mVIZ

Eine nutzerfreundliche und effiziente Visualisierung offener raumzeitlicher Daten der mCLOUD

Über das Projekt

Wie kann ein Nutzer möglichst schnell in der mCLOUD entscheiden, ob ein oder mehrere Datensätze für seinen Anwendungsfall relevant sind und geeignete Informationen liefern können? Hierzu ist eine möglichst einfache und schnelle Visualisierung der Daten zur effizienten und nutzerfreundlichen Exploration essentiell. Allerdings ist eine schnelle und informative Visualisierung der offenen Daten aus der mCLOUD derzeit noch schwierig, insbesondere für raumzeitliche Daten, die i. d. R. zunächst heruntergeladen und in gängige Datenformate konvertiert werden müssen, bevor eine visuelle Exploration der Daten möglich ist.

mVIZ zielte auf die nutzerfreundliche Visualisierung offener raumzeitlicher Daten. Dazu wurde eine Methodik entwickelt werden, die die Auswahl und Erstellung nutzerfreundlicher Visualisierungen für offene raumzeitliche Daten der mCLOUD mit Fokus auf Usability und Nachnutzung unterstützt.
Im Ergebnis wurde ein Leitfaden entwickelt, welcher die Methodik beschreibt und als Grundlage zur Konzeption, Erweiterung oder Verbesserung von Visualisierungswerkzeugen bzw. zu deren Weiterentwicklung und Integration in offene Datenportale dient.

Folgende Projektergebnisse wurden in mVIZ erarbeitet und sind im Leitfaden beschrieben (siehe Abbildung 1.1):

Eine Bestandsaufnahme offener raumzeitlicher Daten in der mCLOUD sowie eine Übersicht über verfügbare Visualisierungs- und Analysewerkzeuge
Eine Methodik zur Auswahl geeigneter Visualisierungen für die raumzeitlichen Daten als primärer Inhalt des Leitfadens
Ein Demonstrator für ausgewählte Daten der mCLOUD und Visualisierungen sowie dessen Evaluierung

Aufbauend auf einer Bestandsanalyse der raumzeitlichen Datentypen bzw. -strukturen in der mCLOUD und einer Bedarfsanalyse potenzieller Visualisierungsformen wurde eine Methodik zur Auswahl adäquater raumzeitlicher interaktiver Visualisierungen entwickelt. Diese wurde zusammen mit den wesentlichen Erkenntnissen und Ergebnissen der Implementierung, der Nutzerstudie und Evaluierung in dem Leitfaden zusammengeführt.

Der Leitfaden ist frei verfügbar und kann hier heruntergeladen werden. Er richtet sich an Datenproduzenten und Anwendungsentwickler und bietet eine strukturierte Unterstützung bei der Aufbereitung der Daten und Metadaten bis hin zur Erstellung der Visualisierung. Dazu enthält der Leitfaden Entscheidungspunkte und Aspekte zur Datenaufbereitung, z. B. zu möglichen Datenstrukturen, -formaten und Minimalanforderungen an Datenbeschreibungen, sowie zur Softwareentwicklung, z. B. hinsichtlich Architektur und verfügbarer Bibliotheken, und zur Usability, z. B. über passende Interaktionen für die Exploration der verschiedenen raumzeitlichen Daten.

Anhang:

Leitfaden als PDF

Laufzeit:

Das Projekt mVIZ lief vom 1. Juni 2019 bis zum 31.5.2020.

Die Vorstudie wurde im Rahmen der Förderrichtlinie Modernitätsfonds („mFUND“) mit insgesamt 99.990,80 Euro durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gefördert (Förderkennzeichen: VB18F1019A).

Projektpartner

Professur für Geoinformatik (Dresden)

An der Technischen Universität Dresden (TUD) widmet sich die Professur für Geoinformatik (TUD-GI) mit einem interdisziplinären Team in Forschung und Lehre speziellen Themen der Geoinformatik (Geoinformation Science), insbesondere der Entwicklung von Geodateninfrastrukturen, Anwendungen und Diensten für die raumzeitliche Modellierung sowie deren Usability. Derzeit umfasst die Professur 10 wissenschaftliche Mitarbeiter aus den unterschiedlichen Disziplinen (Geodäsie, Geographie, Geoinformatik, (Medien-)Informatik).

Rolle in mVIZ: TUD-GI ist der Koordinator der Vorstudie mVIZ. Neben der Projektkoordination hat TUD-GI Anteile in allen vier Arbeitspaketen mit Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zu Qualitätsbeschreibungen von Geodaten, zur Visualisierung und Exploration raumzeitlicher Geodaten sowie der (Usability-)Evaluierung. Arbeitsschwerpunkte liegen in der Konzeption und Evaluierung der Nutzerfreundlichkeit.

Weitere Informationen unter: https://tu-dresden.de/bu/umwelt/geo/geoinformatik

52°North - Initiative for Geospatial Open Source Software GmbH

Die 52°North Initiative for Geospatial Open Source Software GmbH (52N) ist ein offenes internationales Netzwerk von Partnern aus Forschung, Industrie und öffentlicher Verwaltung mit dem Ziel der kollaborativen Entwicklung innovativer Geoinformatik-Lösungen. Im Rahmen verschiedener Communities werden hierzu neue Konzepte und Technologien z. B. in den Bereichen Sensor Web und Open Data, Geoprozessierung sowie Citizen Science entwickelt und in Form von Open Source Software veröffentlicht und gepflegt. 52N agiert als Administration und Service Center der Initiative. In dieser Rolle initiiert und unterstützt 52N die Innovationsprozesse des Netzwerks und ist selbst aktiver F&E-Partner.

Rolle in mVIZ: Im Zentrum der Arbeiten von 52N steht das Design sowie die Implementierung der Demonstratoranwendung, die Vorarbeiten aus bestehenden Tools, wie z. B. dem Helgoland Sensor Web Client nutzt. Ein weiterer Fokus liegt auf Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten zur verbesserten Integration von offenen raumzeitlichen Daten. Weiterhin unterstützt 52N die Entwicklung der Designregeln.

Weitere Informationen unter: http://52north.org/

Professur für Informatik (Berlin)

Die Professur für Informatik an der Beuth Hochschule für Techik Berlin (Beuth-INF) ist Gründungsmitglied des Arbeitskreis Data Science aus dem 2017 das Forschungszentrum Data Science entstand. Das Forschungszentrum arbeitet eng mit anderen Universitäten, Forschungseinrichtungen und Unternehmen zusammen, um die Herausforderungen des modernen Informationsmanagements zu lösen. Dem Forschungszentrum gehört die Gruppe MAGDa (Management and Analytics on Geotemporal Data) an, die Prof. Dr. Petra Sauer leitet. Die Kernthemen der Gruppe MAGDa sind die skalierbare Integration von Geodaten mit strukturierten Daten, Verfahren für die explorative und interaktive Datenanalyse, und Modelle für die Verwertung von datenbasierten Diensten. Die Forschung der Gruppe MAGDa betrifft insbesondere Systeme, welche komplexe Fragestellungen mit räumlichem Bezug beantworten. Schwerpunkte bilden dabei das Spatial Data Mining, neuartige Visualisierungskonzepte für geotemporale Datenanalysen sowie die Entwicklung von Vorhersageverfahren auf raumzeitlichen Massendaten.

Rolle in mVIZ: Beuth-INF hat in allen Teilschritten Anteile in der Forschung und Entwicklung von Methoden zur Modellierung und Visualisierung raumzeitlicher Geodaten. Schwerpunkte liegen in der Bestandsanalyse sowie bei der Unterstützung der Konzeption von Auswahlmatrix und Entscheidungsbaum. Beuth-INF entwickelt zusammen mit 52N die Demonstratoranforderungen und unterstützt bei der Entwicklung von Designregeln.