Data masses on the World Wide Web can hardly be managed by humans or machines. One option is the formal description and linking of data sources using Semantic Web and Linked Data technologies. Ontologies written in standardised languages foster the sharing and linking of data as they provide a means to formally define concepts and relations between these concepts. A second option is visualisation. The visual representation allows humans to perceive information more directly, using the highly developed visual sense. Relatively few efforts have been made on combining both options, although the formality and rich semantics of ontological data make it an ideal candidate for visualisation. Advanced visualisation design systems support the visualisation of tabular, typically statistical data. However, visualisations of ontological data still have to be created manually, since automated solutions are often limited to generic lists or node-link diagrams. Also, the semantics of ontological data are not exploited for guiding users through visualisation tasks. Finally, once a good visualisation setting has been created, it cannot easily be reused and shared. Trying to tackle these problems, we had to answer how to define composable and shareable mappings from ontological data to visual means and how to guide the visual mapping of ontological data.
We present an approach that allows for the guided visualisation of ontological data, the creation of effective graphics and the reuse of visualisation settings. Instead of generic graphics, we aim at tailor-made graphics, produced using the whole palette of visual means in a flexible, bottom-up approach. It not only allows for visualising ontologies, but uses ontologies to guide users when visualising data and to drive the visualisation process at various places: First, as a rich source of information on data characteristics, second, as a means to formally describe the vocabulary for building abstract graphics, and third, as a knowledge base of facts on visualisation. This is why we call our approach ontology-driven. We suggest generating an Abstract Visual Model (AVM) to represent and »synthesise« a graphic following a role-based approach, inspired by the one used by J. v. Engelhardt for the analysis of graphics. It consists of graphic objects and relations formalised in the Visualisation Ontology (VISO). A mappings model, based on the declarative RDFS/OWL Visualisation Language (RVL), determines a set of transformations from the domain data to the AVM. RVL allows for composable visual mappings that can be shared and reused across platforms. To guide the user, for example, we discourage the construction of mappings that are suboptimal according to an effectiveness ranking formalised in the fact base and suggest more effective mappings instead. The guidance process is flexible, since it is based on exchangeable rules. VISO, RVL and the AVM are additional contributions of this thesis. Further, we initially analysed the state of the art in visualisation and RDF-presentation comparing 10 approaches by 29 criteria. Our approach is unique because it combines ontology-driven guidance with composable visual mappings. Finally, we compare three prototypes covering the essential parts of our approach to show its feasibility. We show how the mapping process can be supported by tools displaying warning messages for non-optimal visual mappings, e.g., by considering relation characteristics such as »symmetry«. In a constructive evaluation, we challenge both the RVL language and the latest prototype trying to regenerate sketches of graphics we created manually during analysis. We demonstrate how graphics can be varied and complex mappings can be composed from simple ones. Two thirds of the sketches can be almost or completely specified and half of them can be almost or completely implemented. / Datenmassen im World Wide Web können kaum von Menschen oder Maschinen erfasst werden. Eine Option ist die formale Beschreibung und Verknüpfung von Datenquellen mit Semantic-Web- und Linked-Data-Technologien. Ontologien, in standardisierten Sprachen geschrieben, befördern das Teilen und Verknüpfen von Daten, da sie ein Mittel zur formalen Definition von Konzepten und Beziehungen zwischen diesen Konzepten darstellen. Eine zweite Option ist die Visualisierung. Die visuelle Repräsentation ermöglicht es dem Menschen, Informationen direkter wahrzunehmen, indem er seinen hochentwickelten Sehsinn verwendet. Relativ wenige Anstrengungen wurden unternommen, um beide Optionen zu kombinieren, obwohl die Formalität und die reichhaltige Semantik ontologische Daten zu einem idealen Kandidaten für die Visualisierung machen. Visualisierungsdesignsysteme unterstützen Nutzer bei der Visualisierung von tabellarischen, typischerweise statistischen Daten. Visualisierungen ontologischer Daten jedoch müssen noch manuell erstellt werden, da automatisierte Lösungen häufig auf generische Listendarstellungen oder Knoten-Kanten-Diagramme beschränkt sind. Auch die Semantik der ontologischen Daten wird nicht ausgenutzt, um Benutzer durch Visualisierungsaufgaben zu führen. Einmal erstellte Visualisierungseinstellungen können nicht einfach wiederverwendet und geteilt werden. Um diese Probleme zu lösen, mussten wir eine Antwort darauf finden, wie die Definition komponierbarer und wiederverwendbarer Abbildungen von ontologischen Daten auf visuelle Mittel geschehen könnte und wie Nutzer bei dieser Abbildung geführt werden könnten.
Wir stellen einen Ansatz vor, der die geführte Visualisierung von ontologischen Daten, die Erstellung effektiver Grafiken und die Wiederverwendung von Visualisierungseinstellungen ermöglicht. Statt auf generische Grafiken zielt der Ansatz auf maßgeschneiderte Grafiken ab, die mit der gesamten Palette visueller Mittel in einem flexiblen Bottom-Up-Ansatz erstellt werden. Er erlaubt nicht nur die Visualisierung von Ontologien, sondern verwendet auch Ontologien, um Benutzer bei der Visualisierung von Daten zu führen und den Visualisierungsprozess an verschiedenen Stellen zu steuern: Erstens als eine reichhaltige Informationsquelle zu Datencharakteristiken, zweitens als Mittel zur formalen Beschreibung des Vokabulars für den Aufbau von abstrakten Grafiken und drittens als Wissensbasis von Visualisierungsfakten. Deshalb nennen wir unseren Ansatz ontologie-getrieben. Wir schlagen vor, ein Abstract Visual Model (AVM) zu generieren, um eine Grafik rollenbasiert zu synthetisieren, angelehnt an einen Ansatz der von J. v. Engelhardt verwendet wird, um Grafiken zu analysieren. Das AVM besteht aus grafischen Objekten und Relationen, die in der Visualisation Ontology (VISO) formalisiert sind. Ein Mapping-Modell, das auf der deklarativen RDFS/OWL Visualisation Language (RVL) basiert, bestimmt eine Menge von Transformationen von den Quelldaten zum AVM. RVL ermöglicht zusammensetzbare »Mappings«, visuelle Abbildungen, die über Plattformen hinweg geteilt und wiederverwendet werden können. Um den Benutzer zu führen, bewerten wir Mappings anhand eines in der Faktenbasis formalisierten Effektivitätsrankings und schlagen ggf. effektivere Mappings vor. Der Beratungsprozess ist flexibel, da er auf austauschbaren Regeln basiert. VISO, RVL und das AVM sind weitere Beiträge dieser Arbeit. Darüber hinaus analysieren wir zunächst den Stand der Technik in der Visualisierung und RDF-Präsentation, indem wir 10 Ansätze nach 29 Kriterien vergleichen. Unser Ansatz ist einzigartig, da er eine ontologie-getriebene Nutzerführung mit komponierbaren visuellen Mappings vereint. Schließlich vergleichen wir drei Prototypen, welche die wesentlichen Teile unseres Ansatzes umsetzen, um seine Machbarkeit zu zeigen. Wir zeigen, wie der Mapping-Prozess durch Tools unterstützt werden kann, die Warnmeldungen für nicht optimale visuelle Abbildungen anzeigen, z. B. durch Berücksichtigung von Charakteristiken der Relationen wie »Symmetrie«. In einer konstruktiven Evaluation fordern wir sowohl die RVL-Sprache als auch den neuesten Prototyp heraus, indem wir versuchen Skizzen von Grafiken umzusetzen, die wir während der Analyse manuell erstellt haben. Wir zeigen, wie Grafiken variiert werden können und komplexe Mappings aus einfachen zusammengesetzt werden können. Zwei Drittel der Skizzen können fast vollständig oder vollständig spezifiziert werden und die Hälfte kann fast vollständig oder vollständig umgesetzt werden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:14-qucosa-229908 |
| Date | 08 November 2017 |
| Creators | Polowinski, Jan |
| Contributors | Technische Universität Dresden, Fakultät Informatik, Prof. Dr. rer. nat. habil. Uwe Aßmann, Prof. Dr. rer. nat. habil. Uwe Aßmann, Prof. Dr. Ulrich W. Eisenecker |
| Publisher | Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
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