Visuelle Analysen des Datensatzes: Wie versteckte Zusammenhänge sichtbar werden

Wenn Wissenschaftler Daten (z.B. des Studentenpisa-Tests des SPIEGEL) analysieren, stellen sie gemeinhin Hypothesen auf und überprüfen diese dann. In diesem Beitrag wird ein anderes Verfahren vorgestellt. Es handelt sich um ein exploratives Vorgehen, das es erlaubt, versteckte Zusammenhänge in großen und komplexen Datensammlungen zu finden. Dazu werden die Daten ohne die Formulierung einer bestimmten Fragestellung mittels interaktiver graphischer Darstellungen untersucht. Der Beitrag erläutert diese Herangehensweise und stellt drei Techniken vor, die für diesen Zweck am Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung in Darmstadt und an der TU Darmstadt entwickelt worden sind. Die Vielzahl von möglichen Aussagen über einen unbekannten Datensatz wird mit diesen und vergleichbaren Techniken auf jene reduziert, die es wert sind, genauer untersucht zu werden.