Eine Programmieraufgabe im Rahmen der Lehrveranstaltung
VU Informationsvisualisierung (SS 2004)

Michael Wohlfahrt, 9825026
Jürgen Platzer, 0025360

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Vergleich: Visualisierung von zeitabhängigen Daten

Auf dieser Seite werden mehrere Visualisierungs-Formen von zeitabhängigen Daten miteinander verglichen. Dafür wurde ein Datensatz verwendet, der die durchschnittliche Niederschlagsmenge in mm pro Monat für 5 Städte auflistet. Die Städte sind nach deren Gesamtjahresniederschlag absteigend gereiht.
(Quelle: Geographie kompakt 1, 1. Auflage 1993)
Download des Datensatzes im Format für die ThemeRiver-Anwendung

Monate / Städte	Innsbruck	Moskau	Kapstadt	Upernavik (Grönland)	Kairo
Jänner	57	31	12	9	4
Februar	52	28	8	11	5
März	43	33	17	9	3
April	55	35	47	11	1
Mai	77	52	84	11	1
Juni	114	67	82	9	0
Juli	140	74	85	21	0
August	113	74	71	24	0
September	84	58	43	30	0
Oktober	71	51	29	23	1
November	57	36	17	17	1
Dezember	48	36	11	11	8
Tabelle 1: Datensatz für den Vergleich

Visualisierung mit ThemeRiver

Abbildung 6: Visualisierung mit ThemeRiver

Aus der ThemeRiver-Darstellung kann man sehr schön sehen, dass der Niederschlag in Summe über die Monate Juni, Juli, August sehr hoch ist und über die Wintermonate gering ausfällt. Weiters erkennt man, dass in Kapstadt große Schwankungen zwischen den Sommer- und Wintermonaten bestehen. Im Jänner und Dezember ist der Fluss sehr dünn. Im Juni, Juli und August sehr breit. Im Gegensatz dazu ist Upernarvik über das ganze Jahr relativ konstant. Der Fluss bleibt in etwa gleich breit. Man sieht auch sehr schön, dass der Kairo-Fluss über die Sommermonate versiegt.

Visualisierung mit Säulendiagrammen

Abbildung 7: Visualisierung mit Säulendiagrammen

Als erstes wird der ThemeRiver mit einer Säulendarstellung verglichen, die auch im Paper, das dem ThemeRiver zugrunde liegt, erwähnt wird. Dabei werden die Werte der einzelnen Attribute zu den jeweiligen Zeiteinträgen einfach übereinander aufgetragen. Die farbigen Abschnitte der Säulen entsprechen der Breite der Flüsse. Die gleichen Attribute besitzen in beiden Darstellungen die (in etwa) gleiche Farbe.

In dieser Darstellung kann die gesamte Niederschlagsmenge über den Verlauf der Monate besser eingesehen werden. Auch der Ausreißer Kairo und die Schwankungen bei Upernavik werden leicht erkannt. Bei jenen Attributen die weiter unten in den Säulen sind, kann man die Zusammenhänge recht gut verfolgen. Allerdings wird es bei den oberen Attributen immer schwieriger, da hier die Werte schon recht weit von einander versetzt sind. Starke Schwankungen in den Werten über der Zeit können auch noch erkannt werden, allerdings meiner Meinung nach, nicht so gut wie beim ThemeRiver. Vor allem wenn kleinere Werte in höheren Bereichen der Säulen auftreten, ist ein Zusammenhang nicht mehr herzustellen.

Visualisierung mit parallelen Koordinaten

Abbildung 8: Visualisierung mit parallelen Koordinaten

Bei den parallelen Koordinaten kann man für jeden Monat leicht feststellen, welche Stadt am meisten oder am wenigsten Niederschlag zu verzeichnen hat. Es ist also eine Rangliste leicht erkennbar. Auch die Trends der einzelnen Städte über den Verlauf der Zeit sind leicht abzulesen. Kairo als Ausreißer und die starken Schwankungen bei Kapstadt sind genau so gut erkennbar, wie beim ThemeRiver. Ein weiterer Vorteil gegenüber dem ThemeRiver ist, dass negative Werte eingezeichnet werden können. Diese Option ist beim ThemeRiver nicht möglich. Dort müsste man den kleinsten auftretenden Wert als 0 annehmen.

Im Vergleich zum ThemeRiver sind allerdings die Verhältnisse der einzelnen Werte zueinander nicht so gut erkennbar. Im Prinzip sind Flächen bei parallelen Koordination übereinander gezeichnet, während sie beim ThemeRiver gestapelt werden. Hierfür wäre es interessant, dass man zum Beispiel die Werte von Innsbruck als Nulllinie heranzieht und dann die Abweichungen der anderen Städte aufträgt. Selbst dann hätte man nur das Verhältnis der anderen Städte zu Innsbruck. Beim ThemeRiver können alle Städte miteinander verglichen werden.

Weiters geht die Information über die Summe der Werte verloren. Im ThemeRiver kann man aus der Gesamtbreite der Darstellung ablesen, in welchem Monat es in Summe am meisten geregnet hat. Dies ist bei den parallelen Koordinaten nicht möglich.

Visualisierung mittels einer Animation

Abbildung 9: Visualisierung mittels einer Animation

Bei der Animation wird die Zeit nicht mehr direkt als eine Achse dargestellt und kann daher nicht gesteuert werden. Man müsste wie bei einem Video einen Slider einblenden, um diesen Parameter steuern zu können. Wenn man dann die Animation anhalten kann, hat man auch schnell eine gute Einsicht in die Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt.

Durch die laufende Animation werden Schwankungen und das Verschwinden von einzelnen Attributen besonders stark deutlich. Allerdings geht die Übersicht über den Verlauf der Zeit verloren. Trends können also kaum entdeckt werden. Hierfür ist der ThemeRiver doch klar zu favorisieren.

Zwei Visualisierungen des TimeHistograms

Auf www.VRVis.at steht das Paper über das TimeHistogram zum Download zur Verfügung. Für diesen Vergleich wurden zwei Visualisierungen aus diesem Paper herangezogen.

Abbildung 10: Visualisierung mittels TimeHistograms - Punktmodus

Bei der Visualisierung im Punktmodus werden auf der x-Achse die einzelnen Attribute (zB Innsbruck, Moskau,...) aufgetragen. Auf der y-Achse an der linken Seite sind die Attributwerte (zB Niederschlag in mm), an der rechten Seite der Zeitausschnitt, der betrachtet wird aufgetragen. Die weißen Balken zeigen ähnlich wie bei der Animation die Werte für die Attribute zu einem gewissen Zeitpunkt an. Mit diesem Programm können aber auch Zeitbereiche wie beispielsweise die Monate Juni, Juli und August in Summe betrachtet werden. Was allerdings diese Darstellung von der Animation abhebt, ist, dass Informationen über den vergangenen und zukünftigen Werteverlauf der Balken eingebracht werden. Dies ist in der nächsten Abbildung genauer zu sehen.

Abbildung 11: Visualisierung mittels TimeHistograms - Punktmodus (Vergrößerung)

Für jeden Balken werden Punkte eingetragen (zB. Gelbe Punkte für vergangene Werte, blaue Punkte für zukünftige). Die Größe der Punkte gibt an, wie nah diese Messungen an dem aktuell betrachteten Zeitpunkt sind. Kleine Punkte bezeichnen also Werte des Balkens in ferner Zukunft bzw. aus längst vergangener Zeit.

Abbildung 12: Visualisierung mittels TimeHistograms - Linienmodus

Diese Darstellung im Linienmodus zeigt auf der x-Achse die Attribute und auf der y-Achse deren Werte. Es werden dabei aber zunächst in grauer Farbe die Balken eingezeichnet, die alle Werte der Attribute über den gesamten Zeitverlauf abdecken. In diesen Balken wird nun der Verlauf der Balkengröße als Funktion über die Zeit dargestellt. Für die aktuell gewählte Zeit wird dann für jedes Attribut ein weißer Zeiger eingezeichnet, der auf den aktuell gültigen Wert des Attributs zeigt.

So sind einerseits die aktuellen Werte mit weißer Farbe eingezeichnet, und stechen hervor. Wenn man genauer hinsieht, kann man aber auch den weiteren Verlauf dieser Werte über die Zeit hinweg sehen.

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