Beschreibung
"DisCo"*) ist ein anwendungsorientiertes Forschungsprojekt und zielt auf die Entwicklung von Visual Analytics Technologien zur Untersuchung komplexer, zeitbezogener Informationen ab.
Ziel ist die visuelle Erkundung und Kommunikation von komplexen zeitlichen Mustern in multigranularen und multivariaten Daten. Neben dem Department für Wissens- und Kommunikationsmanagement sind auch das Department für Information and Knowledge Engineering der Donau-Universität Krems und die Firma XIMES GmbH mit ihrer Software Time Intelligence Solutions (TIS) an dem Projekt beteiligt. "DisCo" wird im Rahmen der Programmlinie "FIT-IT Visual Computing" des Bundesministeriums für Verkehr, Innovation und Technologie (BMVIT) durchgeführt.
Für die Aspekte der Benutzbarkeit und Verständlichkeit ist das Department für Wissens- und Kommunikationsmanagement zuständig.
Die Aufgabe besteht in der Entwicklung und Anwendung eines User Centred Design Prozesses, um das Visualisierungstool in der Gestaltungsphase zu begleiten und gegen Ende des Projekts zu evaluieren. Eine zentrale Rolle spielen die potentiellen Benutzer der Visualisierungstools, da sie von Beginn an in die partizipative Entwicklung miteinbezogen werden. Besondere Aufmerksamkeit wird auf die Problemlösungsprozesse der Benutzer während der Erkundung ihres Datenmaterials gelegt: Dabei werden die Möglichkeiten, durch neuartige Visualisierungen zu neuen Einsichten in Daten zu gelangen, mit eigens entwickelten Methoden erhoben und überprüft.
*) Das Wort "disco" kommt aus dem Lateinischen und bedeutet "ich lerne".
Details
| Projektzeitraum | 01.04.2007 - 31.05.2010 |
|---|---|
| Fördergeber | FFG |
| Förderprogramm | FIT-IT Visual Computing |
| Projektverantwortung (Universität für Weiterbildung Krems) | Mag. Michael Smuc |
| Projektmitarbeit |
Mag. Michael Smuc
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Publikationen
Bertone, A.; Lammarsch, T.; Turic, T.; Aigner, W.; Miksch, S.; Gärtner, J. (2010). MuTIny: A Multi-Time Interval Pattern Discovery Approach To Preserve The Temporal Information In Between. European Conference on Data Mining (ECDM'10)
Smuc, M.; Mayr, E.; Lammarsch, T.; Aigner, W.; Miksch, S.; Gärtner, J. (2009). To Score or Not to Score? Tripling Insights for Participatory Design. IEEE Computer Society Press, IEEE Computer Graphics and Applications
Bertone, A. (2007). Evaluation of SAX functionalities . DUK
Bertone, A. (2007). A Matter of Time: Machine Learning and Temporal Data Mining . DUK
Lammarsch, T. (2007). Toolkits für die Visualisierung. DUK
Vorträge
MuTIny: A Multi-time Interval Pattern Discovery Approach To Preserve The Temporal Information In Between
ECDM 2010 , 29.07.2010