A software framework for visual analytics of time-oriented data

Abstract

Visual Analytics ist eine effektive Herangehensweise um große beziehungsweise komplexe Datenbestände zu verstehen. Dazu werden interaktive Visualisierungen von Daten und automatische Datenanalysemethoden planvoll verbunden. Zeitbezogene Daten sind höchst relevant in vielen Anwendungsgebieten von Visual Analytics, aber Zeit und zeitbezogene Daten haben auch eine komplexe semantische Struktur, die Designaspekte wie Granularitäten, verschiedene Zeitprimitive und Unbestimmtheiten einschließt. Doch die meisten bestehenden Software Framework für Visualisierung und Visual Analytics unterstützen nur Teile dieser Designaspekte, um konkreten Bedarf aus einzelnen Anwendungsgebieten zu decken. Um den Prototyping Bedarf in der Visual Analytics Grundlagenforschung aufzugreifen, untersucht diese Arbeit, wie ein Software Framework Visual Analytics mit zeitbezogenen Daten auf ausdrucksvolle und effiziente Weise unterstützen kann. Die Ergebnisse dieser Untersuchung stellen grundlegende Teile der konzeptuellen Softwarearchitektur und der prototypischen Implementierung von TimeBench dar. Vor allen stehen bei dieser Arbeit die Datenstrukturen und Import/Export Funktionen von TimeBench im Mittelpunkt. Die Softwarearchitektur und die Implementierung basieren auf etablierten Software Entwurfsmustern für Visualisierung wie dem Proxy Tuple Muster. Die resultierende Datenstruktur besteht konzeptuell aus zwei verknüpften gerichteten zyklenfreien Graphen und wurde mit Hilfe von relationalen Datentabellen aus dem prefuse Framework umgesetzt. Zur Evaluierung hinsichtlich der Desiderata erläutert die Arbeit wie zwei komplexe Visualisierungstechniken mit TimeBench umgesetzt werden können. Außerdem werden zwei Fallstudien über die Anwendung in Entwicklungsprojekten beschrieben. Diese Ergebnisse legen dar, dass TimeBench für das Visual Analytics Prototyping mit einem Fokus auf zeitbezogene Daten nützlich ist.

Visual Analytics is one effective way to improve the understanding of large and complex datasets through the systematic combination of interactive visualizations and automated analysis techniques. Time-oriented data are highly relevant to many application fields of Visual Analytics but time and time-oriented data do also have a complex semantic structure involving design aspects such as granularities of time, different time primitives, and indeterminacy. Still, most existing software frameworks for visualization and Visual Analytics support only a subset of these design aspects to satisfy concrete application demands. However, for prototyping in basic research on Visual Analytics methods, a software framework is needed that supports the design aspects of time-oriented data in a systematic, theory-driven way. Tackling such need, this work investigates how a software framework can support Visual Analytics of time-oriented data in an expressive and efficient way. Its outcomes comprise substantial parts of the conceptual software architecture and the prototypical implementation of TimeBench. In particular, this work focuses on TimeBench’s data structures and import/export functions. The software architecture and implementation were designed based on established software design patterns for visualization such as the Proxy Tuple pattern. The resulting data structures are conceptually based on two interlinked direct acyclic graphs and implemented on top of the relational data tables provided by the prefuse framework. For evaluation, the work presents the reimplementation of two complex visualization techniques and two development case studies. These results demonstrate that TimeBench is useful for Visual Analytics prototyping with a focus on time-oriented data well.