Das neue Wissenschaftsbuch Immersive Analytics von Kim Marriott, Falk Schreiber, Tim Dwyer, Karsten Klein, Nathalie Henry Riche, Takayuki Itoh, Wolfgang Stuerzlinger und Bruce H. Thomas, herausgegeben vom Wissenschaftsverlag Springer, ist seit November 2018 online als eBook erhältlich. Unter „Immersive Analytics“ versteht man die Idee, VR- oder AR-Hardware für die Visualisierung und Datenanalyse zu verwenden und somit das Datenverständnis zu unterstützen. Worin liegen die Chancen und Probleme in der bisherigen Verwendung von VR- und AR-Technologien in der Visualisierungsforschung und Datenanalyse? Welche Interaktions- und Visualisierungstechnologien bestehen und welche Kriterien müssen in der zukünftigen Erforschung ebendieser berücksichtigt werden? Das Werk gibt einen Überblick zu bestehenden Methoden der Immersive Analytics und Denkanstöße für die Zukunft.
Zwei Kapitel (2 und 9) in „ Immersive Analytics “ stammen unter anderem von den beiden VISUS-Mitarbeitern Guido Reina und Marcel Hlawatsch. In Kapitel 2 „Immersive Analytics: Time to Reconsider the Value of 3D for Information Visualisation“ (S.25-55) untersuchen sie die weitverbreitete Ansicht, dass sich 3D-Darstellungen für die Informationsvisualisierung nur wenig eignet. Werden visuell aufbereitete Daten und Informationen in einer künstlichen 3D-Welt mithilfe von Mixed Reality weniger intuitiv aufgenommen und verstanden? In welchen Bereichen werden bereits Virtual Reality- und Augmented Reality-Tools verwendet? Wie kann deren Potential besser ausgenutzt werden? Wann eignet sich 2D, wann 3D? In diesem Kapitel wird diese Thematik aufgegriffen und beleuchtet sowie bestehende Methoden evaluiert und überdacht.
In Kapitel 9 „Just 5 Questions: Toward a Design Framework for Immersive Analytics" (S. 259-288) erarbeiten die Forscher ein Klassifizierungsschema der bestehenden Immersive-Analytics-Technologien und -Methoden in der Visualisierung und erweitern schon existierende Klassifizierungsschemata um zwei weitere die bisher vernachlässigt wurden:
Bestehende Aspekte:
- Was wird visualisiert? (Welche Daten werden verwendet?)
- Warum wird visualisiert? (Welche Aufgabenstellung liegt zugrunde?)
- Wie wird visualisiert? (Welche Methode wird verwendet?)
Neue Aspekte:
- Wo wird visualisiert? (Wie ist die Umgebung der Nutzer?)
Bsp.: Kontrollierte Umgebung? Im Büro? Unterwegs? - Wer nutzt die Visualisierungen? (Eine Einzelperson oder mehrere Personen?)
Bsp.: Gibt es Kooperationen / Tele-Kooperationen etc.?
Durch das Klassifizierungsschema lassen sich die VR- und AR-Technologien einordnen und vergleichen und es wird erkennbar, welche Teilaspekte noch nicht ausreichen erforscht bzw. vernachlässigt worden sind.
