Tatsächlich können wir dabei die Möglichkeiten an visuellen Strukturen, die uns grundsätzlich zur Verfügung stehen, in einer einfachen, übersichtlichen Tabelle darstellen (s. Abb. 4). Ein Glyph bezeichnet ein grafisches Objekt, das mehrere der visuellen Eigenschaften besitzen kann, die in Abb. 4 dargestellt sind. Ein Glyph, z. B. ein Rechteck mit Größe und Farbe, repräsentiert dabei einen oder mehrere Datenattribute, wie wir gleich näher sehen werden.
Eigenschaften von Glyphen
Die 1. Eigenschaft von Glyphen ist die räumliche Position. Sie ist eigentlich eher eine indirekte Eigenschaft, aber die mächtigste in der Visualisierung. Menschen können sich die Position von Objekten sehr gut merken. Die Position erlaubt es auch, Gruppen von ähnlichen Objekten sehr schnell zu erkennen und zu unterscheiden. In einem Scatterplot oder einem Blasendiagramm wird diese Eigenschaft z. B. sehr gut ausgenutzt. Es kommt also darauf an, die 2 wichtigsten Attribute auszuwählen und sie für die beiden Achsen in der Visualisierung zu verwenden. Diese Attribute sollten jedoch quantitativ oder zumindest ordinal sein. Quantitative Attribute enthalten Daten wie Umsatz oder die Anzahl von Kunden, während ordinale Attribute geordnete Daten wie Ratings (AAA oder BB+) enthalten, auf denen jedoch keine mathematischen Berechnungen ausgeführt werden können. Nominale Attribute schließlich enthalten Daten, die wir nicht direkt ordnen können. Z. B. können wir Ländernamen wie Frankreich und Deutschland zwar alphabetisch ordnen, die Reihenfolge hat aber wahrscheinlich keine sinnvolle Bedeutung in der Anwendung. Für nominale Attribute bieten sich Form und Farbe an. So könnten alle Unternehmen im Diagramm z. B. als Kreise dargestellt werden.
Abb. 4: Grafische Eigenschaften von Glyphen[1]
Ansichten (Views)
In Abb. 3 fehlt uns nun noch der letzte Schritt, in dem eventuell mehrere Visualisierungen in einer Ansicht kombiniert werden, mit der der Benutzer interagieren kann. Dies kann z. B. in Form eines Dashboards geschehen, in dem die Visualisierungen miteinander verbunden sind. Eine Auswahl bestimmter Daten in einer Visualisierung kann dann auch in den anderen Visualisierungen kenntlich gemacht werden. Dieses Konzept, das Brushing & Linking genannt wird, wird häufig für Visualisierungsansichten genutzt. Das Modell macht allerdings auch deutlich, dass der Benutzer auf allen Ebenen der Visualisierung interagieren kann: Zur Umgestaltung der Ansicht (z. B. des Dashboards), zur Anpassung der visuellen Abbildung (Unternehmen als blaue Rechtecke statt als Kreise) und zur Anpassung der Datentransformation (Überführung weiterer Daten in die Datentabelle zur Visualisierung).
Aufgabe und Nutzer
All die Schritte in Abb. 3 stehen, wie anfangs erwähnt, im Dialog zwischen den Daten (und ihren Attributen) und der Aufgabe, die unterstützt werden soll. Die Auswahl der relevanten Attribute, der geeignetsten visuellen Abbildung der Daten auf visuelle Strukturen und die besten Interaktionsmechanismen sind immer abhängig von der Aufgabe und den Benutzern der Visualisierung. In der Beachtung der Aufgabe und der Nutzer von Beginn an steht und fällt der Erfolg der Visualisierung. Wir gehen auf diesen wichtigen Bereich in Abschnitt 5 näher ein.
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