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SPP 1335: Scalable Visual Analytics: Interaktive visuelle Analysesysteme für komplexe Informationswelten
Fachliche Zuordnung
Informatik, System- und Elektrotechnik
Förderung
Förderung von 2008 bis 2018
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 43045503
In Forschung und Entwicklung sowie zahlreichen Anwendungsgebieten entstehen derzeit schnell wachsende Datenmengen immer höherer Komplexität und Dynamik. Eine zentrale Herausforderung ist, aus diesen Daten die wesentlichen Informationen herauszufiltern und dem Menschen in geeigneter Weise zuzuführen. Techniken der interaktiven visuellen Datenanalyse erweitern gezielt die perzeptuellen und kognitiven Fähigkeiten des Menschen mit Techniken der automatischen Datenanalyse. Nur durch eine Kombination von Techniken aus den Bereichen Datenanalyse (Data Mining) und Visualisierung ist ein effektiver Zugang zu den ansonsten unüberblickbaren Datenmengen möglich. Visuelle Analysetechniken machen Unerwartetes leichter zu entdecken, und sie helfen, neue Erkenntnisse und Einsichten zu gewinnen. Fokus des Schwerpunktprogramms sind Forschungsarbeiten, die sich mit den theoretischen Grundlagen neuer visueller Analysealgorithmen, der Entwicklung und praktischen Implementierung skalierbarer visueller Analysetechniken sowie ihrer Integration und Evaluierung beschäftigen. Eine zentrale Herausforderung ist die Skalierbarkeit, die sich nicht nur auf die Menge der Eingangsdaten, sondern auch auf wichtige Eigenschaften der Daten wie Dimensionalität, Erzeugungsrate, Homogenität, Aktualität, Präzision und Vollständigkeit bezieht. Darüber hinaus sollen auch die visuellen Analysetechniken selbst skalierbar, d.h. nicht nur dialogfähig und leicht bedienbar sein, sondern sie sollen auch die Güte und Relevanz der Daten visuell vermitteln und so die Qualität der gewonnenen Erkenntnisse sichern. Skalierbarkeit visueller Analysemethoden kann nur durch eine enge Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus verschiedenen Bereichen der Informatik erreicht werden. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Schwerpunktprogramms kommen aus den Forschungsbereichen Visualisierung, Datenanalyse und Interaktion, aber auch aus anderen Bereichen, die zum Gesamtthema beitragen, wie zum Beispiel statistische Analyse, Geodatenanalyse sowie Wahrnehmungspsychologie. Die meisten Projekte werden von Teilnehmerinnen und Teilnehmern aus mindestens zwei der genannten Forschungsbereiche getragen. Ziel ist die Entwicklung neuer Techniken, die erfolgreich in einer konkreten Anwendung verwendet werden können und signifikante Verbesserungen im Vergleich zu existierenden Techniken aufweisen.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
Internationaler Bezug
USA
Projekte
- Developing new visual analysis methods to be integrated into simulation processes, focusing on the exploration of cell biological systems in space and time (Antragstellerin Schumann, Heidrun )
- Higher Order Visual Search for Information in Multidimensional Data Sets (Antragsteller Magnor, Marcus ; Theisel, Holger )
- Koordinationsprojekt (Antragsteller Keim, Daniel )
- Scalable Visual Analysis of Patent and Scientific Document Collections (Antragsteller Ertl, Thomas )
- Skalierbare visuelle Analyse von Videodaten (Antragsteller Heidemann, Gunther ; Weiskopf, Daniel )
- The project develops new techniques for the interactive navigtion, visualization, and analysis of heterogeneous biological networks (Antragsteller Kaufmann, Ph.D., Michael ; Kohlbacher, Oliver ; Lenhof, Hans-Peter )
- Topology-based Visual Analysis of Information Spaces (Antragsteller Scheuermann, Gerik )
- Towards semantically steered navigation in shape spaces exemplified by rodent skull morphology in correlation to external attributes (Antragstellerinnen / Antragsteller Klein, Reinhard ; Schunke, Anja )
- Variational Methods for Model-based Interacitve Analysis of Flows (Antragsteller Cremers, Daniel ; Rumpf, Martin )
- Visual analysis of movement and event data in spatiotemporal context (Antragsteller Keim, Daniel ; Wrobel, Stefan )
- Visual Analytics for Large and heterogeneous Life Science data with emphasis on expression data (Antragstellerinnen / Antragsteller Nieselt, Kay Katja ; Scheuermann, Gerik )
- Visual Analytics in Public Health (Antragsteller Preim, Bernhard ; Tönnies, Klaus-Dietz ; Völzke, Henry )
- Visual Analytics Methods for Modeling in Medical Imaging (Antragstellerin Landesberger von Antburg, Tatiana )
- Visual Analytics methods to steer the subspace clustering process (Antragsteller Deussen, Oliver ; Seidl, Thomas )
- Visual feature space analysis (Antragsteller Schreck, Tobias )
- Visual Interactive Exploration of Geo-Located Infrastructure and Facilities in Urban Areas (Antragstellerin Boll, Susanne )
- Visualization of and interaction with complex graphs on large-scale and high-resolution displays: models, metaphors, and interaction paradigms (Antragsteller Liggesmeyer, Peter )
- Visually guided exploration of point cloud data in Euclidean space (Antragsteller Giesen, Joachim )
- Zoomable Cell (Antragsteller Gumhold, Stefan ; Schroeder, Michael )
Sprecher
Professor Dr. Daniel Keim