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  1. Schwartz, D.: Graphische Datenanalyse für digitale Bibliotheken : Leistungs- und Funktionsumfang moderner Analyse- und Visualisierungsinstrumente (2006) 0.03 
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    Abstract
    Das World Wide Web stellt umfangreiche Datenmengen zur Verfügung. Für den Benutzer wird es zunehmend schwieriger, diese Datenmengen zu sichten, zu bewerten und die relevanten Daten herauszufiltern. Einen Lösungsansatz für diese Problemstellung bieten Visualisierungsinstrumente, mit deren Hilfe Rechercheergebnisse nicht mehr ausschließlich über textbasierte Dokumentenlisten, sondern über Symbole, Icons oder graphische Elemente dargestellt werden. Durch geeignete Visualisierungstechniken können Informationsstrukturen in großen Datenmengen aufgezeigt werden. Informationsvisualisierung ist damit ein Instrument, um Rechercheergebnisse in einer digitalen Bibliothek zu strukturieren und relevante Daten für den Benutzer leichter auffindbar zu machen.
  2. Jetter, H.-C.: Informationsvisualisierung und Visual Analytics (2023) 0.03 
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    Abstract
    Die Visualisierung digitaler Datenbestände mit dem Computer ist heute alltäglich geworden. Spätestens seit der COVID-19-Pandemie sind computergenerierte Datenvisualisierungen und deren Interpretation durch den Menschen nicht mehr nur Expert*innen für Statistik und Datenanalyse vorbehalten. Stattdessen sind interaktive Visualisierungen zur Darstellung von Trends, Mustern oder Vergleichen in Daten zu festen Bestandteilen unseres medialen Alltags geworden, ob im (Daten-)Journalismus, in den sozialen Medien oder bei der Kommunikation von Behörden mit der Bevölkerung. Wie bereits von Reiterer und Jetter (2013) in einer früheren Auflage dieses Beitrags thematisiert wurde, bietet dieser Trend zur interaktiven und narrativen Visualisierung in den Massenmedien den Benutzer*innen neue Möglichkeiten des datenbasierten Erkenntnisgewinns. Seitdem popularisiert zusätzlich die Vielzahl verfügbarer "Tracker"-Apps mit dem Ziel der Verhaltensoptimierung (z. B. im Bereich Fitness oder Energiekonsum) die interaktive Visualisierung und Analyse persönlicher und privater Daten. Auch im beruflichen Alltag haben sich einstige Nischenwerkzeuge, wie z. B. die Visualisierungssoftware Tableau, in äußerst populäre Anwendungen verwandelt und sind zum Gegenstand zweistelliger Milliardeninvestitionen geworden, insbesondere für die Visualisierung und Analyse von Geschäftsdaten. Im Lichte dieser Entwicklungen soll dieser Beitrag daher im Folgenden einerseits grundlegende Begriffe und Konzepte der Informationsvisualisierung vermitteln, andererseits auch Alltagsformen und Zukunftstrends wie Visual Analytics thematisieren.
  3. Petersen, A.; Münch, V.: STN® AnaVist(TM) holt verborgenes Wissen aus Recherche-Ergebnissen : Neue Software analysiert und visualisiert Marktaufteilung, Forschung und Patentaktivitäten (2005) 0.03 
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    Abstract
    Die wichtigsten Funktionen von STN AnaVist sind: - Inhalte aus mehreren Datenbanken sind gleichzeitig auswertbar - Nutzer können Daten aus unterschiedlichen Ouellen suchen, analysieren und visualisieren, u.a. aus der Chemiedatenbank CAplusSM, der Patentdatenbank PCTFULL, und US-amerikanischen Volltextdatenbanken. - Einzigartige Beziehungen zwischen Datenelementen-nur STN AnaVist bietet die Möglichkeit, Beziehungen zwischen sieben unterschiedlichen Feldern aus Datenbankdokumenten - z.B., Firmen, Erfindern, Veröffentlichungsjahren und Konzepten-darzustellen. - Gruppierung und Bereinigung von Daten - vor der Analyse werden Firmen und ihre unterschiedlichen Namensvarianten von einem "Company Name Thesaurus" zusammengefasst. - Konzept-Standardisierung - Durch das CAS-Vokabular werden Fachbegriffe datenbankübergreifend standardisiert, so dass weniger Streuung auftritt. - Interaktive Präsentation der Beziehungen zwischen Daten und Diagrammenwährend der Auswertung können Daten zum besseren Erkennen der Beziehungen farblich hervorgehoben werden. - Flexible Erstellung der auszuwertenden Rechercheergebnisse - Rechercheergebnisse, die als Ausgangsdatensatz für die Analyse verwendet werden sollen, können auf zwei Arten gewonnen werden: zum einen über die in STN® AnaVist(TM) integrierte Konzept-Suchfunktion, zum anderen durch problemlose Übernahme von Suchergebnissen aus der bewährten Software STN Express® with Discover! TM Analysis Edition, Version 8.0
  4. Ohly, H.P.: Erstellung und Interpretation von semantischen Karten am Beispiel des Themas 'Soziologische Beratung' (2004) 0.02 
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    Abstract
    Bei der Analyse von Informationsströmen und -systemen mit statistischen Methoden werden die Ergebnisse gerne in Grafiken dargestellt, da diese intuitiv schneller zu erfassen sind und auch Laien ohne tiefere statistische Vorbildung eine Anschauung bekommen können. Klassisches Beispiel ist etwa die graphische Darstellung der Verluste des napoleonischen Heeres in Russland (Abb. 1). Unbeachtet bleibt dabei oft, dass trotz Einfachheit der Darstellung meist große Mengen von Daten herangezogen werden und diese dann lediglich nach wenigen Gesichtspunkten in eine Grafik projiziert werdens, was leicht auch zu Fehleinschätzungen führen kann. Es sind darum geeignete Verfahren auszuwählen, die eine adäquate und möglichst 'objektive' Interpretation ermöglichen.
  5. Platis, N. et al.: Visualization of uncertainty in tag clouds (2016) 0.02 
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    Date
    1. 2.2016 18:25:22
  6. Kraker, P.; Schramm, M.; Kittel, C.: Open knowledge maps : visuelle Literatursuche basierend auf den Prinzipien von Open Science (2019) 0.02 
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    Abstract
    Die Wissenschaft befindet sich in einer Auffindbarkeitskrise. Obwohl durch die Open Access-Bewegung Forschungsergebnisse besser zugänglich geworden sind, wird ein signifikanter Teil der Outputs nicht nachgenutzt. Einen großen Anteil an der Krise haben die Tools, die für die Literatursuche verwendet werden. Angesichts von drei Millionen Veröffentlichungen pro Jahr sind klassische Ansätze, wie etwa listenbasierte Suchmaschinen, nicht mehr ausreichend. Open Knowledge Maps hat es sich zum Ziel gesetzt, die Auffindbarkeit wissenschaftlichen Wissens zu verbessern. Dafür betreibt die gemeinnützige Organisation aus Österreich die weltweit größte visuelle Suchmaschine für Forschung. Das Grundprinzip besteht darin, Wissenslandkarten für die Literatursuche zu nutzen. Diese geben einen Überblick über ein Forschungsfeld und ermöglichen so einen schnelleren Einstieg in die Literatur. Open Knowledge Maps basiert auf den Prinzipien von Open Science: Inhalte, Daten und Software werden unter einer freien Lizenz veröffentlicht. Dadurch entsteht eine offene, wiederverwendbare Infrastruktur; Lock-In-Effekte, wie sie bei proprietären Systemen auftreten, werden vermieden. Open Knowledge Maps arbeitet seit Beginn eng mit Bibliotheken und BibliothekarInnen als ExpertInnen für Wissensorganisation und -verwaltung zusammen. Im Rahmen eines konsortialen Fördermodells werden Bibliotheken nun eingeladen, das System stärker mitzugestalten - unter anderem bei wichtigen Zukunftsthemen wie der besseren Auffindbarkeit von Datensätzen.
  7. Osinska, V.; Bala, P.: New methods for visualization and improvement of classification schemes : the case of computer science (2010) 0.01 
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    Date
    22. 7.2010 19:36:46
  8. Chen, C.: CiteSpace II : detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature (2006) 0.01 
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    Date
    22. 7.2006 16:11:05
  9. Wu, K.-C.; Hsieh, T.-Y.: Affective choosing of clustering and categorization representations in e-book interfaces (2016) 0.01 
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    Date
    20. 1.2015 18:30:22
  10. Wu, I.-C.; Vakkari, P.: Effects of subject-oriented visualization tools on search by novices and intermediates (2018) 0.01 
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    Date
    9.12.2018 16:22:25
  11. Osinska, V.; Kowalska, M.; Osinski, Z.: ¬The role of visualization in the shaping and exploration of the individual information space : part 1 (2018) 0.01 
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    21.12.2018 17:22:13
  12. Spero, S.: LCSH is to thesaurus as doorbell is to mammal : visualizing structural problems in the Library of Congress Subject Headings (2008) 0.01 
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    Source
    Metadata for semantic and social applications : proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, Berlin, 22 - 26 September 2008, DC 2008: Berlin, Germany / ed. by Jane Greenberg and Wolfgang Klas
  13. Batorowska, H.; Kaminska-Czubala, B.: Information retrieval support : visualisation of the information space of a document (2014) 0.01 
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    Source
    Knowledge organization in the 21st century: between historical patterns and future prospects. Proceedings of the Thirteenth International ISKO Conference 19-22 May 2014, Kraków, Poland. Ed.: Wieslaw Babik
  14. Graphic details : a scientific study of the importance of diagrams to science (2016) 0.01 
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    Content
    As the team describe in a paper posted (http://arxiv.org/abs/1605.04951) on arXiv, they found that figures did indeed matter-but not all in the same way. An average paper in PubMed Central has about one diagram for every three pages and gets 1.67 citations. Papers with more diagrams per page and, to a lesser extent, plots per page tended to be more influential (on average, a paper accrued two more citations for every extra diagram per page, and one more for every extra plot per page). By contrast, including photographs and equations seemed to decrease the chances of a paper being cited by others. That agrees with a study from 2012, whose authors counted (by hand) the number of mathematical expressions in over 600 biology papers and found that each additional equation per page reduced the number of citations a paper received by 22%. This does not mean that researchers should rush to include more diagrams in their next paper. Dr Howe has not shown what is behind the effect, which may merely be one of correlation, rather than causation. It could, for example, be that papers with lots of diagrams tend to be those that illustrate new concepts, and thus start a whole new field of inquiry. Such papers will certainly be cited a lot. On the other hand, the presence of equations really might reduce citations. Biologists (as are most of those who write and read the papers in PubMed Central) are notoriously mathsaverse. If that is the case, looking in a physics archive would probably produce a different result.

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