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Dissertationspreis für Dr. Daniel Reimann

Die Dissertation von Dr. Daniel Reimann wurde am 12.11.2021 auf dem Dies Academicus der FernUniversität ausgezeichnet. Aus ihr sind drei Veröffentlichungen in Fachzeitschriften hervorgegangen (s.u.).

Der Titel der Arbeit ist: Weighing the visual evidence – Experiments on the perception of data graphs. In der Arbeit werden eine Reihe von Experimenten berichtet, die jeweils unser Verständnis davon erweitern, wie Menschen Evidenz aus Datengrafiken herauslesen. Das betrifft einerseits Evidenz dafür, wie gut eine quantitative Vorhersage zu den Daten in einem Streudiagramm passt und zum anderen Evidenz für Homophilie in Netzwerkdiagrammen (Tendenz, dass es mehr Verbindungen zwischen Elementen der gleichen Klasse gibt; also z.B. mehr Kontakte zwischen Personen der gleichen Altersklasse). Da Datengrafiken in vielen Bereichen der Wissenschaft und der Wissenschaftskommunikation eine wichtige Rolle spielen, ist es hilfreich, wenn wir die Wahrnehmung von Datengrafiken besser verstehen. Dazu soll die Dissertationsschrift einen Beitrag leisten.

Reimann, D., Blech, C., & Gaschler, R. (2020). Visual model fit estimation in scatterplots and distribution of attention. Experimental Psychology, 67(5), 292-302. https://doi.org/10.1027/1618-3169/a000499

Reimann, D., Blech, C., Ram, N., & Gaschler, R. (2021). Visual model fit estimation in scatterplots: Influence of amount and decentering of noise. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. https://doi.org/10.1109/tvcg.2021.3051853

Reimann, D., Schulz, A., & Gaschler, R. (2021). Homophily at a glance: Visual homophily estimation in network graphs is robust under time constraints. SN Social Sciences, 1(6). https://doi.org/10.1007/s43545-021-00153-2