Visual Analytics für zeitorientierte Daten

Im Juli ist Wolfgang Aigner, wissenschaftlicher Leiter des Instituts für Creative\Media/Technologies, der Einladung zu einem Expertenvortrag auf Schloss Dagstuhl (Deutschland) gefolgt, um über Visual Analytics für zeitorientierte Daten zu sprechen und mögliche Potentiale für den Einsatz im Bereich Process Mining aufzuzeigen.

Visual Analytics (VA) ist definiert als die Wissenschaft der analytischen Schlussfolgerungen, unterstützt durch interaktive visuelle Schnittstellen. Sie hilft menschlichen Nutzer*innen dabei, große und komplexe Daten auszuwerten.

"VA bringt die Stärken von Computer und Mensch zusammen, und zwar durch die Kombination von automatisierter Analyse mit interaktiven Visualisierungsmethoden", erklärt Wolfgang Aigner. "Prozesse und Sequenzen sind Konzepte, die von Natur aus mit der Zeitdimension verbunden sind. Der Schwerpunkt meines Vortrags lag daher auf Visual Analytics für zeitorientierte Daten. Dazu gehören insbesondere Aspekte der Modellierung von Zeit und zeitorientierten Daten, ihrer Visualisierung sowie der Interaktivität."

Wolfgang Aigner über Visual Analytics für zeitorientierte Daten | Copyright: Christian Tominski

Aigners Vortrag fand im Rahmen eines einwöchigen Seminars unter dem Titel "Human in the (Process) Mines" auf Schloss Dagstuhl in Deutschland statt, wo sich Expert*innen aus Wissenschaft und Industrie zur Kombination von Process Mining mit Visual Analytics austauschen konnten.

Potentiale nutzen: Process Mining & Visual Analytics

Unter Process Mining (PM) ist eine Reihe von Techniken zu verstehen, die datenwissenschaftliche Konzepte mit Geschäftsprozessmanagement (BPM) verbinden. Es nutzt die von IT-Systemen aufgezeichneten Ereignisdaten, die die Prozessausführung unterstützen, für eine Vielzahl von Aufgaben. Dazu gehören u.a. die automatische Erkennung von grafischen Prozessmodellen oder die Erweiterung von Prozessmodellen mit zusätzlichen analytischen Informationen. 

Im Gegensatz dazu kann Visual Analytics (VA) auf jede Art von Daten angewendet werden. Bei VA handelt es sich um einen multidisziplinären Ansatz, der Aspekte des Data Mining und Knowledge Discovery, der Informationsvisualisierung, der Mensch-Computer-Interaktion und der Kognitionswissenschaften integriert. VA nutzt die spezifischen Stärken von Computern und Menschen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen: Einerseits sind Computer besser in der Lage, große Datenmengen zu verwalten und zu verarbeiten, indem sie ihre Rechenleistung ausnutzen; andererseits verfügen Menschen über bessere Wahrnehmungs- und kognitive Fähigkeiten, die es ihnen ermöglichen, unerwartete Muster visuell zu erkennen und Daten zu interpretieren. 

Obwohl diese beiden Forschungsdisziplinen mit ähnlichen Herausforderungen in unterschiedlichen Kontexten konfrontiert sind, gab es bisher nur wenige Interaktionen und gegenseitigen Austausch.

Hier setzte das Dagstuhl-Seminar an: es brachte Forscher*innen aus beiden Disziplinen zusammen. Gemeinsame Forschungsanstrengungen und Kooperationen wurden gefördert, um beide Bereiche voranzubringen und zukünftige Ansätze zu bereichern.

Neues Fachbuch erscheint

Im Rahmen seines Vortrags, wies Wolfgang Aigner auch auf die zweite Auflage des Fachbuchs "Visualization of Time-Oriented Data", das von ihm gemeinsam mit Heidrun Schumann, Silvia Miksch und Christian Tominski geschrieben wurde und voraussichtlich im Herbst bei Springer als Open Access Buch erscheinen wird (www.timeviz.net).