Intuitive Visualisierung universitätsinterner Publikationsdaten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen
Die vorliegende Arbeit nutzt die Publikationsdaten der TU Chemnitz zur Darstellung der Entwicklung von Kooperationen zwischen Instituten und Fakultäten über die Zeit. Dabei wird die Unzulänglichkeit gängiger Netzwerkanalysen mithilfe von Graphen, die komplexen Beziehungen um eine zeitliche Dimension...
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Universitätsbibliothek Chemnitz
2016
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ndltd-DRESDEN-oai-qucosa.de-bsz-ch1-qucosa-2133052016-11-24T03:30:22Z Intuitive Visualisierung universitätsinterner Publikationsdaten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen Intuitive visualization of university-internal publication data as support for decision processes Bolte, Fabian Visualisierung Publikationen Streamgraph Vergleich Interaktion visualization publications streamgraph comparison interaction ddc:005 Visualisierung Veröffentlichung Daten Vergleich Interaktion Analyse Graph Kooperation Die vorliegende Arbeit nutzt die Publikationsdaten der TU Chemnitz zur Darstellung der Entwicklung von Kooperationen zwischen Instituten und Fakultäten über die Zeit. Dabei wird die Unzulänglichkeit gängiger Netzwerkanalysen mithilfe von Graphen, die komplexen Beziehungen um eine zeitliche Dimension zu erweitern, aufgezeigt. Stattdessen wird eine Anwendung auf Basis des Streamgraphen vorgestellt, welche nicht nur den Vergleich der Entwicklung beliebiger Kombinationen von Instituten und Fakultäten ermöglicht, sondern auch spezifische Auskünfte zu den Kooperationsarten und deren zeitlicher Verlagerung gibt. Dafür werden zwei Erweiterungen für den Streamgraphen vorgestellt, welche seinen Informationsumfang erweitern und ihn damit zur Erfüllung der gesetzten Anforderungen befähigen. This thesis uses data about publications from members of the TU Chemnitz to visualize the progress of cooperations between institutes and faculties over time. Thereby it is shown, that the attempt to expand common used network analyses, via graphs, by a temporal dimension, is insufficient for this task. Instead we present an application, based on a streamgraph, which enables the user to compare the development of any combination of institutes and faculties, as well as giving specific information about cooperation types and their temporal shift. Therefore, two extensions to the streamgraph are proposed, which increase the amount of information visible and provide tools to satisfy the stated requirements. Universitätsbibliothek Chemnitz TU Chemnitz, Fakultät für Informatik Prof. Dr. Paul Rosenthal Dipl.-Inf. Michael Heidt 2016-11-23 doc-type:masterThesis application/pdf application/zip text/plain application/zip http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-213305 urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-213305 http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/21330/Masterarbeit_Fabian_Bolte.pdf http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/21330/application.zip http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/21330/signatur.txt.asc deu |
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Die vorliegende Arbeit nutzt die Publikationsdaten der TU Chemnitz zur Darstellung der Entwicklung von Kooperationen zwischen Instituten und Fakultäten über die Zeit. Dabei wird die Unzulänglichkeit gängiger Netzwerkanalysen mithilfe von Graphen, die komplexen Beziehungen um eine zeitliche Dimension zu erweitern, aufgezeigt. Stattdessen wird eine Anwendung auf Basis des Streamgraphen vorgestellt, welche nicht nur den Vergleich der Entwicklung beliebiger Kombinationen von Instituten und Fakultäten ermöglicht, sondern auch spezifische Auskünfte zu den Kooperationsarten und deren zeitlicher Verlagerung gibt. Dafür werden zwei Erweiterungen für den Streamgraphen vorgestellt, welche seinen Informationsumfang erweitern und ihn damit zur Erfüllung der gesetzten Anforderungen befähigen. === This thesis uses data about publications from members of the TU Chemnitz to visualize the progress of cooperations between institutes and faculties over time. Thereby it is shown, that the attempt to expand common used network analyses, via graphs, by a temporal dimension, is insufficient for this task. Instead we present an application, based on a streamgraph, which enables the user to compare the development of any combination of institutes and faculties, as well as giving specific information about cooperation types and their temporal shift. Therefore, two extensions to the streamgraph are proposed, which increase the amount of information visible and provide tools to satisfy the stated requirements. |
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