Die vorliegende Arbeit stellt die Ergebnisse anwendungsorientierter Forschung dar, in deren Mittelpunkt die Entwicklung von Visualisierungswerkzeugen steht, die Expertinnen und Experten bei datenbasierten Entscheidungen unterstützen. In unserem alltäglichen und beruflichen Leben müssen wir häufig eine bevorzugte Option aus einer Menge von Alternativen auswählen. Dabei ist die entscheidende Information oft in einem Datensatz verborgen. Lange Zeit spielte für die Visualisierungsforschung das Datenverständnis die zentrale Rolle bei der Entscheidungsfindung. Um jedoch zu einer Entscheidung zu gelangen, muss das Verständnis von Mustern in den Daten mit subjektiven Einschätzungen zusammengeführt werden. Existierende Visualisierungswerkzeuge zielen nicht auf dieses Zusammenspiel ab und viele Ansätze konzentrieren sich auf vereinfachte Entscheidungsaufgaben. Ihre Relevanz und Anwendbarkeit unter realen Bedingungen sind daher womöglich begrenzt.

Diese Arbeit nutzt die Methodik der Feldforschung, um die zugrundeliegenden kognitiven Prozesse von Entscheidungen zu untersuchen und sie für die Entwicklung von Werkzeugen zur Entscheidungsunterstützung zugänglich zu machen. Durch eine enge Zusammenarbeit mit Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern in der Praxis und durch den besonderen Fokus auf Entscheidungsprozesse geht die Arbeit über den bisherigen Stand der anwendungsorientierten Visualisierungsforschung hinaus. Indem die gesammelte Praxiserfahrung mit Konzepten aus der Humanwissenschaft zusammengeführt wird, trägt die Arbeit außerdem dazu bei, Entscheidungsmodelle und -theorien für die Entwicklung von Visualisierungen nutzbar zu machen.

Die bestehende Definition von Multi-Attribute Choices wird in dieser Arbeit um eine Einordnung als sogenanntes konstruktives Problem erweitert, bei dem Präferenzen erst zum Zeitpunkt der tatsächlichen Entscheidung formiert werden. Außerdem schlägt die Arbeit ein Charakterisierungsschema vor, mit dem Visualisierungsforscherinnen und Visualisierungsforscher ein gegebenes Entscheidungsproblem konkreter als bisher beschreiben können. Schließlich brachte die praxisnahe Forschung ein neuartiges Entscheidungsproblem hervor, das in dieser Arbeit als Co-Dependent Choices definiert wird. Als theoretische Beiträge tragen diese Formalisierungen zu einer Konkretisierung des Gestaltungsraumes von Entscheidungsaufgaben bei. Eine aus der Kognitionswissenschaft übertragene Methode zur Wissenserhebung dient dazu, das Wissen, die Erfahrung und die kognitiven Aufgaben, die aktuellen Entscheidungspraktiken zugrunde liegen, systematisch zu erfassen. Als methodologischer Beitrag eröffnet dies eine auf Entscheidungen ausgerichtete Art und Weise der Charakterisierung eines gegebenen Problems.

Als technische Beiträge präsentiert diese Arbeit zwei Designstudien, deren Ergebnisse auf die Relevanz und Anwendbarkeit der hier vorgestellten Konzepte innerhalb sowie außerhalb der untersuchten Entscheidungskontexte hindeuten. PAVED bietet Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern einen einfachen, aber effektiven, Weg, ihre Präferenzen zu formen und anzuwenden, basierend auf der Erkenntnis, welche Leistung unter welchen Bedingungen erreichbar ist. Die Erweiterung COMPO*SED ist das erste Werkzeug, das Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträgern dabei hilft, die Wechselwirkungen von abhängigen Entscheidungen zu ergründen. Die Nützlichkeit beider Werkzeuge wurde von Domänenexpertinnen und Domänenexperten im Kontext ihrer alltäglichen beruflichen Entscheidungen bestätigt. Eine durch die Domänenexpertinnen und Domänenexperten selbst initiierte Nutzung in ihrem Arbeitsalltag nach vier Jahren zeigt den Langzeitnutzen von PAVED.

Mittels User-Centered Design begegnet diese Arbeit dem fehlenden Diskurs über validierte Visualisierungswerkzeuge zur gezielten Unterstützung von Expertinnen und Experten bei deren Entscheidungen. Die theoretischen, methodologischen und technischen Beiträge prägen das allgemeine Verständnis von Entscheidungsaktivitäten auf großen Datenbeständen und von deren Unterstützungsmöglichkeiten mittels Visualisierung. Mit dem Fortschreiten von Aufgabenklarheit, Gestaltungsrichtlinien und praktischen Erfahrungen mit Entscheidungsunterstützungswerkzeugen werden immer genauere Aussagen hinsichtlich der Entscheidungsunterstützung als Hauptziel der Visualisierungsforschung möglich sein. Die hier vorgestellten Forschungsarbeiten sind ein wichtiger Schritt in diese Richtung.