Erweiterte Qualitätsmaße in der Informationsvisualisierung und wissenschaftlichen Visualisierung

Qualitätsmaße sind ein vielversprechender Ansatz zur automatischen Analyse von Visualisierungen hoch­ dimensionaler Daten. Um einen hochdimensionalen Datensatz vollständig zu visualisieren, wird eine große Anzahl unterschiedlicher Visualisierungen benötigt. Nur eine (oft kleine) Untermenge der Visualisierungen weist interessante Strukturen der Daten auf. Es ist daher lediglich nötig, diese Untermenge dem Nutzer vorzulegen. Die Idee von Qualitätsmaßen ist es, diese Untermenge an "guten" Visualisierungen automa­tisch zu detektieren. Zu diesem Zweck wird die visuelle Wahrnehmung nachgebildet. Eine Vielzahl von Qualitätsmaßen ist bereits bekannt. Meist zielen diese auf die automatische Analyse von bi-variaten und diskreten Visualisierungen ab. ln dem vorliegenden Projekt werden die etablierten Konzepte für Qualitäts­maße in dreifacher Hinsicht erweitert: Für die Detektion von nicht-linearen Einbettungen in multivariaten Projektionen, die Anwendung auf nicht-diskrete (kontinuierliche) Visualisierungen und die Bestimmung der Verlässlichkeit von Qualitätsmaßen. Diese konzeptionellen Fortschritte stehen zueinander in Beziehung, daher schlagen wir vor, sie innerhalb eines Projektes zu adressieren.

Advanced Quality Metries in Information Visualization and Scientific Visualization

Quality metrics are a promising concept for the automatic analysis of visualizations from high-dimensional data.  ln order to completely visualize a high-dimensional  data set, a large number of visualizations are required.  Just a subset of them shows relevant structures  of the data and thus just a subset of  themis required to be seen by the user.  The idea of quality metrics is to automatically detect this subset of "good" visualizations.  For this, they mimic the visual perception system.  A couple of quality metrics are known aiming mostly at the analysis of bi-variate discrete visualizations of high-dimensional data.  This project extends the traditional approach of quality metrics in three ways. The concept of quality metrics will be extended to nonlinear embeddings  in multivariate projections, it will be extended to non-discrete visualizations (aka continuous visualizations), and it will be extended in order to measure the reliability of quality metrics.  As the conceptional extensions are mutually related, we propose their treatment within one project.