While there are many visualization techniques for exploring numeric data, only a few work with
categorical data. One prominent example is Parallel Sets, showing data frequencies instead of data
points - analogous to parallel coordinates for numerical data. As nominal data does not have an
intrinsic order, the design of Parallel Sets is sensitive to visual clutter due to overlaps,
crossings, and subdivision of ribbons hindering readability and pattern detection. In this paper, we
propose a set of quality metrics, called ParSetgnostics (Parallel Sets diagnostics), which aim to
improve Parallel Sets by reducing clutter. These quality metrics quantify important properties of
Parallel Sets such as overlap, orthogonality, ribbon width variance, and mutual information to
optimize the category and dimension ordering. By conducting a systematic correlation analysis
between the individual metrics, we ensure their distinctiveness. Further, we evaluate the clutter
reduction effect of ParSetgnostics by reconstructing six datasets from previous publications using
Parallel Sets measuring and comparing their respective properties. Our results show that
ParSetgostics facilitates multi-dimensional analysis of categorical data by automatically providing
optimized Parallel Set designs with a clutter reduction of up to 81% compared to the originally
proposed Parallel Sets visualizations.
@article{DBLP:journals/cgf/DennigFBFKD21,
author = {Frederik L. Dennig and
Maximilian T. Fischer and
Michael Blumenschein and
Johannes Fuchs and
Daniel A. Keim and
Evanthia Dimara},
title = {ParSetgnostics: Quality Metrics for Parallel Sets},
journal = {Comput. Graph. Forum},
volume = {40},
number = {3},
pages = {375--386},
year = {2021},
url = {https://doi.org/10.1111/cgf.14314},
doi = {10.1111/cgf.14314}
}
Der Verantwortliche im Sinne der Datenschutz-Grundverordnung und anderer nationaler Datenschutzgesetze
der Mitgliedstaaten sowie sonstiger datenschutzrechtlicher Bestimmungen ist die:
III. Bereitstellung der Webseite und Erstellung von Logfiles
1. Beschreibung und Umfang der Datenverarbeitung
Bei jedem Zugriff eines Nutzers oder einer Nutzerin auf eine Seite aus dem Angebot der Website parsetgnostics.dbvis.de und bei jedem Abruf einer
Datei oder sonstigen Ressource werden folgende Daten über diesen Vorgang in einer Protokolldatei
gespeichert:
Datum und Uhrzeit der Anfrage
Adresse und Datenmenge (in Bytes) der angefragten und/oder abgerufenen Ressource
IP-Adresse der Besucherin / des Besuchers
Anfragemethode (z.B. GET-Methode zur Anforderung einer Webseite vom Server)
Antwort des Servers (HTTP Statuscode, z. B. „Datei übertragen“ oder „Datei nicht gefunden“ etc.
Website, von der aus der Zugriff erfolgte (zuvor besuchte Website, so genannter „Referrer“) und
verwendeter Suchmaschinen-Suchbegriff, sofern übermittelt
Erkennungsdaten des verwendeten Browser- und Betriebssystems (+ Version), sofern übermittelt
Geotargeting (Zuordnung von IP-Adresse zu deren geografischer Herkunft)
2. Rechtsgrundlage
Rechtsgrundlage für die Speicherung der Logfiles ist Art. 6 Abs. 1 lit. e) i.V.m. Abs. 3 DSGVO i.V.m. §
4 Landesdatenschutzgesetz BW (im Folgenden: LDSG) in der ab dem 6. Juni 2018 geltenden Fassung.
3. Zweck der Datenverarbeitung
Die protokollierten Daten werden verwendet, um Störungen oder Fehler an den Systemen, die für das
Web-Angebot der Universität Konstanz erforderlich sind, zu erkennen, einzugrenzen oder zu beseitigen.
Davon umfasst sind auch Störungen, die zu einer Einschränkung der Verfügbarkeit der Informations- und
Kommunikationsdienste oder zu einem unerlaubten Zugriff auf die Systeme führen können.
4. Dauer der Speicherung
Die letzten 2 Bytes der IP-Adresse werde nach maximal 5 Tagen gelöscht, so dass eine Zuordnung der
weiteren erhobenen Daten zu einer Person dann nicht mehr möglich ist.
Die anonymisierten Daten werden für statistische Zwecke verwendet, um die Gestaltung der Website
kontinuierlich zu optimieren.
Die Website parsetgnostics.dbvis.de erhebt und speichert
keine personenbezogene Daten in Formularen. Daten (csv-Dateien etc.), die auf die Website hochgeladen
werden, um diese mit Hilfe von parsetgnostics.dbvis.de zu
visualisieren, werden an einen Server übertragen und temporär gespeichert. Nach dem Verlassen der
Website werden diese Daten automatisch gelöscht. Die Verantwortlichen der Website haben keine
Möglichkeit auf diese Daten zuzugreifen.
VI. Webanalyse
Die Website parsetgnostics.dbvis.de verwendet keine
Webanalysetools wie z.B. Google Analytics.
VII. Rechte der betroffenen Personen
Sie haben das Recht, von der AG Keim Auskunft über die zu Ihrer
Person gespeicherten personenbezogenen Daten gemäß Art. 15 DSGVO zu erhalten und/oder unrichtig
gespeicherte personenbezogene Daten gemäß Art. 16 DSGVO berichtigen zu lassen.
Sie haben darüber hinaus das Recht auf Löschung (Art. 17 DSGVO) oder auf Einschränkung der
Verarbeitung (Art. 18 DSGVO) oder ein Widerspruchsrecht gegen die Verarbeitung (Art. 21 DSGVO).
Erfolgt der Widerspruch im Rahmen eines Vertragsverhältnisses kann dies zur Folge haben, dass
eine Vertragsdurchführung nicht mehr möglich ist.
Beruht die Verarbeitung der personenbezogenen Daten auf einer Einwilligung kann diese jederzeit
widerrufen werden. Die Rechtmäßigkeit der Verarbeitung bleibt bis zum Widerruf unberührt.
Sie haben außerdem das Recht auf Beschwerde bei der Aufsichtsbehörde, wenn Sie der Ansicht sind,
dass die Verarbeitung der Sie betreffenden personenbezogenen Daten gegen die
datenschutzrechtlichen Vorschriften verstößt (Art. 77 DSGVO). Die zuständige Aufsichtsbehörde
ist der Landesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit Baden-Württemberg (http://www.baden-wuerttemberg.datenschutz.de)
