Stimmungsbarometer
Im Forschungsprojekt werden neue Darstellungsformen von objektlosen subjektiven Grössen am Beispiel Schmerzpatient*innen untersucht. Wie lassen sich objektlose Affekte so visualisieren, dass vergleichbare qualifizierbare Daten entstehen?
Fiche signalétique
- Département responsable Haute école des arts de Berne
- Autres départements Technique et informatique
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Institut(s)
Institute of Design Research
Institute for Human Centered Engineering (HUCE) - Unité(s) de recherche Knowledge Visualization
- Organisation d'encouragement BFH
- Durée 01.01.2010 - 30.06.2011
- Responsable du projet Christoph Stähli Weisbrod
- Direction du projet Christoph Stähli Weisbrod
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Équipe du projet
Dr. Fabienne Kilchör
Prof. Dr. Claus Noppeney
Dr. Harald Klingemann
Volker Koch
Catherine Germanier -
Partenaire
Berner Fachhochschule, WGS
BFH Technik und Informatik
HKB Hochschule der Künste Bern
Kantonsspital Aarau, Orthopädische Chirurgie Group Pationnaire - Mots-clés Informationsdesign, Schmerzvisualisierung, Informationsarchitektur, Kommunikationsdesign
Situation
Im Forschungsprojekt «Stimmungsbarometer» werden explorativ neue Darstellungsformen von objektlosen subjektiven Grössen an zwei Beispielen erforscht: a) Befindlichkeit von Schmerzpatient*innen anhand eines Fragebogens und b) Mitarbeitendenzufriedenheit anhand einer Organisationsanalyse. Die Forschungsfrage lautet: Wie lassen sich objektlose Affekte so visualisieren, dass vergleichbare qualifizierbare Datenmengen entstehen?
Approche
Objektlose Affekte sind nur schwer quantitativ zu erheben, zu visualisieren und in analoge Daten zu verwandeln. Sie weisen Lücken und Ungenauigkeiten in der Darstellung auf. Das Forschungsprojekt entwickelt Erhebungs- und Darstellungsverfahren für Schmerzpatient*innen. Die Bilanz der Projektes wird in einem Katalog zusammengefasst, welcher die differenzierten Methoden der Knowledge Visualization dokumentiert und die daraus resultierenden Darstellungsformen porträtiert.
Résultat
Die Projektbilanz wird in einem Katalog zusammengefasst, welcher die differenzierten Methoden der Knowledge Visualization (KV) dokumentiert und die daraus resultierenden Darstellungsformen porträtiert. Die enthaltenen Visualisierungen beschreiben die Zusammenhänge zwischen objektlosen Affekten und deren Wirkungsgrad und öffnen diese hin zu weiteren Anwendungsgebieten.