Kuijper, ArjanLandesberger, Tatiana vonBaumgartl, TomTomBaumgartl2023-07-052023-07-052023https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/445178Zur Analyse medizinischer Daten eigenen sich speziell entwickelte Visualisierungen besonders. Im klinischen Kontext handelt es sich vorallem um hochdimensionale und komplexe Infektionsund Bewegungsdaten. Diese können auf unterschiedlichste Weise für unterschiedliche Anforderungen visualisiert werden. Im SmICS-Dashboard sind zu diesem Zweck bereits die Storyline, Linelist und das Kontaktnetzwerk umgesetzt worden. Da diese auf denselben Rohdaten basieren, aber jeweils eine andere Anforderung erfüllen, ist es für die zuständigen Experten wichtig, den Zusammenhang der verschiedenen Visualisierungen zu verstehen. Animierte Transformationen können eingesetzt werden, um visuelle Elemente einer Visualisierung in visuelle Elemente einer anderen Visualisierung umzuwandeln. Dadurch kann die semantische Verbindung zwischen beiden Visualisierungen kommuniziert werden. Gegenstand dieser Arbeit ist die Umsetzung von animierten Transitionen zwischen den drei Visualisierungen, die zu Lerneffekten und Wissenstransfer führen. Die sechs umgesetzten animierten Transitionen wurden anschließend mit 13 zuständigen Experten evaluiert. Einzelne Transitionen schnitten besser ab als andere. Dennoch bevorzugten 10 der 13 Teilnehmer die animierte Version der Transition um Gegensatz zur nicht-animierten Version.deBranche: HealthcareResearch Line: Human computer interaction (HCI)LTA: Interactive decision-making support and assistance systemsMedical information systemsAdaptive information visualizationTransformationsVisual analyticsmaster thesis