Addressing User Overload in Progressive Multiple Linked Views

Die Abteilung Visual Computing und Engineering entwickelt interaktive Visualisierungs- und Modellierungsmethoden, um digitale Zwillinge und komplexe technische Systeme kollaborativ erfahrbar zu machen – von der frühen Entwurfsphase bis zur Analyse großer wissenschaftlicher Daten in immersiven 3D-Umgebungen.

Diese Arbeit untersucht die Herausforderungen, die durch Aktualisierungen in progressiven Visualisierungen räumlicher Datensätze entstehen. Der Schwerpunkt liegt auf der Frage, wie georäumliche Kartenansichten während der Analyse miteinander verknüpft und aktualisiert werden können und inwiefern diese Aktualisierungen Nutzerinnen und Nutzer überfordern können. Das zugrunde liegende Problem besteht im Fehlen nutzerfreundlicher Mechanismen zur Priorisierung oder Synchronisierung solcher Aktualisierungen. Ziel der Arbeit ist es, eine Grundlage für Lösungsansätze zu schaffen, die den progressiven Aktualisierungsprozess optimieren. Dabei soll ein Gleichgewicht zwischen dem Bedarf an Echtzeit-Feedback und der Minimierung der kognitiven Belastung der Nutzerinnen und Nutzer erreicht werden.

Deine Aufgaben
* Überblick über bestehende Arbeiten zur progressiven Visualisierung und zu inkrementellen Aktualisierungen in der Analyse räumlicher und georäumlicher Daten
* Analyse, wie georäumliche Kartenansichten in aktuellen progressiven Visualisierungssystemen miteinander verknüpft und aktualisiert werden
* Identifikation nutzerbezogener Herausforderungen in Bezug auf Aktualisierungsfrequenz, Synchronisation und kognitive Überlastung
* Untersuchung bestehender Mechanismen zur Priorisierung, Koordination oder Filterung von Aktualisierungen über verknüpfte Ansichten hinweg
* Exploration von Designstrategien zur Steuerung progressiver Aktualisierungen in georäumlichen Visualisierungen
* Konzeptionelles Design oder prototypische Implementierung entsprechender Mechanismen

Das bringst du mit
* Studium im Fach Informatik oder vergleichbarem Studiengang
* Gutes Verständnis von Visual Analytics und Datenanalyse
* Erfahrung mit fortgeschrittenen Visualisierungstools, z.B. d3.js
* Erfahrung in der Datenverarbeitung mit Programmiersprachen, z.B. Python
* Erfahrung im wissenschaftlichen Schreiben
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 4561) beantwortet dir gerne:

Prof. Dr. Andreas Gerndt

Tel.: +49 531 295 2782