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Data Visualization Overlay - ein neues Feature auf der SPOTTERON-Plattform

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‍‍Der neue "Data Visualization Overlay" bringt interaktive Datenvisualisierungen für alle Citizen Science Apps auf der SPOTTERON Plattform. Wichtige Zusammenhänge werden mit einem Klick veranschaulicht und optisch ansprechend dargestellt.

Citizen Science Daten zum Leben erwecken

Datenvisualisierung ermöglicht es Beziehungen, Muster und Trends von Daten sichtbar zu machen und daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es hilft, Informationen klar und effizient zu kommunizieren, komplexe Sachverhalte verständlicher zu machen und ist letztendlich die Verschmelzung von wissenschaftlichen Daten und Design.

Durch die Darstellung von Daten in ihrer Gesamtheit können neue Einblicke gewonnen werden. Besonders in Citizen Science Apps mit einem räumlichen Bezug bieten direkt in die Karte eingebundene Visualisierungen die Möglichkeit, Daten besser zu verstehen und die eigenen Beiträge in Beziehung mit dem gesamten Datensatz des Projekts zu setzen.

Beispiel aus der SpiderSpotter Citizen Science App auf der SPOTTERON Platform: links ein Gebiet mit vielen Spots, rechts die Datenvisualisierung mit einer Dot- und Heatmap.

Zu diesem Zweck haben wir für alle Projekt-Apps auf der SPOTTERON Plattform nun ein neues Interface direkt in die Kartendarstellung integriert. Das neue Feature kann jederzeit durch Tippen auf das Interface-Icon aktiviert werden. Dadurch öffnet sich ein interaktiver Karten-Overlay der die Beiträge im Projekt in Form von verschiedenen Datenvisualisierungen darstellt. Die Visualisierungen passen sich dabei übergangslos an jede Zoomstufe oder an das Bewegen des Kartenausschnitts an.

Zum Start des neuen Features gibt es derzeit bereits in allen Apps zwei Arten von Datenvisualisierungen zur Auswahl: Eine "Heatmap", die die Dichte der Spots in Farb-Abstufungen auf der Karte wiedergibt, sowie eine "Distribution Dot Map", bei der die Verteilung der Spots in einem Raster aufgelöst wird, wobei die Größe eines Kreises die Anzahl der Beiträge repräsentiert. Doch dies ist erste der Anfang - in Zukunft werden hier noch umfangreichere und komplexere Overlays hinzukommen.

Erweiterbar und flexibel: individuelle Visualisierungen von Citizen Science Daten

Die zugrundeliegende Erweiterbarkeit des neuen "Data Visualization Overlays" ermöglicht das Implementieren von neuen, individuellen Datenvisualisierungen. Wie auch im Bereich der Features für Citizen Science Apps können neue Visualisierungsoptionen nach deren Umsetzung auch von allen anderen Projekten auf der Plattform ohne zusätzliche Entwicklungskosten frei genutzt werden.

‍Eine erste projektspezifische Visualisierung ist in der Citizen Science App "SpiderSpotter" zu finden. Im Projekt werden Spinnen beobachtet, um die Auswirkungen der Klimaveränderung auf deren Größen und Farben zu untersuchen. Gemeinsam mit der Universität Gent in Belgien haben wir für die App eine interaktive Visualisierung umgesetzt, die Messdaten, welche von Citizen Scientists im eigens entwickelten Datenanalyse Tool des Projekts erhoben werden, auf der Karte darstellt. Die Citizen Scientists können in "SpiderSpotter" damit auf mehreren Ebenen aktiv werden - von der Datenerhebung über die Datenanalyse bis hin zur Erforschung von Messwerten in der eigenen Umgebung.

Zukünftige Erweiterungen werden interaktive Elemente umfassen, die es ermöglichen bestimmte Arten und ihre individuelle Verbreitung darzustellen, sowie mittels Time-Slider-Funktion Veränderungen im Laufe der Zeit zu beobachten.

Die Technologie der Datenvisualisierung in Citizen Science Apps

Für eine reibungslose und responsive Funktionalität der Datenvisualisierung haben wir einen neuen Webservice auf der ICT-Infrastruktur von SPOTTERON eingerichtet. Dieser neue Service bietet eine flexible und schnelle Basis für Datenhandling basierend auf Cacheing- und Indexierungstechnologien. Alle Projekte auf SPOTTERON können diese neue Infrastruktur von Anfang an in ihren Citizen Science Apps nutzen und Live-Datenvisualisierungen in ihre Projekte einbinden.

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Dienstag, 26. Oktober 2021

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