VisToon - Förderung von Visualisierungskompetenzen durch interaktive Data Comics

Entwicklung von Richtlinien für das Design und die Umsetzung von Data Comics, die dabei unterstützen Datenvisualisierungen besser zu verstehen

Hintergrund

Mittlerweile werden Tag für Tag riesige Mengen an Daten gesammelt. Das Verständnis und die richtige Interpretation dieser Daten ist für fundierte Entscheidungsprozesse unerlässlich. Besonders durch die weltweite Pandemie hat die Disziplin der Datenvisualisierung viel Aufmerksamkeit erhalten. Datenvisualisierung wandelt abstrakte Daten – Tabellen und Zahlenlisten – in eine Form um, die wesentliche Inhalte besser fassbar macht: Visuelle Darstellungen, die es uns ermöglichen, Systeme, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Daten werden jedoch immer komplexer, bis hin zu dem Punkt, an dem herkömmliche Torten-, Balken- und Liniendiagramme nicht mehr ausreichen, um alle Aspekte der Daten umfassend darzustellen. Da wir im Laufe unserer Schulausbildung aber selten lernen, Visualisierungen jenseits dieser einfachen Formen zu interpretieren, haben die meisten Menschen Schwierigkeiten, mit komplexeren Visualisierungen zu arbeiten. Seit einer Weile arbeiten Forscher*innen an „Onboarding“-Systemen, die unerfahrene Benutzer*innen mit solchen (interaktiven) Visualisierungen vertraut machen („onboarden“).

Projektinhalt

Es ist eine Herausforderung, Daten verschiedenen Personengruppen mit unterschiedlichem Fachwissen und verschiedenen Visualisierungskompetenzen zu vermitteln. Im Laufe der Zeit haben sich daher verschiedene Formate etabliert, die den Zugang zu Daten erleichtern sollen. Allerdings verzichten viele davon zugunsten der Einfachheit auf Details zu Methoden, Studienbedingungen und Kontext. Dies ist zwar vorteilhaft, um bestimmte Botschaften zu vermitteln, erschwert es aber, Behauptungen nachzuprüfen oder fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein vielversprechender neuer Ansatz, der hier Abhilfe schafft, nennt sich „Data Comics“ und ist ein junges Genre des „Data-driven Storytelling“. Storytelling kann jedoch auch in „Visualization Onboarding“-Prozessen eingesetzt werden, denn ein linearer, schrittweiser Aufbau unterstützt Lernprozesse.

Ziel

Data Comics sind ein effektives Mittel, Daten auf eine leicht zugängliche Weise zu vermitteln, ohne wichtige Details und Inhalte zu vernachlässigen. Durch ihren storybasierten Ansatz unterstützen sie den Verständnisprozess und ermöglichen es dem/der Betrachter*in, den Inhalt in seinem/ihrem eigenen Tempo und gewünschtem Detailgrad zu konsumieren. Aufgrund dieser Vorzüge ist anzunehmen , dass sie sich ebenso gut eignen, unerfahrene Nutzer durch den Prozess des Lernens einer interaktiven Visualisierung (das „Onboarding“) zu führen. Werden sie zudem um Aspekte multimedialer Lernmethoden erweitert, lässt sich ihre Effektivität vermutlich noch weiter erhöhen. Ausgehend von diesen Annahmen ergeben sich folgende Forschungsfragen:

  • Auf welche Weise können Data Comics das Lernen von interaktiven, dynamischen Visualisierungen bei Nutzer*innen mit geringer Visualisierungskompetenz unterstützen?
  • Wie müssen Data Comics gestaltet sein, um ein gutes Verständnis dessen zu gewährleisten, was sie ihren Zielgruppen vermitteln wollen?
  • Welchen Einfluss haben Interaktivität und Animation darauf, wie Nutzer*innen Data Comics wahrnehmen und daraus lernen?
  • Wie können Data Comics in Onboarding-Prozesse von interaktiven Visualisierungen integriert werden?

Methodik

Bestehende Onboarding-Ansätze und Data Comics werden im Rahmen einer State-of-the-Art-Analyse evaluiert, und es werden Interviews mit Expert*innen und potenziellen Nutzer*innen geführt, um Muster in der Nutzung von Onboarding-Systemen zu identifizieren und herauszufinden, wie Data Comics diese Muster beeinflussen könnten. Zielgruppen werden definiert und durch Personas (fiktive Personen, die die Eigenschaften und Ziele einer bestimmten Zielgruppe repräsentieren) modelliert. Da besonders Schüler und Schülerinnen von Comics in der Wissensvermittlung profitieren, werden die Hauptzielgruppe Schüler*innen im Alter von 14 bis 19 Jahren sein. Basierend auf Interviews mit Nutzer*innen dieser Zielgruppen werden Anwendungsfälle definiert, in denen Data Comics die Visualisierung von Lernprozessen unterstützen können. In Fokusgruppen und Design Thinking-Workshops werden Konzepte für mögliche Lösungen entwickelt und verfeinert und darauf aufbauend Prototypen von comicgestützten Onboardings erstellt. Diese werden durch qualitative Nutzertests mit Methoden wie Log-Analysen, Beobachtungen, Interviews und Eye-Tracking evaluiert, verbessert und erneut evaluiert. Der Zyklus von Evaluation, Verbesserung und erneuter Evaluation wird solange wiederholt (iteratives Prototyping) bis ein optimiertes Konzept feststeht. Alle gewonnenen Erkenntnisse werden in einem Design-Framework und einem Leitfaden zum Einsatz von Data Comics in Onboarding-Szenarien zusammengefasst.

Ergebnis

Data Comics sind ein nützliches Werkzeug, um Menschen beim Verstehen und Lernen komplexer Datenvisualisierungen zu unterstützen. Fügt man zusätzlich Elemente wie Interaktivität und Animationen hinzu, kann der Prozess des Lernens und Verstehens interaktiver Visualisierungen weiter verbessert werden. In diesem Projekt wird evaluiert, wie diese Elemente in einen Visualisierungs-Onboarding-Prozess integriert werden können, indem mehrere Prototypen entwickelt und auf ihre Praxistauglichkeit getestet werden. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse münden in Design- und Implementierungsrichtlinien und werden in Fachzeitschriften und Konferenzen im Bereich der Informationsvisualisierung und Mensch-Computer-Interaktion, wie z.B. IEEE, CG&A / TVCG, IEEE Vis, CHI, EuroVIS, AVI oder C&C veröffentlicht.  

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Junior Researcher
Forschungsgruppe Media Computing
Institut für Creative\Media/Technologies
Department Medien und Digitale Technologien
Arbeitsplatz: A - Campus-Platz 1
M: +43/676/847 228 781

Publikationen

Rind, A., Blasinger, A., Enge, K., Grassinger, F., Oliveira, V. A. de. J., & Zauchinger, M. (2024, May 24). Wie können wir Daten erlebbar machen? [Demo & Poster]. Lange Nacht der Forschung 2024, St. Pölten. https://langenachtderforschung.at/station/1213
Boucher, M., Stoiber, C., Kejstová, M., Kandlhofer, M., Ertl, A., Kriglstein, S., & Aigner, W. (2024, February 15). Mapping the Landscape of Data Visualizations in Schools and STEM Educational Resources. Education Papers. EuroVis 2024, Odense, Denmark.
Boucher, M., Stoiber, C., Boucher, A., Wu, H.-Y., Aigner, W., & de Jesus Oliveira, V. A. (2024). Comixplain: Comics on Visualization Foundations in Higher Education. IEEE VIS 2024 - Posters.
Boucher, M., Stoiber, C., Kejstová, M., Kandlhofer, M., Ertl, A., Kringlstein, S., & Aigner, W. (2024). Mapping the Landscape of Data Visualizations in Schools. EuroVis 2024 Education Papers. https://phaidra.fhstp.ac.at/o:5539
Pohl, M., Potzmann, B., Stoiber, C., & Aigner, W. (2023). Visualization Onboarding Designed by Users: an Empirical Study. CELDA 2023. 20th International Conference on Cognition and Exploratory Learning in Digital Age, Funchal, Madeira, Portugal. https://doi.org/10.31219/osf.io/c38ab
Bach, B., Keck, M., Rajabiyazdi, F., Losev, T., Meirelles, I., Dykes, J., Laramee, R. S., AlKadi, M., Stoiber, C., Huron, S., Perin, C., Morais, L., Aigner, W., Kosminsky, D., Boucher, M., Knudsen, S., Manataki, A., Aerts, J., Hinrichs, U., … Carpendale, S. (2023). Challenges and Opportunities in Data Visualization Education: A Call to Action. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 30(1), 649–660. https://doi.org/10.1109/TVCG.2023.3327378
Stoiber, C., Moitzi, D., Stitz, H., Girardi, D., Streit, M., & Aigner, W. (2023). Design of Visualization Onboarding Concepts for a 2D Scatterplot of Biomedical Visual Analytics Tools. VisComm Workshop, IEEE VIS, Melbourne, Australia. https://doi.org/10.31219/osf.io/vtfj2
Stoiber, C., Emrich, Š., & Aigner, W. (2023). dAn-oNo: Learning Environment for Data Journalists Teaching Data Analytics Principles. EduVis Workshop, IEEE VIS, Melbourne, Australia. https://doi.org/10.31219/osf.io/htfub
Boucher, M., Bach, B., Stoiber, C., Wang, Z., & Aigner, W. (2023). Educational Data Comics: What can Comics do for Education in Visualization? Workshop on Visualization Education, Literacy, and Activities (EduVis), 34–40. https://doi.org/10.1109/EduVis60792.2023.00012
Stoiber, C., Pohl, M., & Aigner, W. (2023). Design Actions for the Design of Visualization Onboarding Methods. EduVis Workshop, IEEE VIS, Melbourne, Australia. https://doi.org/10.31219/osf.io/wjp5x
Boucher, M., Stoiber, C., & Aigner, W. (2022). Using Data Comics to Enhance Visualization Literacy. Proc. 24th Eurographics Conference on Visualization (EuroVis 2022) - Posters, 3.
Boucher, M., Stoiber, C., Keck, M., de Jesus Oliveira, V. A., & Aigner, W. (in Press). The Comic Construction Kit: An Activity for Students to Learn and Explain Data Visualizations. IEEE VIS 2024, St. Pete Beach, Florida, USA.
Finanzierung
GFF Dissertations Calls
Laufzeit
01.09.2021 – 31.08.2024
Projektstatus
abgeschlossen
Beteiligte Institute, Gruppen und Zentren
Forschungsgruppe Media Computing
Institut für Creative\Media/Technologies