Visuelle Unterstützung der Anlayse hierarchisch strukturierter, multipler heterogener Datenquellen

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Neben der visuellen Analyse großer Einzeldatensätze rücken aktuell auch vermehrt große, heterogene Datenmengen bestehend aus mehreren Datensätzen in den Fokus der Forschung. Ziel des beantragten Forschungsvorhabens ist es, Ansätze der Hierarchisierung, wie sie für die visuelle Exploration sehr großer, aber einzelner Datensätze entwickelt wurden, auf den Fall mehrerer, heterogener Datensätze zu übertragen. Eine Übertragung wird dadurch möglich, dass die verschiedenen Datensätze in der Regel nicht isoliert für sich stehen, sondern über Fremdschlüsselbeziehungen bzw. über Aquivalenzen von Identifikatoren implizit miteinander verbunden sind. Zusätzlich können derartige Aquivalenzen auch über Ontologien hergestellt werden, wie es z.B. im Life Science Bereich durchaus üblich ist. Eine explizite Modellierung dieser Abhängigkeiten in einer formalen Datenbeschreibung vorausgesetzt, lässt sich die in dieser Beschreibung abgebildete Informationslandschaft wiederum als Datensatz über einzelne, miteinander verlinkte Datensätze auffassen und folglich ebenfalls mithilfe derselben hierarchischen Methoden visuell explorieren. Die zentralen Fragen dieses Forschungsprojekts berühren dabei die Ebene der Daten, die Ebene der visuellen Repräsentation dieser Daten und die Ebene der Interaktion mit den Daten mithilfe deren Repräsentation. Dabei gilt es in diesem Forschungsvorhaben zu klären, wie die Hierarchisierung solch eines „Metadatensatzes“ sinnvoll visuell unterstützt werden kann (Datenebene), wie dieser zusammen mit den darunter liegenden Einzeldatensätzen visuell dargestellt (Repräsentationsebene) und trotz der Menge der Daten interaktiv exploriert werden kann (Interaktionsebene).