STAR - Visualisierung von Daten - Universität Konstanz

“Escaping this flatland is the essential task of envisioning information – for all the
interesting worlds (physical, biological, imaginary, human) that we seek to understand
are inevitably and happily multivariate in nature. Not flatlands.” (Edward Tufte)
2.3.8 Historie
Man nimmt an, dass die frühesten Arbeiten aus dem Bereich der Datengrafiken, also die
Verwendung von abstrakten visuellen Eigenschaften, wie Linien und Bereiche um Daten
visuell zu repräsentieren, aus der Zeit um Playfair (1786) stammen [Tuf 1983].
Beginnend mit Playfair entwickelten sich die klassischen Methoden, Daten in Grafiken
einzutragen. 1967 veröffentlichte Bertin, ein französischer Kartograph, seine Theorie
über Grafiken in The Semiology of Graphics (Bertin, 1967/1983; Bertin 1977/1981).
Diese Theorie identifizierte die Grundelemente von Diagrammen und beschrieb ein
Framework für ihr Design. Zehn Jahre (1977) später legte Tukey den Fokus seiner Arbeit
Exploratory Data Analysis nicht auf die Qualität der Grafiken, sondern auf die
Verwendung von Bildern um einen raschen statistischen Einblick in Daten zu erhalten.
1983 veröffentlichte Tufte dann eine Theorie der Datengrafiken, welche die Maximierung
der Dichte von relevanter Information betonte. Sowohl Bertins als auch Tuftes Theorie
wurde sehr bekannt und beeinflusste die verschiedensten Communities, mit der Folge,
dass die Information Visualization sich als eigene Disziplin entwickelte.
Auch das 1988 von Cleveland und McGill veröffentlichte Buch Dynamic Graphics für
Statistics, welches neue Visualisierungen von Daten erläuterte, übte einen großen
Einfluss aus. Von besonderem Interesse war die Problemstellung, wie man Datensätze
mit vielen Variablen visualisieren sollte. Inselbergs Parallelkoordinaten-Technik
(Inselberg und Dimsdale, 1990) und Mihalisins Technik der „Cycling through Variables at
different Rates“ (Mihalisins, Timlin und Schwegler, 1991) gehörten dabei zu den
interessanten Lösungsansätzen. Andere Gruppen, wie die von Eick arbeiteten dagegen an
Techniken zur Darstellung großer Datensätze in Form von statistischen Grafiken,
verbunden mit wichtigen Problemen in Telekommunikationsnetzwerken und in großen
Computerprogrammen (Becker et al., 1995; Eick, Steffen und Sumner,1992). Der
Schwerpunkt der Statistiker lag auf der Analyse multidimensionaler, multivariabler Daten
und auf neuartigen Typen von Daten.
1985 startete die NSF (National Science Foundation) die Initiative der „Scientific
Visualization“ (McCormick and DeFanti, 1987). Die erste IEEE Visualization Conference
fand dann 1990 statt. Diese Community wurde von Wissenschaftlern, Physikern und
Computerwissenschaftlern im Bereich des „Supercomputing“ geleitet.
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