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B. Landauer:
"Exploring Cultural Heritage with a Set-based Space-Time Cube";
Supervisor: S. Miksch, P. Federico; Institute of Visual Computing and Human-Centered Technology, 2018; final examination: 2018-04-09.

Since the creation of digital cultural heritage collections like Europeana, Trove, andDigital Public Library of America (DPLA) many art objects become available via theinternet to its users. This gives the users the ability to view items which are not displayedin the museum, either because they are stored in a safe, under reconstruction or simplynot in any physical exhibition. The questions if the collection is accessible enough for allusers is still unanswered.Many of those collections are difficult to explore and targeted towards experts looking forspecific items. Europeana, for example, has more than 50 million objects in its digitalcollection, which also makes it a big data challenge.This work aims to provide a detailed overview of current visualization techniques inthe domain of cultural heritage. By including different set-based visualizations in thisresearch, fitting techniques will be evaluated to help visualize culture heritage collections.Based on the research, an interface will be designed that helps users navigate and explorethose collections, with the inclusion of the temporal aspect from the collection data. Forthe inclusion of the temporal aspect, this work takes influences from the Space-Time Cubeconcept and set-based visualization. The visualization will be based on the Polycubeproject, which can already visualize location data into the Space-Time Cube.The results of this work include a prototype and its evaluation, capable of multiplevisualizations, designed based on the data gathered by Europeana and other collections.Evaluation of the designs and prototype will be provided by user reviews. The feedbackof users exploring the prototype and on the different visualizations will be an indicatorwhich visual encoding was most successful in supporting the users.

Seit der Erstellung von digitalen Sammlungen kulturellen Erbes wie Europeana, Troveund Digital Public Library of America (DPLA) wurden viele Kunstobjekte Nutzer_innenüber das Internet zugänglich gemacht. Dies gibt den Benutzer_innen die Möglichkeit,Gegenstände zu betrachten, die nicht im Museum ausgestellt sind, entweder weil diesein einem Safe aufbewahrt werden, sich in Restaurierung befinden oder einfach nicht ineiner physischen Ausstellung sind. Die Frage, ob die Sammlung für alle Interessiertenerreichbar genug ist, bleibt unbeantwortet.Viele dieser Sammlungen sind schwer zu durchsuchen und zielen auf Expert_innenn ab,die nach bestimmten Einträgen suchen. Europeana hat mehr als 50 Millionen Objektein der digitalen Sammlung, was dieses Thema auch zu einer Big Data Herausforderungmacht.Diese Arbeit soll einen detaillierten Überblick über aktuelle Visualisierungstechniken imBereich des kulturellen Erbes geben. Durch die Einbeziehung verschiedener mengenbasier-ter Visualisierungen werden passende Techniken evaluiert, um Kulturerbesammlungen zuvisualisieren.Danach wird eine Anwendung entworfen, die Benutzer_innen hilft durch diese Sammlun-gen zu navigieren und diese zu erkunden, wobei der zeitliche Aspekt in die Visualisierungeinbezogen wird. Für die Einbeziehung des zeitlichen Aspekts greift diese Arbeit aufEinflüsse des Space-Time Cube Konzepts und der mengenbasierten Visualisierung zu-rück. Die Visualisierung basiert auf dem Polycube Projekt, das es bereits ermöglicht,Standortdaten in den Space-Time Cube zu visualisieren.Das Ergebnis dieser Arbeit umfasst einen Prototyp, mit dazugehöriger Evaluierung, dermehrere Visualisierungsmethoden beinhaltet, die auf den von Europeana und anderenSammlungen gesammelten Daten basieren.Die Evaluierung des Designs und des Prototyps wird durch Benutzerbewertungen undInterviews bereitgestellt. Das Feedback der Anwender_innen, die den Prototyp und dieverschiedenen Visualisierungen erkunden, gibt ein Indiz dafür welche Visualisierungsme-thode am erfolgreichsten war, um die Benutzer_innen zu unterstützen.

Visual Analytics, Information Visualization, Digital Humanities

http://repositum.tuwien.ac.at/obvutwhs/download/pdf/2582147?originalFilename=true