Analyzing Information Visualization for Digital Libraries with Harvard's Collections

Hintergrund

Plaisant[1] argumentiert schon früh, dass Informationsvisualisierungen (IV) ihren Nutzen zeigen müssen, um sich durchsetzen zu können. Lam et al.[2] stellen in einem Literaturüberblick allerdings fest, dass Studien, die Arbeitspraktiken verstehen wollen die durch Visualisierung unterstützt werden können, deutlich seltener sind als solche, die Visualisierungen selbst untersuchen. Auch Munzner[3] plädiert dafür, IV-Forschung konkreter auf bestimmte Problemstellungen zu beziehen, statt Visualisierungen ohne Kontext zu evaluieren.

Gelernter[4] evaluiert Informationsvisualisierung im Kontext von Bibliotheken. Ungeklärt ist, welche Visualisierungen für Bibliothekskollektionen geeignet sind und welche Faktoren die UX beeinflussen und verbessern können. Auch Chen[5] stellt die Frage, welche Visualisierungstypen geeignet sind, um Bibliotheksbestand zu vermitteln und verständlich darzustellen.

Zielsetzung der Arbeit

In Zusammenarbeit mit dem User Research Center der Harvard University soll untersucht werden, inwiefern IV geeignet ist, einen Bibliotheksbestand zugänglich zu machen. Als Datengrundlage dienen dafür die Digital Collections, eine Sammlung von ca. 6 Millionen digitalisierten Ressourcen in Harvard. Im Fokus steht dabei, wie die Arbeit von Forschenden in Harvard in der Bibliothek mit hohen Ansprüchen an die UX der Visualisierung unterstützt werden kann. Dazu wird zunächst in einer Studie analysiert, welche Bedürfnisse existieren und wie Kuratorinnen bzw. Designerinnen bisher den Bestand der Bibliothek vermitteln. Anschließend wird ein Prototyp für die Visualisierung der Collections implementiert und auf seinen Mehrwert und seine UX evaluiert.

Erwartete Vorkenntnisse

Web-Programmierung, Informationsvisualisierung

UX Research, Grundkenntnisse Design

Weiterführende Quellen

User Research Center, Harvard University

Digital Collections, Harvard University

[1] Catherine Plaisant, „The challenge of information visualization evaluation“, in Proceedings of the working conference on Advanced visual interfaces, AVI ’04 (New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 2004), 109–16, https://doi.org/10.1145/989863.989880.

[2] Heidi Lam u. a., „Empirical Studies in Information Visualization: Seven Scenarios“, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 18, Nr. 9 (September 2012): 1520–36, https://doi.org/10.1109/TVCG.2011.279.

[3] Tamara Munzner, „A nested model for visualization design and validation“, IEEE transactions on visualization and computer graphics 15, Nr. 6 (2009): 921–28.

[4] Judith Gelernter, „Visual Classification with Information Visualization (Infoviz) for Digital Library Collections“, KNOWLEDGE ORGANIZATION 34, Nr. 3 (2007): 128–43, https://doi.org/10.5771/0943-7444-2007-3-128.

[5] Hsuanwei Michelle Chen, „Information Visualization (Library Technology Reports)“, 2017, 33.