Showcase 3D-Globe

Unsere Idee:

Gemeinsam mit Datierungen spielen geografische Daten eine wichtige Rolle für objektspezifische Forschung. Durch Informationen, beispielsweise zum Herstellungsort, lassen sich viele weitere Schlüsse zum Objekt und darüber hinaus ziehen. Sowohl Datumsangaben als auch Geodaten lassen sich numerisch eindeutig bestimmen und für maschinelle Weiterverarbeitung nutzen. Gerade bei großen Datenmengen kann eine Visualisierung dieser Daten zu neuen Fragestellungen und Erkenntnissen führen. Eine mögliche und ansprechende Darstellungsform von Geodaten ist das Mapping auf einem interaktiven, dreidimensionalen Globus.

In diesem Showcase wird die Integration eines derartigen Globus mit zweierlei Datentypen getestet:

• mit zeitabhängigen Testdaten
• sowie mit echten Forschungsdaten aus dem Projekt DIGIPORTA

Beispiel mit aus LIDO extrahierten Geodaten (DIGIPORTA, Verlagsorte)

Geodaten aus DIGIPORTA

• Die Daten stammen aus dem Projekt DIGIPORTA, ein am Deutschen Museum angesiedeltes Projekt zur Digitalisierung und Erschließung von Porträtbeständen in Archiven der Leibniz-Gemeinschaft.
• Für diesen Showcase wurden aus den LIDO/XML Daten die verschiedenen historischen Verlagsorte extrahiert, die in DIGIPORTA bereits normiert vorliegen.
• Die Verlagsorte des DIGIPORTA Projekt haben realen Bezug. Die Säulenhöhe spiegelt hierbei die Häufigkeit des jeweiligen Verlagsortes im DIGIPORTA-Datensatz wider.

Beispiel mit zeitabhängiger Filterung (Testdaten)

3D-Globe:

• Für den Globus wurde unter der Creative Commons Public License (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) verfügbares Kartenmaterial von Solar System Scope herangezogen (https://www.solarsystemscope.com/textures/).
• Die Umsetzung des Globus basiert auf der Javascript 3D Bibliothek three.js und WebGL.
• Die Geodaten können im JSON-Format (im Beispiel der zeitabhängiger Filterung) oder im CSV-Format (im Beispiel mit aus LIDO extrahierten Geodaten) vorliegen und werden per Javascript asynchron geladen und initialisiert.
• Im Beispiel mit den Testdaten wurde eine einfache zeitabhängige Filterung eingebaut. Anhand dreier fixer Datierungen (1850, 1950 und 2000) lassen sich verschiedene Daten zu verschiedenen Zeiten darstellen. In diesem Fall gibt es eine Zunahme der Säulenhöhe über die Jahre hinweg, andere Varianten sind hier natürlich ebenso denkbar.

Unsere Erfahrungswerte:

Eine notwendige Bedingung für die räumliche Verortung der zu visualisierenden Datensätze sind eindeutig referenzierbare Geodaten, wie zum Beispiel durch Geonames URIs. Prinzipiell können beliebige Mengen derart vorliegender Geodaten auf einem dreidimensionalen Globus dargestellt werden. Das oben vorliegende Beispiel anhand des DIGIPORTA -Datensatzes zeigt jedoch die Grenzen der sinnvollen Darstellbarkeit auf. So konzentrieren sich beinahe alle Verlagsorte in Europa, lediglich ein Verlag ist in New York verortet. Dieser Punkt wird bei der Darstellung mittels Erdglobus leicht übersehen. Bei den europäischen Verlagsorten lässt sich sehr schnell ein Überblick über die Konzentration der Verlagsorten erkennen, jedoch ist eine genaue Analyse nicht möglich. Bei beiden Problemen könnten Overlays mit Städtenamen bzw. Labels der einzelnen Standorte Abhilfe schaffen. Die Säulenhöhe als Angabe der Häufigkeit ist ebenso ein guter Indikator für einen ersten Überblick, bietet jedoch keine exakten Informationen. Die Globusdarstellung in dieser Form ist somit primär für einen ersten Überblick geeignet.

Für künftige Entwicklungen wäre eine Kombination der beiden Beispiele, etwa in Form eines zeitabhängigen Schiebereglers eine wünschenswerte Erweiterung. Zudem wären klickbare Datenpunkte ein sinnvolles Feature, um vertiefende Informationen sowie Links zu weiteren Datensätzen/-portalen direkt im Globus unterzubringen.

Bisher ist der Globus nicht responsiv, d.h. über mobile Endgeräte ist keine Interaktion möglich. Das DMD ist stets um responsives Webdesign bemüht, in dieser Testversion ist dies jedoch noch nicht umgesetzt.