Fallen bei der Visualisierung von Big Data aus Praktiker-Sicht

• Dr. Markus Grottke
• Dr. Joachim Schnurbus
• Prof. Dr. Georg Herde

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit der Tatsache, dass Big Data-Ergebnisse aufgrund der Datenmenge häufig auf Basis von grafischen Visualisierungen interpretiert werden. Hierbei können Visualisierungen falsche Eindrücke erzeugen, weil sie imstande sind, psychologisch bedingte Fehlwahrnehmungen hervorzurufen. In dieser Arbeit werden typische Big Data-Visualisierungen dahingehend analysiert und die Konsequenzen für die Praxis beispielhaft aufgezeigt. Darüber hinaus werden die Grenzen einer korrekten Visualisierung im Kontext von Big Data-Analysen diskutiert. Dabei werden Schlussfolgerungen zu den Herausforderungen des Unterrichtens von Big Data Analysen gezogen.

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