Developing an Extended Task Framework for Exploratory Data Analysis Along the Structure of Time

Abstract

Explorative Datenanalyse zeitorientierter Daten ist ein wichtiges Ziel, das Visual Analytics berücksichtigen muss. Wenn BenutzerInnen aus praktischen Anwendungsfeldern zur zeitorientierten Daten befragt werden verweisen sie oft auf die spezielle Struktur der Zeit (z.B. Kalender, Zeitprimitives, usw.). Es wurden verschiedene Aufgabenmodelle entwickelt, aber keines davon verbindet einen kompletten, systematischen Ansatz mit spezieller Berücksichtigung der Struktur der Zeit. Um diese Lücke zu schließen ist es unser Ziel, ein etabliertes Aufgabenmodell mit einem Regelwerk zu verbinden, das die Struktur der Zeit in den Aufgaben explizit modelliert. Dieses Regelwerk erlaubt das zuverlässige Formulieren von Aufgaben, mit denen zeitorientierte Datenanalysemethoden evaluiert werden können.

Exploratory data analysis of time-oriented data is an important goal that Visual Analytics has to tackle. When users from real-world domains are asked about time-oriented tasks, they often refer to the unique structure of time (e.g., calendars, primitives, etc.). Several task frameworks have been developed, but none of them combines a complete, systematic approach with explicit attention to the structure of time. To fill this gap, we aim for complementing an established task framework with a rule set that explicitly models the structure of time for tasks. This rule set allows to consistently formulate tasks for evaluating time-oriented data analysis methods.