title: Exploring networks over time and space utilizing visual analytics
Creators: name: Scheidl, Andreas
Publisher: name: TU Wien
Year: 2020
Subjects: subject: Visual Analytics
subject: Information Visualization
subject: Networks
subject: Time
subject: Space
subject: Visual Analytics
subject: Information Visualization
subject: Networks
subject: Time
subject: Space

description: Durch die voranschreitende Digitalisierung unserer Welt steht uns eine Unmenge an Daten zur Verfügung. Diese Daten erlauben es uns, immer genauere Modelle der Realität zu erstellen, die erforscht und analysiert werden können, um als Entscheidungsgrundlage für die Zukunft zu dienen. Ein ausgesprochen komplexes Konstrukt bildet hierbei das multivariante Netzwerk, das in vielzähligen Bereichen, wie z.B. den Sozialen Medien, der Telekommunikation, dem Transportwesen, der Wirtschaft oder in demografischen Daten zu finden ist. Diese Netzwerke sind oft dynamisch und verändern sich im Laufe der Zeit. Diese Veränderung erschwert die effiziente Darstellung und visuelle Analyse der ohnehin komplexen Zusammenhänge. Das Ziel dieser Arbeit ist die Definition und Implementierung einer Visualisierung eines solchen multivarianten Netzwerks mit räumlichen und zeitlichen Veränderungen. Als Grundlage dienen die tatsächlichen Wanderungsdaten der Wiener Bürger*innen aus den Jahren 2007 bis 2018, die von der Stadt Wien, MA 23, bereitgestellt wurden. Die Wanderungsdaten beinhalten die Wohnsitzwechsel von, nach und innerhalb von Wien.Um eine geeignete und effiziente Visualisierung der Zusammenhänge zwischen Raum, Zeit und anderen Attributen der Wanderungsgruppen, wie Geburtsort, zu ermöglichen, setzen wir auf eine von Miksch et al. beschriebene, benutzerorientierte Entwurfsmethodik. Die Zielgruppen dieser Visualisierung sind sowohl Stadtplaner*innen als auch die Öffentlichkeit. Beide Gruppen könnten Interesse daran haben, die Beziehung der Bezirke untereinander und den Migrationsstrom im Wechsel der Zeit zu verstehen. In der Entwurfsphase betrachten wir im Speziellen die Stärken und Schwächen diverser Visualisierungstechniken, um eine ausdrucksstarke Visualisierung zu erreichen. Der räumliche Aspekt spiegelt sich in der geografischen Abbildung der Wanderungen wider. Die Art der visuellen Darstellung dieser Bewegungsströme zwischen verschiedenen Regionen ist ausschlaggebend für die Lesbarkeit der Visualisierung. Die zeitliche Veränderung wird aus drei verschiedenen Blickwinkeln beleuchtet und dargestellt. Um die verwendeten Komponenten zu integrieren und eine flexible Analyse zu ermöglichen, sind Interaktivität und Interoperabilität der Komponenten untereinander essenziell. Der Prototyp wurde durch fünf Expert*innen im Bereich Informationsvisualisierung und einen Laien evaluiert. Die Evaluierung zeigt, dass durch die richtige Kombination vielfältiger Techniken eine Visualisierung entsteht, die den Benutzer*innen wertvolle Erkenntnisse aus den komplexen Daten liefern kann.
description: The digitization of our world provides us with a vast amount of data. This data allows us to construct accurate models of real world situations which are explored and analyzed to get a deeper understanding and eventually draw conclusions for our further actions. Multivariate networks are a particularly complex construct which are ubiquitous in many different subject areas, like social media, telecommunication, transport, finance, and demographics. These networks often have a spatial context attached to them and usually evolve over time. This fact makes it even harder to efficiently visualize the many aspects of such a network. This thesis aims to define and build a visualization of a multivariate network which changes over time and space. The underlying data network is composed of real-world movement data of citizens of Vienna from 2007 to 2018, provided by the city of Vienna, MA23. This data represents the change of residencies of people moving to, from, or within Vienna. To tackle the complexity of the many dimensions of this data such as time, space, and other attributes, like the country of birth of the moving people, we follow a user-centered design approach proposed by Miksch et al. The implemented prototype of the visualization focuses on two different user groups, which are people from the department for urban development on the one hand and the public on the other hand. Both groups may take interest in the relations between the districts and in understanding the migration flow over the years. In the design process, we focus on strengths and weaknesses of different visualization techniques to amplify the visual expressiveness of the key aspects of the data. Spatial information is encoded in a geographic map on which flows depict movements between areas. The design choices of these flows are essential to sustain readability. The temporal aspects are depicted with different time-series visualizations. Each of them focuses on the data from a different angle. Interactivity and interoperability between these visualizations ensure determined navigation through the various aspects of the migration data. We evaluated the visualization prototype with five experts in the field of Visual Analytics and one non-expert. The evaluation showed that the right combination of different visualization and interaction techniques results in an effective and appropriate visualization from which users can draw the desired insight.