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Suche und Visualisierung von Information. - Techniken - Beispiele Autor : Michael Zander. Gliederung. Motivation : Einführende Beispiele Suche von Daten Textdokumente Multimedia – Dokumente Visualisierung Einführung TTT ( data type by task taxonomy ) Filter Literatur.
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Suche und Visualisierungvon Information - Techniken - Beispiele Autor : Michael Zander
Gliederung • Motivation : Einführende Beispiele • Suche von Daten • Textdokumente • Multimedia – Dokumente • Visualisierung • Einführung • TTT ( data type by task taxonomy ) • Filter • Literatur
Datensuche von Textdokumenten • Beispiel : Bibliothek • Abfragen • SQL als direkte Programmiersprache • Beispielabfrage in Tabelle • Abfrageformulare
Datensuche von Textdokumenten • Anforderungen an die Benutzerschnittstelle • Leicht zu bedienen • Ergebnis übersichtlich darstellen • Benutzer soll die Suche kontrollieren • Alle Benutzertypen ansprechen
Struktur für Benutzerschnittstellen von Textsuche4 - Phasen • Formulierung der Abfrage • Verschiedene Abfragefelder • Benutzer schränkt die Suche ein • Variantenvielfalt • Aktion • Explizit oder Implizit ( Dynamische Abfrage )
Struktur für Benutzerschnittstellen von Textsuche4 - Phasen • Ergebnisanzeige • Benutzer legt Layout fest ( Größe, Sortierung ) • Reaktion / Verbesserung • Feedback möglichst schnell und genau • Ausgabebaum ( 60 bis 100 Äste ) • Optionen möglich ( Speichern, Interaktion )
Suche von Multimedia - Dokumenten • Photo • QBIC ( query by image content ) • Beispiel : Freiheitsstatue, Fingerabdruck • Karte • Beispiel : Städte, Fluglinien • Layout oder Diagramme • Beispiel : Baupläne, Schriftarten
Suche von Multimedia - Dokumenten • Ton • Beispiel : Suche nach Notenfolge • Video / Film • Beispiel : Szenen in einem Film • Animation • Beispiel : Tier, Schriftzug
Visualisierung - Einführung • Vorteile • Benutzerfreundlich ( Gedächtnishilfe , Orientierung ) • Vielfalt von Anzeigemöglichkeiten ( Farbe, Größe ) • Prinzip für visuelle Anzeige • Überblick • Zoom, Filter • Details je nach Aufgabe
TTT • Begriffserklärung • „data type by task taxonomy“ • Visualisierung in engem Bezug zur Aufgabe • Beispiel : Karte, Baumstruktur • Einteilung in je 7 verschiedene Daten- und Aufgabentypen
TTT • Datentypen • 1 – Dimensional ( Linear ) • Bsp: Programmcode, Verzeichnisinhalt • Sequentielle Anordnung • Werkzeuge : Scrollen, Auswahlmethoden • Aufgaben : Anzahl der Items, Filterung
TTT • 2 – Dimensional • Bsp : Karten • 2 Arten von Attributen ( Benutzer oder Schnittstelle ) • Aufgaben : Pfade • 3 – Dimensional • Bsp : Menschlicher Körper, Gebäude • 3-D Beziehungen darstellbar • Anforderung an räumliches Vorstellungsvermögen
TTT • Temporäre Datentypen • Bsp : Medizinische Berichte • Items haben Start- und Endzeit • Multidimensionale Datentypen • Bsp : Autodaten • Punkte in n – dimensionalem Raum • Darstellung in dynamischen 2-D Gattern • Darstellung in dynamischen 3-D Gattern • Parallele Koordination
TTT • Baumstruktur • Bsp : Verzeichnisstruktur • Verbindungen leicht darstellbar • Unterschiedliche Bäume und Anzeigen • Aufgabe : Höhe, Anzahl der Äste • Netzwerk • Bsp : Telefonleitungen ( Belegung ) • Anzeige mit Links und Knoten • Aufgabe : Kostenminimierung, Schnelligkeit
TTT • Aufgabentypen • Überblick ( overview ) • Fischauge • Zoom • Einzelne Details herauszoomen • „zoom focus“ und „zoom factor“ • Position und Zusammenhang weiter erkennbar • Filter • nur interessante Items sehen • Schnelles Feedback ( < 100 Millisek. )
TTT • Detailsauswahl • Bsp : pop-up window • Beziehungen ( Verbindungen ) • Zwischenspeicher • Aktionen wie Wiederholen und Verbessern • Optionen • Interaktion mit anderen Benutzerschnittstellen • Speichern der Einstellungen
Filter • Bedeutung in dynamischen Abfragen • Probleme mit boolschen Termen • entsprechen nicht dem Sprachgebrauch • Schwierigkeiten bei der Anzeige • Sequentielle Anordnung der Filter • Schlüsselworte als Filter
Literatur • Ben Shneiderman, • „Designing the User Interface“, Kap. 15 • Addison Wesley, 1998