Komplexe Forschung braucht verständliche digitale Systeme.
Scientific UX, Datenvisualisierung, Wissenssysteme, KI-Workflows und digitale Plattformen für Forschung, Innovation und technologiegetriebene Organisationen.
Das Kernproblem
Komplexität wächst oft schneller als Verständlichkeit. Forschung erzeugt Datensätze, Berichte, Dashboards, Dokumente, Modelle, Projektwissen, Monitoring-Ströme und Stakeholder-Informationen. Die Herausforderung ist selten das Sammeln — sondern das Verwandeln in Orientierung.
- Datensätze, Modelle und Monitoring-Ströme, die niemand vollständig überblickt.
- Wissen, das in Dokumenten und Tools verteilt liegt, statt nutzbar zu sein.
- Ergebnisse, die kommuniziert werden müssen — an Stakeholder, Gremien, Öffentlichkeit.
Von Daten zu Entscheidungen
- Verstehen
- Strukturieren
- Gestalten
- Umsetzen
- Validieren
- Entscheiden
Was daraus entsteht
Aus Informationslast werden Orientierung, sichtbare Zusammenhänge, früher erkennbare Risiken, ein stärkeres Verständnis und langfristig nutzbares Wissen — die Grundlage für Entscheidungssicherheit.
- Orientierung statt Überblickverlust.
- Sichtbare Zusammenhänge und früher erkennbare Risiken.
- Wissen, das über das Projektende hinaus nutzbar bleibt.
Mögliche Ergebnisse
Herausforderung
- Datensätze ohne verständliche Oberfläche
- Wissen, das nicht auffindbar ist
- Monitoring ohne Handlungsbezug
- Ergebnisse, die schwer zu kommunizieren sind
- Manuelle, wiederkehrende Auswertungsarbeit
Mögliche Ergebnisse
- Research-Dashboard und wissenschaftliche Daten-Interfaces
- Wissensplattform und Projektportal
- Interaktiver Demonstrator und Dissemination-Plattform
- Monitoring- & Reporting-System, geospatiale Interfaces
- KI-gestützter Research-Workflow und Decision-Support-UI
Kompetenzfelder
Scientific UX
Verständlichkeit für komplexe Informationsumgebungen — Informationsarchitektur, die Fachtiefe und Orientierung verbindet.
Datenvisualisierung & Analyse
Große und komplexe Datensätze so darstellen, dass Muster, Zusammenhänge und Risiken sichtbar werden.
Wissenssysteme
Verteiltes Projekt- und Fachwissen strukturieren, auffindbar und über das Projekt hinaus nutzbar machen.
KI & Automatisierung
KI-gestützte Workflows und Automatisierung für Auswertung, Monitoring und wiederkehrende Analyse.
Digitale Plattformen
Research-Dashboards, Projektportale, Demonstratoren und Dissemination-Plattformen — vom Konzept bis zum lauffähigen System.
Kooperationsmodelle
Projektbasiert
Ein abgegrenztes Vorhaben von der Struktur bis zum lauffähigen Ergebnis.
Arbeitspaket / Umsetzungspartner
Als externer Umsetzungspartner für ein klar definiertes Arbeitspaket — Umfang und Rolle werden gemeinsam abgestimmt.
Sprint
Fokussierte Kapazität für eine einzelne Phase oder einen Prototyp.
Langfristig
Wiederkehrende Zusammenarbeit über die Laufzeit eines Programms.
Passende Leistungen
UX-Audit
Ein UX-Audit untersucht ein digitales Produkt systematisch anhand bewährter Usability-Heuristiken, psychologischer Wirkmechanismen und realer Nutzungskontexte.
Inhalts- & Informationsarchitektur-Analyse
Diese Analyse untersucht, wie Inhalte strukturiert, benannt und auffindbar sind.
Datenvalidierung & Qualitätssicherung
Validierung prüft Vollständigkeit, Konsistenz, Plausibilität und Reproduzierbarkeit der erhobenen Daten.
Barrierefreiheit-Check (WCAG 2.1+)
An accessibility audit evaluates digital products against WCAG 2.1+ standards across visual, motor, cognitive, and technical dimensions.
Produkt- & Plattformanalyse
Diese Analyse betrachtet das Produkt nicht isoliert, sondern als zusammenhängendes System aus Zielen, Nutzergruppen, Funktionen, technischen Rahmenbedingungen und organisatorischen Abhängigkeiten.
Roadmaps & Entscheidungslogiken
Dieses Modul gestaltet Roadmaps als lernende Systeme, die auf Erkenntnissen reagieren, statt sie zu ignorieren.
Ausgewählte Arbeiten
Planetary Observation OS
Planetary Observation OS ist eine interaktive Plattform zur Visualisierung und Erforschung unseres Universums.
Sixfold OS
Das Betriebssystem für Produktreife.
Aurox Intelligence
Eine moderne Plattform für erklärbare Finanzanalyse, Simulation und Entscheidungsunterstützung.
Second Life NGO
Das Projekt umfasste die Neugestaltung und Implementierung einer modularen Website-Infrastruktur und -Governance.
So läuft die Zusammenarbeit
- 01
Verstehen
Daten, Nutzer:innen, Fragestellung und Kontext des Vorhabens erfassen.
- 02
Strukturieren
Informationsarchitektur und Datenlogik ordnen.
- 03
Gestalten
Interfaces und Visualisierungen entwerfen, die Komplexität lesbar machen.
- 04
Umsetzen
Das System als lauffähige Plattform, Dashboard oder Demonstrator bauen.
- 05
Validieren
Mit realen Daten und Nutzer:innen prüfen und schärfen.
- 06
Übergeben
Dokumentierte Übergabe, damit Wissen und System langfristig tragen.
Direkte Antworten
Scientific UX macht komplexe, fachlich dichte Informationsumgebungen verständlich und bedienbar — Informationsarchitektur, Interaktion und Visualisierung für Forschung, statt generischer Marketing-Oberflächen.
Ja. Mitterberger:Lab kann als externer Umsetzungspartner für ein Arbeitspaket mitwirken. Umfang und Rolle werden projektspezifisch abgestimmt — das ersetzt keine formale Programm- oder Förderberatung.
Ja. Research-Dashboards, wissenschaftliche Daten-Interfaces und Monitoring-Views gehören zum Kern — von der Struktur bis zum lauffähigen System.
Ja. Datenvisualisierung und -analyse sind ein Kompetenzfeld: große, komplexe Datensätze so darstellen, dass Muster und Risiken lesbar werden.
Grundsätzlich ja — als Umsetzungspartner für ein definiertes Arbeitspaket. Ob und wie das vertraglich möglich ist, hängt vom jeweiligen Projekt und seinen Regeln ab und wird gemeinsam geklärt.
Ja. Interaktive Demonstratoren und Dissemination-Plattformen machen Ergebnisse greifbar — für Gremien, Stakeholder und Öffentlichkeit.