DELIS

Dynamically Evolving, Large Scale Information Systems

Beteiligte Mitarbeiter

Förderung

EU-Projekt

Beschreibung

Scheinbar unkontrolliert wachsende Informationssysteme wie das Internet, Literaturnetzwerke, Telefonnetzwerke, Kollaborationsnetzwerke oder Peer-to-Peer-Netzwerke sind mit traditionellen Techniken nicht mehr entwickelbar, verwaltbar oder administrierbar. Die Gründe dafür liegen auf der Hand, globale Vernetzung und die Allgegenwärtigkeit technischer Medien bewirken eine Größe von oftmals vielen Millionen Benutzern oder vernetzten Rechnern zusammen mit der entsprechenden Dynamik. Für diese Systeme müssen wir das Ziel einer globalen Optimalität aufgeben. Vielmehr müssen wir unsere Bemühungen darauf konzentrieren, selbst-regulierende und selbst-reparierende Mechanismen zu finden, die dezentralisiert, skalierbar und in der Lage sind, sich an Veränderungen in ihrer Umgebung anzupassen und das System in einem akzeptablen Zustand zu erhalten um unerwünschte und instabile Zustände des Systems zu vermeiden. Ziel des Projektes DELIS ist es, durch interdisziplinäre Bemühungen der Informatik, Physik, Biologie und Wirtschaft Methoden, Techniken und Werkzeuge zu entwickeln, die die Herausforderungen solcher Systeme bewältigen können. Die Karlsruher Projektgruppe beteiligt sich am Teilprojekt 1 über „Überwachung, Visualisierung und Analyse von großen dynamischen, sich entwickelnden Informationssystemen“. Ziel dieses Teilprojekts ist es, Konzepte, theoretische Grundlagen, Algorithmen, Werkzeuge, Prototypen und Software-Plattformen zu entwickeln, die helfen, diese komplexen Informationssysteme zu erfassen, zu verstehen und entsprechend graphisch aufbereitet wiederzugeben.

Neben dem Clustern von Netzwerken - der automatischen Identifikation von natürlichen Gruppen - haben wir uns in dem vergangenen, letzten Jahr des Projektes DELIS mit analytischen Visualisierungen beschäftigt. Die visuelle Analyse von Netzwerken hat sich in der Vergangenheit stark gewandelt, die digitale Verfügbarkeit großer Netzwerke, leistungsfähige Hardware und die Entdeckung einer Vielzahl prägender Charakteristika komplexer Netzwerke haben bewirkt dass Visualisierungen von Netzwerken heute auf einer neue Stufe erstellt werden. Eine Form solcher Visualisierungen, welche analytische Eigenschaften des Netzwerkes in das Layout verweben und somit im Kontext der Netzwerkstruktur darstellen nennt man Fingerprints. Diese Technik kann einerseits dazu dienen eine traditionelle Netzwerkanalyse zu unterstützen, sie kann aber auch einen explorativen Charakter haben und aufzeigen und quantifizieren welche Eigenschaften in einem Netzwerk vorhanden sind, unabhängig davon ob diese noch unbekannt sind oder schon vorab in Erfahrung gebracht wurden. Als eine wegweisende Technik zur Erstellung von Fingerprints haben wir LunarVis entwickelt. Der Visualisierungsalgorithmus von LunarVis ist darauf spezialisiert, eine benutzerdefinierte Partitionierung der Knotenmenge zusammen mit analytischen Eigenschaften wie Knotenzentralität oder Kantengewicht im Kontext der Nachbarschaftsstruktur der Knoten gut lesbar darzustellen.