Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme Universität Stuttgart Universitätsstraße 38 D–70569 Stuttgart Bachelorarbeit Redesigning Progress Charts of Smartwatch Complications Kateryna Ganina Studiengang: Medieninformatik Prüferin: Dr. Tanja Blascheck Betreuer*innen: Fairouz Grioui, M.Sc. Nina Dörr, M.Sc. Christian Krauter, M.Sc. Beginn am: 14 April 2025 Beendet am: 14. Oktober 2025 Kurzfassung Diese Bachelorarbeit untersucht die Neugestaltung von Fortschrittsdiagrammen für Smartwat- ches. Solche Mikrovisualisierungen zeigen zentrale Gesundheits- und Aktivitätsdaten – wie Schrittzahl, Kalorienverbrauch und Herzfrequenz – direkt auf dem Smartwatch-Display an. Ziel der Arbeit ist es, neue Ideen für Fortschrittsdarstellungen zu sammeln, zu strukturieren und anhand eines Designraums zu analysieren. Dadurch sollen verständlichere und motivie- rendere Formen der Fortschrittsanzeige identifiziert werden. Die Arbeit umfasste eine Analyse aktueller Forschungsliteratur sowie einen Design-Workshop, in dem die Teilnehmenden eigene Konzepte zur Datenvisualisierung entwickelten. Die daraus hervorgegangenen Skizzen wurden in einem Designraum systematisiert, der Kategorien wie Typ des Fortschrittsdiagramms, Da- tendynamik, Feedbackstil, Farbkodierung und visuelles Layout umfasst. Die Literaturanalyse zeigt, dass radiale Balkendiagramme (11), Balkendiagramme (7), Kuchendiagramme (7) und Donutdiagramme (5) am häufigsten eingesetzt werden, während unregelmäßige Formen oder zeitabhängige Darstellungen deutlich seltener vorkommen. Ein ähnliches Muster zeigte sich im Workshop: Hier dominierten kreisbogenförmige Fortschrittsdiagramme (16), während unregel- mäßige Diagramme (2), radiale Füllungen (2) und zeitliche Verläufe (4) nur vereinzelt vertreten waren. Insgesamt leistet die Arbeit einen Beitrag zur Systematisierung und Weiterentwicklung von Fortschrittsvisualisierungen auf Smartwatches, indem sie den entstandenen Designraum als Grundlage für künftige Gestaltungsansätze nutzt. 3 Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 11 2. Hintergrund 15 2.1. Grundlegende Begriffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2. Diagrammtypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.3. Parameter und Gestaltung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.4. Methoden und Forschung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3. Verwandte Arbeiten 19 3.1. Literaturrecherche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.3. Verwenden von Fortschrittsdiagrammen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 3.4. Fazit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4. Design-Workshop 35 4.1. Forschungsansatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 4.2. Dokumente, Materialien und Datenerhebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 4.3. Ergebnisse des demografischen Fragebogens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4.4. Ablauf des Workshops . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.5. Erste Phase des Workshops: Diskussion und Skizzen . . . . . . . . . . . . . . . 39 4.6. Zweite Phase des Workshops: Skizzen auf dem Zifferblatt . . . . . . . . . . . . 41 4.7. Fazit des Workshops . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5. Designraum 45 5.1. Erstellung von Designraumkategorien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.2. Datendarstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.3. Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5.4. Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6. Diskussion 63 7. Zusammenfassung und Ausblick 65 A. Anhang 67 A.1. Fortschrittsdiagramme in verwandten Arbeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 A.2. Workshop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 5 A.3. Designraum: Datendarstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 A.4. Designraum: Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 Literaturverzeichnis 101 6 Abbildungsverzeichnis 3.1. Beispiele für häufig genutzte radiale Balkendiagramme zur Darstellung von Aktivitätsdaten auf Smartwatches laut Xia et al. [26]. . . . . . . . . . . . . . . 23 3.2. Am häufigsten verwendeten Diagrammtypen laut Amini et al. [2]. . . . . . . . 24 3.3. Stimuli der Studie von Blascheck et al. [5] zu den Visualisierungstypen und zum Einfluss analoger Zifferblätter. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.4. Drei von Grioui und Blascheck [11] untersuchte Optionen zur Visualisierung der Herzfrequenz. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.5. Von Skau und Kosara [24] untersuchte Faktoren, die die Genauigkeit beim Ablesen von Proportionen in Kuchendiagrammen beeinflussen. . . . . . . . . 28 3.6. Die sieben in der Studie vonKosara [18] getesteten Teil-Ganzes-Diagrammvarianten. 28 3.7. Vergleich von sieben Visualisierungstypen, die in der Studie von Bačić et al. [3] zur Schätzung von Anteilen eines Ganzen untersucht wurden. . . . . . . . 29 3.8. Von Kiesel et al. [17] untersuchte Rosendiagramme mit zwei Darstellungsarten. 29 4.1. Skizzierte Zifferblätter, die in der zweiten Phase des Workshops verwendet wurden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.2. Ergebnisse der Befragung zu den auf Smartwatches angezeigten Daten in Fortschrittsdiagrammen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 4.3. Von denWorkshop-Teilnehmenden genannte visuelle Darstellungen, mit denen Fortschrittsdiagramme auf Smartwatches angezeigt werden. . . . . . . . . . . 38 4.4. Von den Workshop-Teilnehmenden erstellte Skizzen, die nicht in die Analyse einbezogen wurden. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.1. Darstellung des erarbeiteten Designraums für Fortschrittsdiagramme. . . . . . 46 5.2. Varianten der Text- und Zahlenintegration in Fortschrittsanzeigen. . . . . . . 48 5.3. Visualisierung der Schrittzahl mit Herzform. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.4. Von den Workshop-Teilnehmenden vorgeschlagene Typen von Fortschritts- diagrammen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.5. Visuelles Layout von Fortschrittsdiagrammen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 5.6. Diskrete Darstellungen des Fortschritts mit Symbolen. . . . . . . . . . . . . . 58 5.7. Kontinuierliche Darstellung des Fortschritts mit Symbol. . . . . . . . . . . . . 58 5.8. Diskret-kontinuierliche Darstellung des Fortschritts mit Symbol. . . . . . . . . 59 7 Tabellenverzeichnis 3.1. Übersicht über die Verwendungshäufigkeit verschiedener Fortschrittsdia- grammtypen in der Literatur. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 A.1. Übersicht der in den analysierten Studien verwendeten Fortschrittsdiagramm- typen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 A.2. Von den Workshop-Teilnehmenden in Phase 1 erstellte Skizzen. . . . . . . . . 72 A.3. Von den Workshop-Teilnehmenden in Phase 2 erstellte Skizzen. . . . . . . . . 75 A.4. Designraum: Datendarstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 A.5. Designraum: Datendynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 A.6. Designraum: Feedbackstil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 A.7. Designraum: Visuelles Layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 A.8. Designraum: Farbkodierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 A.9. Designraum: Fortschrittsstil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 A.10. Designraum: Anzahl der Elemente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 9 1. Einleitung Smartwatches haben sich in den letzten Jahren zu alltäglichen Begleiter*innen entwickelt, die weit über die reine Zeitanzeige hinausreichen. Sie dienen heute als multifunktionale Geräte, die kontinuierlich Gesundheits- und Aktivitätsdaten erfassen, analysieren und visualisieren. Diese Daten – etwa Schrittzahl, Kalorienverbrauch oder Herzfrequenz – helfen Nutzer*innen, ihren Lebensstil zu reflektieren, Ziele zu verfolgen und Fortschritte zu messen. Angesichts der hohen Frequenz, mit der Smartwatches im Alltag überprüft werden, beispielsweise mehr als hundert Mal am Tag [10], kommt der Art und Weise der Datendarstellung eine zentrale Bedeutung zu. Besonders relevant sind sogenannte Complications – kleine Anzeigeelemente auf dem Ziffer- blatt, die zusätzliche Informationen wie Gesundheits- oder Aktivitätsdaten darstellen. Da der verfügbare Platz auf dem Display stark begrenzt ist, werden häufig kompakte visuelle Dar- stellungen verwendet, sogenannte Fortschrittsdiagramme. Diese veranschaulichen den Grad der Zielerreichung, etwa den Anteil der täglichen Schrittzahl oder des Kalorienverbrauchs. Sie zählen zu den sogenannten Mikrovisualisierungen – besonders kleinen, aber aussagekräftigen Darstellungen, die Informationen auf einen Blick vermitteln müssen [4, 5, 12]. Frühere Forschungen zeigen, dass Fortschrittsdiagramme ein zentrales Element der Nutzerer- fahrung auf Smartwatches darstellen. Sie sollen nicht nur verständlich, sondern auch moti- vierend wirken. Studien verdeutlichen, dass das visuelle Design maßgeblich beeinflusst, wie häufig und in welcher Weise Nutzer*innen mit ihren Smartwatches interagieren [2, 10, 26]. Grioui und Blascheck [11] zeigten, dass Smartwatch-Nutzende während körperlicher Akti- vität in der Regel weniger als fünf Sekunden auf die Anzeige blicken. Daraus ergibt sich die Anforderung, dass Fortschrittsdiagramme Informationen in Sekundenbruchteilen vermitteln und gleichzeitig ästhetisch ansprechend sein müssen. Blascheck et al. [5] stellten fest, dass klassische Balkendiagramme im Hinblick auf Lesbarkeit und Ablesegeschwindigkeit beson- ders effektiv sind, während radiale Balkendiagramme zwar als attraktiver empfunden, aber schlechter erkannt werden. Auch die Kontextabhängigkeit spielt eine wesentliche Rolle: Fortschrittsdiagramme müssen unter realen Bedingungen – etwa beim Gehen oder Training – funktionieren. Untersuchungen von Grioui et al. [12] zeigten, dass die Bewegungsgeschwindigkeit die Erkennungsgenauigkeit beeinflusst. Dennoch werden viele bestehende Visualisierungen ausschließlich unter Laborbe- dingungen entwickelt und getestet, wodurch ihre praktische Eignung eingeschränkt bleibt. Diese Beobachtungen verdeutlichen, dass sowohl die Gestaltung als auch die Kontextbedin- gungen entscheidend für die Wirksamkeit von Fortschrittsvisualisierungen sind. 11 1. Einleitung Das Ziel dieser Arbeit ist es, Gestaltungsoptionen für Fortschrittsdiagramme in Smartwatch- Complications zu identifizieren und zu strukturieren. Aufbauend auf einer systematischen Analyse wissenschaftlicher Publikationen werden bestehende Visualisierungstypen kategori- siert und hinsichtlich ihrer Eigenschaften verglichen. Dabei werden auch Erkenntnisse über Lesbarkeit, Nutzer*innenverhalten und wahrgenommene Attraktivität berücksichtigt. Ein zentraler Bestandteil dieser Arbeit ist ein durchgeführter Design-Workshop, in dem Teilneh- mende eigene Ideen für Fortschrittsvisualisierungen entwickelten. Durch diesen explorativen Ansatz wurde untersucht, wie Menschen selbst Fortschritt visuell darstellen würden, wel- che Metaphern sie wählen und welche Formen als verständlich, ästhetisch oder motivierend wahrgenommen werden. Die daraus resultierenden Konzepte werden anschließend in einem Designraum systematisiert, der Kategorien wie Typ des Fortschrittsdiagramms, Datendynamik, Feedbackstil, visuelles Layout und Farbkodierung umfasst. Der wissenschaftliche Beitrag dieser Arbeit besteht somit in: • der Zusammenführung und Systematisierung bestehender Forschung zu Fortschrittsdia- grammen für Smartwatches, • der empirischen Erhebung und Analyse neuer Gestaltungsideen durch einen Design- Workshop, • der Entwicklung eines Designraums, der Gestaltungsprinzipien für Mikrovisualisierun- gen auf Smartwatches strukturiert und vergleichbar macht. Nachfolgend wird der Aufbau der Arbeit erläutert, um den inhaltlichen Zusammenhang und die Vorgehensweise nachvollziehbar zu machen. Gliederung Die Arbeit ist wie folgt aufgebaut: Kapitel 2 – Hintergrund führt grundlegende Begriffe, Diagrammtypen, Gestaltungsprinzipi- en und Methoden für Smartwatches ein. Kapitel 3 – Verwandte Arbeiten gibt einen Überblick über verwandte Arbeiten und fasst den aktuellen Forschungsstand zusammen. Kapitel 4 – Design-Workshop beschreibt die angewandte Methodik und den durchgeführ- ten Workshop. Kapitel 5 – Designraum systematisiert die Ergebnisse des Workshops in einem Kategorien- system. Kapitel 6 – Diskussion erörtert die zentralen Erkenntnisse im Kontext bestehender For- schung. 12 Kapitel 7 – Zusammenfassung und Ausblick fasst die Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf zukünftige Forschung. 13 2. Hintergrund In diesem Kapitel werden zentrale Begriffe und Konzepte erläutert, die für das Verständnis dieser Arbeit notwendig sind. Da die Arbeit interdisziplinäre Themen aus den Bereichen Daten- visualisierung und Mensch-Computer-Interaktion behandelt, werden zahlreiche Fachbegriffe verwendet, die nicht allen Leser*innen geläufig sein könnten. 2.1. Grundlegende Begriffe Smartwatch: Eine tragbare elektronische Uhr, die – neben der Zeitanzeige – Funktionen zur Datenerfassung und -visualisierung bietet, beispielsweise zur Anzeige von Schritten, Puls oder Kalorien. Complication: Kleines Anzeigeelement auf dem Zifferblatt einer Smartwatch, das zusätzliche Informationen wie Gesundheits- oder Aktivitätsdaten darstellt. Fortschrittsdiagramm: Eine visuelle Darstellung, die zeigt, inwiefern ein bestimmtes Ziel erreicht wurde, etwa die tägliche Schrittzahl oder der Kalorienverbrauch. Designraum: Gesamtheit der möglichen Gestaltungsoptionen in einem bestimmten Kontext. Im Bereich der Datenvisualisierung umfasst dies beispielsweise verschiedene Diagrammtypen, Layouts oder Interaktionen. Mikrovisualisierung: Kompakte grafische Darstellung von Daten auf sehr kleinen Displays (z. B. Smartwatches), die Informationen auf einen Blick vermitteln und in sehr kurzer Zeit erfassbar sein soll. Auf einen Blick erfassbar (glanceable): Die Fähigkeit einer Visualisierung, Informationen in Sekundenbruchteilen zu vermitteln. Übersichtlichkeit: Eigenschaft einer Visualisierung, Informationen klar, strukturiert und ohne unnötige Komplexität darzustellen. Einprägsamkeit: Eigenschaft einer Visualisierung, leicht im Gedächtnis zu bleiben und von den Nutzenden auch nach einer gewissen Zeit wiedererkannt zu werden. Proportion: Verhältnis einer Größe im Vergleich zu einer anderen Größe oder zum Ganzen. Teile-Ganzes (part-to-whole): Visualisierung eines Anteils im Verhältnis zum Gesamten, beispielsweise in Kuchen- oder Donutdiagrammen. 15 2. Hintergrund 2.2. Diagrammtypen Diese Diagrammtypen werden häufig verwendet, um quantitative Daten vergleichbar zu machen oder Entwicklungen im Zeitverlauf darzustellen. Diagramme zur Darstellung von Proportionen Balkendiagramm (bar chart): Darstellung von Werten durch Balken unterschiedlicher Länge. Radiales Balkendiagramm (radial bar chart): Balkendiagramm in kreisförmiger Anord- nung. Liniendiagramm (line chart): Darstellung von Werten über Zeit als Linie. Blasendiagramm (bubble chart): Werte werden als unterschiedlich große Kreise darge- stellt. Lollipop-Diagramm (lollipop chart): Kombination aus Punkten und Linien zur Darstellung von Kategorien und Werten. Streudiagramm (scatter plot): Diagrammtyp, bei dem Datenpunkte einzeln in einem Koordi- natensystem dargestellt werden, um Verteilungen, Korrelationen oder Ausreißer sichtbar zu machen. Diagramme zur Darstellung von Teile-Ganzes-Beziehungen Kuchendiagramm (pie chart): Darstellung eines Ganzen, das in Segmente aufgeteilt wird. Donutdiagramm (donut chart): Variante des Kuchendiagramms mit einem inneren, leeren Kreis. Mehrfach-Donutdiagramm (multi donut chart): Erweiterung des Donutdiagramms, bei der mehrere konzentrische Ringe dargestellt werden. Jeder Ring kann dabei ein separates Ziel oder eine eigene Kategorie repräsentieren, sodass mehrere Fortschrittsindikatoren kompakt nebeneinander visualisiert werden können. Kreisbogenförmiges Fortschrittsdiagramm (circular arc progress chart): Fortschritts- darstellung, bei der ein Kreisbogen schrittweise gefüllt wird. Radiale Füllung: Fortschrittsdarstellung, bei der sich ein Ring oder Kreisbogen vom Rand zur Mitte hin füllt. 16 2.3. Parameter und Gestaltung Gestapeltes Balkendiagramm (stacked bar chart): Balkendiagramm, bei dem Teilwerte einer Kategorie in einem gemeinsamen Balken übereinander dargestellt werden, sodass sowohl der Gesamtwert als auch die Anteile sichtbar sind. Treemap: Hierarchische Daten werden durch verschachtelte Rechtecke visualisiert. Polardiagramm (polar chart): Kreisförmige Darstellung, bei der die Länge oder Fläche der Sektoren Werte repräsentiert. Im Kapitel 3 werden diese Diagrammtypen im Kontext bestehender Studien eingesetzt. Eine Zu- sammenstellung der dort verwendeten Fortschrittsdiagramme ist in Tabelle A.1 dargestellt. 2.3. Parameter und Gestaltung Bogenlänge: Länge eines Kreisbogens als Indikator für Datenwerte. Winkel: Öffnungswinkel eines Segments im Kuchen- oder Donutdiagramm. Fläche: Größe einer Fläche als Datenrepräsentation. Innerer Radius: Der innere Radius eines Kuchen- oder Donutdiagramms bestimmt die Größe der zentralen Leerstelle. Feedbackstil: Art der Rückmeldung an die Nutzenden. Visuelles Layout: Anordnung der grafischen Elemente auf dem Display. Farbkodierung: Nutzung von Farben zur Unterscheidung von Werten. 2.4. Methoden und Forschung Design-Workshop: Ein exploratives, kreatives Verfahren, bei dem Teilnehmende neue Ideen für Visualisierungen entwickeln und diese skizzenhaft darstellen. 17 3. Verwandte Arbeiten Frühere Forschungen im Bereich der Fortschrittsdiagramme befassen sich insgesamt mit Mikrovisualisierungen, die für tragbare Geräte mit der Möglichkeit der schnellen Anzeige entwickelt wurden [4, 5, 9, 10, 23]. Dabei werden auch allgemeine Gestaltungsprinzipien für kleinformatige Anzeigen berücksichtigt [11, 12, 14]. Die Wissenschaftler*innen untersuchten, wie sich verschiedene Diagrammtypen, Formen und visuelle Hinweise auf die Genauigkeit der Wahrnehmung, die Geschwindigkeit der Interpreta- tion und die Verständlichkeit von Informationen auf Smartwatches auswirken. Besonderes Augenmerk wurde auf die Gestaltung von Visualisierungen gelegt, die es den Nutzenden ermöglichen, Informationen in Sekundenbruchteilen zu erfassen. Gleichzeitig sollen solche Visualisierungen die aktive Nutzung fördern und die Motivation zur Erreichung persönlicher Ziele aufrechterhalten [1, 7, 19, 23]. In diesem Kapitel werden Forschungsarbeiten zu Mikrovisualisierungen für tragbare Geräte vorgestellt. Darüber hinaus werden außerdem die Besonderheiten der Fortschrittsanzeige bei begrenztem Bildschirmplatz, Strategien zur Verbesserung der schnellen Wahrnehmung, Aspekte der Nutzer*inneninteraktion sowie motivierende Ansätze in der Datenvisualisierung behandelt. 3.1. Literaturrecherche Für die Literaturrecherche wurde eine systematische Suche nach wissenschaftlichen Artikeln in führenden Datenbanken ACM Digital Library, IEEE Xplore, Scopus, Google Scholar und Web of Science durchgeführt. Die Recherche und Auswertung der wissenschaftlichen Artikel erfolgte von Mitte Mai bis Juli 2025 in englischer Sprache. Zu Beginn wurde ein Satz von zwölf grundlegenden Publikationen herangezogen, der als Ausgangspunkt für die Literaturrecherche diente. Diese Artikel wurden zwischen April und Mai 2025 bearbeitet, wodurch Schlüsselbegriffe für die weitere Suche identifiziert werden konnten. 19 3. Verwandte Arbeiten Schlüsselwortdefinition Basierend auf der Analyse der Originalartikel und des Forschungsthemas wurde ein Suchabfra- geset mit relevanten Schlüsselwörtern, Synonymen und Fachbegriffen entwickelt: „progress“, „proportion“, „part-to-whole“, „part to whole“, „visualisation“, „visualization“, „representation“ sowie „chart“. Um eine übermäßige Reduzierung der Stichprobe zu vermeiden, wurden zusätz- liche Schlüsselwörter wie „smartwatch“ oder „smartphone“ nicht verwendet, um das Thema Fortschrittsdiagramme allgemein zu berücksichtigen. Ausschlusskriterien • Duplikate • Publikationen aus Bereichen, die nicht zum Forschungsthema passen (z. B. Biologie oder Chemie) • Wissenschaftliche Artikel, die thematisch nicht zum Fortschrittsdiagramm passen • Artikel, die vor dem Jahr 2000 veröffentlicht wurden • Artikel in anderen Sprachen als Englisch oder Deutsch. Suchanfragen Die Literaturrecherche wurde mithilfe einer erweiterten Suche in den Kategorien „All Fields“, „Topic“ und „Title“ durchgeführt. Zur Verfeinerung der Ergebnisse wurden logische Suchopera- toren wie „OR“ und „AND“ verwendet. Die Suche erfolgte mit der vollständigen Abfrage: ALL = („progress“ OR „proportion“ OR „part- to-whole“ OR „part to whole“) AND („visualisation“ OR „visualization“ OR „representation“ OR „chart“). Die erste Suchanfrage lieferte 32.702 Treffer. Die weitere sequentielle Filterung ergab folgende Ergebnisse: • Research areas: Computer Science → 6.750 Arbeiten • Languages: English → 6.737 Arbeiten • Years: 2000–2025 → 6.500 Arbeiten • Citation Topics Micro: Information Visualization → 239 Arbeiten. 20 3.2. Ergebnisse Auswahl und Analyse Für die manuelle Filterung wurde Zotero 1 verwendet. Beispielsweise ergaben sich folgende Ordner: „part-to-whole“, „progress visuali(s/z)ation“, „proportion visuali(s/z)ation“ und „whole query“. Die erste Auswahl der wissenschaftlichen Arbeiten erfolgte auf Grundlage von Titel und Abstract. Anschließend wurde eine Volltextanalyse durchgeführt, um die wichtigsten Ansätze, Methoden und Ergebnisse zu identifizieren. Unter Berücksichtigung der ersten zwölf Publikationen und der zusätzlich gefundenen Quel- len wurden insgesamt 37 relevante Artikel identifiziert, die die Grundlage für das Kapitel „Verwandte Arbeiten“ bilden. Die bisherigen Ausführungen geben einen Überblick über zentrale Forschungsrichtungen im Bereich der Mikrovisualisierungen und Fortschrittsanzeigen. Im Folgenden wird detailliert auf die Ergebnisse der systematischen Literaturrecherche eingegangen, um die relevanten Arbeiten, ihre Schwerpunkte sowie ihre Beiträge zu dieser Arbeit vorzustellen. 3.2. Ergebnisse In diesem Abschnitt werden die Ergebnisse der systematischen Literaturrecherche vorgestellt. Ziel ist es, die identifizierten wissenschaftlichen Arbeiten im Detail zu beschreiben und ihre zentralen Ansätze, Methoden und Ergebnisse herauszuarbeiten. Dabei werden die Publikatio- nen inhaltlich strukturiert dargestellt, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede deutlich zu machen. Visualisierung von Aktivitätsdaten auf Smartwatches Gouveia et al. [10] stellten fest, dass Nutzende ihre Smartwatches mehr als hundert Mal am Tag überprüfen. Rund 80 % dieser Überprüfungen dienen dazu, sich kurz über den aktuellen Fortschritt der körperlichen Aktivität zu informieren, ohne anschließend weiter mit dem Gerät zu interagieren. Die Autor*innen kamen zu dem Schluss, dass die Gestaltung der Benutzer- oberfläche und das visuelle Design das Verhalten der Nutzenden beeinflussen können. Ein ansprechendes Design regt dazu an, häufiger mit der Smartwatch zu interagieren (im Durch- schnitt alle neun Minuten) und die körperliche Aktivität zu steigern. Grioui und Blascheck [11] zeigten, dass Nutzende während des Trainings in der Regel weniger als fünf Sekunden auf die Datenanzeige verwenden. Dies erfordert von Mikrovisualisierungen ein Höchstmaß an Informativität und Einfachheit. 1 https://www.zotero.org/ 21 https://www.zotero.org/ 3. Verwandte Arbeiten Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass Visualisierungen auf Smartwatches so gestaltet sein müssen, dass sie Informationen in kürzester Zeit vermitteln und gleichzeitig die Motivation der Nutzenden fördern. Damit wird ein zentraler Aspekt für die Gestaltung von Fortschrittsan- zeigen deutlich: Sie müssen klar, zeiteffizient und motivationsunterstützend sein, um wirksam eingesetzt werden zu können. Relevante Daten für Smartwatch-Nutzende Smartwatches erfassen eine Vielzahl von Daten, von denen nicht alle für die tägliche Nutzung gleichermaßen relevant sind. Studien zeigen, welche Informationen für Nutzende von besonde- rem Interesse sind und welche Prioritäten sich daraus für die Gestaltung von Visualisierungen ableiten lassen. Xia et al. [26] fanden heraus, dass Nutzende vor allem daran interessiert sind, die Zeit zu sehen, die sie mit verschiedenen Aktivitäten verbringen, sowie den Prozentsatz ihrer erreichten Ziele. Ähnliche Ergebnisse erzielten Amini et al. [2]. Ihre Interviewsmit Mitgliedern der Selbstvermes- sungsbewegung zeigten, dass beim Sport insbesondere Schritte, Distanz, Kalorienverbrauch, Geschwindigkeit und Herzfrequenz im Fokus stehen. Darüber hinaus zeigten Islam et al. [14], dass auf Smartwatch-Zifferblättern am häufigsten der Akkustand, die Temperatur und die Schrittzahl angezeigt werden. Obwohl die Geräte viele weitere Daten erfassen – etwa zu Schlaf oder Blutdruck – erscheint nur ein kleiner Teil davon direkt auf dem Startbildschirm. In einer separaten Studie konzentrierten sich Islam et al. [13] auf die Visualisierung von Schlafdaten. Die Ergebnisse verdeutlichten, dass sich die Nutzenden vor allem für die Schlafphasen der vergangenen Nacht und die durchschnittliche Schlafdauer über die Woche interessierten. Esakia und Kotut [9] zeigten, dass Smartwatch-Blicke in erster Linie der Zeitanzeige gelten. Für das Design bedeutet dies, dass Complications so gestaltet sein sollten, dass sie sich nahtlos in die Zeitanzeige integrieren und zusätzliche Informationen auf einen Blick erfassbar machen. Diese Ergebnisse verdeutlichen, dass Smartwatches vor allem solche Daten in den Vordergrund stellen sollten, die Nutzende regelmäßig und in kurzer Zeit abrufen. Damit wird deutlich, dass die Auswahl und Priorisierung der angezeigten Informationen ein zentraler Faktor für die Gestaltung von Fortschrittsvisualisierungen ist. Häufig genutzte Visualisierungstypen Visualisierungen von Fortschrittsdaten können auf unterschiedliche Weise gestaltet werden. Studien geben Aufschluss darüber, welche Diagrammtypen sich in der Praxis durchgesetzt haben und welche Präferenzen bei der Gestaltung dominieren. 22 3.2. Ergebnisse Xia et al. [26] analysierten 80 gängige Smartwatch-Modelle und stellten fest, dass radiale Balkendiagramme (Abbildung 3.1) die am häufigsten verwendeten Formate zur Darstellung von Aktivitätsdaten sind. Die Wahl des Diagrammtyps hängt dabei von der Form des Bildschirms ab. Xia et al. [26] vermuten jedoch, dass die Beliebtheit radialer Balkendiagramme eher auf Nutzungsgewohnheiten als auf Effizienz zurückzuführen ist. In einer Designsitzung, bei der die Teilnehmenden Skizzen basierend auf Standort und Kontext erstellten, kamen Islam et al. [15] zu ähnlichen Ergebnissen. Am häufigsten wählten sie radiale Balkendiagramme sowie Symbole und Textelemente. (a) (b) Abbildung 3.1.: Beispiele für zwei Varianten radialer Balkendiagramme zur Darstellung von Aktivitätsdaten auf Smartwatches. Wie die Analyse von Xia et al. [26] zeigt, gehören diese Formate zu den am häufigsten verwendeten Visualisierungen für Aktivitätsdaten. In einer anderen Studie stellten Islam et al. [14] fest, dass die Kombination aus Symbolen und Text am häufigsten auf Smartwatch-Zifferblättern verwendet wird, während verschiedene Diagrammtypen seltener vorkommen. Ein Design-Workshop von Amini et al. [2] bestätigte diese Tendenz: Designende bevorzugen einfache und übersichtliche Formate – radiale Bal- kendiagramme (Abbildung 3.2a), Balkendiagramme (Abbildung 3.2b) und Blasendiagramme (Abbildung 3.2c), ergänzt durch Symbole, die ein schnelles Erfassen von Informationen ermög- lichen. Diese Ergebnisse stimmen mit den Befunden von Esakia und Kotut [9] überein, die die Prin- zipien der Übersichtlichkeit bei der Visualisierung von Aktivitätsdaten untersuchten. Etwa 70 % der Teilnehmenden ihres Experiments wandten intuitiv diese Designprinzipien an und verwendeten am häufigsten Linien und Bögen als visuelles Feedback. Insgesamt zeigen die Befunde, dass sich bestimmte Visualisierungstypen – insbesondere radiale Balkendiagramme und einfache Symbole – als Standard etabliert haben. Dies verdeutlicht, dass Fortschrittsanzeigen besonders wirksam sind, wenn sie auf vertraute, leicht verständliche und übersichtliche Formen zurückgreifen. 23 3. Verwandte Arbeiten (a) Radiales Bal- kendiagramm (b) Balkendiagramm (c) Blasendiagramm Abbildung 3.2.: Die Abbildungen zeigen die in der Studie von Amini et al. [2] am häufigsten verwendeten Diagrammtypen: (a) radiales Balkendiagramm, (b) Balkendia- gramm und (c) Blasendiagramm, die von Designer*innen im Rahmen eines Design-Workshops bevorzugt wurden. Lesbarkeit von Visualisierungen Die Lesbarkeit vonVisualisierungen ist ein zentrales Kriterium für derenWirksamkeit. Verschie- dene Studien haben untersucht, wie sich Gestaltung, Nutzungskontext und Darstellungsform auf die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Ablesens auswirken. Gouveia et al. [10] untersuchten den Gestaltungsspielraum für übersichtliches Feedback bei Aktivitätstrackern. Sie entwickelten 21 Konzepte und identifizierten sechs Schlüsselqualitäten: Abstraktheit, Integration in bestehende Aktivitäten, Unterstützung von Vergleichen mit Zielen und Normen, Handlungsorientierung, die Fähigkeit zur Etablierung von Überprüfungsgewohn- heiten sowie die Funktion als Proxy für weitergehende Auseinandersetzung. Damit legten sie eine breite Grundlage für Faktoren, die die Lesbarkeit beeinflussen. Darauf aufbauend betonten Grioui et al. [12] die Bedeutung realistischer Nutzungsbedingungen. Sie kritisierten, dass viele Experimente mit Mikrovisualisierungen unter Laborbedingungen im Sitzen durchgeführt wurden, obwohl Smartwatches meist in Bewegung genutzt werden. Ihre Ergebnisse zeigen, dass eine zunehmende Gehgeschwindigkeit zu mehr Fehlern führt, während die Trajektorie keinen Einfluss hat. Zudem zeigte sich, dass Prozentwerte an den Viertelpositionen (25 %, 50 %, 75 %) in radialen Fortschrittsdiagrammen am zuverlässigsten erkannt werden. Während diese Studien die Bedingungen der Nutzung und die Genauigkeit einzelner Werte betonen, konzentrierten sich Blascheck et al. [4] stärker auf die Frage, welche Visualisierungen innerhalb weniger Sekunden verstanden werden können. Sie verglichen Balkendiagramme, Do- nutdiagramme und radiale Balkendiagramme und stellten fest, dass Balken- und Donutdiagram- me am effektivsten für den schnellen Abruf von Daten sind, während radiale Balkendiagramme mehr Zeit erfordern. 24 3.2. Ergebnisse In einer späteren Studie verglichen Blascheck et al. [5] die Effektivität von Balkendiagram- men, radialen Balkendiagrammen und Textformaten (Abbildung 3.3a) und analysierten die Auswirkungen eines analogen Zifferblatts sowie verschiedener Betrachtungswinkel (Abbil- dung 3.3b). Dabei zeigte sich, dass Balkendiagramme die höchste Ablesegeschwindigkeit und Genauigkeit bieten. Radiale Balkendiagramme wurden hingegen von den Nutzenden als ästhe- tisch ansprechender bewertet, bei extremen Betrachtungswinkeln jedoch schlechter erkannt. Teilnehmende waren bei Textformaten am langsamsten und machten dabei die meisten Fehler. Das Vorhandensein eines analogen Zifferblatts hatte keinen signifikanten Einfluss auf die Ergebnisse. (a) Stimuli zum Vergleich von drei Visualisierungsarten (b) Stimuli mit analogem Zifferblatt Abbildung 3.3.: Die Abbildungen zeigen die in der Studie von Blascheck et al. [5] verwendeten Stimuli, die zum Vergleich der Visualisierungstypen (a) sowie zur Untersu- chung des Einflusses eines analogen Zifferblatts (b) auf die Lesbarkeit dienten. Zusammenfassend verdeutlichen die Studien, dass sowohl der Nutzungskontext als auch die gewählte Darstellungsformmaßgeblich für die Lesbarkeit sind.Während Balken- und Donutdia- gramme eine hohe Ablesegenauigkeit und -geschwindigkeit ermöglichen, sind radiale Formen zwar visuell ansprechend, aber fehleranfälliger. Damit wird deutlich, dass Fortschrittsanzeigen nicht nur ästhetisch gestaltet, sondern vor allem unter realistischen Bedingungen getestet werden müssen, um eine zuverlässige und motivationsfördernde Nutzung zu gewährleisten. Visualisierung von Gesundheitsdaten Gesundheitsdaten gehören zu den zentralen Anwendungsbereichen von Smartwatches. Zahlrei- che Studien haben untersucht, wie sich verschiedene Darstellungsformen auf Verständlichkeit, Motivation und Nutzbarkeit auswirken. Schiewe et al. [23] untersuchten übersichtliche Echtzeitvisualisierungen für sportliche Ak- tivitäten, insbesondere beim Laufen. Sie fanden heraus, dass grafisches Feedback von den Teilnehmenden als hilfreicher empfunden wurde als rein textbasierte Informationen, da es die Motivation steigern und Anpassungen der Technik unterstützen kann. Damit wird deut- lich, dass Visualisierungen nicht nur informativ, sondern auch motivationsfördernd wirken können. 25 3. Verwandte Arbeiten Daran anschließend schlugen Grioui und Blascheck [11] auf Grundlage ihrer Analyse drei Optionen für die Visualisierung der Herzfrequenz vor: ein vertikales Balkendiagramm (Ab- bildung 3.4a), ein vertikales Balkendiagramm mit einem horizontalen Übersichtsdiagramm (Abbildung 3.4b) sowie ein vertikales Balkendiagrammmit einem radialen Übersichtsdiagramm (Abbildung 3.4c). Die Ergebnisse zeigten, dass das radiale Übersichtsdiagramm die schnellste Interaktion er- möglichte, während das horizontale die höchste Genauigkeit lieferte. Zudem reduzierte die Integration eines Übersichtsdiagramms die kognitive Belastung und stärkte das Vertrauen der Nutzenden in die Interpretation der Daten. (a) Vertikales Bal- kendiagramm (b) Vertikales Bal- kendiagramm mit horizontalem Übersichtsdia- gramm (c) Vertikales Bal- kendiagramm mit radialem Übersichtsdia- gramm Abbildung 3.4.: Die Abbildungen zeigen drei von Grioui und Blascheck [11] untersuchte Op- tionen zur Visualisierung der Herzfrequenz: (a) vertikales Balkendiagramm, (b) vertikales Balkendiagramm mit horizontalem Übersichtsdiagramm sowie (c) vertikales Balkendiagramm mit radialem Übersichtsdiagramm. Cajamarca et al. [7] untersuchten, wie sich Visualisierungen speziell für ältere Nutzende gestalten lassen. Ihre Ergebnisse zeigten, dass diese Gruppe Daten ohne Fortschrittsanzeigen besser interpretieren konnte und einfache Symbol- sowie Textkombinationen bevorzugte. Die Forschenden betonen, dass zu viele Details zu Überforderung führen können und daher vermieden werden sollten. Kashanj et al. [16] stellten schließlich die Frage, ob Visualisierungen auch beim Laufen Vor- teile gegenüber Text bieten. Sie zeigten, dass Visualisierungen eine 1,5- bis 8-mal schnellere Aufgabenbearbeitung ermöglichen und von den meisten Teilnehmenden auf der Smartwatch bevorzugt werden. Gleichwohl bevorzugten einige Nutzende bei Geschwindigkeitswerten weiterhin Text, was die Notwendigkeit hybrider Lösungen unterstreicht. Die Studien verdeutlichen, dass Visualisierungen von Gesundheitsdaten sowohl Effizienz als auch Motivation steigern können, ihre Gestaltung jedoch stark vom Nutzungskontext und von den Bedürfnissen unterschiedlicher Zielgruppen abhängt. Während einfache, klare Darstellungen den schnellen Zugriff auf Informationen unterstützen, können zusätzliche 26 3.2. Ergebnisse Elemente wie Übersichtsdiagramme die Genauigkeit erhöhen und das Vertrauen der Nutzenden stärken. Für Fortschrittsanzeigen bedeutet dies, dass sie flexibel gestaltet werden müssen: leicht erfassbar, an unterschiedliche Nutzungssituationen angepasst und gegebenenfalls als hybride Lösungen, um sowohl die Präferenz für Text als auch für visuelle Formen zu berücksichtigen. Vergleich von Diagrammtypen für Fortschrittsanzeigen Der Vergleich verschiedener Diagrammtypen ist ein zentrales Thema in der Forschung zur Datenvisualisierung. Zahlreiche Studien haben untersucht, wie sich Kuchen-, Donut-, Balken- diagramme und andere Formate in Bezug auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und kognitive Belastung unterscheiden. Aarne et al. [1] weisen darauf hin, dass schon die Darstellung eines scheinbaren Fortschritts das Nutzungsengagement erhöhen kann. Ihre Studie wurde im Rahmen zweier Einführungsver- anstaltungen zur Programmierung durchgeführt und umfasste 91 Teilnehmende. Diese setzten sich aus 34 Jugendlichen (18–20 Jahre) und 57 Erwachsenen (21–34 Jahre) zusammen und wur- den zufällig in zwei Gruppen eingeteilt. Die eine Gruppe sah wöchentliche Balkendiagramme, die andere ein lineares Wachstumsdiagramm über den gesamten Kursverlauf. Die Forschenden kamen zu dem Schluss, dass eine Personalisierung der Visualisierung für verschiedene Alters- gruppen sinnvoll ist. Jüngere Teilnehmende bevorzugten die wöchentliche Balkendarstellung, während ältere Studierende stärker von der langfristig orientierten Wachstumsvisualisierung profitierten. Auch Marquardt et al. [19] betonen den positiven Effekt von Fortschrittsanzeigen. In einem Experiment zeigten sie, dass Studierende mit eingeblendetem Fortschrittsbalken sich besser in der Kursstruktur zurechtfanden, diesen als nützlich empfanden und dadurch Motivation sowie Erfolgserlebnis gesteigert wurden. Einen anderen Schwerpunkt setzten Skau und Kosara [24], die den Einfluss des inneren Radius (Abbildung 3.5a) eines Kuchendiagramms auf die Genauigkeit beim Ablesen untersuchten. Dabei bewerteten sie Faktoren wie Bogenlänge, Winkel und Fläche (Abbildung 3.5b). Die Ergebnisse zeigten, dass der Winkel den geringsten Einfluss hat, während Bogenlänge und Fläche die Genauigkeit stärker beeinflussen. Der innere Radius wirkt sich insofern aus, als er die Dicke des Rings bestimmt: Solange dieser nicht zu dünn wird, bleibt die Genauigkeit stabil; bei sehr dünnen Ringen nimmt sie jedoch deutlich ab. Skau und Kosara [24] kamen zu dem Schluss, dass Donutdiagramme ebenso präzise sind wie Kuchendiagramme. Ähnliche Befunde berichten Cai et al. [6], die zusätzlich den Einfluss von Diagrammgröße und visuellen Hinweisen untersuchten. Sie fanden, dass weder Diagrammgröße noch innerer Radius – außer bei sehr dünnen Ringen – die Genauigkeit beeinflussen. Das Hinzufügen visueller Hinweise erhöhte die Genauigkeit der Proportionsschätzung jedoch um etwa 25 %. In einer Studie testete Kosara [18] sieben Variationen von Kuchendiagrammen – vom klas- sischen Kuchendiagramm bis hin zu weniger traditionellen Formen wie der schwebenden Blase oder dem kreisförmigen Ausschnitt (Abbildung 3.6). Die Ergebnisse zeigten, dass der kreisförmige Ausschnitt ebenso präzise wie das Kuchendiagramm war, aber schneller zu lesen, 27 3. Verwandte Arbeiten während die zentrierte Blase und das zentrierte Quadrat am schlechtesten abschnitten. Der Autor empfiehlt, zentrierte Formen zu vermeiden, da sie die Genauigkeit verringern. (a) Innerer Radius (b) Bogenlänge, Winkel und Fläche Abbildung 3.5.: Von Skau und Kosara [24] untersuchte Faktoren, die die Genauigkeit beim Ablesen von Proportionen in Kuchendiagrammen beeinflussen: (a) der innere Radius, der den Abstand zwischen Zentrum und Beginn des Kreisbogens definiert, sowie (b) geometrische Merkmale wie Bogenlänge, Winkel und Fläche, welche die visuelle Einschätzung von Anteilen bestimmen. Abbildung 3.6.: Die sieben in der Studie von Kosara [18] getesteten Variationen von Kuchen- diagrammen reichen von klassischen bis zu weniger traditionellen Formen wie einer schwebenden Blase oder einem kreisförmigen Ausschnitt. Die Va- rianten sind von links nach rechts nach dem durchschnittlichen absoluten Fehler sortiert. Bačić et al. [3] erweiterten die Perspektive und verglichen eine Vielzahl von Diagrammtypen: Kuchen-, Donut-, horizontales und vertikales Balkendiagramm, gestapeltes Balkendiagramm, Treemap, Blasendiagramm und Lollipop-Diagramm (Abbildung 3.7). Die Teilnehmenden wur- den gebeten, einen Bruchteil eines Ganzen zu schätzen. Die Ergebnisse zeigten, dass Kuchen- diagramme genauer als Balkendiagramme sind, jedoch mehr Interpretationsaufwand erfordern, während Donutdiagramme die größte kognitive Belastung erzeugen. Die Forschenden betonen, dass sowohl Kuchen- als auch Donutdiagramme mit Vorsicht verwendet werden sollten, da kleine Segmente die Bewertung erschweren und die Fehlerzahl erhöhen. 28 3.2. Ergebnisse Abbildung 3.7.: Vergleich von sieben Visualisierungstypen, die in der Studie von Bačić et al. [3] zur Schätzung von Anteilen eines Ganzen untersucht wurden. Kiesel et al. [17] verglichen Rosendiagramme (auch bekannt als Polarflächendiagramme) mit Kuchen- und Balkendiagrammen, um zu bestimmen, welche Faktoren die Genauigkeit der Dateninterpretation beeinflussen. Die Ergebnisse zeigten, dass sich die Teilnehmenden bei Werten unter 65 % hauptsächlich auf die Fläche der Sektoren (Abbildung 3.8a) und bei größeren Werten auf die Länge des Radius (Abbildung 3.8b) konzentrierten. Balkendiagramme zeigten insgesamt eine höhere Genauigkeit, während Rosendiagramme systematische Fehler verursachten. Vor diesem Hintergrund raten die Forschenden, Rosendiagramme zu vermeiden, wenn sie durch Balkendiagramme ersetzt werden können. Ist ein solcher Ersatz nicht möglich, sollten Hilfselemente hinzugefügt werden, um Fehler zu reduzieren. (a) Flächenkodierung (b) Längenkodierung Abbildung 3.8.: Von Kiesel et al. [17] untersuchte Rosendiagramme mit zwei Darstellungsar- ten: (a) Flächenkodierung, bei der die Größe der Sektoren die Daten reprä- sentiert, und (b) Längenkodierung, bei der die Radien die Werte abbilden. Sandnes et al. [22] konzentrierten sich speziell auf den Vergleich von Kuchen- und Balken- diagrammen bei der Identifikation von Extremwerten. Ihre Studie zeigte, dass Aufgaben mit 29 3. Verwandte Arbeiten Balkendiagrammen etwa doppelt so schnell und nahezu fehlerfrei gelöst wurden, während Kuchendiagramme häufiger zu falschen Antworten führten. Entsprechend empfehlen die Autor*innen den Einsatz von Balkendiagrammen, wenn das Hauptziel darin besteht, Extrem- werte zu identifizieren. Kuchendiagramme eignen sich dagegen besonders, wenn Anteile oder Ungleichgewichte visualisiert werden sollen. Redmond [21] kam teilweise zu abweichenden Ergebnissen. Der Autor stellte fest, dass Kuchendiagramme in bestimmten Szenarien eine höhere Genauigkeit aufwiesen als Balkendiagramme. Zudem zeigte sich, dass das Hinzufügen einer Skala oder gleichmäßiger Unterteilungen die Interpretationsgenauigkeit von Balkendia- grammen deutlich erhöhte, während vergleichbare Hinweise bei Kuchendiagrammen keinen messbaren Effekt zeigten. Neshati et al. [20] untersuchten die Komprimierung von Diagrammen. Die Ergebnisse zeig- ten, dass eine Komprimierung entlang der X-Achse am effektivsten war und eine schnellere Interpretation ermöglichte als entlang der Y-Achse. Damit rücken nicht nur Diagrammtypen, sondern auch deren Transformationen in den Fokus der Forschung. Einen grundsätzlicheren Ansatz verfolgten Cleveland und McGill [8], die eine systematische Theorie und experimentelle Grundlage für die Bewertung von Diagrammen entwickelten. Sie verglichen Balken-, Kuchen- und geteilte Balkendiagramme und formulierten eine Wahrnehmungshierarchie mit sechs zentralen Elementen: 1. Position entlang einer gemeinsamen Skala 2. Position entlang nicht ausgerichteter Skalen 3. Länge, Richtung, Winkel 4. Fläche 5. Volumen, Krümmung 6. Schattierung, Farbsättigung. Die Ergebnisse zeigten, dass Menschen die Position auf einer gemeinsamen Skala am zuver- lässigsten einschätzen können, während Schattierung und Farbsättigung die ungenauesten Ergebnisse lieferten. Auf dieser Grundlage empfahlen die Autor*innen, bevorzugt Balken- oder Streudiagramme einzusetzen, um die Wahrnehmungsgenauigkeit zu erhöhen. Varadarajan [25] ging noch einen Schritt weiter und untersuchte nicht nur klassische Diagrammtypen wie Linien-, Balken- und Donutdiagramme, sondern ergänzte diese um Audio- und Texthinweise. Die Teilnehmenden testeten drei Formate: ausschließlich visuelle Diagramme, nur Audio- hinweise oder eine Kombination aus Diagramm und Audio. Die Ergebnisse zeigten, dass die Kombination von visuellen und auditiven Hinweisen die höchste Genauigkeit und Nützlichkeit erzielte. Zugleich reduzierte sie die kognitive Belastung und machte die Daten für eine schnelle Überprüfung leichter zugänglich. Insgesamt zeigen die Befunde, dass kein einzelner Diagrammtyp in allen Kontexten überle- gen ist. Balkendiagramme erweisen sich insbesondere bei Vergleichen und der Identifikation von Extremwerten als vorteilhaft, während Kuchendiagramme eine präzisere Darstellung von 30 3.3. Verwenden von Fortschrittsdiagrammen Anteilen ermöglichen, jedoch eine höhere kognitive Belastung erfordern. Donut- und Rosendia- gramme bieten zwar visuelle Attraktivität, gehen jedoch mit einer erhöhten Fehleranfälligkeit einher und sind daher nur eingeschränkt geeignet. Für Fortschrittsanzeigen lässt sich daraus ableiten, dass die Wahl des Diagrammtyps stets kontextabhängig erfolgen sollte. 3.3. Verwenden von Fortschrittsdiagrammen Die zuvor dargestellten Ergebnisse haben gezeigt, dass in der Literatur eine Vielzahl unter- schiedlicher Diagrammtypen zur Visualisierung von Fortschritt eingesetzt wird. Um diese Vielfalt übersichtlich darzustellen und die Relevanz einzelner Ansätze einordnen zu können, werden die identifizierten Fortschrittsdiagramme in Tabelle A.1 zusammengefasst. Ein solcher Überblick ist nicht nur hilfreich, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den Studien sichtbar zu machen, sondern ermöglicht auch Rückschlüsse auf die Eignung der einzelnen Visualisierungsarten für den Einsatz auf Smartwatches. Häufigkeit der Nutzung Um die Ergebnisse der Analyse übersichtlicher zu gestalten, wurden die quantitativen Daten in einer separaten Tabelle zusammengefasst. Tabelle 3.1 zeigt die Verwendungshäufigkeit der in den untersuchten wissenschaftlichen Arbeiten identifizierten Fortschrittsdiagrammtypen. Daraus lässt sich erkennen, welche Visualisierungen besonders häufig und welche nur verein- zelt vorkommen. Dieser Überblick ermöglicht es, die Popularität verschiedener Ansätze zu vergleichen und Rückschlüsse auf ihre Eignung für den Einsatz auf Smartwatches zu ziehen. Tabelle 3.1.: Übersicht über die Verwendungshäufigkeit verschiedener Fortschrittsdiagramm- typen in der Literatur. Die Abbildungen in der oberen Zeile zeigen exemplarische Diagrammformen. Die Zahlen in der unteren Zeile geben an, wie oft diese Dia- grammtypen in den untersuchten Studien verwendet wurden. 11 5 1 2 7 7 2 1 1 1 Der am häufigsten verwendete Typ ist das radiale Balkendiagramm (11 Fälle). Seine Beliebtheit erklärt sich durch die natürliche Anpassung an die Kreisform des Zifferblatts: Die Länge des Bogens bzw. die Höhe der radial angeordneten Segmente veranschaulicht den Grad der Zielerreichung eindeutig. Diese Darstellungsform bleibt auch auf kleinen Displays gut erfassbar und unterstützt das Prinzip der schnellen Informationserfassung auf einen Blick. Kuchendiagramme (7 Fälle) und Donutdiagramme (5 Fälle) sind ebenfalls weit verbreitet. Sie repräsentieren den Fortschritt als Bruchteil eines Ganzen, wobei das Donutdiagramm den 31 3. Verwandte Arbeiten Vorteil bietet, im zentralen Bereich zusätzliche Daten – etwa Zahlen oder Symbole – anzeigen zu können. Klassische Balkendiagramme (7 Fälle) zeigen ihre Stärke vor allem beim Vergleich mehrerer Kategorien und werden eingesetzt, wenn eine hohe Genauigkeit der Messwerte erforderlich ist. Liniendiagramme (2 Fälle) werden seltener verwendet, da sie sich eher zur Darstellung von Trends im Zeitverlauf eignen als zur Visualisierung desmomentanen Fortschritts. Polardiagram- me (2 Fälle), Lollipop-Diagramme (1 Fall), gestapelte Balkendiagramme (1 Fall) und Treemaps (1 Fall) treten nur vereinzelt auf – meist in experimentellen Kontexten oder für spezifische Szenarien. Sie sind weniger geeignet für das schnelle Erfassen von Informationen auf kleinen Bildschirmen. Visualisierung des Fortschritts in verschiedenen Diagrammtypen Alle in den analysierten Arbeiten identifizierten Visualisierungsarten haben eines gemeinsam: Sie ermöglichen die Darstellung des erreichten Fortschritts oder der schrittweisen Annäherung an ein Ziel. Trotz der Unterschiede in Form und visueller Metapher lässt sich jede von ihnen als Fortschrittsindikator interpretieren. Im Folgenden wird beschrieben, wie die einzelnen Diagrammtypen diese Funktion erfüllen. • Radiale Balkendiagramme: Jedes Segment wächst entlang eines Bogens. Der Fortschritt wird durch die Länge des Segments veranschaulicht – je länger es ist, desto höher ist der Grad der Zielerreichung. • Kuchen- und Donutdiagramme: Der Fortschritt wird als gefüllter Sektor im Verhältnis zum gesamten Kreis dargestellt. • Mehrfach-Donutdiagramme: Eine Erweiterung des Donutdiagramms mit mehreren kon- zentrischen Ringen. Jeder Ring steht für ein eigenes Ziel (z. B. Schritte, Kalorien oder aktive Minuten) und ermöglicht die kompakte, parallele Visualisierung mehrerer Fort- schrittsindikatoren. • Balkendiagramme und gestapelte Balkendiagramme: Der Fortschritt wird über die Länge eines Balkens kodiert. In der gestapelten Variante lässt sich zudem erkennen, wie einzelne Teilkomponenten zum Gesamtergebnis beitragen. • Liniendiagramme: Linien zeigen die Veränderung eines Wertes im Zeitverlauf. Der Fortschritt wird als Kurve der Annäherung an das Ziel interpretiert: Nutzer*innen erkennen nicht nur den aktuellen Stand, sondern auch die Dynamik der letzten Tage oder Stunden. • Polardiagramme: Diese Diagramme visualisieren Fortschritt radial, indem die Länge der vom Zentrum ausgehenden Segmente den jeweiligen Wert repräsentiert. 32 3.4. Fazit • Lollipop-Diagramme: Der Fortschritt wird als Abstand des Punkts von einer Basislinie dargestellt. • Treemaps: Der Fortschritt wird über die Fläche von Rechtecken repräsentiert. Je größer ein Segment ist, desto stärker ist der Beitrag der entsprechenden Komponente zum Gesamtergebnis. So lassen sich die Relationen zwischen Teilwerten auf einen Blick erfassen. 3.4. Fazit Die Dominanz radialer und kreisförmiger Visualisierungen verdeutlicht, dass für Smartwat- ches insbesondere jene Formate am effektivsten sind, die Einfachheit, Kompaktheit und eine sofortige Erfassbarkeit vereinen. Traditionelle Balken- und Liniendiagramme behalten ihre Relevanz in Szenarien, in denen entweder eine höhere Genauigkeit oder eine Analyse über einen längeren Zeitraum erforderlich ist. Seltener verwendete Varianten wie Treemaps oder Lollipop-Diagramme lassen sich hingegen eher als experimentelle Ansätze zur Entwicklung neuer visueller Metaphern interpretieren, haben sich jedoch aufgrund der eingeschränkten Erkennbarkeit auf kleinen Displays bislang nicht durchgesetzt. Ein Blick auf bisherige Arbeiten zeigt, dass das Thema Fortschrittsvisualisierung auf tragbaren Geräten vielschichtig ist und mehrere Schlüsselaspekte umfasst: 1. Übersichtlichkeit und schnelle Anzeige: Die meisten Interaktionen mit Smartwatches dauern nur wenige Sekunden. Daher sollten Visualisierungen möglichst informativ und auf den ersten Blick verständlich sein [4, 5, 9, 10, 12, 23]. Studien belegen den Vorteil einfacher grafischer Formate (z. B. Balken- oder Donutdiagramme) gegenüber textuellen Darstellungen und komplexen Diagrammen. Sie verdeutlichen jedoch auch den Einfluss des Nutzungskontexts – etwa Sitzposition, Bewegung oder Geschwindigkeit – auf die Wahrnehmungsgenauigkeit [5, 16, 23]. 2. Wahl der Diagrammtypen: Ein Vergleich von Kuchen-, Donut-, Balken- und radialen Balkendiagrammen zeigt so- wohl konsistente als auch widersprüchliche Ergebnisse [1, 3, 6, 13, 17, 18, 22, 24]. Die Interpretation von Balkendiagrammen erfolgt häufig schneller und genauer beim Auffin- den von Extremwerten, während Kuchendiagramme manchmal eine höhere Genauigkeit bei der Schätzung von Anteilen bieten [22]. Donutdiagramme sind Kuchendiagrammen hinsichtlich der Genauigkeit meist ebenbürtig, können jedoch eine höhere kognitive Belastung verursachen [3, 6, 24]. Auch das Vorhandensein visueller Hinweise, die Dicke des Rings und die Form des Diagramms spielen eine wichtige Rolle [6, 24]. 33 3. Verwandte Arbeiten 3. Kontext und Nutzungsszenarien: Ein erheblicher Teil der Forschung wurde unter Laborbedingungen durchgeführt, die nicht immer realen Nutzungssituationen entsprechen. Arbeiten, die Bewegung oder körperliche Aktivität berücksichtigen, zeigen, dass Geschwindigkeit und Bewegungsver- lauf die Genauigkeit des Lesens von Daten beeinflussen können [12]. Darüber hinaus wird die Wahrnehmung von Visualisierungen durch Faktoren wie Bildschirmgröße, Betrachtungswinkel und zusätzliche visuelle Elemente bestimmt [5]. 4. Nutzungsverhalten und Motivation: Das Interesse der Nutzenden richtet sich vor allem auf Aktivitätsdaten – etwa Schrittzahl, Distanz, Herzfrequenz oder Kalorien – sowie auf den Prozentsatz der Zielerreichung [2, 10]. Visuelles Design, Gamifizierung und Personalisierung können die Motivation und die Häufigkeit der Interaktion mit dem Gerät steigern [10, 11, 13]. Einige Studien betonen zudem die Bedeutung der Anzeige historischer Daten und der Möglichkeit, Zeiträume zu vergleichen, da dies die Reflexion über die eigene Leistung fördert [2, 10]. Obwohl es bereits umfangreiches Wissen über Visualisierungen für Smartwatches gibt, las- sen sich mehrere Lücken identifizieren. Erstens wurde die Wirksamkeit verschiedener Fort- schrittsdiagrammtypen unter realen Nutzungsbedingungen bislang kaum untersucht. Dies gilt insbesondere in Situationen körperlicher Aktivität, bei denen Bewegung und Haltung die Wahrnehmung beeinflussen können. Zweitens zeigen Vergleiche von Kuchen-, Donut- und Balkendiagrammen teils widersprüchliche Ergebnisse. Daraus ergibt sich die Notwen- digkeit systematischerer Experimente, in denen der Nutzungskontext gezielt berücksichtigt wird. Drittens wird die Übersichtlichkeit häufig nur fragmentarisch untersucht. Viele Arbeiten beschränken sich auf einzelne Diagrammtypen, ohne eine Verallgemeinerung auf die gesamte Kategorie der Fortschrittsvisualisierungen vorzunehmen. Besonders hervorzuheben sind zwei zentrale Aspekte: Zum einen die Klarheit und schnelle Wahrnehmung von Informationen, da Smartwatches im Alltag überwiegend für sehr kurze Interaktionen genutzt werden. Zum anderen die Auswahl und Bewertung geeigneter Dia- grammtypen, da verschiedene Visualisierungsformen spezifische Stärken und Schwächen in Bezug auf Genauigkeit und kognitive Belastung aufweisen. Der Nutzungskontext sowie motivationale Faktoren stellen ergänzende Dimensionen dar, die zum besseren Verständnis beitragen, jedoch nicht im Mittelpunkt der weiteren Betrachtung stehen. Damit rücken insbe- sondere Übersichtlichkeit und Diagrammwahl in den Fokus der folgenden Analyse, da sie die wesentliche Grundlage für eine fundierte Gestaltung und Bewertung von Fortschrittsanzeigen bilden. 34 4. Design-Workshop Dieser Abschnitt beschreibt die Methodik zur Identifizierung relevanter visueller Darstellungen und Designstile für Fortschrittsdiagramme. Außerdem wird erläutert, wie Ideen und Skizzen gesammelt und daraus Fortschrittsdiagramme gestaltet wurden, die schnell erkennbar, leicht zu merken und unterhaltsam sind. Zu diesem Zweck wurde ein qualitativer Forschungsansatz gewählt und ein Design-Workshop mit Teilnehmenden durchgeführt. Workshop-Struktur, Materialien, erhobene Daten und Ergebnisse werden im Folgenden beschrieben. 4.1. Forschungsansatz Das Ziel des Workshops war es, qualitative und explorative Daten zu sammeln, die Ideen und Diskussionen für benutzerfreundliche und verständliche Visualisierungen auf Smartwatches liefern. Das Workshop-Format ermöglichte es den Teilnehmenden, ihre Gedanken und As- soziationen zum Thema Fortschritt frei auszudrücken und zu diskutieren. Zudem konnten sie Skizzen in unterschiedlichen Formen und Größen anfertigen. Dieser Ansatz förderte die Entwicklung neuer Konzepte für die weitere Gestaltung. 4.2. Dokumente, Materialien und Datenerhebung Für den Workshop wurden folgende Materialien vorbereitet: eine Präsentation, eine Einver- ständniserklärung, ein demografischer Fragebogen, zwei Arten von Zifferblättern – leer (Abbil- dung 4.1a) und mit Uhrzeit (Abbildung 4.1b) – sowie leere Blätter, Kugelschreiber, Buntstifte, Marker und Diktiergeräte. Vor Beginn der ersten Workshop-Phase unterzeichneten alle Teilnehmenden eine Einverständ- niserklärung. Zusätzlich füllten sie einen demografischen Fragebogen aus. Die Daten wurden anonym erhoben, und jede teilnehmende Person hatte das Recht, jederzeit von der Teilnahme zurückzutreten. Im Rahmen der Datenerhebung wurden folgende Daten gesammelt: • Demografische Daten aus Fragebögen • Audioaufnahmen der Gruppendiskussionen 35 4. Design-Workshop • Fotos der Skizzen aus beiden Workshop-Phasen. (a) Leeres Zifferblatt (b) Zifferblatt mit Uhrzeit Abbildung 4.1.: Skizzierte Zifferblätter, die in der zweiten Phase des Workshops verwendet wurden: (a) ein leeres Zifferblatt als Ausgangsbasis und (b) ein Zifferblatt mit integrierter Uhrzeitanzeige. Der Fragebogen bestand aus vier allgemeinen Fragen: Alter, Geschlecht, aktueller Ausbil- dungsgang oder berufliche Position sowie höchster abgeschlossener Bildungsabschluss. Zwei weitere Fragen bezogen sich auf die Vertrautheit mit Smartwatches: „Wie gut sind Sie mit der Nutzung einer Smartwatch vertraut?“ und „Wie gut können Sie Fortschrittsdiagramme lesen (1 = nicht vertraut, 5 = sehr vertraut)?“. Zudem wurden zwei Fragen nur an Teilnehmende gestellt, die eine Smartwatch nutzten: „Welche Daten zeigen die Fortschrittsdiagramme auf Ihrer Smartwatch an (z. B. Schritte, Schlaf, Kalorien, Herzfrequenz)?“ und „Welche visuellen Darstellungen werden verwendet (z. B. Balkendiagramm, Donutdiagramm, Liniendiagramm, Symbol)?“. Die thematische Analyse diente der Identifizierung wichtiger Muster in den Skizzen und Diskussionen. Dabei konnten verschiedene Schwerpunkte herausgearbeitet werden, die zeigen, wie die Teilnehmenden Fortschritt und Motivation visuell darstellen wollten: • Wiederkehrende visuelle Metaphern (z. B. Herzen, Flammen, Schuhe usw.) • Häufig verwendete Farben und Formen, die Verständlichkeit und Attraktivität unterstüt- zen • Ideen für Übersichtlichkeit und Einprägsamkeit, um Informationen klar und schnell erfassbar zu machen • Vorhandensein von Gamifizierungs- oder Individualisierungselementen, die den persön- lichen Bezug und die Motivation stärken sollten. 36 4.3. Ergebnisse des demografischen Fragebogens Skizzen aus beiden Phasenwurden anschließendmiteinander verglichen, um die Auswirkungen von Form- und Größenbeschränkungen zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigten, dass die Einschränkungen die Kreativität der Teilnehmenden nicht beeinträchtigten. 4.3. Ergebnisse des demografischen Fragebogens An dem Workshop nahmen zehn Teilnehmende unterschiedlichen Alters, Hintergrunds, Bil- dungsniveaus und Erfahrung im Umgang mit Smartwatches und Fortschrittsdiagrammen teil. Die zehn Teilnehmende wurden in drei Gruppen aufgeteilt: zwei Gruppen mit jeweils drei Personen und eine Gruppe mit vier Personen. Diese Gruppengröße ermöglichte den Austausch von Ideen, das Einholen von Meinungen und lebhafte Diskussionen. Drei Teilnehmende waren zwischen 18 und 24 Jahren alt, sechs zwischen 25 und 34 Jahren und eine Person zwischen 35 und 44 Jahren. Acht Teilnehmende identifizierten sich als männ- lich, zwei als weiblich. Sechs Teilnehmende hatten einen Masterabschluss und waren als wissenschaftliche Mitarbeitende tätig. Eine Person hatte einen Bachelorabschluss und war zum Zeitpunkt der Studie Masterstudent*in. Drei Teilnehmende hatten die Schule abgeschlossen und befanden sich im Bachelorstudium. Vier Teilnehmende gaben an, keine Smartwatch zu verwenden. Von diesen bewerteten zwei ihre Vertrautheit mit dem Lesen von Fortschrittsdiagrammen mit 2 von 5, eine Person mit 3 und eine weitere mit 5 Punkten. Zwei Teilnehmende gaben an, eine Smartwatch ein- oder mehrmals benutzt zu haben, und bewerteten ihre Kenntnisse im Lesen von Fortschrittsdiagrammen mit 3 bzw. 4 Punkten. Vier Teilnehmende gaben an, eine Smartwatch regelmäßig zu benutzen oder zu besitzen. Davon bewerteten zwei ihre Vertrautheit mit dem Lesen von Fortschrittsdiagrammen mit 5, eine Person mit 4 und eine weitere mit 3 Punkten. Die vier Teilnehmenden, die eine Smartwatch besitzen oder regelmäßig verwenden, beant- worteten die Fragen im Abschnitt „Falls Sie eine Smartwatch besitzen“. Auf die Frage „Welche Daten zeigen die Fortschrittsdiagramme auf Ihrer Smartwatch an (z. B. Schritte, Schlaf, Kalorien, Herzfrequenz)?“ gaben die Teilnehmenden eine Vielzahl von Antworten, die in Abbildung 4.2 zusammengefasst sind. Am häufigsten wurden genannt: Anzahl der Schritte (3), Dauer der Bewegung (2), Stunden im Stehen (2), Anzahl der Kalorien (2), Sauerstoffgehalt im Blut (2), aktive Minuten (1), Schlafdaten (1), Stresslevel (1), Blutdruck (1), Wasserhaushalt (1), Wetter (1) und Aufgabenausführung (1). Auf die Frage „Welche visuellen Darstellungen werden verwen- det (z. B. Balkendiagramm, Donutdiagramm, Liniendiagramm, Symbol)?“ verteilten sich die Antworten wie folgt (Abbildung 4.3): Donutdiagramm (2), Symbol (2), Balkendiagramm (2), Liniendiagramm (2) und Liniendiagramm in Herzform (1). 37 4. Design-Workshop Abbildung 4.2.: Ergebnisse der Befragung zu den auf Smartwatches angezeigten Daten in Fortschrittsdiagrammen. Die Abbildung verdeutlicht, welche Datentypen die Workshop-Teilnehmenden als besonders relevant erachteten. Abbildung 4.3.: Von den Workshop-Teilnehmenden genannte visuelle Darstellungen, mit denen Fortschrittsdiagramme auf Smartwatches angezeigt werden. Die Ab- bildung zeigt die Vielfalt der bevorzugten Diagrammtypen und Symbole. 38 4.4. Ablauf des Workshops 4.4. Ablauf des Workshops Der Workshop dauerte ca. zwei Stunden und die Teilnahme wurde mit 28 Euro kompensiert. Zusätzlich wurde Wasser und Süßigkeiten angeboten. Zu Beginn der ersten Phase unterzeichnete jede teilnehmende Person eine Einverständniser- klärung und füllte einen demografischen Fragebogen aus. Anschließend begann der Workshop mit einer einführenden Präsentation, die in englischer Sprache gehalten wurde und etwa fünf Minuten dauerte. In dieser Präsentation wurden die Teilnehmenden zunächst in das Thema der sogenannten Complications auf Smartwatches eingeführt. Dabei handelt es sich um zusätzliche Anzeige- elemente auf dem Zifferblatt, die verschiedene Daten wie Zeit, Schritte oder Herzfrequenz darstellen können. Zur besseren Veranschaulichung wurden mehrere Beispiele solcher Compli- cations gezeigt und erläutert. Im Anschluss erfolgte eine Einführung in die gängigen Formen von Fortschrittsdiagrammen. Darüber hinaus wurden die Teilnehmenden mit den aktuellen Designproblemen, den Zielen und der Struktur des Workshops vertraut gemacht. Der Workshop selbst war in mehrere Phasen gegliedert. In der ersten Phase folgte eine et- wa 40-minütige Diskussions- und Skizzenphase ohne Einschränkungen in Form und Größe. Anschließend präsentierten die Teilnehmenden ihre Ergebnisse in einer etwa zehnminüti- gen Vorstellungsrunde. Nach einer kurzen Pause von rund zehn Minuten begann die zweite Skizzenphase, in der die Teilnehmenden ihre Ideen direkt auf vorbereiteten Zifferblättern darstellten. Diese Phase dauerte ebenfalls rund 40 Minuten und endete mit einer weiteren zehnminütigen Präsentation der Ergebnisse. 4.5. Erste Phase des Workshops: Diskussion und Skizzen Das Ziel der ersten Phase des Workshops war es, herauszufinden, wie die Teilnehmenden den Begriff Fortschritt wahrnehmen und verstehen. Zudem sollte untersucht werden, welche Assoziationen sie mit diesem Begriff verbinden und wie sie sich eine Visualisierung vorstellen, die schnell erkennbar, leicht zu merken und ansprechend gestaltet ist. Besonders wichtig war dabei, die Ideen der Teilnehmenden zu beobachten, wenn sie nicht durch Form oder Größe ihrer Skizzen eingeschränkt waren. Aufgaben der Teilnehmenden Im ersten Teil des Workshops diskutierten die Teilnehmenden drei Leitfragen. Sie sollten zunächst überlegen, an welche Art von Daten sie typischerweise denken, wenn es um die Darstellung von Fortschritt geht. Darüber hinaus wurde erfragt, welche Formen, Farben oder Symbole sie als besonders einprägsam oder visuell ansprechend empfinden würden, um 39 4. Design-Workshop Fortschritt darzustellen. Schließlich wurde diskutiert, welche Merkmale eine Fortschrittsvi- sualisierung interessanter oder unterhaltsamer machen könnten. Alle Diskussionen wurden mit einem Diktiergerät aufgezeichnet, womit alle Teilnehmenden zuvor ihr Einverständnis gegeben hatten. Im Anschluss an die Diskussion fertigten die Teilnehmenden erste Skizzen ihrer Ideen an. Dabei sollten insbesondere drei Datentypen berücksichtigt werden: Schritte pro Tag, die Anzahl der verbrannten Kalorien pro Tag, sowie die Herzfrequenz über einen Zeitraum von mindestens zwei Stunden. Für die Gestaltung der Skizzen bestanden keine Einschränkungen, sodass Form, Größe und Farbe frei gewählt werden konnten. Diskussion Nach Abschluss der ersten Phase präsentierte jede der drei Gruppen ihre Ergebnisse zu den Leitfragen, stellte ihre Visualisierungsideen für die drei Datentypen vor und erklärte diese den übrigen Teilnehmenden. Auf die erste Frage „An welche Art von Daten denken Sie normalerweise, wenn Sie sich Fortschritt vorstellen?“ antworteten die Teilnehmenden wie folgt: Sport (2), Akkuladestand (2), Timer (2), TODO-Liste (2), Spiele (1), Wirtschaft (1), Online-Shopping (1), Registrierung (1), Kalender mit geplanten Terminen (1), Countdown bis zu einem bestimmten Datum oder Ereignis (1), Fortschritt beim Herunterladen (1), Gesundheitsdaten (z. B. Schritte, Strecke, Standzeit) (1), Navigation (1), Wiedergabezeit von Musik oder Podcasts (1). Auf die zweite Frage „Welche Formen, Farben oder Symbole würden Sie als einprägsam oder visuell ansprechend empfinden, um Fortschritt darzustellen?“ gaben die Teilnehmenden fol- gende Antworten: Symbole (3), Balkendiagramm (2), Herzform (2), leuchtende Farben zur Aktivierung der Nutzenden (2), Balkendiagramm mit Prozentsätzen (1), Säulendiagramm (1), Donutdiagramm (1), Kreis, der von unten nach oben gefüllt wird (1), numerische Anzeige (1), Textbeschriftungen (1). Auf die dritte Frage „Was würde eine Fortschrittsvisualisierung interessanter oder unterhaltsamer machen?“ gaben die Teilnehmenden folgende Antworten: Symbole (3), ungewöhnliche Formen oder Füllarten statt klassischer Kreise (3), Animation (2), subtile Geräusche oder Benachrichti- gungen (2), Belohnungssystem (2), Gamifizierung (2), Farbkodierung (2), auffälliges Design (1), Farbintensität je nach Fortschritt (1), Tierformen als Schlafindex (1). Skizzen In der ersten Phase des Workshops wurden 18 Skizzen gesammelt, darunter sieben Visualisie- rungen für die Anzahl der Schritte pro Tag (Tabelle A.2, 1–7), vier für den Kalorienverbrauch pro Tag (Tabelle A.2, 8–11) und sieben für die Herzfrequenz über einen Zeitraum von zwei Stunden oder mehr (Tabelle A.2, 12–18). 40 4.6. Zweite Phase des Workshops: Skizzen auf dem Zifferblatt Die Skizzen zur Schrittanzahl (Tabelle A.2, 1–7) thematisierten überwiegend Bewegung, Fort- schritt und Leistung. Häufig wurden Symbole wie Laufbahnen oder menschliche Silhouetten verwendet. Mehrere Teilnehmende integrierten auch Animationselemente, etwa eine laufende Figur, der sich entsprechend des Fortschritts bewegt. Für den Kalorienverbrauch (Tabelle A.2, 8–11) dominierten Feuersymbole als Metapher für Energieverbrennung. In einigen Fällen wurde die Farbe des Feuers oder eines Balkendiagramms an den Fortschritt angepasst. Eine originelle Idee bestand darin, den Kalorienverbrauch in Form von Lebensmitteln mit vergleichbarem Kaloriengehalt darzustellen. Bei den Herzfrequenz-Skizzen (Tabelle A.2, 12–18) war das Herzsymbol das am häufigsten eingesetzte Gestaltungselement. Einige Teilnehmende schlugen vor, Emotionen oder Figuren – etwa ein Herz-Emoji oder ein Hase – einzusetzen, um den Pulswert auf ansprechende Weise zu visualisieren. 4.6. Zweite Phase des Workshops: Skizzen auf dem Zifferblatt Das Ziel dieser Phase desWorkshops war es, zu untersuchen, wie die Teilnehmenden ihre Ideen aus der ersten Phase unter Berücksichtigung der vorgegebenen Einschränkungen hinsichtlich Größe und Form der Skizzen umsetzen. Hierfür standen zwei Arten von Zifferblättern zur Verfügung – leer (Abbildung 4.1a) und mit Uhrzeit (Abbildung 4.1b). Aufgabe der Teilnehmenden Die Teilnehmenden sollten ihre Ideen aus der vorherigen Phase des Workshops auf den bereit- gestellten Zifferblättern visualisieren. Dabei konnten sie auch neue Skizzen entwickeln oder versuchen, mehrere Datentypen gleichzeitig auf dem Zifferblatt darzustellen. Als Grundlage dienten drei Datentypen: Schritte pro Tag, die Anzahl der verbrannten Kalorien pro Tag, sowie die Herzfrequenz über einen Zeitraum von mindestens zwei Stunden. Wie bereits in der ersten Phase wurden den Teilnehmenden dieselben drei Datentypen ange- boten. Ziel war es, zu vergleichen, inwieweit sich die Visualisierungsideen verändern, wenn Einschränkungen in Form und Größe bestehen. Die Teilnehmenden sollten dabei versuchen, die Visualisierungen einprägsam, spannend und schnell erfassbar zu gestalten. Ergebnisse der zweiten Phase des Workshops Nach Abschluss der zweiten Phase des Workshops präsentierte jede der drei Gruppen ihre Visualisierungsideen für die einzelnen Datentypen sowie Skizzen, die mehrere Datentypen 41 4. Design-Workshop gleichzeitig darstellten, und erläuterte diese den übrigen Teilnehmenden. Insgesamt wurden in dieser Phase 34 Skizzen erstellt, davon fünf zur Visualisierung der Anzahl der pro Tag zurück- gelegten Schritte (Tabelle A.3, 1–3, 28–29), fünf zur Visualisierung der pro Tag verbrannten Kalorien (Tabelle A.3, 4–6, 27, 30), neun zur Visualisierung der Herzfrequenz der letzten zwei Stunden oder mehr (Tabelle A.3, 7–12, 25, 32), sowie 15 Skizzen, die mehrere Datentypen gleichzeitig darstellten (Tabelle A.3, 13–24, 26, 31, 33). Skizzen, die aus der Analyse ausgeschlossen wurden Nach dem Workshop lagen 34 Skizzen vor. Im ersten Schritt wurde geprüft, welche Skizzen die gestellte Aufgabe – die Visualisierung des Fortschritts – tatsächlich widerspiegelten. Drei Skizzen (Abbildung 4.4) erfüllten diese Anforderung nicht und wurden daher von der weiteren Analyse ausgeschlossen. Abbildung 4.4a zeigt eine Textnachricht, die den Nutzenden darüber informiert, dass sie in einer Woche die Anzahl an Schritten zurückgelegt haben, die für die Besteigung des Mount Everest erforderlich wäre. Diese Nachricht vermittelt zwar ein Erfolgserlebnis, enthält jedoch keinen quantitativen Indikator und stellt somit keine Visualisierung des Fortschritts dar. Abbildung 4.4b zeigt ein Liniendiagramm, das die Herzfrequenz der Nutzenden über einen bestimmten Zeitraum darstellt. Die Grafik zeigt einen Trend, verdeutlicht jedoch nicht, ob beispielsweise ein gewünschter Zielwert erreicht wurde. Abbildung 4.4c zeigt die Herzfrequenz als EKG-Kurve mit einer numerischen Anzeige des aktuellen Werts. Diese Skizze stellt eine Statusüberwachung dar, jedoch keinen Fortschritt in Richtung eines Ziels und ermöglicht keinen Vergleich über die Zeit hinweg. (a) Erfolgsnachricht (b) Liniendiagramm (c) Herzfrequenzan- zeige Abbildung 4.4.: Von den Workshop-Teilnehmenden erstellte Skizzen, die nicht in die Analyse einbezogen wurden, da sie keine Fortschrittsdarstellung enthalten. 42 4.7. Fazit des Workshops 4.7. Fazit des Workshops Der Workshop bestand aus zwei Hauptphasen. In der ersten Phase diskutierten die Teilneh- menden über Daten, Formen und Symbole, die sie mit dem Begriff Fortschritt assoziieren. In der zweiten Phase visualisierten sie ihre Ideen zunächst frei und anschließend unter bestimmten Einschränkungen hinsichtlich Form und Größe. Insgesamt wurden in der ersten Phase 18 Skizzen erstellt – sieben zur Visualisierung der Schrittanzahl, vier zur Kalorienverbrennung und sieben zur Herzfrequenz übermindestens zwei Stunden. In der zweiten Phase entstanden 34 weitere Skizzen, darunter fünf zur Visualisierung der täglichen Schrittanzahl, fünf zur Kalorienverbrennung, neun zur Herzfrequenz und 15 mit der Darstellung mehrerer Datentypen gleichzeitig. Die Gegenüberstellung der beiden Workshop-Phasen zeigte, dass Form- und Größenbeschrän- kungen die Kreativität der Teilnehmenden nicht wesentlich beeinträchtigten, sondern vielmehr zu neuen, kompakteren und praxisnäheren Darstellungsformen führten. 43 5. Designraum Im Rahmen der Untersuchung und Neugestaltung der Fortschrittsdiagramme für Smartwatches war eine der zentralen Aufgaben die Auswertung und Klassifizierung der in der zweiten Phase des Workshops erstellten Skizzen, die in Kapitel 4 beschrieben wurden. In dieser Phase entstan- den insgesamt 34 Skizzen (Tabelle A.3), von denen drei keine Fortschrittsdarstellung enthielten (Abbildung 4.4) und daher von der weiteren Analyse ausgeschlossen wurden. Somit wurden 31 Skizzen analysiert, die verschiedene Ansätze zur Datenvisualisierung auf Smartwatches aufzeigen. Die im Folgenden beschriebene Klassifizierung der Skizzen ermöglicht es, die von den Teil- nehmenden entwickelten Designrichtungen zu verstehen und zu analysieren, inwieweit neue Ideen bekannten Visualisierungsansätzen entsprechen oder innovative Elemente einführen. 5.1. Erstellung von Designraumkategorien DieHauptidee der Analyse der imWorkshop gewonnenen Skizzen bestand darin, Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Skizzen zu identifizieren und diese zu gemeinsamen Clustern zusam- menzufassen. Basierend auf diesen Gruppen wurden Kategorien gebildet, die die zentralen Merkmale möglicher Visualisierungen widerspiegeln. Die Methodik zur Erstellung der Designraumkategorien umfasste folgende Schritte: 1. Identifizierung von Ähnlichkeiten zwischen Skizzen: Wiederkehrende Elemente – etwa Form, Art der Datendarstellung, Farbgebung oder Textbeschriftungen – wurden analy- siert. Zeigten mehrere Skizzen ein gemeinsames Prinzip, bildete dies die Grundlage für eine eigene Kategorie. 2. Gruppierung nach gemeinsamen Merkmalen: Skizzen mit ähnlichen Eigenschaften wur- den zu einer Gruppe zusammengefasst. 3. Bildung von Kategorien: Für jede identifizierte Gruppe wurde eine Designraumkategorie gebildet. Eine Kategorie wurde nur dann definiert, wenn mindestens zwei Skizzen diesem Typ entsprachen. Dadurch wurden zufällige oder singuläre Lösungen ohne ausreichende Generalisierbarkeit ausgeschlossen. 45 5. Designraum Basierend auf den im Workshop erstellten Skizzen wurde der Designraum für Fortschrittsdia- gramme in zwei Hauptbereiche gegliedert: Datendarstellung und Design. Abbildung 5.1 zeigt die resultierende Struktur des Designraums mit den jeweiligen Unterkategorien. Abbildung 5.1.: Darstellung des erarbeiteten Designraums für Fortschrittsdiagramme. Der De- signraum gliedert sich in zwei Hauptbereiche: Datendarstellung und Design. Der Bereich Datendarstellung umfasst verschiedene Formen der visuellen Informationsvermittlung – von Text- und Symbolvarianten bis hin zu komple- xen Kombinationen aus Fortschrittsdiagramm, Symbol und Text. Der Bereich Design beinhaltet gestalterische Aspekte: Datendynamik, Feedbackstil, visu- elles Layout, Farbkodierung, Fortschrittsstil für Symbole sowie die Anzahl der Schlüsselelemente. 46 5.2. Datendarstellung Die folgenden Unterabschnitte beschreiben jede der genannten Kategorien des Designraums im Detail. Die in Klammern angegebenen Zahlen geben an, wie häufig die jeweilige Unterkategorie in den Skizzen vorkam. 5.2. Datendarstellung Der Bereich Datendarstellung (Tabelle A.4) beschreibt die grundlegende Form, in der Informa- tionen über den Fortschritt auf der Smartwatch vermittelt werden. Sie umfasst unterschiedliche Repräsentationsarten wie Text, Symbole, Fortschrittsdiagramme sowie deren Kombinationen. Die Wahl der Darstellungsform beeinflusst nicht nur die Lesbarkeit und Verständlichkeit der Informationen, sondern auch die emotionale Wirkung der Benutzeroberfläche. In den Skizzen der Workshop-Teilnehmenden konnten sieben Hauptkategorien mit mehreren Ausprägungen identifiziert werden. Text Textelemente spielen eine zentrale Rolle bei der Visualisierung von Fortschritt, da sie zusätzliche Präzision und Kontext bieten. Ihre Verwendung muss jedoch mit dem Prinzip der schnellen Wahrnehmung in Einklang gebracht werden: Zu viel Text kann das schnelle Erfassen von Informationen auf einem kleinen Smartwatch-Bildschirm erschweren. Die Analyse der Skizzen ergab drei Hauptansätze (Tabelle A.4a). Kein Text (18) In dieser Unterkategorie wird der Fortschritt ausschließlich durch visuelle Elemente wie Symbole, Farben oder Diagramme vermittelt (Abbildung 5.2a). NumerischeWerte oder textuelle Angaben sind dabei nicht vorhanden. Nur Wert (4) Hier wird der Fortschritt als Zahl ohne zusätzliche Maßeinheiten dargestellt. Um den Bezug des numerischen Werts zu verdeutlichen, ergänzten die Teilnehmenden in ihren Skizzen häufig Symbole, z. B. ein Personensymbol neben der Zahl oder ein Schuhtyp, der sich je nach Fortschritt verändert (Abbildung 5.2b). 47 5. Designraum Zahl mit Einheit (9) In dieser Variante wird der numerische Wert zusammen mit einer Maßeinheit dargestellt. Die Teilnehmenden verwendeten in ihren Skizzen unterschiedliche Einheiten wie bpm (beats per minute), kcal (Kilokalorien) oder Schritte (Abbildung 5.2c). (a) Kein Text (b) Nur Wert (c) Zahl mit Einheit Abbildung 5.2.: Varianten der Text- und Zahlenintegration in Fortschrittsanzeigen: (a) ohne Text, (b) mit einem reinen Zahlenwert und (c) mit einer Zahl, die durch eine Einheit ergänzt wird. Fazit: Text Die Ergebnisse zeigen, dass die Teilnehmenden sehr unterschiedliche Strategien verfolgten – von rein visuellen Darstellungen bis hin zu detaillierten textbasierten Beschriftungen. Dies verdeutlicht, dass bei der Gestaltung von Fortschrittsdiagrammen eine Balance zwischen Lesegeschwindigkeit und Datengenauigkeit erforderlich ist. Für die Neugestaltung ist der Nutzungskontext entscheidend: Minimalistische Varianten eignen sich besser für einen kurzen Blick, während Textunterschriften mit Maßeinheiten für eine präzisere Analyse notwendig sind. Symbol Diese Kategorie (Tabelle A.4b) klassifiziert die Skizzen nach der Art der visuellen Form, die die Teilnehmenden zur Darstellung von Fortschritt verwendeten. Die Form ist ein zentraler Be- standteil der Visualisierung, da sie Assoziationen hervorruft, die Interpretation erleichtert und eine emotionale Wirkung erzeugen kann. Die Analyse ergab sieben Hauptunterkategorien. 48 5.2. Datendarstellung Herz (10) Mit einer Ausnahme verwendeten alle Teilnehmenden Herzformen zur Darstellung der Herz- frequenzdaten. Nur in einer Skizze wurde ein Herzsymbol zur Darstellung der Schrittzahl eingesetzt (Abbildung 5.3). Der Fortschritt wird durch die Farbgebung des Herzens vermittelt, die die schrittweise Annäherung an das Ziel symbolisiert. Dies zeigt, dass eine vertraute und emotional bedeutsame Form im Design eine neue semantische Bedeutung erhalten kann und die Verbindung zwischen körperlicher Aktivität und Gesundheit unterstreicht. Die Verwendung bekannter Symbole in ungewöhnlichen Kontexten eröffnet zudem Potenzial für motivierende und kreative Lösungen. Abbildung 5.3.: Ungewöhnliche Visualisierung, bei der die Schrittzahl durch das farbliche Füllen einer Herzform dargestellt wird. Feuer (7) In allen Skizzen dieser Unterkategorie verwendeten die Teilnehmenden Feuer als Metapher, um die Anzahl der verbrannten Kalorien zu visualisieren. Essen (5) Da die meisten Menschen Essen mit Kalorien assoziieren, nutzten alle Teilnehmenden Le- bensmittelsymbole, um den Kalorienverbrauch darzustellen. Die Idee bestand darin, die Art des Lebensmittels entsprechend der Anzahl der verbrannten Kalorien zu verändern. Diese Darstellungsweise schafft eine direkte Verbindung zwischen Aktivität und Ernährung, ist jedoch weniger universell als andere Metaphern. Fuß (8) Mehrere Teilnehmende verwendeten die Form eines Fußes, um die Anzahl der zurückgelegten Schritte zu repräsentieren. Diese Form ist einfach und intuitiv. 49 5. Designraum Hase (3) Diese Skizzen sind besonders kreativ, da sie eine ungewöhnliche Form zur Darstellung der Herzfrequenz nutzen. Die Emotionen im Gesicht und in den Ohren des Hasen helfen den Nutzenden, ihren aktuellen Zustand besser zu interpretieren. Diese Form wirkt spielerisch und kann positive Emotionen hervorrufen, erfordert jedoch zusätzlichen Kontext, um richtig verstanden zu werden. Mensch (2) Einige Teilnehmende verwendeten die Silhouette eines Menschen, um die Anzahl der Schritte zu visualisieren. Dieses Symbol ist direkt mit körperlicher Aktivität verbunden und leicht nachvollziehbar. Schuh (2) Die Form eines Schuhs wurde ebenfalls verwendet, um die Schrittzahl darzustellen. Sie ist zwar klar und spezifisch, jedoch weniger universell als das Fußsymbol. Fazit: Symbol Die Analyse der Skizzen zeigt, dass die Wahl der Form bei der Visualisierung von Fortschritt eine doppelte Funktion hat: Einerseits fungiert sie als Träger der Daten, andererseits als Symbol mit emotionaler oder metaphorischer Bedeutung. Die Teilnehmenden wählten überwiegend Formen mit offensichtlichen Assoziationen – etwa Herz für Herzfrequenz, Fuß für Schritte oder Feuer für Kalorien – was ein schnelles und intuitives Erfassen der Informationen ermög- licht. Gleichzeitig zeigten vereinzelte Fälle, in denen die Form in einem untypischen Kontext verwendet wurde (z. B. ein Herz für Schritte), das Potenzial für kreativere Ansätze, die den motivierenden Effekt verstärken können. Dies deutet darauf hin, dass bei der Gestaltung von Fortschrittsdiagrammen eine Kombination aus universellen Symbolen für Eindeutigkeit und kreativen Formen für Originalität und Emotionalität anzustreben ist. Fortschrittsdiagramm Die Kategorie Fortschrittsdiagramm (Tabelle A.4c) beschreibt die grafische Form der Darstel- lung des Fortschritts. Die Wahl des Diagrammtyps beeinflusst maßgeblich, wie intuitiv die Nutzenden die Zielerreichung einschätzen und den verbleibenden Fortschritt erkennen können. Im Rahmen der Analyse wurden vier Hauptunterkategorien identifiziert. 50 5.2. Datendarstellung Kreisbogenförmiges Fortschrittsdiagramm (16) In dieser Unterkategorie wird der Fortschritt als Teil eines Kreises oder Bogens dargestellt, der sich allmählich erweitert. Die Teilnehmenden platzierten den Bogen häufig entlang des Zifferblatts, um die natürliche Form der Smartwatch zu betonen (Abbildung 5.4a). Diese Art der Darstellung verdeutlicht den Zusammenhang zwischen Teil und Ganzem sowie den Grad der Zielerreichung. Unregelmäßiges Diagramm (2) Hier wird der Fortschritt mit unregelmäßigen Konturen oder komplexeren Formen visualisiert. Die Teilnehmenden schlugen zwei Varianten vor: eine kreisförmige Skala mit Segmenten sowie ein Fortschrittsdiagramm in Form einer Rennstrecke. Diese Ansätze zeigen den Versuch, traditionelle Strukturen aufzubrechen und durch kreativere Layouts zu ersetzen. Radiale Füllung (2) Der Fortschritt wird durch eine allmähliche Füllung von den Rändern des Zifferblatts zur Mitte hin angezeigt (Abbildung 5.4b). Beide Skizzen dieser Unterkategorie beziehen sich auf die Visualisierung der täglich verbrannten Kalorien. Je weiter sich das Diagramm von außen nach innen füllt, desto höher ist der Wert. Zeitlicher Fortschritt (4) Im Gegensatz zu den vorherigen Unterkategorien liegt hier der Schwerpunkt nicht auf einem einzelnen Fortschrittswert, sondern auf dessen Veränderung im Zeitverlauf. Die von den Teil- nehmenden vorgeschlagenen Skizzen enthalten zusätzliche Elemente, die bestimmte Zeiträume hervorheben oder beispielsweise Tagesmaxima sichtbar machen. Fazit: Fortschrittsdiagramm Die Skizzen aus dem Workshop zeigten eine große Vielfalt in der Verwendung von Diagramm- typen – von klassischen kreisförmigen Lösungen bis hin zu experimentelleren Ansätzen. Am häufigsten wurde das kreisförmige Fortschrittsdiagramm eingesetzt, das den aktuellen Design- praktiken bei Smartwatches entspricht. Gleichzeitig zeigt das Interesse der Teilnehmenden an unregelmäßigen Formen und an zeitbasierten Darstellungen den Wunsch, die Grenzen tradi- tioneller Visualisierungen zu erweitern und Fortschrittsanzeigen informativer, dynamischer und einzigartiger zu gestalten. 51 5. Designraum (a) Kreisbogenförmi- ges Fortschrittsdia- gramm (b) Radiale Füllung Abbildung 5.4.: Von den Workshop-Teilnehmenden vorgeschlagene Typen von Fortschritts- diagrammen: (a) ein kreisbogenförmiges Diagramm, bei dem der Fortschritt als wachsender Teil eines Kreisbogens entlang des Zifferblatts dargestellt ist, und (b) eine radiale Füllung, bei der sich der Fortschritt von den Rändern zur Mitte hin ausbreitet. Symbol + Text (7) In dieser Unterkategorie (Tabelle A.4d) wird der Fortschritt durch die Kombination eines Symbols mit einer Textbeschriftung oder einem numerischen Wert dargestellt. Die Workshop- Teilnehmenden nutzten dabei Text in Form numerischer Werte mit zugehöriger Maßeinheit, um den Fortschritt präzise zu kennzeichnen. Fortschrittsdiagramm + Symbol (2) In dieser Unterkategorie (Tabelle A.4e) wird der Fortschritt mithilfe eines Diagramms in Verbindung mit einem zusätzlichen Symbol visualisiert. Das Symbol liefert einen kontextuellen Bezug, während das Diagramm den quantitativen Fortschritt anzeigt. In beiden Skizzen verläuft das Fortschrittsdiagramm entlang des Zifferblattrands. Fortschrittsdiagramm + Text (3) In dieser Unterkategorie (Tabelle A.4f) wird der Fortschritt durch eine Kombination aus Dia- gramm und numerischem Indikator dargestellt. Die Skizzen der Workshop-Teilnehmenden zeigen, dass das Diagramm jeweils durch eine Zahl ergänzt wird, die den aktuellen Fortschritts- wert angibt. 52 5.3. Design Fortschrittsdiagramm + Symbol + Text (2) Diese Unterkategorie (Tabelle A.4g) stellt die komplexeste Form der Fortschrittsvisualisierung dar, da sie drei Elemente gleichzeitig kombiniert: ein Diagramm, ein Symbol und Text. Beide Skizzen zeigen ähnliche Strukturen, in denen ein bogenförmiges Fortschrittsdiagramm mit einem numerischenWert und einem Symbol kombiniert wird, das entweder die Datenkategorie kennzeichnet oder den Fortschritt selbst symbolisiert. 5.3. Design Der Bereich Design bezieht sich auf die gestalterischen Eigenschaften der Darstellungen. Dazu zählen Aspekte wie die Dynamik der Daten, der Feedbackstil, das visuelle Layout, die Farbkodierung sowie die Anzahl und der Fortschrittsstil der Elemente. Aus den Skizzen der Teilnehmenden ergaben sich sechs Unterkategorien, die jeweils spezifische Ausprägungen aufweisen. Datendynamik Die Kategorie Datendynamik (Tabelle A.5) beschreibt, welcher Aspekt der Information in der Visualisierung betont wird – entweder der aktuelle Zustand oder die Veränderung im Zeitverlauf. In den Skizzen der Teilnehmenden wurden beide Varianten vorgeschlagen. Aktueller Wert (27) Die Mehrheit der Skizzen gehört zu dieser Unterkategorie. Hier wird der Fortschritt als aktu- eller Indikator dargestellt, beispielsweise durch die Anzahl der Schritte, den Prozentsatz der Zielerreichung, den Kalorienverbrauch oder die aktuelle Herzfrequenz. Viele Teilnehmende nutzten Feuer- oder Lebensmittelsymbole, um den Kalorienverbrauch zu visualisieren. Zur Darstellung der zurückgelegten Schritte kamen häufig Personen- oder Fußsymbole zum Einsatz, während die Herzfrequenz typischerweise in Herzform dargestellt wurde. Historischer Trend (4) Ein kleiner Teil der Skizzen konzentrierte sich auf die Darstellung von Veränderungen im Zeit- verlauf. Hierfür verwendeten die Teilnehmenden Balken, Liniendiagramme oder Farbblöcke, um die Entwicklung des Fortschritts im Tages- oder Wochenverlauf zu zeigen. Dieser Ansatz bietet mehr Kontext und ermöglicht es den Nutzenden, langfristige Entwicklungen besser nachzuvollziehen. 53 5. Designraum Fazit: Datendynamik Die Ergebnisse zeigen, dass sich dieWorkshop-Teilnehmenden überwiegend auf die Darstellung des aktuellen Werts konzentrierten. Das Aufkommen einzelner Skizzen mit zeitbezogenen Visualisierungen verdeutlicht jedoch, dass Nutzenden zunehmend Interesse daran haben, ihren Fortschritt im Verlauf der Zeit zu beobachten – und nicht nur den aktuellen Stand. Feedbackstil Die Kategorie Feedbackstil (Tabelle A.6) beschreibt, welche Funktion die Fortschrittsvisualisie- rung für die Nutzenden erfüllt – ob sie sich auf die reine Informationsvermittlung beschränkt oder auch motivierende Elemente enthält. Dieser Aspekt ist im Kontext von Smartwatches besonders relevant, da diese Geräte nicht nur Daten anzeigen, sondern auch zur Erreichung von Gesundheits- oder Bewegungszielen anregen sollen. Informativ (13) Visualisierungen dieser Unterkategorie konzentrieren sich auf eine präzise und objektive Darstellung von Daten ohne emotionale oder spielerische Elemente. Sie dienen primär als Monitoring-Tool, das den Nutzenden klare und spezifische Informationen über den Fortschritt liefert. Langfristig können solche Darstellungen jedoch weniger ansprechend wirken, da sie keine zusätzliche Motivation wecken. Motivierend (18) Diese Gruppe von Visualisierungen zielt darauf ab, die Nutzenden zu inspirieren und zu einer aktiveren Nutzung anzuregen. Neben der Darstellung des Fortschritts integrierten die Teilnehmenden bildhafte Metaphern, Symbole, die ihr Aussehen je nach Fortschritt verändern, sowie dynamische Diagramme. Beispiele sind ein Feuersymbol, dessen Farbe und Größe sich je nach Kalorienverbrauch verändert, oder ein Fußsymbol, das sich mit zunehmender Schrittzahl füllt. Ein weiteres Beispiel ist ein Hase, dessen Ohren bei niedriger Herzfrequenz herabsinken, um die Nutzenden zu motivieren, ihren Puls zu senken. Auch ein Herzsymbol, das sich je nach Herzfrequenz verändert, wurde vorgeschlagen. Solche Visualisierungen rufen emotionale Reaktionen hervor und können den Nutzenden zusätzlich motivieren, ihre Ziele zu erreichen. 54 5.3. Design Fazit: Feedbackstil Die Analyse zeigt, dass die Workshop-Teilnehmenden sowohl informative als auch motivieren- de Stile aktiv nutzten. Dies verdeutlicht den dualen Zweck von Fortschrittsvisualisierungen: Einerseits ermöglichen sie eine schnelle und präzise Datenerfassung, andererseits fördern sie Motivation und Engagement, um die Zielerreichung langfristig zu unterstützen. Visuelles Layout Die Kategorie Visuelles Layout (Tabelle A.7) beschreibt, wo und wie Fortschrittsinformatio- nen auf dem Smartwatch-Bildschirm platziert sind und wie sie sich in die Gesamtoberfläche integrieren. Die Analyse der Skizzen ergab drei Hauptunterkategorien. Zentriert (13) In dieser Variante befindet sich das Schlüsselelement der Visualisierung in der Bildschirmmitte (Abbildung 5.5a). Die Teilnehmenden nutzten dabei häufig große Symbole wie Herz, Feuer oder Essen. Diese Anordnung betont die Bedeutung der dargestellten Daten und lenkt die Aufmerksamkeit direkt auf den zentralen Fortschrittsindikator. Getrennte Zonen (9) In dieser Unterkategorie ist die Anzeige in mehrere separate Bereiche unterteilt, die jeweils einen anderen Datentyp repräsentieren (Abbildung 5.5b). Die Teilnehmenden teilten das Zifferblatt in visuell abgegrenzte Segmente, in denen unterschiedliche Indikatoren – etwa Kalorien, Schritte, Herzfrequenz oder zusätzliche Informationen wie Wegstrecke – dargestellt wurden. Entlang des Zifferblattrahmens (8) Hier verlaufen die Fortschrittsdiagramme entlang des Rahmens des Zifferblatts (Abbildung 5.5c). In allen Skizzen wählten die Teilnehmenden kreis- oder bogenförmige Diagramme, die die Form des Geräts betonen. 55 5. Designraum (a) Zentriert (b) Getrennte Zonen (c) Entlang des Ziffer- blattrahmens Abbildung 5.5.: Visuelles Layout von Fortschrittsdiagrammen auf dem Zifferblatt, vorgeschla- gen von Workshop-Teilnehmenden: (a) zentriert in der Mitte des Displays, (b) in getrennten Zonen für verschiedene Datentypen und (c) entlang des Rahmens des Zifferblatts. Fazit: Visuelles Layout Die Workshop-Teilnehmenden nutzten alle drei Layouttypen aktiv. Während die zentrale Platzierung den Fokus auf ein zentrales Datenelement legt, ermöglichen getrennte Bereiche die Darstellung mehrerer Informationen gleichzeitig. Die Anordnung entlang des Zifferblattrands schafft ein Gleichgewicht zwischen Übersichtlichkeit, Platzersparnis und schneller Wahrneh- mung – ein entscheidender Vorteil für Smartwatch-Interfaces. Farbkodierung Farbe ist eines der wichtigsten Mittel zur Visualisierung von Fortschritt. Sie dient nicht nur als dekoratives Element, sondern auch als zentraler Informationsträger, der die intuitive Datenerfassung erleichtert. Die Analyse der Skizzen der Workshop-Teilnehmenden zeigte drei Hauptansätze für den Einsatz von Farbe (Tabelle A.8). Wertbasiert (11) Hier entspricht die Farbe direkt dem Fortschrittsgrad. Beispielsweise kann Grün einen hohen, Gelb einen mittleren und Rot einen niedrigen Leistungsgrad darstellen. Diese Kodierung ermög- licht eine schnelle Einschätzung des Zielerreichungsgrads. Einige Teilnehmende verwendeten Farbkodierungen, die vom aktuellen Fortschrittswert des Kalorienverbrauchs abhingen: Die Anzahl und Intensität der Farbschichten im Feuersymbol spiegelten die verbrannten Kalorien 56 5.3. Design wider. In einer anderen Skizze wurde ein Personensymbol gezeigt, dessen Farbe sich mit zunehmender Schrittzahl verstärkte. Kategoriebasiert (5) In dieser Unterkategorie wird Farbe verwendet, um verschiedene Datenkategorien voneinander zu unterscheiden. Jede Aktivität oder jeder Indikator besitzt eine eigene Farbe. Die Teilneh- menden wählten etwa unterschiedliche Farbtöne für Schritte, Kalorien und Herzfrequenz, um die Datentypen visuell klar zu trennen. Dekorativ (15) In diesem Fall dient Farbe nicht als Träger quantitativer Informationen, sondern zur ästheti- schen Unterstützung des Designs. So verwendeten die Teilnehmenden Rot für das Herzsymbol oder zur Darstellung der Herzfrequenz, und natürliche Farben für Lebensmittel, um deren realistische Erscheinung zu betonen. Fazit: Farbkodierung Die Farbkodierung in den Skizzen diente sowohl funktionalen (wert- und kategoriebasierten) als auch dekorativen Zwecken. Dies zeigt unterschiedliche Gestaltungsstrategien: Einige Teil- nehmende zielten auf eine möglichst informative und schnell erfassbare Darstellung, während andere die emotionale Wirkung und visuelle Attraktivität in den Vordergrund stellten. Fortschrittsstil für Symbole Diese Kategorie (Tabelle A.9) beschreibt, wie Fortschritt innerhalb von Symbolen visualisiert wird. Die Analyse der Skizzen ergab drei Hauptansätze: diskret, kontinuierlich und kombi- niert. Diskret (14) Der Fortschritt wird durch Änderungen des Symbols je nach Fortschrittsstufe angezeigt. Die Teilnehmende schlugen drei Schuhtypen (Flip-Flops, Stiefel, Turnschuhe) vor, die sich je nach Schrittzahl verändern (Abbildung 5.6a), oder verschiedene Lebensmittel (Obst, Fast Food) zur Visualisierung des Kalorienverbrauchs (Abbildung 5.6b). Weitere Beispiele sind ein Herzsymbol, das Emotionen je nach Puls ausdrückt (Abbildung 5.6c), oder ein Hase, dessen Ohren sich in Abhängigkeit vom Puls anheben oder senken (Abbildung 5.6d). 57 5. Designraum (a) Schuhtypen (b) Lebensmittel (c) Herzsymbol (d) Hase Abbildung 5.6.: Diskrete Darstellungen des Fortschritts mithilfe von Symbolen, vorgeschla- gen von Workshop-Teilnehmenden: (a) unterschiedliche Schuhtypen zur Visualisierung der Schrittanzahl, (b) Lebensmittelsymbole zur Darstellung des Kalorienverbrauchs, (c) ein Herzsymbol zur Anzeige der Herzfrequenz, (d) ein Hase als spielerisches Symbol für die Darstellung der Herzfrequenz. Kontinuierlich (9) Der Fortschritt innerhalb des Symbols wird als gleichmäßige, fortlaufende Füllung dargestellt. Am häufigsten verwendeten die Teilnehmenden ein Fußsymbol, das sich entsprechend der Schrittzahl von unten nach oben füllt (Abbildung 5.7). Einige Skizzen zeigten auch Herzsymbole, deren Füllstand den Pulswert widerspiegelte. Abbildung 5.7.: Beispiel für eine kontinuierliche Darstellung des Fortschritts mithilfe eines Symbols: Das Fußsymbol wird schrittweise eingefärbt, um den Grad der Zielerreichung bei der Schrittanzahl zu veranschaulichen. 58 5.3. Design Diskret-kontinuierliche Kombination (6) Diese Unterkategorie kombiniert beide Ansätze. Dazu zählen Skizzen mit einem Feuersymbol, das die Anzahl der verbrannten Kalorien visualisiert. Dieses Symbol verändert sich diskret in drei Fortschrittsstufen (Abbildung 5.8). In der ersten Stufe besteht die Flamme aus einer einzigen gelben Schicht. In der zweiten Stufe kommen zwei Schichten hinzu – eine gelbe untere und eine orange obere. In der dritten Stufe zeigt die Flamme drei Schichten – gelb, orange und rot. Zugleich wird die Flamme kontinuierlich von unten nach oben gefüllt, wodurch ein fließender Übergang zwischen den Stufen entsteht. Abbildung 5.8.: Beispiel für eine diskret-kontinuierliche Darstellung des Fortschritts mithilfe eines Symbols: Das Feuersymbol wird stufenweise und zugleich mit einem Farbverlauf eingefärbt, sodass sowohl einzelne Fortschrittsstufen als auch ein kontinuierlicher Übergang sichtbar werden. Fazit: Fortschrittsstil für Symbole Die Workshop-Teilnehmenden experimentierten aktiv mit unterschiedlichen Darstellungs- formen. Der diskrete Stil eignet sich besonders zur Visualisierung klar abgegrenzter Phasen, während der kontinuierliche Stil ein Gefühl fließender Bewegung vermittelt. Kombinierte Ansätze erwiesen sich als besonders kreativ, da sie die Vorteile beider Methoden vereinen. Anzahl der Elemente Diese Kategorie (Tabelle A.10) beschreibt, wie viele Schlüsselelemente gleichzeitig in der Fortschrittsvisualisierung angezeigt werden. Als Schlüsselelemente gelten Hauptobjekte oder Indikatoren, die die Nutzenden als unabhängige Informationseinheiten wahrnehmen. 59 5. Designraum Ein Schlüsselelement (12) Die Visualisierung konzentriert sich auf einen einzelnen Indikator, dargestellt durch ein Sym- bol, Diagramm oder Textelement – etwa ein Herz mit Herzfrequenz, eine Flamme für den Kalorienverbrauch oder ein Diagramm für die Schrittanzahl. Drei Schlüsselelemente (8) Hier werden drei Hauptindikatoren gleichzeitig angezeigt. In allen Skizzen dieser Katego- rie stellten die Teilnehmenden Schritte, Kalorienverbrauch und Herzfrequenz parallel dar – entweder durch Symbole, Diagramme oder kombinierte Formate mit Text. Vier S