Hoe kun je nou weten wie welke kennis bezit? Bijvoorbeeld doordat mensen kennis omzetten in informatie. Een onderzoek van Katy Börner, Chaomei Chen en Kevin W. Boyack geeft inzicht in hoe dit visueel zou kunnen worden weergegeven.
Visualizing knowledge domains (p 179-255) (PDF)
Katy Börner, Chaomei Chen, Kevin W. Boyack
Published Online: Jan 31 2005 8:04AM
DOI: 10.1002/aris.1440370106
figure5.jpg

A landscape view of the ACA map displayed in Figure 4. The height of a citation bar indicates the number of citations for the correspondent author. The spectrum of colors on each citation shows the time when citations were made. Authors with more than 50 citations are displayed with semi-transparent labels.

figure8.jpg

A close-up view of a few clusters along the main artery in the DCA map. The height of a bar represents the number of citations to a publication. Labels indicate articles in clusters, for example, Small73 for an article of Small in 1973. Multiple publications within the same year are not distinguished at this level. For example, Small73 includes all Small’s publications in 1973.

Een ander voorbeeld heb ik op bestiario.org gevonden. Ik kan geen spaans lezen maar ik interpreteer het als een soort matrix waar je op kennisgebied zoals digitaal, audiovisueel kunt filteren. Klikkend op een persoon krijg je meer informatie over deze persoon.
bestiario.gif
Check ook eens Commetrix.

Commetrix is a Dynamic Network Visualization and Analysis Software
that supports Community Moderators, Members, and Network Researchers. It provides an easy exploratory yet comprehensive access to network data and allows for:
– Extracting virtual communities in electronic communication networks
– Visualizing dynamic network lifecycles, properties, and structures
– Creating rich expert network maps from communication logs
– Searching, filtering, navigating social corpora, like e-mail, discussions
– Understanding and utilizing your social networks
– Trace dissemination of topics or properties through the network
– Extendable to all sources of network data

keywordpicture.png
Clusterednetwork3d-view2.png