Design form choices and information visualization outcomes remain inexhaustible, and they result from ongoing judgments about their appropriateness or effectiveness. Visualization design decision models have been widely proposed and applied. However, experts fail to explicitly study using design judgment to produce informed, professional decisions. In this dissertation, I bridge design form informational judgment gap when analyzing five studies with lab and in-situ designs individually as well as cross-case synthetically and comparably to examine the design judgments of all students working with visualization projects. The outcome stands to explain comprehensively how these student designers make judgments throughout their design process. Through analyzing several design cases, I identify the judgments enabling design moves forward and outcomes. The findings provide a robust description of designers’ design judgment activities and how the design judgment methods relate to design outcomes. These findings may also help identify gaps in information visualization education.<br>

Suchmaschinen bieten Zugang zu großen Datenmengen und viele Möglichkeiten, die Nutzeranfragen zu interpretieren und mit Korrekturen oder Empfehlungen zu unterstützen. Neben diesen technologischen Vorteilen, hat sich am Suchparadigma selbst in den letzten Jahren nicht viel geändert. Die meisten Suchinterfaces bestehen auch heute noch aus den typischen Eingabemasken und linearen Ergebnislisten. Jedoch ist es besonders für Nutzer mit wenig Erfahrung in der aktuellen Suchdomäne oder mit einem sehr unscharfen Informationsbedürfnis schwierig, ihre vagen Vorstellungen in eine spezifische Suchanfrage zu transformieren. Die herkömmlichen eindimensionalen Ergebnislisten bieten oft nur eine einfache Sortierfunktion. Verschiedene Techniken der Informationsvisualisierung bieten jedoch weitaus mehr Möglichkeiten, um multidimensionale Datensätze zu visualisieren und vergleichbar zu machen. Ziel der Arbeit ist es, den Suchprozess am Beispiel der Produktsuche aus der Nutzerperspektive zu analysieren und Anforderungen zu formulieren, welche verschiedene Strategien und Phasen der Suche unterstützen. Die Anwendungsfälle stützen sich dabei vor allem auf komplexere Suchaufgaben mit einem vagen Informationsbedürfnis wie der Planung eines Urlaubs oder dem Finden einer passenden Finanzierungsmöglichkeit. Weiterhin werden verschiedene Techniken der Informationsvisualisierung untersucht, um sowohl die visuelle Exploration und Analyse der multidimensionalen Datenmengen als auch eine schnelle Interpretation und den Vergleich der gefundenen Suchergebnisse zu ermöglichen. Die Betrachtung verschiedener verwandter Arbeiten aus dem kommerziellen und akademischen Bereich führen zu fünf verschiedenen Suchmusterkategorien, die in explorativen Suchszenarien miteinander kombiniert werden können, um den Suchraum einzugrenzen oder aufzufächern. Unter Berücksichtigung der Suchmusterkategorien der schlagwortbasierten Suche, der Ähnlichkeitssuche, der Facettennavigation, der empfehlungsbasierten Suche und des Browsing in strukturierten Inhalten werden verschiedene Lösungsansätze entwickelt, welche die Exploration unterschiedlicher Produktdatenmengen ermöglichen. Basierend auf diesen Fallbeispielen wird ein Baukasten für visuelle Suchinterfaces vorgeschlagen, der vorwärtsgerichtet oder rückwärtsgerichtet im Sinne des Reverse-Engineering angewandt werden kann. Die Bausteine geben einen Gestaltungsraum vor, der den Designer vor allem in der Konzeptionsphase unterstützt. Durch die Kombination verschiedener Bausteine werden der Entwurf neuer Interfacekonzepte und deren Variation ermöglicht. Weiterhin können erprobte Lösungen in Entwurfsmuster überführt werden, welche die Wiederverwendung in ähnlichen Problemkontexten erlauben. Durch das Reverse-Engineering können bekannte Interfaces in einzelne Bestandteile zerlegt und innere Strukturen sowie Zusammenhänge analysiert werden.:1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Problemdarstellung und Zielsetzung 1.3 Aufbau der Arbeit 2 Interdisziplinäre Grundlagenbetrachtung 2.1 Informationssuche 2.1.1 Informationsbedürfnis 2.1.2 Modelle der Informationssuche 2.1.3 Suchstrategien 2.2 Informationsvisualisierung 2.2.1 Visualisierungsprozess 2.2.2 Datenstrukturen 2.2.3 Visuelle Strukturen 2.2.4 Visualisierungstechniken 2.2.5 Interaktionstechniken 2.3 Entwurfsproblematik in der Mensch-Computer-Interaktion 2.3.1 Entwurfsprozess 2.3.2 Entwurfsmuster und -prinzipien 2.3.3 Baukastensysteme 2.3.4 Semiotik 2.4 Zusammenfassung 3 Suchmuster im Kontext der Produktsuche 3.1 Schlüsselwortsuche 3.1.1 Kommerzielle Anwendungen 3.1.2 Akademische Arbeiten 3.2 Ähnlichkeitssuche 3.2.1 Kommerzielle Anwendungen 3.2.2 Akademische Arbeiten 3.3 Facettennavigation 3.3.1 Kommerzielle Anwendungen 3.3.2 Akademische Arbeiten 3.4 Empfehlungsbasierte Suche 3.4.1 Kommerzielle Anwendungen 3.4.2 Akademische Arbeiten 3.5 Browsing in strukturierten Inhalten 3.5.1 Kommerzielle Anwendungen 3.5.2 Akademische Arbeiten 3.6 Zusammenfassung 4 Motivbasierte Suche 4.1 Nutzerbefragung 4.2 Aspekte der motivbasierten Suche 4.2.1 Exploration 4.2.2 Recherche 4.2.3 Evaluation 4.3 Zusammenfassung 5 Schlagwortbasierte Suche 5.1 Datengrundlage 5.1.1 Klassifikationsschema 5.1.2 Datenanalyse 5.2 DelViz 5.2.1 Konzept für die Explorative Suche 5.2.2 Analysekonzept 5.2.3 Browsing-Konzept 5.2.4 Prototyp 5.3 TagCircus 5.4 Facettice 5.5 Zusammenfassung 6 Ähnlichkeitssuche 6.1 Glyphdarstellungen 6.1.1 Many-to-One-Mapping 6.1.2 One-to-One-Mapping 6.2 Nutzerstudien 6.2.1 Evaluation von Differenzglyphen 6.2.2 Evaluation von Star-Plots und Flower-Glyphen 6.3 Ähnlichkeitssuche mittels Glyphen 6.3.1 Beispielbasierte Suche 6.3.2 Exploration multidimensionaler Datenmengen 6.4 Zusammenfassung 7 Facettennavigation 7.1 Datengrundlage 7.2 Basiskonzept 7.2.1 Interaktion mit den Achsen 7.2.2 Facettenfilter 7.2.3 Ergebnisliste 7.2.4 Suchhistorie 7.3 Parallele Koordinaten 7.3.1 Vergleich 7.3.2 Unscharfer Filter 7.4 Parallel Sets 7.5 Prototyp 7.6 Nutzerstudie 7.6.1 Methodik 7.6.2 Ergebnisse 7.6.3 Diskussion 7.7 Adaption des Konzepts 7.8 Zusammenfassung 8 Empfehlungsbasierte Suche 8.1 Get Inspired 8.1.1 Datengrundlage 8.1.2 Konzeption 8.1.3 Prototyp 8.1.4 Nutzerstudie 8.2 Motbasi 8.2.1 Prototyp 8.2.2 Nutzertest 8.3 Movie-Recommender 8.4 Findr 8.5 Zusammenfassung 9 Baukasten für visuelle Suchinterfaces 9.1 Bausteine 9.2 Baumuster 9.3 Baumusterpläne 9.3.1 Verbindungselemente 9.3.2 Referenzbausteine 9.4 Semiotische Aspekte des Baukastens 9.5 Anwendungsszenarien 9.5.1 Mustererstellung zur Wiederverwendbarkeit 9.5.2 Variantenerzeugung 9.5.3 Inspiration im Entwurfsprozess 9.5.4 Design- und Lehrmethodik 9.6 Zusammenfassung 10 Zusammenfassung 10.1 Zusammenfassung der Kapitel 10.2 Diskussion 10.3 Ausblick Anhang Glossar Abkürzungsverzeichnis Literatur Eigene Veröffentlichungen Betreute studentische Arbeiten Forschungsprojekte Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Verzeichnis der Code-Beispiele

<p dir="ltr">Humans are social beings and throughout our evolution we have survived and thrived thanks to our ability to cooperate [7]. Overcoming our current societal challenges from sustainability and energy conservation [8] to democracy, public health, and community building [9] will all require our continued cooperation. Yet, many of these present us with a dilemma where our short-term personal goals are at odds with the collective long-term benefits. For example, many of us listen NPR radio but never make a donation to help cover its operational costs. The success of cooperation during such dilemmatic situations often depends on communication, reward and punishment structures, social norms and cues [10], [11], [12], [13]. But how to encourage cooperation online where social cues are not readily available?</p><p dir="ltr">Accelerated by the COVID-19 pandemic and the prevalence of digital technologies, cooperation among individuals increasingly happens online where data-based feedback supports our decisions. Problematically, people online are often not only remote and asynchronous, but often also anonymous, which has resulted in de-individuation and antinormative behavior [14]. Social data, information that users share about themselves via digital technologies, may offer opportunities for social feedback design that affords perceptions of social cohesion and may support successful cooperation online.</p><p dir="ltr">This dissertation seeks to answer the normative question of how to design for cooperation in social data feedback charts in dilemmatic situations online. I conducted mixed methods design research by combining theory-driven design with a series of controlled experiments on Amazon Mechanical Turk to understand the perceptual and behavioral effects of visually unifying social data feedback charts. To achieve this, I mapped the design space for home energy feedback (<i>Chapter 2</i>) to guide my iterative and user-centered theorizing about how visual unity in social feedback charts might prime viewers with unified group perceptions (<i>Chapter 3</i>). I then validated my theorizing with controlled perceptual (<i>Chapter 4</i>) and decision experiments (<i>Chapter 5</i>).</p><p dir="ltr">The triangulated results offer evidence for visually unifying cues in feedback charts affecting social data interpretation (<i>Chapter 4</i>) and cooperation online (<i>Chapter 5</i>). Two visual properties: data point <i>proximity</i> and <i>enclosure</i> -, trigger variable levels of perceivable social unity that play a partial role in participants’ decision to cooperate in a non-monetary social dilemma situation online. I discuss the implications for future research and design (<i>Chapter 6</i>).</p>