Team

FH-Prof. Priv.-Doz. Dipl.-Ing. Dr. Wolfgang Aigner MSc

Arbeitsplatz: A - Campus-Platz 1
M: +43/676/847 228 611

Studiengänge

  • Interactive Technologies (MA)
  • Data Science and Business Analytics (BA)
  • Digital Innovation and Research (MA)
  • Digital Design (MA)
  • Digitale Medientechnologien (MA)
  • Medientechnik (BA)
  • Creative Computing (BA)
  • Digital Media Production (MA)
  • Data Intelligence (MA)

Departments

  • Informatik und Security
  • Medien und Digitale Technologien

Forschungsinteressen: Information Visualization (InfoVis) • Visual Analytics • Human-Computer Interaction (HCI) • User-Centered Design

Wolfgang Aigner ist Experte für Informationsvisualisierung (InfoVis) und Visual Analytics (VA) mit einem Fokus auf zeitorientierte Daten. In seiner Forschung und Lehre beschäftigt er sich mit Computerwerkzeugen, Methoden und Konzepten, die Menschen im Umgang mit großen und komplexen Informationsstrukturen unterstützen um komplexe Sachverhalte verständlich zu machen, die Gewinnung neuer Erkenntnisse zu erleichtern und die Generierung neuen Wissens zu ermöglichen. Wolfgang Aigner hat an mehr als 125 Publikationen mitgewirkt und ist ein Autor des Buchs “Visualization of Time-Oriented Data” (Springer, 2011).
Vollständige Publikationsliste

Was ist Datenvisualisierung?

Haus der Digitalisierung
ORF-NÖ-Beitrag vom 08.10.2019

Ausgewählte Projekte

VALiD-Visual Analytics in Data-Driven Journalism

Interdisziplinäres Forschungsprojekt zur Entwicklung von Visual Analytics Technologien, die DatenjournalistInnen bei der Analyse von komplexen Daten unterstützen.

VisOnFire. Workflows verstehen und visualisieren

Visual Analysis of Large and Heterogeneous Scientific Workflows for Analytical Provenance – Ein forensisches Analysetool soll die Visualisierung von Datenanalyseworkflows ermöglichen und so die Re...

KAVA-Time – Datenanalyse von Mensch und Maschine

Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data – neue Methoden zur Erfassung von explizitem Expertenwissen und dessen Visualisierung vereinen menschliches Hintergrundwissen mit d...

MEETeUX

MEETeUX beschäftigt sich mit Fragestellungen in den Bereichen Interaction Design und User Experience Design für den integrierten Einsatz von medientechnischen Endgeräten in Multi-Device Ecologies.

Projekte

Online Ressourcen

Software: Prototypen & Bibliotheken

  • Netflower - Interactive web application for visual exploration of flows in dynamic networks
  • TaCo - Interactive web application for visualizing changes in tables over time
  • PubViz - JavaScript library for interactive visualization of publication data
  • EvalBench - Software library for visualization evaluation
  • TimeBench - Data model and software library for visual analytics of time-oriented data

Ausgewählte Publikationen

Stoiber, C., Rind, A., Grassinger, F., Gutounig, R., Goldgruber, E., Sedlmair, M., Emrich, S., & Aigner, W. (2019). netflower: Dynamic Network Visualization for Data Journalists. Computer Graphics Forum (EuroVis "19), 38. https://doi.org/10/ghm4jz
Wagner, M., Slijepcevic, D., Horsak, B., Rind, A., Zeppelzauer, M., & Aigner, W. (2018). KAVAGait: Knowledge-Assisted Visual Analytics for Clinical Gait Analysis. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), 25(3), 1528–1542. https://doi.org/10/ghppzn
Niederer, C., Stitz, H., Hourieh, R., Grassinger, F., Aigner, W., & Streit, M. (2018). TACO: Visualizing Changes in Tables Over Time. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (InfoVis "17), 24(1), 677–686. https://doi.org/10/ghppzq
Federico, P., Wagner, M., Rind, A., Amor-Amorós, A., Miksch, S., & Aigner, W. (2017). The Role of Explicit Knowledge: A Conceptual Model of Knowledge-Assisted Visual Analytics. IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST), 92–103. https://doi.org/10/ghppzr
Tominski, C., Aigner, W., Miksch, S., & Schumann, H. (2017). Images of Time: Visual Representation of Time-Oriented Data. In A. Black, P. Luna, O. Lund, & S. Walker (Eds.), Information Design: Research and Practice (pp. 23–42). Gower/Routledge. http://mc.fhstp.ac.at/sites/default/files/publications/Tominski17ImagesOfTime.pdf
Wagner, M., Rind, A., Thür, N., & Aigner, W. (2017). A knowledge-assisted visual malware analysis system: design, validation, and reflection of KAMAS. Computers & Security, 67, 1–15. https://doi.org/10/b5j9
Blumenstein, K., Niederer, C., Wagner, M., Schmiedl, G., Rind, A., & Aigner, W. (2016). Evaluating Information Visualization on Mobile Devices: Gaps and Challenges in the Empirical Evaluation Design Space. Proceedings of 2016 Workshop on Beyond Time And Errors: Novel Evaluation Methods For Visualization, 125–132. https://doi.org/10/cwc6
Rind, A., Aigner, W., Wagner, M., Miksch, S., & Lammarsch, T. (2016). Task Cube: A Three-Dimensional Conceptual Space of User Tasks in Visualization Design and Evaluation. Information Visualization, 15(4), 288–300. https://doi.org/10/f3szvq
Alsallakh, B., Micallef, L., Aigner, W., Hauser, H., Miksch, S., & Rodgers, P. (2015). The State-of-the-Art of Set Visualization. Computer Graphics Forum, Early view. https://doi.org/10/cwc5
Aigner, W., Miksch, S., Schumann, H., & Tominski, C. (2015). Visualization Techniques for Time-Oriented Data. In M. O. Ward, G. Grinstein, & D. Keim (Eds.), Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications (2nd ed., pp. 253–284). A K Peters/CRC Press. https://www.crcpress.com/product/isbn/9781482257373
Stitz, H., Gratzl, S., Aigner, W., & Streit, M. (2015). ThermalPlot: Visualizing Multi-Attribute Time-Series Data Using a Thermal Metaphor. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 22, 2594–2607. https://doi.org/10/ghppzs
Wagner, M., Fischer, F., Luh, R., Haberson, A., Rind, A., Keim, D. A., & Aigner, W. (2015). A Survey of Visualization Systems for Malware Analysis. In R. Borgo, F. Ganovelli, & I. Viola (Eds.), Eurographics Conference on Visualization (EuroVis) - STARs (pp. 105–125). The Eurographics Association. https://doi.org/10/cwc4
Miksch, S., & Aigner, W. (2014). A Matter of Time: Applying a Data-Users-Tasks Design Triangle to Visual Analytics of Time-Oriented Data. Computers & Graphics, 38, 286–290. https://doi.org/10/f3szvk
Rind, A., Wang, T. D., Aigner, W., Miksch, S., Wongsuphasawat, K., Plaisant, C., & Shneiderman, B. (2013). Interactive Information Visualization to Explore and Query Electronic Health Records. Foundations and Trends in Human–Computer Interaction, 5(3), 207–298. https://doi.org/10/f3szvd
Aigner, W., Hoffmann, S., & Rind, A. (2013). EvalBench: A Software Library for Visualization Evaluation. Computer Graphics Forum, 32(3), 41–50. https://doi.org/10/f3szvb
Alsallakh, B., Aigner, W., Miksch, S., & Hauser, H. (2013). Radial Sets: Interactive Visual Analysis of Large Overlapping Sets. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (Proceedings of InfoVis), 19, 2496–2505. https://doi.org/10/3v3
Rind, A., Lammarsch, T., Aigner, W., Alsallakh, B., & Miksch, S. (2013). TimeBench: A Data Model and Software Library for Visual Analytics of Time-Oriented Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 19(12), 2247–2256. https://doi.org/10/f3szvg
Aigner, W., Rind, A., & Hoffmann, S. (2012). Comparative Evaluation of an Interactive Time-Series Visualization that Combines Quantitative Data with Qualitative Abstractions. Computer Graphics Forum, 31(3), 995–1004. https://doi.org/10/f9skn4
Alsallakh, B., Aigner, W., Miksch, S., & Gröller, E. (2012). Reinventing the Contingency Wheel: Scalable Visual Analytics of Large Categorical Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (Proceedings of IEEE VAST 2012), 18(12), 2849–2858. https://doi.org/10/f4fwmj
Aigner, W., Kainz, C., Ma, R., & Miksch, S. (2011). Bertin was Right: An Empirical Evaluation of Indexing to Compare Multivariate Time-Series Data Using Line Plots. Computer Graphics Forum, 30(1), 215–228. https://doi.org/10/fjf52x
Schneider, T., & Aigner, W. (2011). A-Plan: Integrating Interactive Visualization With Automated Planning for Cooperative Resource Scheduling. Proceedings of International Conference on Knowledge Management and Knowledge Technologies (I-KNOW), Special Track on Theory and Applications of Visual Analytics (TAVA), 44:1-44:8. https://doi.org/10/dzvszp
Aigner, W., Miksch, S., Schumann, H., & Tominski, C. (2011). Visualization of Time-Oriented Data. Springer Verlag; http://www.timeviz.net. https://doi.org/10.1007/978-0-85729-079-3
Smuc, M., Mayr, E., Lammarsch, T., Aigner, W., Miksch, S., & Gärtner, J. (2009). To Score or Not to Score? Tripling Insights for Participatory Design. IEEE Computer Graphics and Applications, 29(3), 29–38. https://doi.org/10/cb6vw8
Aigner, W., Miksch, S., Müller, W., Schumann, H., & Tominski, C. (2008). Visual Methods for Analyzing Time-Oriented Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 14(1), 47–60. https://doi.org/10/c2qm3s
Aigner, W., Kaiser, K., & Miksch, S. (2008). Visualization Techniques to Support Authoring, Execution, and Maintenance of Clinical Guidelines. In A. ten Teije, P. Lucas, & S. Miksch (Eds.), Computer-Based Medical Guidelines and Protocols: A Primer and Current Trends (pp. 140–159). IOS Press, Health Technology and Informatics. http://mc.fhstp.ac.at/sites/default/files/publications/2008/aigner_2008_VisuCGP.pdf
Aigner, W., Miksch, S., Müller, W., Schumann, H., & Tominski, C. (2007). Visualizing Time-Oriented Data - A Systematic View. Computers & Graphics, 31(3), 401–409. https://doi.org/10/dxs9t9
Aigner, W., & Miksch, S. (2006). CareVis: Integrated Visualization of Computerized Protocols and Temporal Patient Data. Artifical Intelligence in Medicine (AIIM), 37(3), 203–218. https://doi.org/10/cbwjct

Visual Publication Browser

Videos

TimeViz: Visualization of Time-Oriented Data
Invited Talk @ ChinaVis: 2022 CSIG-VIS International Lecture Series 20
June 30, 2022
Demo Video of visualization research shown at European Researchers' Night 2015 in Vienna.
Video summarizing the creative media summer school workshop "Telling Stories with Data", that took place June 25-29, 2018 @ St. Poelten University of Applied Sciences, Austria.
Music credits:
Our Big Adventure (Scott Holmes) under CC BY-NC-ND 3.0 http://freemusicarchive.org/music/Scott_Holmes/Happy_Music/2018061861655623
Injecting Life into Visualizations for Biomedical Research
Marc Streit (Johannes Kepler University), Wolfgang Aigner (St. Pölten University of Applied Sciences), Dominic Girardi (RISC Software GmbH)
DBMI Open Insights Seminar at Harvard University
10 Jahre Wissensbilanz & unidata

Campus Talk: Sinnvolle Information in großen Datenmengen finden

Ausgewählte betreute Abschlussarbeiten

Presseberichte

Daten leichter visualisieren
13.03.2020

Hochschulen und Unternehmen arbeiten gemeinsam an Lösung zur einfachen Datenanalyse.

Ordnung und Wissen in die Datenflut bringen
08.04.2019

Eine Forschungsgruppe von der Fachhochschule St. Pölten hat im Rahmen eines vom Wissenschaftsfonds FWF finanzierten Projekts eine vielseitig einsetzbare Umgebung zur Datenvisualisierung entwickelt, in der auf einfache Weise Expertenwissen integriert werden kann.

Medium: scilog

Die schönsten Geschichten schreiben die Zahlen
01.03.2019

Medium: Die Presse
Autor: Daniel Pohselt

Von Virtual Reality bis 3D-Projektion - c-tv Konferenz an der FH St. Pölten
01.06.2016

Medium: FKT - Fachzeitschrift für Fernsehen, Film und Elektronische Medien

Zum bereits achten Mal trafen sich Filmschaffende, Medienfachleute, Studierende und Branchenexperten Anfang Mai zur c-tv Konferenz an der FH St. Pölten. Die zweisprachige (Deutsch/Englisch) angelegte Fernsehtagung mit internationalem Publikum bot den rund 200 Gästen einen Tag lang die Möglichkeit, sich über Themen und Trends rund um neue Bewegtbildformate und technologische Neuerungen in Film und Fernsehen zu informieren und mit anderen Fachleuten auszutauschen. Unter dem Titel „Head of Content: Immersive, branded, high graded“ diskutierten internationale Experten Fragen zu aktuellen Entwicklungen und gaben Einblicke in Wissenschaft und Praxis.

Auf der Jagd im Datendschungel
01.10.2016

Medium: Donau-Universität Krems
Autor: Markus Mittermüller

Vorstufe zum Nobelpreis
18.10.2016

Medium: NÖN
Autor: Martin Gebhart

System ins Chaos bringen
30.11.2016

Medium: APA
Autor: Nikolaus Täuber und Mario Wasserfaller / APA-Science

Digital und vernetzt - Die Vermessung des Sports kommt in Schwung
27.02.2017

Medium: APA-Science
Autor: Stefan Thaler und Mario Wasserfaller

Digital und vernetzt - Die Vermessung des Sports kommt in Schwung

Forum Medientechnik
01.12.2016

Medium: Film, Sound & Media

Vorbereiten auf die digitale Welt
16.11.2016

Medium: Der Standard

Wissenschaft und Forschung in Niederösterreich
01.11.2016

Medium: UNIVERSUM Magazin

Campustalk – Visuelle Aufbereitung von Daten im Journalismus
18.11.2015

Medium: Campus & City Radio 94.4

Big Data & Co: Wie filtert man Informationen und Zusammenhänge aus einem Berg an Daten? Das mehrere Hochschulen übergreifende Forschungsprojekt "VALID - Visual Analytics in Data-Driven Journalism" beschäftigt sich mit komplexen und heterogenen Daten und ihre mögliche Implementierung in journalistische Arbeitsprozesse. Projektleiter FH Prof. Dr. Wolfgang Aigner (FH St. Pölten) und -mitarbeiter Mag. (FH) Julian Ausserhofer (FH JOANNEUM) sprechen dazu u. a. über die Entwicklung von Visual Analytics Technologien und den historischen Begriff des Datenjournalismus.

Sinnsuche in Parlamentsprotokollen
01.11.2015

Medium: FH-Magazin FUTURE Ausgabe 03
Autor: Mark Hammer

Wenn JournalistInnen heutzutage die Welt erklären wollen, müssen sie aus gewaltigen Datenmengen die richtigen Schlüsse ziehen. Ein Projekt der FH St. Pölten entwickelt Hilfsmittel dafür.
von Mark Hammer

Malen nach komplexen Zahlen
09.09.2015

Medium:  Der Standard
Autor: Selina Thaler

Big Data – und welche Chancen Daten bieten
10.06.2016

Veröffentlichungsdatum: 10.06.2017
Medium: Die Presse

"Landkarte und Kompass für den Datendschungel"
30.11.2016

Medium: Der Standard
Autor: Alois Pumhösel

Teamwork zwischen Gehirn und Prozessor
02.06.2014

Medium: Der Standard
Autor: Pumhösel Alois

Visual-Analytics-Systeme sollen ihren Benutzern durch eine anschauliche Aufbereitung mehr Übersicht über Datenmaterial geben. Niederösterreichische Forscher entwickeln eine Plattform, in der automatische und menschliche Analyse Hand in Hand gehen.

Muster im menschlichen Gang erkennen
17.08.2016

Medium: Austria Presseagentur (APA)
Autor: APA