Visualisierungsforschung des IC\M/T bei der größten internationalen Visualisierungskonferenz in Paris

KAVA in Paris

Die IEEE VIS ist das führende Forum für Forschung und Entwicklungen in der Visualisierung. Das KAVA-Time Team der FH St. Pölten hat vom 9. bis 14. November daran teilgenommen.

KAVA-Time steht für Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data. Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Evaluation von Methoden zur Erfassung von explizitem ExpertInnenwissen sowie wissensunterstützter Visualisierung. Aktuelle Papers aus dem Forschungsprojekt waren auch bei der diesjährigen IEEE VIS in Paris zu finden.


Zum Programm der IEEE VIS gehörte auch das 11. International Symposium on Visualization for Cyber Security (VizSec), bei dem Markus Wagner vom KAVA-Time Projekt der FH St. Pölten präsentierte. Inhaltlich ging es in seinem Vortrag "Problem Characterization and Abstraction for Visual Analytics in Behavior-Based Malware Pattern Analysis" um eine Design-Studie zur Integration von Visual Analytics Methoden in die Workflows von Malware AnalystInnen, die gemeinsam mit dem Institut für IT Sicherheitsforschung der FH St. Pölten durchgeführt wurde. Siehe auch hier.

Die Definitionen von "Task" einordnen

 

Im Rahmen des Programms Beyond Time and Errors: Novel Evaluation Methods for Visualization (BELIV) hielt Alexander Rind einen Vortrag zu "User Tasks for Evaluation: Untangling the Terminology Throughout Visualization Design and Development". Dabei werden Definitionen von "Task" analysiert und verglichen. Ein drei-dimensionaler Konzeptraum bietet Möglichkeiten zur Einordnung von "Tasks" in der Visualisierung. Mehr dazu hier.

Wolfgang Aigner ist im Program Committee der IEEE VIS 2014. Gemeinsam mit Alexander Rind ist er auch Co-Autor der Papers "Visual Analytics Methods to Guide Diagnostics for Time Series Model Predictions" und "Showing Important Facts to a Critical Audience by Means Beyond Desktop Computing", die von KollegInnen auf weiteren Workshops auf der IEEE VIS präsentiert wurden.

Das Projekt KAVA-Time wird vom Wissenschaftsfonds FWF (Projekt P25489) gefördert.

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