KAVA-Time – Datenanalyse von Mensch und Maschine

Übersicht

Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data – neue Methoden zur Erfassung von explizitem Expertenwissen und dessen Visualisierung vereinen menschliches Hintergrundwissen mit der Rechenstärke eines Computers.
Externe MitarbeiterInnen
Andrea Haberson
PartnerInnen
  • Fachbereich Informatik und Informationswissenschaft, Universität Konstanz
  • information engineering group, TU Vienna
  • Datenanalyse und Visualisierung, Universität Konstanz
  • Institut für Informatik, Universität Rostock
Finanzierung
FWF – Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung
Laufzeit
01.08.2013 – 31.07.2018
Projektstatus
abgeschlossen
KAVA-Time: Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data

Komplexe Datenmengen und ihre Darstellung

Um in praktischen Problemstellungen Erkenntnisse gewinnen zu können, muss meist mit großen, komplexen, unsicheren und widersprüchlichen Datenmengen gearbeitet werden. In solchen Szenarien kommen zeitorientierte Daten sehr häufig vor und spielen eine zentrale Rolle. Diese verlangen aber je nach Anwendungsdisziplin geeigneten Explorations- und Analysemethoden.

Derartige Spezialanwendungen sind für Einzelfälle realisierbar, zum Beispiel könnten bei Patienten- und Patientinnendaten die Normalwertebereiche je nach Geschlecht oder Alter angezeigt werden, bei Finanzdaten könnte die Zeitachse Wochenenden und Bankfeiertage überspringen oder bei der Analyse des Energieverbrauchs könnten tägliche und wöchentliche Zyklen herausgerechnet werden, um auf unerwartete Erkenntnisse zu stoßen. Der Aufwand ihrer Entwicklung und Wartung steht aber nicht in Relation zur Wiederverwertbarkeit solcher Lösungen.

Deshalb werden Visual Analytics Methoden erforscht, die verschiedenste Kontexte berücksichtigen und interaktive Benutzerschnittstellen mit automatisierten Analysemethoden verbinden. Denn Computer können zwar Trends und Muster in Daten erkennen und optisch aufbereiten, scheitern aber an den Unmengen teilweise trivialer Muster aufgrund fehlenden Hintergrundwissens. Dafür sind Expertinnen wie Experten unerlässlich, nur sie können Daten auch im jeweiligen Kontext richtig interpretieren.

Visual Analytics meint also Visualisierungsmöglichkeiten von Datenmengen, die auf menschliches Expertinnen- und Expertenwissen zurückgreifen und sich so an den jeweiligen Anwendungskontext anpassen. Im Projekt Kava-Time werden Methoden zur Visualisierung und Interaktion für zeitorientierte Daten entwickelt. Explizites Expertinnen- und Expertenwissen wird in den Visualisierungsprozess von Daten miteinbezogen, um diesen effektiver und effizienter zu gestalten. Dies umfasst zwei Hauptziele:

  1. Das Fachwissen und die explorativen Interessen von Analytikerinnen und Analytikern zu erfassen und
  2. dieses explizite Wissen in Interaktions- und Visualisierungsmethoden gewinnbringend einzusetzen.

Dabei sollen Spezifikationsmethoden integriert werden, die nicht nur externes statisches Wissen berücksichtigen, sondern auch dessen Wiederverwendung und Verteilung und so direktes und intuitives Bearbeiten des expliziten Wissens vonseiten der Analytikerinnen und Analytikern ermöglichen.

Erkenntnisgewinn durch das Zusammenspiel von Mensch und Maschine

Mithilfe dieser Methoden werden effektivere Rahmenbedingungen zum Erkenntnisgewinn geschaffen: Die Möglichkeit, zusätzliche Informationen zu den Rohdaten und anwendungsspezifisches Wissen zu erfassen, zu modellieren und einzusetzen, erlaubt nicht nur eine bessere visuelle Darstellung, Interaktion und automatische Analyse von Datenmengen, sondern auch eine optimale Zusammenarbeit von Mensch und Maschine.

Publikationen

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Rind, A., Iber, M., & Aigner, W. (2018). Bridging the Gap Between Sonification and Visualization. In Proc. AVI Workshop on Multimodal Interaction for Data Visualization (MultimodalVis).
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Thür, N., Wagner, M., Schick, J., Niederer, C., Eckel, J., Luh, R., & Aigner, W. (2017). BiG2-KAMAS: Supporting Knowledge-Assisted Malware Analysis with Bi-Gram Based Valuation. In Poster of the 14th Workshop on Visualization for Cyber Security (VizSec). Phoenix, Arizona, USA.
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Bernád, Á. Z., Kaiser, M., Mair, S. M., & Rind, A. (2017). Communities in biographischen Netzwerken. In Proceedings of the 10th Forum Media Technology and 3rd All Around Audio Symposium (pp. 83–87). CEUR-WS.
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Bögl, M., Aigner, W., Filzmoser, P., Gschwandtner, T., Lammarsch, T., Miksch, S., & Rind, A. (2016). Visual Analytics for Time Series Model Selection, Prediction, and Imputation. In Extended Abstract at Austrian Statistical Days.
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Ceneda, D., Aigner, W., Bögl, M., Gschwandtner, T., & Miksch, S. (2016). Guiding the Visualization of Time-Oriented Data. In Poster Abstracts of IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST 2016). Baltimore, MD, USA: IEEE.
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Gschwandtner, T., Aigner, W., Miksch, S., Gärtner, J., Kriglstein, S., Pohl, M., & Suchy, N. (2014). TimeCleanser: A Visual Analytics Approach for Data Cleansing of Time-Oriented Data. In S. Lindstaedt, M. Granitzer, & H. Sack (Eds.), 14th International Conference on Knowledge Technologies and Data-driven Business (i-KNOW 2014) (pp. 1–8). ACM Press. https://doi.org/10.1145/2637748.2638423
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Presseberichte

Vorbereiten auf die digitale Welt
06.01.2019

Veröffentlichungsdatum: 16.11.2016
Medium: Der Standard

Wissenschaft und Forschung in Niederösterreich
06.01.2019

Veröffentlichungsdatum: 01.11.2016
Medium: UNIVERSUM Magazin

Big Data – und welche Chancen Daten bieten
19.11.2018

Veröffentlichungsdatum: 10.06.2017
Medium: Die Presse

"Landkarte und Kompass für den Datendschungel"
19.11.2018

Veröffentlichungsdatum: 30.11.2016
Medium: Der Standard
Autor: Alois Pumhösel

Teamwork zwischen Gehirn und Prozessor
06.01.2019

Veröffentlichungsdatum: 02.06.2014
Medium: Der Standard
Autor: Pumhösel Alois

Visual-Analytics-Systeme sollen ihren Benutzern durch eine anschauliche Aufbereitung mehr Übersicht über Datenmaterial geben. Niederösterreichische Forscher entwickeln eine Plattform, in der automatische und menschliche Analyse Hand in Hand gehen.