Dashboard-Visualisierung für atmosphärische Flüsse
Prof. Dr. Tatiana von Landesberger
Informatik – Visualisierungen und Visuelle Analytik
Idee
Die Visualisierung meteorologischer Daten erfordert effektive und effiziente Interaktionsmöglichkeiten. Meteorologische Daten weisen spezifische Merkmale auf, die berücksichtigt werden müssen. Dies gilt insbesondere für verschiedene Aspekte der Datenmessungen zu atmosphärischen Flüssen in der Arktis. Die Verwendung von Visualisierungen für Veröffentlichungszwecke, sei es in Artikeln oder online, erfordert eine hohe Datenzugänglichkeit und Lesbarkeit, die durch eine Vielzahl von Filtern und Anzeigeoptionen erreicht wird.
Unser Ziel war es, eine neuartige Dashboard-Visualisierung meteorologischer Daten zu entwickeln, zu implementieren und zu evaluieren sowie das im Rahmen des „Visual Analysis Lab“ entworfene Dashboard zu atmosphärischen Flüssen zu verbessern.
Ergebnis
Dieses Projekt hat gezeigt, dass die Gestaltung effektiver Dashboards eine robuste Datenverarbeitung, interaktive Visualisierungstechniken und ein kohärentes, sorgfältig strukturiertes Layout erfordert. Im Zuge der Entwicklung und Verfeinerung der Dashboard-Lösungen wurde deutlich, dass die Qualität des Layouts eine zentrale Rolle dabei spielt, die Lesbarkeit und Nutzbarkeit des Dashboards sicherzustellen und Daten effektiv zu kommunizieren. Gleichzeitig eröffneten neue KI-basierte Designtools neue Möglichkeiten zur Automatisierung oder Beschleunigung der Layout-Erstellung. KI hat das Potenzial, auch Nicht-Experten in die Lage zu versetzen, mühelos ihre eigenen Dashboards zu gestalten. Die Fragen betreffen die Qualität und die Grenzen. Um diese Möglichkeiten und Grenzen sowie ihre Anwendbarkeit auf meteorologische Daten wie atmosphärische Flüsse zu untersuchen, haben wir eine wichtige Forschungsfrage gestellt: Inwieweit kann KI zur Erstellung hochwertiger Dashboard-Layouts beitragen, und wie ist ihre Leistung im Vergleich zu der von menschlichen Designern, die sich auf etablierte Richtlinien stützen?
In unserer Arbeit "AI or Humans: Who Designs Better Dashboard Layouts? An Initial Study" (Link: "https://visxgenai.github.io/subs-2025/1389/1389-doc.pdf"), die auf dem 1. VISxGenAI Workshop at IEEE VIS 2025 (Link: "https://visxgenai.github.io/") präsentiert wurde, untersuchen wir genau diese Frage.