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Wahrnehmung und Verarbeitung von visuellen Analysen

Wahrnehmung und Verarbeitung von visuellen Analysen

© 2017 Carolin Borchert

Schriftenreihe BWL-Hochschulschriften, Band 2

Herausgeber:

Prof. Dr. Ludwig Hierl

Prof. Dr. Simon Fauser

Prof. Dr. Sebastian Serfas

Quelle Titelbild: Qlik Tech GmbH, Tersteegenstraße 25, 40474 Düsseldorf

Verlag: tredition GmbH, Hamburg

ISBN (Paperback) 978-3-7439-2071-2
ISBN (Hardcover) 978-3-7439-2072-9
ISBN (Ebook) 978-3-7439-2217-4

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Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.dnb.de abrufbar.

Zusammenfassung:

Visualisierungen haben einen starken Einfluss auf Entscheidungen im täglichen Unternehmensalltag. Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht der Prozess der Wahrnehmung, Verarbeitung und Speicherung von visuellen Informationen. Darauf aufbauend erfolgt eine Darstellung der Forschung zum Graphverstehen, zum Layout und zu Darstellungsformen von Visualisierungen, um daraus Handlungsempfehlungen für den Ersteller von Visualisierungen abzuleiten. Diese Handlungsempfehlungen sollen es dem Ersteller von Visualisierungen ermöglichen, den menschlichen Faktor zu berücksichtigen. Erst unter Berücksichtigung psychologischer Voraussetzungen kann das Ziel einer visuellen Analyse erreicht werden.

 

Abstract:

Visualization has an important influence on daily business decisions. The focus of this work is the perception, processing and storage of visual information. A representation of research about graph comprehension, layout and presentation methods, it is designed to be a series of recommendations for visual designers . These recommendations encourage designers to consider the human factor and users’ needs when creating visualizations. Designers must consider users’ psychological preconditions in order to create an effective visual analysis.

Inhaltsverzeichnis

Einleitung

1. Bedeutung von visuellen Analysen im Unternehmensumfeld

1.1 Visualisierungen im Unternehmensumfeld

1.2 Der menschliche Faktor

2. Forschung zu Wahrnehmung, Verarbeitung und Speicherung visueller Informationen

2.1 Wahrnehmung visueller Impulse und Lenkung der Aufmerksamkeit

2.2 Verarbeitung visueller Impulse

2.3 Speicherung von visuellen Informationen

3. Wahrnehmung von visuellen Analysen

3.1 Ansätze des Graphverstehens

3.2 Forschungsergebnisse zum Layout

3.2.1 Farbliche Mittel

3.2.2 Einsatz von Legenden

3.2.3 Einsatz von Rahmen und Umrandungen

3.2.4 Anwendbarkeit der Gestaltprinzipien

3.3 Forschungsergebnisse zu verschiedenen Diagrammformen

4. Handlungsempfehlung für eine empfängergerechte Darstellung von visuellen Analysen

4.1 Einsatz von Farben

4.2 Gestaltprinzipien

4.3 Darstellungsform

4.4 Weitere Empfehlungen

5. Fazit

Glossar

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1.1 Wichtigkeit von Visualisierungen von Daten nach Abteilung (modifiziert nach Eckerson & Hammond, 2011, S.9)

Abb. 2.1 Imaginäre Konturen (modifiziert nach Myers, 2008, S. 229)

Abb. 2.2 Prinzip der Nähe (modifiziert nach Mangold, 2015, S.68)

Abb. 2.3 Prinzip der Ähnlichkeit (modifiziert nach Mangold, 2015, S.69)

Abb. 2.4 Prinzip der Linienfortsetzung (modifiziert nach Mangold, 201, S.70)

Abb. 2.5 Gruppierung durch Umschlossenheit (modifiziert nach Mangold, 2015, S.71)

Abb. 2.6 Darstellung von Merkmalen mit einer Gruppierung nach Ähnlichkeit (modifiziert nach Huang & Pashler, 2007, S.626)

Abb. 3.1 Darstellung eines Beispiel-Charts als Grundlage des mentalen Modells (modifiziert nach Pinker, 1990, S.90)

Abb. 3.2 Darstellung des mentalen Modells zu Abbildung 3.1 (modifiziert nach Pinker, 1990, S.91)

Abb. 3.3 Begriffliches Modell der involvierten Faktoren beim Graphverstehen (modifiziert nach Bennett et al., 2007, S.2)

Abb. 4.1 Beispiel Einsatz zu vieler Farben (modifiziert nach FAZ, 2003)

Abb. 4.2 Modifizierung von Abbildung 4.2, erstellt mit dem Business-Intelligence-Programm QlikView (modifiziert nach FAZ, 2003)

Abb. 4.3 Fiktive Daten zu Abbildung 4.2, erstellt mit dem Business-Intelligence-Programm QlikView (modifiziert nach FAZ, 2003)

Abb. 4.4 Fiktive Umsatzdaten Wirkweise 1 zum Gestaltprinzip der Nähe, erstellt mit MS Excel

Abb. 4.5 Fiktive Umsatzdaten Wirkweise 2 zum Gestaltprinzip der Nähe, erstellt mit MS Excel

Abb. 4.6 Fiktive Umsatzdaten zum Gestaltprinzip der Verbundenheit, erstellt mit MS Excel

Abb. 4.7 Fiktive Umsatzdaten Wirkweise 3 zum Gestaltprinzip der Umschlossenheit, erstellt mit dem Business-Intelligence-Programm QlikView

Abb. 4.8 Fiktive Umsatzdaten aus Abbildung 4.7 mit farblicher Gruppierung, erstellt mit dem Business-Intelligence-Programm QlikView

Einleitung

Viele Prozesse basieren in Unternehmen darauf, dass aus großen Datenmengen relevante Informationen werden (vgl. Kohlhammer und Wiener, 2013, S.3). Unternehmen nutzen Daten aus internen und externen Quellen, um daraus für sie betriebswirtschaftlich wichtige Entscheidungen abzuleiten. Ein besserer Weg der Entscheidungsfindung wäre nach Kohlhammer und Wiener (2013, S.3) einer, der die Aufnahme relevanter Informationen erleichtert und so die Wahrscheinlichkeit guter Entscheidungen erhöht. Das Ziel ist es, das Maximum an Daten darzustellen, ohne dass die Komplexität den Empfänger überfordert (vgl. Haroz und Whitney, 2012, S.2402).

„A picture is worth a thousand words“ (vgl. Fekete, Wijk, Stasko, North, 2008, S.4). Dies ist wahr, wenn man nur alleine einmal die Situation bedenkt, in der man zwei Zahlen miteinander multiplizieren soll, gegenüber der Situation, in der man dabei zusätzlich ein Blatt Papier und einen Stift zur Verfügung hat. Schnell wird klar, dass das Papier während der Berechnung als Gedächnishilfe fungiert (vgl. Fekete et al., 2008, S.6). Zudem sollen Visualisierungen nach Fekete et al. (2008, S.5ff.) Informationen, im Vergleich zu Tabellen oder Datenbanken, weitgefasster liefern. Eine visuelle Analyse in geeigneter Form soll den Wahrnehmungs- und Verarbeitungsprozess unterstützen, so dass schneller zutreffende Aussagen vermittelt werden. Der Begriff „Visuelle Analyse“ umfasst dabei mehr als eine einfache Visualisierung und kann als Ansatz gesehen werden, bei dem Visualisierungen mit dem menschlichen Faktor und der Datenanalyse kombiniert werden (vgl. Keim, Mansmann, Schneidewind & Ziegler, 2006, S.10). Mit einer Visualisierung ist dagegen zunächst die reine Darstellung von Unternehmenszahlen in graphischer Form gemeint.

Häufig werden Visualisierungen z.B. mit Excel oder mit Business-Intelligence-Systemen