Im Interview: Juniorprofessor Dr. Michael Sedlmair von der Universität Stuttgart

Michael Sedlmair promovierte an der Ludwig-Maximilian-Universität in München im Bereich der Informatik und war währenddessen bei der BMW Group beschäftigt. Nach weiteren Stationen an der University of British Columbia (Canada), der Universität Wien und der Jacobs University Bremen, ist er seit 2018 Juniorprofessor für Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) an der Universität Stuttgart. Wir haben mit Professor Sedlmair über die Entwicklungen im Bereich Immersive Analytics gesprochen.

Was ist Ihr Verständnis von Immersive Analytics beziehungsweise wie definieren Sie Immersive Analytics?

Immersive Analytics ist für mich relativ breit gefasst und beschreibt jegliche Datenvisualisierung, die mit immersiven Technologien unterstützt wird. Im engeren Sinne verstehen viele darunter, dass man mit VR-Head-Mounted Displays seine visualisierten Daten ansieht. Man muss den Begriff jedoch etwas weiter fassen und zum Beispiel auch Situated Visualization mittels Augmented Reality einbinden. Ebenfalls sind Instrumente für ein haptisches Feedback zu berücksichtigen, die die Nutzerinteraktion verbessern können.

Seit wann beschäftigten Sie sich mit Immersive Analytics? Mit welchen Projekten sind Sie in die Thematik eingestiegen?

Ich habe vor 13 Jahren bei BMW in München mit Virtual Reality-Visualisierungen gearbeitet und mich dann einige Zeit mit der klassischen Datenvisualisierung beschäftigt. Seit zweieinhalb Jahren bin ich in Stuttgart, leite hier die Abteilung für Virtual und Augmented Reality und forsche unter anderem im Bereich Immersive Analytics. Unser aktueller Fokus liegt primär auf Augmented Reality, das heißt: Wie kann man digitale Daten in den realen geometrischen, zeitlichen und semantischen Kontext einbetten?

Ein Beispiel, mit dem wir uns aktuell beschäftigen, ist Motion Guidance. Durch die Pandemie blieb der Gang zum Physiotherapeuten vielen Patienten verwehrt. Also möchten sie Zuhause Übungen machen, wissen aber nicht, wie Sie sich bewegen müssen. Wir messen mit Motion Tracking, wie stark die ausgeführte Bewegung vom Ideal-Fall abweicht. Dann haben wir visualisiert, wie der Patient auf den idealen Bewegungspfad zurückkommt. Das ist keine hochkomplexe Analyse. Man muss nicht Milliarden Daten miteinander verknüpfen und verstehen. Es ist aber eine konkrete visuelle Unterstützung, um einen Task besser bewältigen zu können.

Könnten Sie den Begriff “Situated Visualization” erläutern?

Der Begriff “ Situated Visualization” ist kein neuer und wird schon lange in der Augmented Reality-Community genutzt. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Wasserflasche und brauchen zu dieser verschiedene Daten. Zum Beispiel: Wie lange ist das Wasser bereits in der Flasche? Sie haben einen Kontext in der realen Welt und in diesem Zusammenhang wollen Sie Daten visualisieren. Die Datenvisualisierung wird in die Situation eingebettet. Sie können sich abstrakte Daten in Ihrem Sichtfeld anzeigen lassen oder sie mit einem realen Objekt verknüpfen und darauf projizieren.

Welche Schwächen sehen Sie in der 3D-Visualisierung abstrakter Daten in AR/VR?

Immersive Analytics ist eben nicht nur 3D-Visualisierung. Viele Studien in der Vergangenheit haben gezeigt, dass die 3D-Visualisierung abstrakter Daten viele Probleme mit sich bringt. Und die Probleme sind meistens größer als die Vorteile. Daten einfach in Virtual Reality zu übertragen, damit allein ist erstmal niemanden geholfen. Die Verschmelzung von digitaler und realer Welt bietet hingegen Möglichkeiten, die in klassischen Bildschirm-Setups nicht möglich waren.

Bleiben wir bei der Thematik: Welche Schwächen sehen Sie allgemein bei Immersive Analytics?

Es ist ja nicht das erste Mal, dass Virtual und Augmented Reality auf den Markt kommen und als das „Next Big Thing“ angepriesen werden. Das ist ja bereits die dritte Welle. Die letzte Welle war vor zehn bis fünfzehn Jahren. Man muss aufpassen, dass man die Fehler von damals nicht wiederholt. Heute ist die Technologie aber natürlich viel besser. Besonders bei Augmented Reality hat man heute Möglichkeiten, die man vor 15 Jahren nicht hatte.

Googelt man Immersive Analytics, werden einem 3D-Visualisierungen abstrakter Daten angezeigt, wie 3D Scatterplots oder 3D Barcharts, die in Virtual Reality gezeigt werden. Es gibt viele Studien, die zeigen, dass 3D Barcharts schlecht sind. Warum sind sie schlecht? Sie schalten die Stärken der menschlichen Wahrnehmung aus. Wenn Sie in der zweidimensionalen Perspektive zwei Balken nebeneinander sehen, können sie erkennen, welcher Balken größer ist. Mit der perspektivischen Verzerrung in der Virtual Reality erkennen sie das nicht mehr, da hilft auch Stereo-3D wenig. Datenanalyse ist komplex und man muss vor allem Rücksicht auf kognitive Prozesse nehmen. Die Lösung ist nicht, sich einfach ein Virtual Reality-Display aufzusetzen. Man muss hier vorsichtig sein und untersuchen, wo es wirklich hilfreich ist. Hinzu kommt: Virtual Reality ist ein sehr unsoziales Medium. Stellen Sie sich vor, Sie sitzen im Großraumbüro, jeder trägt ein Head-Mounted Display und niemand redet miteinander.

Im Bereich Augmented Reality sehe ich viele spannende Anwendungen bis hin zu “Displays everywhere”. Statt uns überall Monitore hinzustellen, können wir uns einfach Displays mit einem AR Device projizieren. Aber auch Virtual Reality hat natürlich viele großartige Potentiale, zum Beispiel bei der Behandlung von Phobien. Die Darstellung von abstrakten Daten in VR spielt hier jedoch meist eine untergeordnete Rolle.

Jetzt haben wir viel über Schwächen geredet. Was begeistert Sie an der Thematik? Wo sehen Sie die größten Potenziale der Technologien?

Das größere Potenzial sehe ich in Augmented Reality. Sie können digitale Elemente mit der realen Welt verschmelzen lassen. Das ist ein riesiger Design-Space! Mich faszinieren vor allem auch Human-Data Interfaces oder Human-Data Interaction. Dabei geht es nicht nur um Visualisierung, sondern primär darum, wie Menschen mit Daten interagieren. Wir arbeiten mit Eye Tracking, mit haptischem Feedback und haben hier auch Projekte in der Medizin. Ganz allgemein ist natürlich das Thema Telepräsenz mittels VR/AR riesig, da es die Mobilität der Zukunft grundlegend verändern könnte.

Wo werden wir in den nächsten fünf Jahren im Bereich Immersive Analytics stehen?

Es gibt zwei Szenarien. Das pessimistische Szenario: Es passiert das gleiche, wie bei der letzten Welle. Das optimistische Szenario ist: “The thing is now too big to fail!” Es ist sehr viel Geld in VR/AR geflossen und die Technologie ist jetzt wirklich gut. Das Best Case-Szenario wäre also, dass sich Immersive Analytics als eigenständiges Sub-Gebiet der Visualisierung etabliert. Ich glaube nicht, dass wir in fünf Jahren alle Probleme gelöst haben werden. Ich glaube aber, das Forschungsgebiet wird sehr viel erwachsener sein. Aktuell haben wir noch viel mit der Grundlagenarbeit zu tun.