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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:hbz:385-6006
URL: http://ubt.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2010/600/


Visualizing Static and Dynamic Relations in Information Hierarchies

Die Visualisierung statischer und dynamischer Relationen in Informationshierarchien

Burch, Michael

pdf-Format:
Dokument 1.pdf (24.798 KB) (Dissertation von Michael Burch)

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SWD-Schlagwörter: Visualisierung
Freie Schlagwörter (Deutsch): Informationsvisualisierung, Graphvisualisierung, Softwarevisualisierung
Freie Schlagwörter (Englisch): Visualization, Information Visualization, Graph Visualization, Software Visualization
Institut: Informatik
Fakultät: Fachbereich 4
DDC-Sachgruppe: Informatik
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Diehl, Stephan, Prof. Dr.
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 20.05.2010
Erstellungsjahr: 2009
Publikationsdatum: 09.11.2010
Kurzfassung auf Deutsch: Im Forschungsgebiet der Informationsvisualisierung beschäftigt man sich unter anderem mit der effizienten und übersichtlichen Darstellung von Relationen zwischen Objekten. Zahlreiche Visualisierungswerkzeuge mit verschiedenen visuellen Metaphern haben ihre Daseinsberechtigung nicht zuletzt wegen einer Vielzahl von Beispielszenarien aus der realen Welt: In der Bioinformatik untersucht man Zusammenhänge bei der Interaktion von Proteinen. Im Internet sind Webseiten über sogenannte Hyperlinks miteinander verbunden. Funktionsaufrufe in Softwaresystemen drücken aus, welche Funktionen voneinander abhängen. Co-Autornetzwerke zeigen auf, welche Forscher häufig miteinander publizieren. Diese vier Beispiele stehen nur stellvertretend für eine Vielzahl anderer. Die wohl am häufigsten verwendete visuelle Metapher, um diese Art von Daten graphisch darzustellen, ist ohne Zweifel der Ansatz basierend auf Knoten und Kanten. Typischerweise leidet diese Darstellungsform unter einem Phänomen, das in der Informationsvisualisierung mit Visual Clutter - einem visuellen Wirrwarr - bezeichnet wird. Der Grund hierfür sind die zahlreich auftretenden Kantenkreuzungen. Um das Problem so gut wie möglich zu entschärfen, wurden in der Vergangenheit bereits einige ausgeklügelte Algorithmen entwickelt, die auch eine ganze Reihe weiterer ästhetischer Kriterien in Betracht ziehen, um das Layout des sogenannten Graphen visuell ansprechend und lesbar zu gestalten. Relationen zwischen Objekten verändern sich in vielen Fällen im Laufe der Zeit. Die Visualisierung solcher dynamischer Zusammenhänge stellt eine zusätzliche Herausforderung für Forscher aus dem Bereich der Graphvisualisierung dar. Ein naiver Ansatz könnte die gleichen Layout-Algorithmen wie für statische Graphen auf jeden einzelnen Zwischengraph der Graphsequenz anwenden und diese Sequenz dann in einer Animation dem Betrachter zeigen. Dies würde jeden einzelnen Graphen mit Sicherheit ästhetisch im Sinne der Graphvisualisierung erscheinen lassen, die Darstellung der Graphsequenz als Ganzes würde allerdings unter dieser Visualisierungsstrategie leiden. Das Hauptproblem dieser naiven Vorgehensweise ist der hohe kognitive Aufwand, den ein Betrachter der animierten Graphsequenz für die Verfolgung der Änderungen auf sich nehmen muss. Ein Betrachter ist in der Lage, eine sogenannte Mental Map aufzubauen. Er prägt sich, meist unbewusst, die Position von Knoten und Kanten in kürzester Zeit ein und kann minimale Änderungen an dieser Mental Map ohne große Anstrengungen in Kauf nehmen. Deshalb sollten ausgereifte Layout-Algorithmen für animierte Darstellungen von Graphsequenzen die Positionen der Knoten und Kanten so berechnen, dass sich die visuelle Darstellung aufeinanderfolgender Graphen stets nur minimal voneinander unterscheidet. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht nicht darin, verbesserte Layout-Verfahren für Graphanimation zu entwickeln, sondern sowohl statische als auch dynamische Graphen als statische Visualisierung, abgesehen von interaktiven Funktionen, darzustellen. Genauer gesagt werden in dieser Dissertation Graphvisualisierungen vorgestellt, die gerichtete und gewichtete Multi-Compound-Graphen - Graphen mit Multikanten, deren Knoten hierarchisch organisiert sind - in einem statischen Bild repräsentieren. Hauptziel ist es hierbei, Visual Clutter zu reduzieren und dem Betrachter der Visualisierung die Möglichkeit zu geben, mit möglichst geringer Anstrengung seine Mental Map aufrechtzuerhalten. Um dieses Ziel zu erreichen, benutzen wir unter anderem kartesische und radiale, platz-füllende Darstellungen. Als Seiteneffekt erhalten wir ästhetisch ansprechende Visualisierungen. Zuerst beschreiben wir in dieser Arbeit jedoch statische Graphvisualisierungen für Regelmengen, die wir aus Softwarearchiven extrahiert haben. In einer anderen Arbeit verwenden wir auch animierte Knoten-Kanten-Diagramme, um sich verändernde Beziehungen zwischen Quellcode und Entwickler im Laufe des Software-Entwicklungsprozesses aufzuzeigen. Erst später gehen wir auf den oben beschriebenen neuartigen Ansatz ein. Ein oftmals unterschätztes Visualisierungsparadigma zur Darstellung von Daten ist die Visualisierung dieser Daten in einer radialen, kreisförmigen Art. Obwohl diese Art der Darstellung eine jahrhundertalte Geschichte hat, wurden die Vorteile davon bisher nur in geringem Maße evaluiert. In einer Studie haben wir versucht, die Vor- und Nachteile von kartesischer und radialer Darstellung unseres Visualisierungsansatzes herauszufinden. Sowohl eine Eyetracking- als auch eine Online-Studie sollen darüber Aufschluß geben. Einige interessante Phänomene konnten herausgefunden werden, neben der Tatsache, dass auch Menschen ohne Kenntnisse im Bereich der Graphtheorie und Graphvisualisierung den neuartigen Ansatz innerhalb kürzester Zeit verstehen und auf komplexe Datensätze anwenden können. Die Arbeit wird abgerundet durch eine Diskussion über ästhetische Kriterien, nach denen sich Graphvisualisierungen für sowohl statische als auch dynamische Graphen richten sollen, wenn sie für einen Betrachter brauchbare Einsichten liefern sollen.
Kurzfassung auf Englisch: The visualization of relational data is at the heart of information visualization. The prevalence of visual representations for this kind of data is based on many real world examples spread over many application domains: protein-protein interaction networks in the field of bioinformatics, hyperlinked documents in the World Wide Web, call graphs in software systems, or co-author networks are just four instances of a rich source of relational datasets. The most common visual metaphor for this kind of data is definitely the node-link approach, which typically suffers from visual clutter caused by many edge crossings. Many sophisticated algorithms have been developed to layout a graph efficiently and with respect to a list of aesthetic graph drawing criteria. Relations between objects normally change over time. Visualizing the dynamics means an additional challenge for graph visualization researchers. Applying the same layout algorithms for static graphs to intermediate states of dynamic graphs may also be a strategy to compute layouts for an animated graph sequence that shows the dynamics. The major drawback of this approach is the high cognitive effort for a viewer of the animation to preserve his mental map. To tackle this problem, a sophisticated layout algorithm has to inspect the whole graph sequence and compute a layout with as little changes as possible between subsequent graphs. The main contribution and ultimate goal of this thesis is the visualization of dynamic compound weighted multi directed graphs as a static image that targets at visual clutter reduction and at mental map preservation. To achieve this goal, we use a radial space-filling visual metaphor to represent the dynamics in relational data. As a side effect the obtained pictures are very aesthetically appealing. In this thesis we firstly describe static graph visualizations for rule sets obtained by extracting knowledge from software archives under version control. In a different work we apply animated node-link diagrams to code-developer relationships to show the dynamics in software systems. An underestimated visualization paradigm is the radial representation of data. Though this kind of data has a long history back to centuries-old statistical graphics, only little efforts have been done to fully explore the benefits of this paradigm. We evaluated a Cartesian and a radial counterpart of a visualization technique for visually encoding transaction sequences and dynamic compound digraphs with both an eyetracking and an online study. We found some interesting phenomena apart from the fact that also laymen in graph theory can understand the novel approach in a short time and apply it to datasets. The thesis is concluded by an aesthetic dimensions framework for dynamic graph drawing, future work, and currently open issues.

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