Vom 28. bis 31. Juli 2026 nahm unsere Forschungsgruppe an der 30th International Conference on Information Visualisation an der SOAS University of London teil. Mit sechs angenommenen Beiträgen bot die Konferenz eine wichtige Gelegenheit, unsere aktuelle Forschung der internationalen Visualisation und Visual Analytics Community vorzustellen. Die Beiträge werden in Kürze als Teil der IEEE Conference Proceedings veröffentlicht. Die vorgestellten Arbeiten befassen sich mit Anwendungen in den Bereichen landwirtschaftliches Wassermanagement, kollaborative Forschung, Gesundheitswesen, Inklusionsunternehmen, Policy Modelling und phasenübergreifende Forschungsunterstützung.
Ein gemeinsamer Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von künstlicher Intelligenz und Visual Analytics. Während KI und Large Language Models die Verarbeitung, Recherche und Strukturierung komplexer Informationen unterstützen, ermöglichen interaktive visuelle Oberflächen die Exploration der Ergebnisse. Dadurch können Nutzerinnen und Nutzer Zusammenhänge besser nachvollziehen und aktiv in den Analyseprozess eingebunden bleiben.
Die sechs kommenden Veröffentlichungen sind:
- „Stakeholder-Oriented Visual Analytics for Agricultural Water Management under Climate Change Scenarios“
- „Project-Centered Human-AI Orchestration in Collaborative Research Workspaces“
- „Evidence-Grounded Medical Visual Analytics with Large Language Models for Patient Record Exploration“
- „A Visual Analytics Framework for Impact Measurement in Inclusion Enterprises“
- „A Knowledge-Grounded Visual Analytics Framework for Policy Modelling with Large Language Models“
- „Persistent Research Artifacts in Visual Workspaces for Cross-Phase Research Support“
Ein besonderer Höhepunkt war die Auszeichnung des Beitrags „Project-Centered Human-AI Orchestration in Collaborative Research Workspaces“ mit dem Best Paper Award. Die Arbeit von Midhad Blazevic, Jacob G. Benz, Jan Safferling und Kawa Nazemi stellt ein projektzentriertes Modell zur Koordination KI-gestützter Forschungsaktivitäten vor. Es verbindet Ideenentwicklung, Literaturauswahl und wissenschaftliches Schreiben und hält die Unterstützung gleichzeitig transparent, kontextbezogen und kontrollierbar.
Darüber hinaus nahm Kawa Nazemi an der Panel Session „Visualisation, Visual Analytics, and Visual Knowledge Discovery in the Age of LLMs“ teil. Die Session brachte unterschiedliche Perspektiven auf das Zusammenspiel von Large Language Models, interaktiven visuellen Systemen und visueller Wissensgewinnung zusammen. Daraus entstanden interessante Diskussionen und wertvolle Erkenntnisse zu den Möglichkeiten und Herausforderungen der Verbindung von generativer KI und menschenzentrierten Analyseumgebungen.
Die IV 2026 bot einen hervorragenden Rahmen, um unsere Forschung vorzustellen, Feedback zu erhalten und Ideen mit der internationalen Community auszutauschen. Die sechs kommenden IEEE-Veröffentlichungen, der Best Paper Award und der Beitrag zur Panel Session zeigen die thematische Breite unserer aktuellen Forschung und unseren kontinuierlichen Fokus auf transparente, interaktive und menschenzentrierte Ansätze für künstliche Intelligenz und Visual Analytics.
