Die Beziehungen zwischen Objekten werden in Hierarchien und Netzwerken dargestellt. Visualisierungen dieser Strukturen erleichtern die Erforschung komplexer relationaler Informationen, wie sie in sozialen Netzwerken oder modularen Softwaresystemen zu finden sind. Unsere Forschung konzentriert sich auf die skalierbare Darstellung von Hierarchien und Netzwerken, insbesondere unter Berücksichtigung dynamischer Veränderungen und Unterschiede zwischen Varianten von Strukturen.

Visualisierungen in der Größe eines Wortes ermöglichen eine enge Integration von Text und Daten. Wir untersuchen verschiedene Szenarien, um natürlichsprachliche Texte und Quellcode anzureichern. Wir verwenden solche Einbettungen beispielsweise zur Darstellung bibliografischer Daten oder zur Analyse von Blickbewegungsdaten. Eine besondere Herausforderung und zugleich Chance ist es, ein interaktives Zusammenspiel zwischen Text und wortgroßen Visualisierungen zu etablieren.

Die Integration von Visualisierungen mit Text in interaktiven Dokumenten verspricht selbsterklärende, aussagekräftige Datendarstellungen zu erzeugen. Wir untersuchen, wie automatische Methoden zur Textgenerierung aus Daten die visuellen Darstellungen anreichern und wie die beiden Darstellungen am besten interaktiv miteinander verknüpft werden können.

Bewegung erzeugt Daten in Raum und Zeit, die mit Ereignissen verbunden sind. Wir entwickeln visuelle Analysesysteme für solche Daten, wobei wir uns besonders der Integration verschiedener Datenströme widmen und die Rohdaten zu interpretierbaren Mustern abstrahieren. Spezifische Beispiele, die wir untersuchen, sind die Analyse von Blickbewegungsdaten und das Verhalten von virtuellen Agenten und menschlichen Benutzern*innen.