Graph-Ansicht

Die Graph-Ansicht ist eine bestimmte Art, Daten auf dem Bildschirm darzustellen. Jedes einzelne Ding wird als Punkt gezeichnet, etwa eine Notiz, eine Person oder eine Internetseite. Hängen zwei dieser Dinge miteinander zusammen, verbindet eine Linie ihre Punkte. Das Ergebnis sieht aus wie ein Netz aus Punkten und Strichen. Fachleute nennen die Punkte Knoten und die Linien Kanten. Ein solches Netz aus Knoten und Kanten heißt in der Mathematik Graph — daher der Name.

Was ein Netz zeigt und eine Liste verschweigt

Die meisten Programme zeigen Daten als Liste oder Tabelle. Das ist praktisch, wenn man etwas Bestimmtes sucht. Es hat aber eine Schwäche: Eine Liste stellt alles nebeneinander, ohne die Verbindungen zu zeigen. Man sieht dreihundert Dateinamen, aber nicht, welche davon aufeinander verweisen.

Die Graph-Ansicht dreht das um. Sie zeigt die Beziehungen als eigentliche Information. Dadurch fallen Muster auf, nach denen niemand gesucht hätte. Ein Punkt mit sehr vielen Linien ist offenbar wichtig oder zentral. Ein Punkt ganz ohne Linien ist vergessen worden. Eine Gruppe von Punkten, die untereinander dicht verbunden ist und nach außen kaum, bildet ein eigenes Themenfeld.

Genau deshalb nutzen Ermittler solche Ansichten, um Geldflüsse zwischen Firmen zu untersuchen. Ein verschachteltes Netz von Überweisungen ist in einer Tabelle mit zehntausend Zeilen praktisch unsichtbar. Als Bild erkennt man in Sekunden, dass alle Wege über dieselbe eine Briefkastenfirma laufen.

Wie aus Verbindungen ein Bild wird

Zuerst braucht das Programm die Daten selbst: eine Liste aller Objekte und eine Liste aller Verbindungen zwischen ihnen. Diese Verbindungen kommen oft automatisch zustande. In einer Notiz-App zählt jeder Link von einer Notiz zur anderen als Kante. In einem sozialen Netzwerk zählt jede Freundschaft.

Dann kommt der schwierige Teil: Wo soll jeder Punkt liegen? Die Reihenfolge der Daten gibt keine Position vor. Üblich ist ein Verfahren, das man sich wie ein Modell aus Federn und Magneten vorstellen kann. Verbundene Punkte werden von einer gedachten Feder zueinander gezogen. Alle Punkte stoßen sich gleichzeitig gegenseitig ab, damit sie nicht übereinanderliegen. Der Computer lässt dieses Kräftespiel einige Sekunden laufen, bis sich alles beruhigt hat.

Ein wichtiger Irrtum dabei: Die konkreten Positionen bedeuten nichts. Oben, unten, links und rechts sind zufällig, und beim nächsten Öffnen sieht das Bild oft anders aus. Aussagekräftig ist nur, was zusammen liegt und was weit auseinander. Ein zweites Problem ist die Größe. Ab einigen tausend Punkten wird das Netz zu einem unlesbaren Wollknäuel. Deshalb bieten gute Programme Filter an, mit denen man nur einen Ausschnitt zeigt.

Von Notiz-Apps bis Wissensgraphen

Am bekanntesten ist die Graph-Ansicht durch Notiz-Programme wie Obsidian oder Logseq. Wer dort viele Notizen untereinander verlinkt, kann sich sein persönliches Wissensnetz als Bild anzeigen lassen. Auch Roam Research hat diese Darstellung populär gemacht.

In Unternehmen taucht sie in Sicherheitssoftware auf. Dort zeigt sie, welche Server miteinander sprechen, und macht ungewöhnliche Verbindungen auffällig. In der Datenanalyse gehört sie zum Standardwerkzeug von Anbietern wie Neo4j oder Palantir.

In KI-Nachrichten begegnet der Begriff meist zusammen mit dem Wort Wissensgraph. Damit ist eine Datenbank gemeint, die Fakten als Beziehungen speichert, etwa dass eine bestimmte Firma eine andere gekauft hat. Sprachmodelle werden zunehmend mit solchen Datenbanken verbunden, damit sie nachschlagen statt zu raten. Die Graph-Ansicht ist dabei nicht die Technik selbst, sondern nur das Fenster darauf. Sie hilft Menschen zu prüfen, ob die gespeicherten Beziehungen überhaupt stimmen.