Von Plot zu Story: Entwicklung eines LLM-gestützten Python-Toolkits für interaktive Energiedaten-Visualisierungen

Forschungsthema/Bereich

Datenvisualisierung, GenAI

Typ der Abschlussarbeit

Master

Startzeitpunkt

-

Bewerbungsschluss

31.05.2026

Dauer der Arbeit

-

Beschreibung

Die Energiewende produziert komplexe Daten – etwa zu Emissionen, Strommix oder Ausbaupfaden. Diese Informationen sind gesellschaftlich relevant, werden aber oft nur in wissenschaftlichen Publikationen kommuniziert. Damit diese Inhalte auch für Entscheidungsträgerinnen und die Öffentlichkeit verständlich werden, braucht es neue Werkzeuge zur datenbasierten Visualisierung.

Ein vielversprechender Ansatz ist Scrollytelling: interaktive Daten-Geschichten, bei denen sich Inhalte beim Scrollen Schritt für Schritt entfalten. In dieser Arbeit soll ein Python-Toolkit entwickelt werden, das mit Hilfe von LLMs (Large Language Models) wie GPT Forschende beim Transformieren ihrer Visualisierungen in interaktive Narrative unterstützt. Examples Scrollystories: https://flourish.studio/blog/no-code-scrollytelling/, https://pudding.cool/process/howto-implement-scrollytelling/, https://www.zeit.de/daten-und-visualisierung.

Ziel ist die Entwicklung eines Python-Pakets, das als interaktiver Assistant funktioniert: Forschende geben z.B. eine Visualisierung (Plotly, Matplotlib oder CSV) ein und werden anschließend durch eine dialogbasierte Interaktion (per LLM) durch den Prozess geführt – von der Identifikation zentraler Aussagen bis hin zur Strukturierung der Geschichte (z.B. Setup–Konflikt–Lösung). Das Toolkit erzeugt eine YAML-Datei, die zur Steuerung einer interaktiven Scroll-Story (z.B. mit Scrollama.js) dient und direkt über GitHub Pages veröffentlicht werden kann.

Voraussetzung

Voraussetzungen an Studierende

• Sehr gute Python-Kenntnisse
• Interesse an generativer KI / LLMs (z.B. GPT) und gesellschaftlich relevanter Datenkommunikation
• Erste Erfahrungen mit Datenvisualisierung (Plotly, Matplotlib) oder hohe Motivation zur Einarbeitung
• Motivation zur nutzerzentrierten Softwareentwicklung

Studiengangsbereiche

• Ingenieurwissenschaften
  Informatik
  Energy Engineering and Management
• Wirtschafts- und Rechtswissenschaften
  Wirtschaftsinformatik
  Wirtschaftsingenieurwesen

Betreuung

Titel, Vorname, Name

Christina Speck

Organisationseinheit

WIN IM

E-Mail Adresse

christina.speck@kit.edu

Link zur eigenen Homepage/Personenseite

Website

Bewerbung per E-Mail

Bewerbungsunterlagen

• Lebenslauf
• Notenauszug

E-Mail Adresse für die Bewerbung
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an christina.speck@kit.edu


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