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  • × theme_ss:"Visualisierung"
  1. Tufte, E.R.: Envisioning information (1990) 0.01 
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    BK
    70.03 Methoden, Techniken und Organisation der sozialwissenschaftlichen Forschung
    Classification
    70.03 Methoden, Techniken und Organisation der sozialwissenschaftlichen Forschung
  2. Kösel, S.; Rieth, D.: ¬Die betriebliche Wissenskommunikation durch Visualisierungstools beleben (2006) 0.00 
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    Abstract
    Im Rahmen des betrieblichen Wissensmanagement nimmt die Wissenskommunikation eine zentrale Funktion ein. Wird Wissen offen und konstruktiv kommuniziert, kann neu benötigtes Wissen zeitnah generiert werden. Dazu muss individuelles und organisationales Wissen miteinander verzahnt werden. Durch das innovative Werkzeug topomap®, das die bisher vernachlässigten epistemologischen Dimensionen des Wissens mit Visualisierungslogiken zu erschließen hilft, kann die betriebliche Wissenskommunikation nachhaltig belebt werden. Der einzelne Mitarbeiter erhält Einblick in eigene und fremde Wissensprofile. So kann er Modellierungspotentiale und Lernbrücken zu neuem Wissen in einer dreidimensionalen Lernlandschaft konkret lokalisieren. Diese Tools sind im Fachinformationsmanagementsystem (FMS), das die ONLINE GmbH in Freiburg entwickelt hat integriert. So können neben der Sammlung rein organisationaler Informationen im Archiv-, Dokumentations- oder Bibliotheksmodul, die individuellen Wissensstrukturen der einzelnen Mitarbeiter systematisch erfasst und analysiert werden und produktiv für die Organisation umgesetzt werden.
  3. Kraker, P.; Schramm, M.; Kittel, C.: Open knowledge maps : visuelle Literatursuche basierend auf den Prinzipien von Open Science (2019) 0.00 
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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.
  4. Teutsch, K.: ¬Die Welt ist doch eine Scheibe : Google-Herausforderer eyePlorer (2009) 0.00 
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    Content
    Einstein, Weizsäcker und Hitler Zu Demonstrationszwecken wird die eyePlorer-Scheibe an die Wand projiziert. Gibt man im kleinen Suchfeld in der Mitte den Namen Werner Heisenberg ein, verwandelt sich die Scheibe in einen Tortenboden. Die einzelnen Stücke entsprechen Kategorien wie "Person", "Technologie" oder "Organisation". Sie selbst sind mit bunten Knöpfen bedeckt, unter denen sich die Informationen verbergen. So kommt es, dass man beim Thema Heisenberg nicht nur auf die Kollegen Einstein, Weizsäcker und Schrödinger trifft, sondern auch auf Adolf Hitler. Ein Klick auf den entsprechenden Button stellt unter anderem heraus: Heisenberg kam 1933 unter Beschuss der SS, weil er sich nicht vor den Karren einer antisemitischen Physikbewegung spannen ließ. Nach diesem Prinzip spült die frei assoziierende Maschine vollautomatisch immer wieder neue Fakten an, um die der Nutzer zwar nicht gebeten hat, die ihn bei seiner Recherche aber möglicherweise unterstützen und die er später - die Maschine ist noch ausbaubedürftig - auch modellieren darf. Aber will man das, sich von einer Maschine beraten lassen? "Google ist wie ein Zoo", sekundiert Ralf von Grafenstein. "In einem Gehege steht eine Giraffe, im anderen ein Raubtier, aber die sind klar getrennt voneinander durch Gitter und Wege. Es gibt keine Möglichkeit, sie zusammen anzuschauen. Da kommen wir ins Spiel. Wir können Äpfel mit Birnen vergleichen!" Die Welt ist eine Scheibe oder die Scheibe eben eine Welt, auf der vieles mit vielem zusammenhängt und manches auch mit nichts. Der Vorteil dieser Maschine ist, dass sie in Zukunft Sinn stiften könnte, wo andere nur spröde auf Quellen verweisen. "Google ist ja ein unheimlich heterogenes Erlebnis mit ständigen Wartezeiten und Mausklicks dazwischen. Das kostet mich viel zu viel Metagedankenkraft", sagt Hirsch. "Wir wollten eine Maschine mit einer ästhetisch ansprechenden Umgebung bauen, aus der ich mich kaum wegbewege, denn sie liefert mir Informationen in meinen Gedanken hinein."
  5. Haller, S.H.M.: Mappingverfahren zur Wissensorganisation (2002) 0.00 
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  6. Platis, N. et al.: Visualization of uncertainty in tag clouds (2016) 0.00 
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  7. Börner, K.: Atlas of knowledge : anyone can map (2015) 0.00 
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  8. Trunk, D.: Semantische Netze in Informationssystemen : Verbesserung der Suche durch Interaktion und Visualisierung (2005) 0.00 
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  9. Palm, F.: QVIZ : Query and context based visualization of time-spatial cultural dynamics (2007) 0.00 
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    Vortrag anlässlich des Workshops: "Extending the multilingual capacity of The European Library in the EDL project Stockholm, Swedish National Library, 22-23 November 2007".
  10. Thissen, F.: Screen-Design-Handbuch : Effektiv informieren und kommunizieren mit Multimedia (2001) 0.00 
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  11. Osinska, V.; Bala, P.: New methods for visualization and improvement of classification schemes : the case of computer science (2010) 0.00 
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    22. 7.2010 19:36:46
  12. Jäger-Dengler-Harles, I.: Informationsvisualisierung und Retrieval im Fokus der Infromationspraxis (2013) 0.00 
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  13. Thissen, F.: Screen-Design-Manual : Communicating Effectively Through Multimedia (2003) 0.00 
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  14. Chen, C.: CiteSpace II : detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature (2006) 0.00 
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  17. Osinska, V.; Kowalska, M.; Osinski, Z.: ¬The role of visualization in the shaping and exploration of the individual information space : part 1 (2018) 0.00 
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    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
  19. Batorowska, H.; Kaminska-Czubala, B.: Information retrieval support : visualisation of the information space of a document (2014) 0.00 
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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
  20. Graphic details : a scientific study of the importance of diagrams to science (2016) 0.00 
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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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