Visual Analysis for Multi-Attribute Choice
Creators: name: Cibulski, Lena
name: :Unav
Publisher: name: Fraunhofer-Gesellschaft
Year: 2024
Subjects: Branche: Automotive Industry
Branche: Healthcare
Branche: Information Technology
Research Line: Computer graphics (CG)
Research Line: Human computer interaction (HCI)
Research Line: Modeling (MOD)
LTA: Interactive decision-making support and assistance systems
Visual analytics
Decision support
Engineering

description: This dissertation presents findings from problem-driven research that centers around the design of visualization tools to assist experts in making data-informed choices. Identifying the most preferred solution among many alternatives is a common task in our everyday and professional lives. Pivotal information is usually hidden in the data and visualization research has long treated decision-making as a data comprehension task. To arrive at a decision, however, the understanding of patterns in the data needs to be synthesized with subjective judgments. Existing visualization tools do not target this synthesis and many approaches focus on simplified decisions tasks. As a result, their relevance and applicability in real-world settings might be limited. This dissertation promotes field research to investigate the cognitive processes underlying real-world decisions and to operationalize them for the design and validation of decision support tools. Being based on a close collaboration with real decision-makers, it provides an emphasis on decision processes that problem-driven visualization research did not have before. By synthesizing the collected real-world experience with concepts from human science, it also contributes to making decision models and theories usable for visualization design. This dissertation refines the existing multi-attribute choice definition by describing it as a constructive problem where preferences are incrementally formed at the actual time of choice. It further proposes a characterization scheme to help visualization researchers concretize the decision problem to design for. Finally, going into the field revealed a novel type of constructive decision problem, which this dissertation defines as co-dependent choices. As theoretical contributions, these formalizations make the design space of decision tasks more tangible. A knowledge elicitation method is adapted from cognitive science to systematically detail the knowledge, experience, and cognitive tasks underlying current decision-making practices. As a methodological contribution, this introduces a decision-oriented way of conducting problem characterizations. As technical contributions, this dissertation presents two design studies. Their results demonstrate the relevance and applicability of the proposed concepts within and beyond the studied decision contexts. PAVED provides a simple yet effective means for decision-makers to construct and apply preferences as they learn what level of performance is achievable. Its extension COMPO*SED is the first tool that helps decision-makers explore the side effects of co-dependent choices. Their usefulness has been confirmed with domain experts on their day-to-day decision problems. The long-term benefit of PAVED is indicated by the adoptions recorded after four years. Through user-centered design, this dissertation addresses the lack of discourse on validated visualization tools that are dedicated to assist expert choices in the wild. Its theoretical, methodological, and technical contributions shape the understanding of decision-related activities on large data sets and how to support them with visualization. As task clarity, design guidelines, and real-world experience with decision support tools evolve, more rigorous claims regarding decision-making as a core goal of visualization research will be possible. The research presented in this dissertation is an important step in this direction.
description: Die vorliegende Arbeit stellt die Ergebnisse anwendungsorientierter Forschung dar, in deren Mittelpunkt die Entwicklung von Visualisierungswerkzeugen steht, die Expertinnen und Experten bei datenbasierten Entscheidungen unterstützen. In unserem alltäglichen und beruflichen Leben müssen wir häufig eine bevorzugte Option aus einer Menge von Alternativen auswählen. Dabei ist die entscheidende Information oft in einem Datensatz verborgen. Lange Zeit spielte für die Visualisierungsforschung das Datenverständnis die zentrale Rolle bei der Entscheidungsfindung. Um jedoch zu einer Entscheidung zu gelangen, muss das Verständnis von Mustern in den Daten mit subjektiven Einschätzungen zusammengeführt werden. Existierende Visualisierungswerkzeuge zielen nicht auf dieses Zusammenspiel ab und viele Ansätze konzentrieren sich auf vereinfachte Entscheidungsaufgaben. Ihre Relevanz und Anwendbarkeit unter realen Bedingungen sind daher womöglich begrenzt. Diese Arbeit nutzt die Methodik der Feldforschung, um die zugrunde liegenden kognitiven Prozesse von Entscheidungen zu untersuchen und sie für die Entwicklung von Werkzeugen zur Entscheidungsunterstützung zugänglich zu machen. Durch eine enge Zusammenarbeit mit Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern in der Praxis und durch den besonderen Fokus auf Entscheidungsprozesse geht die Arbeit über den bisherigen Stand der anwendungsorientierten Visualisierungsforschung hinaus. Indem die gesammelte Praxiserfahrung mit Konzepten aus der Humanwissenschaft zusammengeführt wird, trägt die Arbeit außerdem dazu bei, Entscheidungsmodelle und -theorien für die Entwicklung von Visualisierungen nutzbar zu machen. Die bestehende Definition von Multi-Attribute Choices wird in dieser Arbeit um eine Einordnung als sogenanntes konstruktives Problem erweitert, bei dem Präferenzen erst zum Zeitpunkt der tatsächlichen Entscheidung formiert werden. Außerdem schlägt die Arbeit ein Charakterisierungsschema vor, mit dem Visualisierungsforscherinnen und Visualisierungsforscher ein gegebenes Entscheidungsproblem konkreter als bisher beschreiben können. Schließlich brachte die praxisnahe Forschung ein neuartiges Entscheidungsproblem hervor, das in dieser Arbeit als Co-Dependent Choices definiert wird. Als theoretische Beiträge tragen diese Formalisierungen zu einer Konkretisierung des Gestaltungsraumes von Entscheidungsaufgaben bei. Eine aus der Kognitionswissenschaft übertragene Methode zur Wissenserhebung dient dazu, das Wissen, die Erfahrung und die kognitiven Aufgaben, die aktuellen Entscheidungspraktiken zugrunde liegen, systematisch zu erfassen. Als methodologischer Beitrag eröffnet dies eine auf Entscheidungen ausgerichtete Art und Weise der Charakterisierung eines gegebenen Problems. Als technische Beiträge präsentiert diese Arbeit zwei Designstudien, deren Ergebnisse auf die Relevanz und Anwendbarkeit der hier vorgestellten Konzepte innerhalb sowie außerhalb der untersuchten Entscheidungskontexte hindeuten. PAVED bietet Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern einen einfachen, aber effektiven, Weg, ihre Präferenzen zu formen und anzuwenden, basierend auf der Erkenntnis, welche Leistung unter welchen Bedingungen erreichbar ist. Die Erweiterung COMPO*SED ist das erste Werkzeug, das Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern dabei hilft, die Wechselwirkungen von abhängigen Entscheidungen zu ergründen. Die Nützlichkeit beider Werkzeuge wurde von Domänenexpertinnen und Domänenexperten im Kontext ihrer alltäglichen beruflichen Entscheidungen bestätigt. Eine durch die Domänenexpertinnen und Domänenexperten selbst initiierte Nutzung in ihrem Arbeitsalltag nach vier Jahren zeigt den Langzeitnutzen von PAVED. Mittels User-Centered Design begegnet diese Arbeit dem fehlenden Diskurs über validierte Visualisierungswerkzeuge zur gezielten Unterstützung von Expertinnen und Experten bei deren Entscheidungen. Die theoretischen, methodologischen und technischen Beiträge prägen das allgemeine Verständnis von Entscheidungsaktivitäten auf großen Datenbeständen und von deren Unterstützungsmöglichkeiten mittels Visualisierung. Mit dem Fortschreiten von Aufgabenklarheit, Gestaltungsrichtlinien und praktischen Erfahrungen mit Entscheidungsunterstützungswerkzeugen werden immer genauere Aussagen hinsichtlich der Entscheidungsunterstützung als Hauptziel der Visualisierungsforschung möglich sein. Die hier vorgestellten Forschungsarbeiten sind ein wichtiger Schritt in diese Richtung.