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Wikipedia · einfach zusammengefasst · Stand

Daniel Keim

Er ist für seine Arbeiten im Bereich der Informationsvisualisierung, Data-Mining, der interaktiven Datenanalyse und im Bereich von Visual Analytics bekannt.

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Inhalt4 Abschnitte
  1. 1. Überblick
  2. 2. Forschung und Karriere
  3. 3. Forschung im DBVIS-Labor
  4. 4. Auszeichnungen und fachliche Rollen

Überblick

Daniel A. Keim (* 1965 in Gelsenkirchen) ist ein deutscher Informatiker. Seit 2000 ist er Professor und Lehrstuhlinhaber im Fachbereich Informatik der Universität Konstanz. Dort leitet er das Data Analysis and Visualization Research Lab (DBVIS).

Seine zentralen Arbeitsgebiete sind Informationsvisualisierung, Data Mining, interaktive Datenanalyse und Visual Analytics. Informationsvisualisierung bedeutet, Daten grafisch aufzubereiten. Data Mining bezeichnet das Erkennen von Mustern und Zusammenhängen in großen Datenmengen. Visual Analytics verbindet automatisierte Datenanalyse mit interaktiven Visualisierungen, damit Menschen Daten untersuchen und verstehen können.

Forschung und Karriere

Keim promovierte 1994 in Informatik an der Universität München. Anschließend war er Assistenzprofessor am Fachbereich Informatik der Universität München und außerordentlicher Professor am Fachbereich Informatik der Martin-Luther-Universität Halle. Außerdem arbeitete er als leitender Wissenschaftler bei den AT&T Shannon Research Labs in Florham Park, NJ, USA.

Er gilt als Pionier des visuellen Data Mining und als Mitbegründer des Forschungsfeldes Visual Analytics Anfang der 2000er-Jahre. 2006 gründete er gemeinsam mit Pak Chung Wong die jährliche IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST). Sie sollte ein eigenes Forum für die Forschung zu Visual Analytics bieten; 2020 ging sie mit anderen Konferenzen in der IEEE Visualization auf.

2008 beschrieben Keim und Jim Thomas in einem einflussreichen Buch zum visuellen Data Mining gemeinsam Umfang und Herausforderungen von Visual Analytics. Bis 2010 war Keim wissenschaftlicher Koordinator des Koordinierungsprojekts FP7 VisMaster der Europäischen Kommission, das dieses Gebiet definierte und weiterentwickelte. Er veröffentlichte umfangreich zu Informationsvisualisierung, Data Mining und Visual Analytics sowie Tutorials und Keynotes auf großen Fachkonferenzen.

Forschung im DBVIS-Labor

Das DBVIS an der Universität Konstanz wird als eines der weltweit führenden Forschungsinstitute für interaktive Datenanalyse und Visual Analytics bezeichnet. Es untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Data Science in verschiedenen Anwendungsfeldern: öffentliche Sicherheit und Sicherheitsforschung, Digital Humanities und Linguistik, Sport- und Verhaltensanalytik sowie Geoinformatik und Infrastrukturanalyse.

Die Forschung verbindet Datenvisualisierung, interaktive Mensch-KI-Zusammenarbeit und intelligente Datenexploration. Dabei sollen Menschen Daten mit benutzerzentrierten, interaktiven Visual-Analytics-Ansätzen erkunden. Verwendete Techniken sind unter anderem Erklärbare künstliche Intelligenz, also nachvollziehbar gemachte KI-Entscheidungen, Reinforcement Learning und Large Language Models.

Das Labor warb mehr als 50 Forschungsprojekte ein. Förderer waren unter anderem die Europäische Union mit FP7 und Horizon 2020, deutsche Bundesministerien, die Deutsche Forschungsgemeinschaft und das United States Department of Homeland Security.

Auszeichnungen und fachliche Rollen

2011 erhielt Keim den Visualization Technical Achievement Award. 2019 wurde er in die IEEE VGTC Visualization Academy aufgenommen; 2024 folgte der IEEE VIS Test of Time Award.

Er übernahm Führungs- und Organisationsaufgaben in der Visualisierungs-Community, darunter Mitgliedschaften in Steering Committees für IEEE Visualization, EuroVis und EuroVA, im Executive Committee der IEEE Computer Society sowie im Technical Committee on Visualization and Graphics. Zudem war er Programmvorsitzender führender Konferenzen, beispielsweise IEEE Information Visualization und ACM SIGKDD, und wirkte als Associate Editor oder Mitglied von Herausgebergremien mehrerer Fachzeitschriften mit.

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