SchreibCoachVis

Visualisierung zur Textanalyse in sprachwissenschaftlicher Beratungs- und Seminartätigkeit.
PartnerInnen
  • Schreib- und Wissenschaftsberatung Dr. Markus Rheindorf, e.U.
Finanzierung
FFG Innovationsscheck
Laufzeit
16.01.2018 – 15.01.2019
Projektstatus
abgeschlossen

Anschauliche Aufbereitung von Texteigenschaften 

Visualisierungen bzw. Visualisierungstechniken von Informationen für und von der Analyse von Texten können helfen die Struktur eines Texts zu veranschaulichen. Durch eine computergestützte Lösung lassen sich diese Visualisierungen rasch und präzise generieren und sind so in der Auswertung sowie der Präsentation effizient einsetzbar. Da sich die Leistungen des Unternehmens bereits jetzt durch den analytischen Zugang zur Beratung von einem Großteil der Konkurrenz abheben, kann die klare und anschauliche Aufbereitung von Texteigenschaften das Profil des Unternehmens im Markt weiter schärfen.

Innovative Ansätze

Es werden sowohl klassische Ansätze der Visualisierung als auch innovative Varianten wie eine Glyph-basierte Visualisierung für die Datenkonfiguration des Auftraggebers erprobt. Die Einbindung von Textbeispielen und Korpuseinträgen stellt für die sprachwissenschaftliche Analyse auf Makroebene einen innovativen aber notwendigen Schritt in Richtung Big Data dar.

Vorgehensweise

In einem ersten Schritt wurde ein Use Case definiert: Das Ergebnis der sprachwissenschaftlichen Analyse eines Textkorpus auf Makroebene wird mit interaktiver Visualisierung dargestellt. Dabei sind Übersichtlichkeit sowie die Verknüpfung mit den der Analyse zugrunde liegenden Texten entscheidende Anforderungen.
Das FH Projektteam entwickelte mehrere Visualisierungs- und Interaktionskonzepte entwickelt, die die Datastruktur der sprachwissenschaftlichen Modelle und die Analysetasks geeignet adressieren. Dazu wurden Visualisierungstechniken basierend auf kräftebasierten Graphen sowie Matrizen als Grundlage genommen. Zur interaktiven Einbindung der zugrunde liegenden Texte wurde ein Overview+Detail Design konzeptualisiert.
Für die technische Umsetzung wurden die Möglichkeiten der Analysetools Graph Commons, NodeXL, gephi und Cytoscape sowie der JavaScript Bibliothek D3.js verglichen.

Ergebnisse

Das Projekt schafft eine wesentliche Grundlage, indem eine Brücke zwischen Fachvokabularen der Disziplinen geschaffen wird und die sprachwissenschaftlichen Analysemodelle in eine für das Visualisierungsdesign geeignete Datenabstraktion übersetzt wurden.