Visualisierungs- und Interaktionsdesign für multivariate, zeitabhängige Daten in sozialen Netzwerken

Abstract

Die Analyse sozialer Netzwerke hat sich in den letzten Jahren zu einem Forschungsfeld von zunehmendem Interesse entwickelt [Jansen 2006:11-13, Perer 2006, Stegbauer 2008]. Es geht darum, Einsichten in die Handlungsweisen und -optionen der einzelnen Akteure einer definierten Personengruppe (Netzwerk) zu gewinnen, um beispielsweise Präventivmaßnahmen gegen Drogenkonsum oder Rauchen gezielt anzusetzen und zu optimieren. Um strukturelle Merkmale von sozialen Netzwerken zu veranschaulichen, finden Visualisierungen, insbesondere in Form von Graphen, ihren Einsatz und dienen als ausdrucksstarkes Hilfsmittel bei der Analyse. Untersucht wird, wie die einzelnen Akteure miteinander verknüpft sind, welchen Einfluss sie auf ihr Umfeld nehmen und in wie weit sie durch ihr Umfeld beeinflusst werden. Temporale Entwicklungen und Veränderungen nehmen hierbei eine signifikante Rolle ein, da es sich bei sozialen Netzwerken in der Regel um keine statischen Gefüge handelt, sondern diese dem Wandel der Zeit unterliegen.Dennoch ist die Visualisierung dynamischer, sozialer Netzwerke momentan eher als Nische zu sehen, auf die sich erst in den letzten Jahren vermehrt Forschungsaktivitäten richten. Somit stehen noch viele Fragen offen, die genauer erforscht werden müssen.Ziel dieser Arbeit ist es dementsprechend, Problemstellungen, die bei der Visualisierung zeitabhängiger Daten in komplexen Strukturen wie sozialen Netzwerken auftreten können. Es gilt, diese Problemstellungen zu konkretisieren und geeignete Methoden zu entwickeln, um ihnen entgegenzuwirken.Hierzu werden zunächst theoretische Grundlagen mit Fokus auf datenspezifische Merkmale und daraus resultierende Nutzeranforderungen (Kapitel 2) dargelegt und der Markt nach adäquaten, vorhandenen Lösungen untersucht (Kapitel 3). Unter Einbezug der Rechercheergebnisse wird auf Basis einer Anforderungsanalyse (Kapitel 4) ein modulares Konzept zur Visualisierung von und der Interaktion mit multivariaten, zeitbezogenen Daten sozialer Netze entworfen (Kapitel 5). In einem weiteren Schritt wird dieses genauer evaluiert und überarbeitet (Kapitel 6). Kapitel 7 liefert einen Ausblick auf weitere potenzielle Ansätze zur Optimierung des entworfenen Prototypen. Abschließend werden die entwickelten Bausteine kritisch reflektiert und die im Rahmen dieser Arbeit gewonnenen Erkenntnisse zusammengefasst (Kapitel 8).