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Nachdem verschiedene Visualisierungsformen auf ihre Eignung geprüft wurden, fiel die Entscheidung auf eine sogenannte Wordcloud. Dabei handelt es sich um die Anordnung von Wörtern als eine "Wolke" mit der Wortgrösse als Indikator ihrer jeweiligen "Wichtigkeit". Die Weise, auf welche bestimmt wird, welche Worte wichtiger sind als andere, kann dabei selbst gewählt werden. In diesem konkreten Fall werden Wörter gesucht, die regelmässig in Abstimmungsbezeichnungen vorkommen. Diese werden dann anhand ihrer Häufigkeit sortiert. So wird eine gewisse Ordnung in den ansonst thematisch unstrukturierten Datensatz gebracht.
Um die relevanten Wörter aus den Daten zu extrahieren und ihnen eine Wichtigkeit zuzuweisen, wurde ein Algorithmus entwickelt, der in den Beschreibungen der einzelnen Vorlagen häufig vorkommende Wörter findet und der diesen Wörtern eine Wichtigkeit anhand der Anzahl ihrer Vorkommnisse zuweist. Dabei lag die Schwierigkeit darin, unwichtige Wörter (z.B. "und") herauszufiltern und gleiche Wörter in unterschiedlichen Formen (z.B. "kantonal" und "kantonale") als solche zu erkennen. Ausserdem kam erschwerend hinzu, dass der Algorithmus zu Beginn für den Gebrauch viel zu langsam war.
Danach mussten zusätzliche Funktionen implementiert werden. Zum Beispiel, eine Klickfunktion für die Wörter, die eine Detailansicht der Vorlagen, die dieses Wort enthalten, öffnet. Ausserdem wurde schnell klar, dass die Visualisierung mit einer Wordcloud für den "spontanen" Benutzer zwar praktisch und schnell ist, wird allerdings gezielt nach einem Begriff gesucht, so ist die leicht unübersichtliche Wolke eher ungeeignet. Deshalb wurde die Applikation noch um eine Suchfunktion ergänzt.
Zuletzt fielen noch einige Änderungen, Korrekturen und Verbesserungen an. Ein Teil davon war, die Applikation noch in ein optisch ansprechendes Design zu packen und die Usability und Benutzerführung zu verbessern. Zu letzterem Zweck wurde zum Beispiel ein Hilfe-Knopf hinzugefügt, um die einzelnen Funktionen genauer zu erklären.