktionen (basic interaction tasks, BITs) unterteilen (vgl. [Foley et al. 94]): Positionierung: Bei dieser Interaktionsaufgabe wird der Applikation eine zwei- oder dreidimensionale Position übergeben. Das kann mit Hilfe der Maus, über textuelle Angabe einer Position oder durch Berührung einer Position auf dem Touchscreen realisiert werden. Auswahlinteraktion:

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Eingabe numerischer Werte: Hier wird ein Wert innerhalb eines gegebenen Inter- gewählt. Die Einstellung geschieht durch Eingabe eines Wertes oder durch Einstellen eines Schiebereglers. Textinteraktion: Diese Form der Interaktion meint die Eingabe textueller Informationen, z. B. bei der Eingabe von Text in ein Textverarbeitungssystem. Hier hat die Eingabe jedoch keine semantische Bedeutung innerhalb der Anwendung. Bei der Eingabe von Kommandos in einen Befehlinterpreter (z. B. Unix-Shell) hat die Eingabe eine semantische Bedeutung und es handelt sich somit um eine Auswahlinteraktion. Diese Auflistung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, da es viele verschiedene Techniken zur Interaktion gibt. Eine weitere Technik, die jedoch nur im dreidimensionalem Raum Bedeutung hat, ist z. B. die Rotation. Hierunter versteht man die Objektorientierung im dreidimensionalen Raum. Es handelt sich dabei um eine Hilfskonstruktion, um dreidimensionale Objekte auf dem zweidimensionalen Monitor darzustellen. Rotation steuert Parameter der fehlenden dritten Dimension.

Kombiniert man nun eine Folge von BITs, so entstehen daraus zusammengesetzte Interaktionsaufgaben (composite interaction tasks, CITs). Um den Zusammenhang genauer zu erläutern, bietet sich ein Vergleich aus der Chemie an. Stellt man sich die CITs als Moleküle vor, so sind BITs die Atome. Die drei Hauptklassen von CITs sind: Dialogboxen zur Eingabe von mehreren Informationseinheiten, Techniken zum Anlegen von Objekten, wo zwei oder mehr Positionierungen möglich sind, sowie die Bearbeitung existierender Objekte. In der Praxis hat man es mit einer Kombination mehrerer Interaktionsformen zu tun. Bei grafischen Anwendungen kommt es bei Aufteilung der Funktionalität häufig zu Überschneidungen, so dass die selbe Funktion über verschiedene Interaktionsformen ausgeführt werden kann (vgl. [Geiger 99]).

2.2.3 Direkte Manipulation

Der Begriff der direkten Manipulation wurde von B. Shneiderman geprägt. Er bezeichnet hiermit keine spezielle Interaktionsform, sondern kennzeichnet bestimmte Qualitäten und Eigenschaften einer GUI. Er stellte z. B. fest, dass interaktive Systeme, die diese bestimmten Eigenschaften aufweisen, eine sehr hohe Zufriedenheit beim Benutzer hervorrufen.

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Tabelle 2-1: Vor- und Nachteile direkter Manipulation

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Eine direkte Manipulation der Verzeichnisstruktur im Windows Explorer 1 ist z. B. möglich, indem ein Verzeichnis per Drag and Drop in ein anderes verschoben oder kopiert wird. Wei-

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terhin kann der Dateiname durch zweifachen Einfachklick auf das Dateiobjekt mit anschlie- Eingabe des neuen Dateinamens geändert werden.

2.3 Metadaten

„Metadaten sind Informationen über andere Daten (Dokumenten, Datensammlungen, Bilder, Server etc.), die in einer Form gehalten werden, daß sie die Recherche, das Retrieval und die Nutzung der Primärdokumente ermöglichen, erleichtern und ggf. bestimmen.” [Rusch-Feja 97]

2.3.1 Einführung

Die Vorsilbe Meta des Begriffes Metadaten stammt aus dem Griechischen und bedeutet: „zwischen, inmitten, nach, später“. Laut obigem Zitat bezeichnet der Begriff Metadaten ganz allgemein „Informationen über andere Daten“.

Historisch existieren Metadaten schon seit der Zeit, in der Bibliothekare ihre Bücher in Tabellen und Listen eintrugen. So war es möglich, große Mengen von Literatur zu verwalten. Auch Bibliotheksfremde fanden auf diese Art und Weise alle gewünschten Bücher. Jedes Dokument konnte zusätzlich durch sorgfältig gepflegte Metadaten wie z. B. Name des Autors oder Titel des Buches ohne fachkundige Hilfe lokalisiert werden.

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Informationsquellen zu finden. Dieser Weg liefert jedoch in der Regel kaum zufrieden stel- Ergebnisse (vgl. [Capelleveen 97]).

Rusch-Feja führt aus, dass eine Recherche mit Suchmaschinen eine sehr große Anzahl an Treffern liefern kann. Die Anzahl der Dokumente, die davon aber „für den Zweck der wissenschaftlichen Suche und in dem Niveau des gewünschten Informationsgehaltes“ geeignet sind, eher gering ist. Bei sehr spezifischen Fragen kann dieses Verhältnis nach Rusch-Feja lediglich 5% bis hin zu 0,005% der gesamten Menge an Dokumenten betragen (vgl. [Rusch-Feja 97]). Grund für diese geringe Anzahl verwertbarer Informationen ist in der Arbeitsweise der Suchmaschinen zu finden. Diese basieren in der Regel auf der Volltextsuche. Somit ist es nicht möglich, für das gesuchte Wort einen Kontext anzugeben. Die Frage ist also, was das an die Suchmaschine übermittelt Wort überhaupt beschreibt. Ist es der Name des Autors, der Titel des Dokumentes oder vielleicht etwas anderes? Das kann die Suchmaschine nicht wissen. Es werden somit weitere Konzepte benötigt, um die Qualität der Rechercheergebnisse zu erhö- hen.

2.3.2 Konzepte für Metadaten im Internet

Eine Qualitätsverbesserung für die Recherche im Internet ist zu erreichen, wenn Daten im WWW ausreichend beschrieben, diese Beschreibungen geeignet aufgearbeitet und in die Suchoptionen eingebunden werden können. Folgende grundlegende Bedingungen müssen hierbei erfüllt werden (vgl. [Rusch-Feja 97]): Präzision bei der Beschreibung der Ressourcen in formalen und inhaltlichen Kategorien und Deskriptoren,

Anwendung von internationalen Standards,

Vermeidung von Sprachenproblemen,

Multilingualität fordern und fördern,

möglichst numerisch-basierte Klassifikationssysteme anwenden (um Internationalität zu erreichen),

einfache Anwendung und Verständnisstrukturen (um Abweichungen und Variationen bei komplexen Systemen zu meiden),

Präzision

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präzise Indexierung durch die Verfasser und Wissenschaftler selbst zumindest für die fachlichen Aspekte der Indizierung. Außerdem stellt sich die Frage, in welchem Kontext strukturierte Metadaten eingesetzt werden können. Man kann hier zwischen vier verschiedenen Möglichkeiten unterscheiden. Metadaten können gespeichert werden (vgl. [Rusch-Feja 97]): Eingebettet in die Zielinformation des Headers des HTML-Dokumentes (Hypertext Markup Language),

in HTML-Dokumenten, die nur aus Metadaten bestehen, und die zu nicht-HTML- (Bild-, Tondateien etc.), die sie beschreiben, verknüpft sind,

im „Hintergrund“ zu nicht-HTML- oder Textdokumenten, die sie beschreiben,

in Datenbankstrukturen, die die Zielinformationen enthalten oder auch nicht. In den ersten beiden Fällen kann das Sammeln von Metadaten durch Suchmaschinen ermöglicht werden. Nachteil hierbei ist, dass nur HTML-Dokumente beschrieben werden können. Audio- oder Portable Document Format- (PDF) Dokumente können somit nicht indiziert werden. Bei Speicherung der Metadaten in einer Datenbank können nur „fachbezogene Roboter“ die Metadaten richtig interpretieren. Die angestrebte Qualitätssteigerung ist somit auch abhängig von den Strukturen, die die Metadaten speichern.

Metadaten erfüllen verschiedene Funktionalitäten und Zwecke. Um die verschiedenen Metadaten-Komponenten zu gruppieren, definieren D. Bearman und K. Sochats sechs verschiedene Schichten (vgl. [BeaSoc 95]): 1. Metadaten zur Identifikation und zu Nachweiszwecken,

2. Metadaten zu Zugangsbedingungen sowie Nutzungs- und Beschaffungskonditionen,

3. Metadaten zu strukturellen Aspekten,

4. Metadaten zum Kontext,

5. Metadaten zum Inhalt,

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2.3.3 Dublin Core

Das National Center for Supercomputing Applications (NCSA) in Dublin, Ohio und das Online Computer Library Center (OCLC) veranstalteten den ersten Metadaten Workshop im März 1995. Dort wurde zur Beschreibung digitaler Dokumente ein Kern (englisch: core) von inhaltlichen und formalen Erschließungsmerkmalen erarbeitet. Ziel hierbei war die Komplettierung vorhandener Ressourcenbeschreibungen, nicht die Ersetzung. Die erste Version des Dublin Core (DC) wurde Ende 1996 veröffentlich. Eine deutsche Übersetzung dieser Version ist unter [Rusch-Feja 96] verfügbar. Tabelle 2-2 bezieht sich auf die aktuelle Version 1.1 vom 7. Juli 1999 (vgl. [DCMI 99]). Sie enthält eine Auflistung der 15 Elemente des DC Metadatenstandards inkl. einer Beschreibung im Kurzformat. Tabelle 2-2: Dublic Core Elemente

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geschichtliche Entwicklung, Referenzen usw. sei auf die Dublic Core Metadata Initiative (DCMI) Internetseite in [DCMI 02] hingewiesen.

DC ist als Kernsatz zu verstehen, der die wichtigsten Metadaten beinhaltet. Er bietet somit „keine 100 %-Lösung für alle Zwecke“. Der ursprüngliche, minimalistische Ansatz, DC so einfach und leicht anwendbar wie möglich zu halten, steht ständig im Konflikt mit Bemühungen, die Flexibilität und Tiefe der Metadaten auszuschöpfen (vgl. [Rusch-Feja 97]).

2.3.4 Learning Object Metadata

Für eine eher spezialisierte Form der Metadaten stehen die Learning Object Metadata (LOM). Dieser Standard wird entwickelt vom Learning Technologiy Standards Committee (LTSC), einer Unterabteilung des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Die Ursprünge dieses Standards liegen zum einen bei IMS (Instructional Management System) Global Learning Consortium, Inc. und zum anderen beim europäischen Projekt ARIADNE (Alliance of Remote Instructional Authoring and Distribution Networks for Europe). IMS ist ein weltweiter Zusammenschluss aus Institutionen, Behörden und Entwicklern, die versuchen, im Bereich Lernsoftware Standards zum Datenaustausch zu entwickeln. ARIADNE beschäftigt sich primär mit der gemeinsamen Nutzung und Wiederverwendung von elektronischem pädagogischem Material. Auf die beiden Projekte soll hier im Detail nicht eingegangen werden (vgl. hierzu die Projektinternetseiten [ARIADNE 02] und [IMS 02]). Der LOM Standard spezifiziert die Syntax und Semantik von LO durch Bereitstellung eines Metadatensatzes. Unter LO versteht man in diesem Zusammenhang jedes beliebige digitale oder nicht-digitale Medium, das im Gesamtzusammenhang des computerunterstützten Lehren und Lernens verwendet, wiederverwendet oder referenziert werden kann. Dieser Standard verfolgt folgende Ziele (vgl. [IEEE LTSC 02]): Das Suchen, Erfassen und Benutzen der LO durch Lehrende und Lernende soll ermöglicht werden.

Das Teilen und Austauschen von LO über jede technisch unterstütze Lernplattform.

Die Möglichkeit, LO in Einheiten zu entwickeln, die in sinnvoller Weise kombiniert und wieder zerlegt werden können.

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Unterstützung und Ergänzung von anderen Standards, die sich mit Zusammenarbeit verschiedener LO in offenen und verteilten Lernumgebungen beschäftigen.

Die Dokumentation, Ergänzung und Anerkennung der Fertigstellung von neuen oder bereits existierenden LO, soll dort, wo es erwünscht wird, ermöglicht werden.

Die Unterstützung einer stark wachsenden Wirtschaft, der die kommerzielle und nicht- Verbreitung von LO ermöglicht und realisiert.

Private, öffentliche und staatliche Lerneinrichtungen sollen in die Lage versetzt werden, Lerninhalte und Leistungsziele in einem standardisierten Format bereitzustellen, das unabhängig vom Inhalt des LO ist.

Entwickler sollen mit einem Standard unterstützt werden, der das Sammeln und Teilen von Daten bezüglich der Anwendbarkeit und Effizienz eines LO ermöglicht.

Der Standard soll nicht nur einfach aufgebaut, sondern auch leicht zu erweitern sein, um so eine gute Akzeptanz in vielen Bereichen zu gewährleisten.

Die notwendige Sicherheit und Authentifizierung für die Verteilung und Nutzung von LO soll unterstützt werden.

Abbildung 2-3 illustriert an einem Beispiel, wie der LOM Standard eine Hierarchie definiert, um so ein LO zu beschreiben. Am Anfang der Hierarchie steht das Wurzel-Element (Root),

das mehrere Unterelemente enthält. Unterelemente mit weiteren Unterelementen heißen Verzweigungen (Branches), Unterelemente ohne weitere Unterelemente heißen Blätter (Leaves).

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Abbildung 2-3: Hierarchische Ansicht eines LOM Elementes

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Datenelementen. Jedes dieser Datenelemente wird genauer spezifiziert wie z. B. durch einen eindeutigen Namen, eine Beschreibung, die maximale Größe und den Datentyp. Einige Datenelemente können nicht direkt Werte beinhalten, sondern beschreiben die Werte indirekt durch ihre Unterelemente. Das Datenelement catalogentry z. B., beschreibt seinen Wert durch die Unterwerte catalogue und entry (vgl. Abbildung 2-3). Tabelle 2-3: LOM - Basiskategorien

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2.4 Aufbau des hypermedialen Netzwerkes

Nachdem nun alle notwendigen Grundlagen behandelt worden sind, widmet sich dieser Abschnitt dem Aufbau und der Struktur des hypermedialen Netzwerkes, das im Rahmen dieser Arbeit visualisiert werden soll. Die folgenden Ausführungen orientieren sich an [Düsterhöft 00, S. 40ff].

2.4.1 Einführung

Die Erstellung von multimedialen Lernmaterialien ist mit einem hohen Aufwand verbunden. Dazu gehört auch die Erstellung von Beschreibungen, die das spätere Einordnen und Suchen der Materialen ermöglichen sollen. Der dadurch entstehende hohe Zeit- und Kostenfaktor ist nur dann gerechtfertigt, wenn die LO in möglichst vielen Umgebungen verwendet werden können. Wiederverwendbarkeit ist hier das wichtige, entscheidende Wort. Auch der Austausch in andere Länder und damit auch in andere Sprachen ist anzustreben. Dabei sollten Informationen direkt, ohne Umformatierungen nutzbar sein.

Die Basis eines hypermedialen Netzwerkes bilden kleine LO. Diese können durch individuelles Zusammenfügen zu neuen Kontexten zusammengefasst werden. Die Nutzung einzelner LO in verschiedenen hypermedialen Netzwerken ist möglich. Es stehen fünf verschiedene Hierarchiestufen sowie sechs verschiedene Relationstypenpaare zur Verfügung, um individuelle hypermediale Netzwerke zu definieren.

2.4.2 Hierarchiestufen

Die fünf verschiedenen Hierarchiestufen definieren verschiedene Granularitäten der in ihr enthaltenden Elemente. LO in den unteren Stufen haben einen eher hohen Detaillierungsgrad. Je weiter sich ein LO in den oberen Schichten der Hierarchie befindet, umso globaler werden die beschriebenen Informationen. Diese Aufteilung ist mit der Struktur eines Buches vergleichbar. Es enthält mehrere Kapitel die in Unterkapitel untergliedert sind. Die Unterkapitel enthalten wiederum mehrere Abschnitte. Diese bestehen aus diversen Textabsätzen, Abbildungen oder Tabellen. Je weiter in dieser Untergliederung nach unten gegangen wird, umso detaillierter werden die Informationen.

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te und zum anderen auf die Anzahl der Relationen, die im folgenden Abschnitt beschrieben werden. Die hier angegebenen Werte sind Richtwerte, die sich im Laufe der Zeit als sinnvoll erwiesen haben. Es handelt sich also nicht um bindende Regeln (vgl. [Düsterhöft 00, S. 42]). Ein LO besteht aus den hinterlegten Informationen in den Metadaten. Jedoch kann ein LO in jeder Hierarchiestufe auf eine externe Datei wie Audio, Video oder Grafiken verweisen. In diesem Fall besteht das LO zusätzlich aus den Inhalten, die in der externen Datei abgelegt sind. Tabelle 2-4: Hierarchiestufen im hypermedialen Netzwerk

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Inhalte Anzahl Relationen

2.4.3 Relationen

Im DC (vgl. Kapitel 2.3.3) wie auch im LOM Standard (vgl. Kapitel 2.3.4) werden Relationen, also Beziehungen zwischen Objekten definiert. Diese werden nachfolgenden näher erklärt, da sie u. a. relevant für das Definieren von Netzwerken im hypermedialen Kontext sind. Es werden zwölf verschiedene Relationen unterschieden, wobei diese in sechs Paare gruppiert sind. Zwei Relationen innerhalb einer Gruppe beschreiben die gleiche Beziehungsform, haben aber jeweils die entgegengesetzte Richtung. Wenn also z. B. gilt: „LO1 HasPart

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gilt ebenfalls „LO2 IsPartOf LO1“. Mathematisch gesehen, sind diese beiden Aussagen äqui- Tabelle 2-5 zeigt und erklärt kurz die sechs verschiedenen Relationspaare. Tabelle 2-5: Relationen nach Dublin Core

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Prinzipiell kann jede Relation Beziehungen zwischen LO der gleichen und der direkt angren- hierarchischen Ebene definieren. Ausgenommen hiervon sind LO der Hierarchiestufe Thematic network, die nur tiefer liegende Objekte referenzieren können. Eine weitere Ausnahme besteht im Relationenpaar IsPartOf / HasPart, die nur Verknüpfungen zur direkt benachbarten Stufe zulassen.

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eine unzulässige Relation. Es sei hier noch erwähnt, dass Beziehungsarten, die nicht in der

Tabelle aufgenommen sind (IsFormatOf / HasFormat sowie IsVersionOf / HasVersion), zum

Zeitpunkt der Realisierung dieser Ausführungen für den Lehrstuhl keine Verwendung fanden. Der HasPart Relationstyp ist in der Tabelle fett dargestellt. Es handelt sich hierbei um die Relation, die die Hierarchie innerhalb des hypermedialen Netzwerkes beschreibt. Tabelle 2-6: Mögliche Relationen zwischen Lernobjekten

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2.4.4 Beispielnetzwerk

Die in Kapitel 2.4.2 und Kapitel 2.4.3 vermittelten Grundlagen können nun dazu verwendet werden, komplexe hierarchisch organisierte hypermediale Netzwerke zu erstellen. Abbildung 2-4 (Quelle: [Düsterhöft 00]) stellt die theoretisch möglichen Relationen einzelner LO über die unterschiedlichen hierarchischen Stufen grafisch dar.

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Abbildung 2-4: Netzwerk mit theoretisch möglichen Relationen zwischen Lernobjekten

Der Abbildung ist zu entnehmen, dass Relationen zwischen LO höchstens über eine Ebene zulässig sind und das sich um eine hierarchische Struktur handelt. Alle möglichen Relationen können in zwei Gruppen unterteilt werden. Die erste beinhaltet Relationen, die LO aus der gleichen oder anliegenden Hierarchiestufe in Beziehung setzen. Die zweite Gruppe der Relationen erlaubt ausschließlich die Beziehung zweier LO, die sich in verschieden und somit benachbarten hierarchischen Stufen befinden. Sie besteht nur aus dem Relationenpaar HasPart / IsPartOf. Für HasPart ist nur die Richtung von großer zu immer kleinerer Granularität erlaubt. Für IsPartOf

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2.5 Konkretisierung der Problemstellung

Technologien und Standards wie der LOM Standard helfen bei der Beschreibung und zum Austauschen von LO. Die Vorteile gegenüber traditionellen Lernmethoden liegen auf der Hand: Das WWW und der Computer machen das Lernen orts- und zeitunabhängig. Softwarekonzepte wie Portale und eine starke Modularisierung der Inhalte eröffnen die Möglichkeit, individuelle Kurse zusammenzustellen.

Kapitel 3: Visualisierung image 1107d8227dd29c1f0b17c454d083ec20

3 Visualisierung

„to visualize: form a mental vision, image or picture of (something not visible or present to sight, or of abstraction); to make visible to the mind or imagination” [The Oxford English Dictionary, 1998]

3.1 Einführung

Beim Versuch, den Begriff Visualisierung zu definieren, stößt man in der Literatur auf verschiedene Ansätze, wobei [Spence 01] einen verständlichen und allgemein gültigen wählt. Er stellt beim Nachschlagen des englischen Verbs „to visualize“ fest, dass Visualisierung eine Aktivität darstellt, in die der Mensch integriert ist, und dass dabei unsere kognitiven Fähigkeiten und Aktivitäten eine Rolle spielen. Wichtig hierbei ist festzustellen, dass in dieser Definition von Computern noch nicht die Rede ist. Das bedeutet, dass die Ursprünge der Visualisierung durch andere Faktoren geprägt sind.

Experimente in der kognitiven Psychologie haben folgendes gezeigt: „Verbale und visuelle Informationen werden in unterschiedlichen Hirnarealen und auf unterschiedliche Art und Weise verarbeitet.“ (vgl. [Anderson 96, S. 107]). Die menschliche Wahrnehmung nimmt ca. 75% der Informationen aus visuellen Eindrücken der Realwelt auf, und verarbeitet sie mit Hilfe von mentalen Karten zu verarbeiten. Genau diese Eigenschaften der menschlichen Wahrnehmung und Wissensrepräsentation machen die Visualisierung so wichtig und zu einem so ausdrucksstarken und mächtigen Werkzeug.

Kapitel 3: Visualisierung

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Abbildung 3-1: Minard's „March of the Napoleon Army"

Zielsetzung der Visualisierung ist es, gegebene Daten möglichst effizient wahrnehmbar, ver- und überschaubar darzustellen. Die Qualität ist dabei entscheidend abhängig von der menschlichen Wahrnehmung. Des Weiteren kann sie das Verstehen von Konzepten und Prozessen erleichtern oder gar erst ermöglichen, das Unsichtbare sichtbar machen oder wissenschaftliche Produktivität erhöhen. Die Visualisierung ist immer eingebunden in einen kreativen Prozess, der versucht, Strukturen und Zusammenhänge aufzudecken und darüber zu kommunizieren.

Mit der Einführung des Computers wurde er immer mehr für grafische Darstellung eingesetzt. Bei den meisten Anwendungen wurde von einer Geometriebeschreibung der Daten ausgegangen. Nachdem sehr große Datenmengen anfallen sind, die nicht geometrischer Natur sind, wurde dazu übergegangen, auch abstrakte Daten computerunterstützt zu visualisieren. Anwendungsfelder der Visualisierung befinden sich z. B. in der Wissenschaft. Der Begriff „Scientific Visualization“ beinhaltet Anwendungsbereiche wie z. B. Strömungs- oder Volumenvisualisierung. Meist dient die Visualisierung hier dazu, Basisstrukturen von komplexen, multivariaten (von mehreren Variablen abhängigen) Datensätzen zu erkennen oder besser zu verstehen. Der Hauptfokus liegt häufig auf der Analyse der Daten.

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Der soeben genannte Anwendungsbereich ist Teil der Informationsvisualisierung. Der Begriff der Informationsvisualisierung geht auf die Entwickler bei Xerox Palo Alto Research Center (PARC) zurück, die damit Konzepte zur Visualisierung abstrakter Daten beschrieben. [Robertson et al. 93] charakterisiert die Disziplin mit „Information Visualization uses 3D computer graphics and interactive animation to stimulate recognition of patterns and structure in information“.

3.2 Taxonomien in der Informationsvisualisierung

Objekte zu klassifizieren und zu gruppieren ist allgemein das Ziel einer Taxonomie. Im Zusammenhang mit der Informationsvisualisierung entsprechen diese Objekte entweder dem Datentyp, der verwendeten Technik, der Intention oder der bereitgestellten Funktionen beim Visualisierungsprozess. In der Literatur findet man eine Vielzahl von Ansätzen, Taxonomien für Techniken der Informationsvisualisierung zu erstellen. [Englberger 95] stellt einige dieser Ansätze und allgemeine Techniken vor und gibt so einen kurzen Überblick der bis 1995 erschienenen Taxonomien.

Im Folgenden wird eine Taxonomie von B. Shneiderman vorgestellt. Shneiderman unterscheidet in seiner „Data Type by Task Taxonomy“ (TTT) zwischen sieben Datentypen und sieben Aufgaben. In jedem der sieben Datentypen können die Elemente ein oder mehrere Attribute habe. Die Aufgaben sind von einem sehr hohen Abstraktionsgrad. Die englischen Originalbezeichnungen in der Tabelle werden hier übernommen und nicht übersetzt. Nähere Erläuterungen folgen später im Text (vgl. [Shneiderman 98a, S. 523ff]). Tabelle 3-1: Data Type by Task Taxonomy

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Daten vom Typ 1-D Linear können Textdokumente, Programmierquellcode oder Adresslisten sein; alles was in sequentieller Form organisiert ist. 2-D Map Daten sind z. B. Landkarten oder Layouts von Zeitungen. 3-D World Daten umfassen die Klasse von „real-world objects“, also dreidimensionale Objekte, wie Gebäude oder chemische Moleküle. Der Datentyp temporal umfasst Zeitlinien, wie sie z. B. in Projektmanagementsystemen oder bei historischen Darstellungen Verwendung finden. Multi-Dimensionale oder n-Dimensionale Daten sind meistens relationale oder statistische Datenbankinhalte. Dort werden Datensätze mit n Attributen auf Punkte im n-dimensionalen Raum abgebildet. Abbildung 3-2 zeigt, wie eine Visualisierung von 100.000 künstlich generierten 5-dimensionalen Datensätzen aussehen kann. Sie stammt aus [KeiKri 99], wo sich auch nähere Informationen zur Visualisierung von Datenbanken befinden. Daten vom Typ Tree (Baum) können hierarchisch beschrieben werden. Jedes Element, mit Ausnahme des Wurzelknotens (root), hat ein Vaterelement und beliebig viele Kindelemente. Falls die Verbindungen zwischen den Elementen komplexer sind, und die Daten nicht in Baumstruktur dargestellt werden können, handelt es sich um die Datenstruktur Network (Netzwerk).

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Abbildung 3-2: Visualisierung 5-dimensionaler Daten mit VisDB

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Aufgabe, bestimmte Informationen abzuspeichern, zu drucken oder per Email zu versenden, nennt man Extract. 3.3 Fokus + Kontext Techniken

Fokus + Kontext Techniken beschreiben eine Klassen von Visualisierungskonzepten, die Informationen so darstellen, dass eine möglichst große Menge relevanter Informationen gleichzeitig angezeigt werden kann. Das Konzept basiert auf folgenden drei Grundannahmen (vgl. [Card et al. 99, S. 307]): 1. Der Benutzer benötigt die Übersicht (Kontext) und detaillierte Informationen (Fokus) über den dargestellten Informationsraum.

2. Die dargestellten Informationen können in der Übersicht andere sein, als die im De-

3. Beide Darstellungsformen können in einer (dynamischen) Anzeige kombiniert wer- Der Fokus stellt hier den Aufmerksamkeitsbereich des Benutzers dar. Der den Fokus umgebende Bereich wird als Kontext bezeichnet. Die Sehschärfe und Wahrnehmungsfähigkeit des Benutzers nimmt außerhalb des fokussierten Bereiches stark ab und „unnötige Information kann aufgrund der Leistungsgrenzen des menschlichen Nervensystems belastend wirken“ ([Stary 94, S. 42]). Aus diesem Grund wird im Fokusbereich mehr Fläche pro Informationseinheit zur Verfügung gestellt, als im Kontextbereich. Dabei wird ein dynamischer Übergang gewählt: Je weiter die Fläche vom Fokus entfernt ist, umso weniger Informationen werden pro Flächeneinheit dargestellt. Techniken, die zur Reduktion der Informationen im Kontextbereich einsetzt werden können, sind Filterung, selektive Aggregation, Hervorhebung und Verzerrung (vgl. [Card et al. 99, S. 307]).

Kapitel 3: Visualisierung

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Abbildung 3-3: Unverzerrter Graph und Fisheye View

Erstmals wurden Fokus + Kontext Techniken von Furnas vorgestellt. Dabei entwickelte er die „Fisheye Views“ (vgl. [Furnas 81]). Fotografisch wird unter Fisheye eine weitwinkelige Linse verstanden, die eine verzerrte Aufnahme des zu fotografierenden Objektes ermöglicht. Dieser Verzerrungseffekt wird auch als Distortion bezeichnet.

Eine Stärke von Fisheye Views ist die Darstellung von Graphen. Abbildung 3-3 (Quelle: [Gloor 97]) zeigt einen unverzerrten Graphen und die dazugehörige Fisheye View. Hierbei liegt der weiße Knoten im Fokus.

Genaueres zu Fisheye Views behandelt [Furnas 81] oder [Gloor 97, S. 107ff]. Weitere aktuelle Fokus + Kontext Konzepte sind z. B. „The Table Lens“ [RaoCar 94] und „The Hyperbolic Browser“ [LamRao 95], die beide als Produkte unter [Inxight 02] vermarktet werden. Der Hyperbolic Browser wird genauer in Kapitel 3.4.1.2 behandelt.

Ende der Leseprobe aus 154 Seiten

Details

Titel
Interaktive Visualisierung von Netzwerken am Beispiel von Lernobjekten
Hochschule
Universität Paderborn
Note
2
Autor
Jahr
2002
Seiten
154
Katalognummer
V185806
ISBN (eBook)
9783656981817
ISBN (Buch)
9783867466899
Dateigröße
3474 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
interaktive, visualisierung, netzwerken, beispiel, lernobjekten
Arbeit zitieren
Boris Kantwerk (Autor), 2002, Interaktive Visualisierung von Netzwerken am Beispiel von Lernobjekten, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/185806

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