Kollektive biologische Systeme sammeln Informationen und leiten diese intern weiter, um Umweltveränderungen zu detektieren und auf sie zu reagieren. In Tiergruppen können die probabilistischen Entscheidungen von Individuen durch diese kollektive Informationsverarbeitung verbessert werden. Die dem sozialen Austausch zu Grunde liegenden Sinneswahrnehmungen finden jedoch in gängigen Modellen kollektiven Verhaltens kaum Beachtung. Hier untersuche ich, wie der individuelle Zugang zu sozialen Informationen durch visuelle Wahrnehmung und räumliche Gruppenstruktur geformt wird. Zuerst untersuche ich Fluchtwellen in Fischschwärmen in zwei als unterschiedlich riskant wahrgenommenen Kontexten mithilfe empirisch ermittelter visueller Interaktionsnetzwerke. Die beobachtete strukturelle Änderung der Gruppen zwischen den Kontexten erweist sich als essenziell, um die Änderung der Fluchtwellengröße zu erklären und optimiert potenziell die kollektive Informationsverarbeitung im jeweiligen Kontext. Von optimaler Informationsverarbeitung wird in biologischen Systemen oft angenommen, dass sie an Phasenübergängen in deren kollektiver Dynamik stattfindet, sogenannten kritischen Punkten. Die beobachtete strukturelle Änderung ändert den Abstand des Schwarmverhaltens zu einem solchen kritischen Punkt. Jedoch bleiben die Gruppen subkritisch in beiden Kontexten, vermutlich aus Notwendigkeit, tatsächliche Warnungen zu verstärken und falsche zu unterdrücken. Im zweiten Teil vergleiche ich visuelle Netzwerke mit anderen räumlichen Netzwerken bezüglich ihrer Struktur und dem Verhalten von Ausbreitungsprozessen auf ihnen. Einzig visuelle Netzwerke zeigen bei mittleren Gruppendichten Optima in zentralen Netzwerkeigenschaften und behalten realistische Eigenschaften bei hohen und niedrigen Dichten. Abschließend entwickle ich eine analytische Näherung zentraler Netzwerkeigenschaften solcher visuellen Netzwerke. / Collective biological systems gather information and propagate it internally to detect and react to environmental changes. In animal groups the probabilistic decisions of individuals can be improved by this collective information processing. Animals rely on sensory cues for social communication, yet common models of collective behavior neglect this sensory basis of interactions. Here, I investigate how an individual’s access to social information is shaped by visual sensory limitations and spatial group structure. First, escape waves in fish schools are studied under two levels of perceived environmental risk using empirically inferred visual interaction networks. Group-structural change is found to be crucial to explain the observed differences in size of escape waves and potentially optimize collective information processing according to the state of the environment. Optimal information processing in biological systems is often hypothesized to occur at phase transitions in their collective dynamics, so-called critical points. Here, the observed change in group structure modifies the schools’ distance to a critical point. Yet groups stay subcritical in both experimental setups, which may manage a trade-off between sensitivity to true alarms and robustness to false ones. In a second part, visual networks are compared to other spatial networks in structure and behavior of spreading processes on them. Visual networks show a unique dependence on group density with optima in network structural measures at intermediate densities, making them more realistic than other networks at high and low densities. Finally, an analytical approximation of central properties of visual networks is developed. Overall, this thesis identifies group structure as a potential control mechanism of collective information processing, highlights the trade-off associated with criticality in noisy systems and provides a systematic study and analytic approximation of visual sensory networks.