Inhaltszusammenfassung

Angesichts der zunehmenden Urbanisierung und der dynamischen Veränderungen des städtischen Lebens wächst der Bedarf an praxisnahen und innovativen Analyselösungen für urbane Räume. Ein fundiertes Verständnis dieser Veränderungen ist entscheidend, um nachhaltige und zukunftsweisende Entscheidungen zur Stadtentwicklung treffen zu können. In diesem Kontext gewinnen raumzeitliche Datenanalysen an Bedeutung, da sie die Analyse von Geodaten ermöglichen und dabei helfen, Muster, Zusammenhänge und Pr...Angesichts der zunehmenden Urbanisierung und der dynamischen Veränderungen des städtischen Lebens wächst der Bedarf an praxisnahen und innovativen Analyselösungen für urbane Räume. Ein fundiertes Verständnis dieser Veränderungen ist entscheidend, um nachhaltige und zukunftsweisende Entscheidungen zur Stadtentwicklung treffen zu können. In diesem Kontext gewinnen raumzeitliche Datenanalysen an Bedeutung, da sie die Analyse von Geodaten ermöglichen und dabei helfen, Muster, Zusammenhänge und Prognosen abzuleiten. In der Praxis werden raumzeitliche Zusammenhänge im Entscheidungsprozess von Domänenexperten jedoch häufig nicht vollumfänglich berücksichtigt und stattdessen durch subjektive Erfahrungen oder Annahmen interpretiert. Computergestützte, datengetriebene Ansätze eröffnen die Möglichkeit, diese raumzeitlichen Zusammenhänge objektiv zu analysieren und eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung mit geovisuellen Ansätzen zu unterstützen. Gleichzeitig kann Domänenwissen ein entscheidender Faktor sein, um die datengetriebenen Analysen gezielt auf domänenspezifische Fragestellungen auszurichten und Ergebnisse zu interpretieren. Diese Dissertation zielt darauf ab, das Potenzial von Geodaten auszuschöpfen und raumzeitliches Wissen gezielt in Entscheidungsprozesse einzubinden. An Beispielen nachfrageorientierter, begrenzter Dienstleistungsangebote im Mobilitätssektor wird untersucht, welchen messbaren Einfluss Geofaktoren auf die Auslastung von Mobilitätseinrichtungen haben und welche raumzeitlichen Zusammenhänge dabei bestehen. Hierzu wird ein mehrstufiger Geoanalyseansatz entwickelt, der Open-Source-Geodaten nutzt und in zwei realen Anwendungsszenarien anwendet. Eine neuartige Bewertungsmetrik quantifiziert eine Verteilungsdichte potenzieller Zielorte, charakterisiert damit das räumliche Umfeld von Mobilitätseinrichtungen und bildet die Grundlage für raumzeitliche Korrelationsberechnungen. Die Ergebnisse zeigen eine erfolgreiche Identifikation raumzeitlicher Zusammenhänge, die durch Plausibilitätsprüfungen mit Domänenexperten gestützt werden. Zudem wird eine Adaptierbarkeit auf weitere Anwendungsfälle nachgewiesen. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen werden verschiedene geovisuelle Lösungsansätze untersucht, die im Vergleich zu bestehenden Darstellungsformen gezielt auf die raumzeitliche Visualisierung ausgerichtet sind. Raumzeitliche Analysen erfordern eine nutzerorientierte Visualisierung und Erklärung, um berechnete Korrelationen in urbanen Räumen effektiv analysieren und nachvollziehen zu können. Hierzu werden kombinierte geovisuelle 3D-Analyseansätze entwickelt, die sechs neu konzipierte Techniken sowie Erklärungs- und Interaktionswerkzeuge integrieren. Diese Ansätze werden prototypisch implementiert und in einer Evaluation mit Fachanwendern bewertet. Die Evaluationsergebnisse zeigen, dass die entwickelten geovisuellen Analyseansätze die Effektivität, Effizienz und Zufriedenheit der Anwender bei der Bearbeitung realer Analysefälle steigern. Darüber hinaus fördern sie das Verständnis raumzeitlicher Zusammenhänge und unterstützen eine fundierte, evidenzbasierte Entscheidungsfindung. Zur praktischen Nutzbarkeit zeigt die Dissertation abschließend auf, wie die entwickelten Geoanalyseprozesse und Geovisualisierungsansätze in einen bestehenden Datenanalyseprozess integriert werden können, um Domänenexperten – etwa bei der kollaborativen Zusammenarbeit in urbanen Anwendungsfällen – gezielt zu unterstützen. Zusammenfassend erweitern die Ergebnisse und Erkenntnisse dieser Dissertation das Portfolio zur visuellen Analyse raumzeitlicher Zusammenhänge. Sie verringern nachweislich die Herausforderungen in praktischen Anwendungsszenarien durch implementierte Softwarelösungen und erweitern die theoretische Forschungsdisziplin um neue Methoden, innovative Lösungsansätze sowie Techniken und Werkzeuge.» weiterlesen» einklappen

Autoren

Klassifikation

DFG Fachgebiet:
4.43 - Informatik

DDC Sachgruppe:
Informatik