Erweiterte Word-Cloud-Visualisierung zur Analyse von mehreren Texten

Abstract

Die Word-Cloud ist eine mächtige Visualisierungsmöglichtkeit, um Texte übersichtlich und anschaulich darzustellen. Um einen vergleichenden Überblick von mehreren Texten zu ermöglichen, ist mit einer üblichen Word-Cloud schwierig. Deshalb ist eine erweiterte Word-Cloud, die mehrere Dokumente darstellt, eine Erleichterung. Gemeinsam auftretende Wörter in ihrer Relevanz sortiert, geben einen guten Überblick über die gemeinsamen Themen der Dokumente. Bereits vorhandene Visualisierungen haben sich mit diesem Thema befasst und dazu Konzepte entwickelt. Verschiedene Mängel dieser Ansätze machen es notwendig weitere Forschung zu betreiben. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Multi-Dokumente-Visualisierung entwickelt, die eine genaue Zuordnung der Worte ermöglicht und den freien Raum optimal ausnutzt. Die generierten Word-Clouds sind optimal verteilt und überspringen keine Wörter, falls für diese kein freier Raum existiert. Anhand der optimalen Verteilung soll der verfügbare Platz bestmöglich ausgenutzt werden, um leere Flächen zu vermeiden. Der Ansatz wird durch eine Expertenmeinung evaluiert und die Auswertung dargestellt. Anschließend wird die Nützlichkeit und Verbesserungen des Ansatzes anhand von Anwendungsfällen aufgezeigt.

Word Clouds are powerful visualization techniques to sum up text in a clear and descriptive way. To give a comparable overview over multiple documents the standard Word Cloud is not sufficient. Therefore an extended Word Cloud is needed to visualize multiple documents in a comprehensible way. Common words sorted in their relevance give an overview over the combined topics of the documents. Other works designed concepts to address this problem. But the approaches has deficiencies. In order to solve those this work was created which optimizes the usage of the available space. Additionally the work provides an easy association of words to the different documents at any time. The generated Word Clouds are evenly distributed and do not skip any words if the space would be not sufficient. Based on the even distribution of the words the available space should be optimally filled to reduce the white space. With a user study with experts the concept is evaluated and the results are illustrated. Afterwards the usefulness and improvements of the concept is shown with use cases.