Inhaltsverzeichnis:
- Hierarchie anzeigen
- So durchsuchen Sie große Datenbanken
- Alternative Ergebnisse vorstellen
- Wenn die Datenvisualisierung funktioniert
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Dieser Artikel wurde aus einem Abschnitt des Data Journalism Handbook von David Suda übernommen. Hier können Sie die gesamte Arbeit einsehen.
Wenn Sie online sind, sind Sie wahrscheinlich nur allzu gut mit Infografiken vertraut, diesen allgegenwärtigen grafischen Darstellungen von Daten. Der Grund, warum wir von ihnen angezogen werden, ist kaum ein Rätsel: Wir sind visuelle Wesen. Infografiken können lustig, informativ und sogar schön sein. Und manche beleuchten ein Thema auf eine Weise, die wir uns nie vorgestellt hatten. Auf eine Art und Weise, die dazu beitragen kann, neue Entdeckungen in der Krebsforschung zu machen. Oder helfen Sie Wissenschaftlern, neue Plantagen zu entdecken. Oder erstellen Sie einfach einen sozialen Kommentar dazu, wie viele Starbucks-Standorte sich in den USA befinden - oder wie wenige Senatorinnen.
Wir haben uns also Gedanken darüber gemacht, wie Daten im Design verwendet werden können. Hier sind einige wichtige Beispiele, bei denen die Datenvisualisierung wirklich brilliert - und einige wichtige Beispiele, bei denen es wahrscheinlich zu kurz kommt.
Hierarchie anzeigen
1991 erfand der Forscher Ben Shneiderman eine neue Visualisierungsform namens "Treemap", die aus mehreren konzentrisch ineinander verschachtelten Feldern besteht. Die Fläche einer bestimmten Box repräsentiert die Menge, die sie repräsentiert, sowohl für sich selbst als auch als Aggregat ihres Inhalts. Die Baumkarte ist eine kompakte und intuitive Oberfläche für die Zuordnung einer Entität und ihrer Bestandteile, unabhängig davon, ob sie ein nationales Budget nach Agentur und Subagentur, die Visualisierung der Börse nach Branche und Unternehmen oder eine Programmiersprache nach Klassen und Subklassen enthält. Ein anderes effektives Format ist das Dendrogramm, das wie ein typischeres Organigramm aussieht, bei dem Unterkategorien weiterhin einen einzelnen Ursprungsstamm abzweigen.
So durchsuchen Sie große Datenbanken
Jeder Tod auf der Straße in Großbritannien, 1999-2000
Quelle: BBC
Während die Datenvisualisierung manchmal sehr effektiv ist, um vertraute Informationen in einem völlig neuen Licht darzustellen, was passiert, wenn Sie brandneue Informationen haben, durch die die Benutzer navigieren möchten? Das Zeitalter der Daten bringt fast täglich neue Entdeckungen mit sich, angefangen von Eric Fischers brillanter geografischer Analyse von Flickr-Schnappschüssen bis hin zur Analyse der Veröffentlichung von Tausenden zuvor vertraulicher Bewertungen von Lehrern durch das Wall Street's Journal in New York City.
Diese Datensätze sind am leistungsfähigsten, wenn Benutzer die für sie relevantesten Informationen durchsuchen und einen Drilldown durchführen können.
Anfang 2010 erhielt die New York Times Zugang zu den normalerweise privaten Aufzeichnungen von Netflix, in welchen Bereichen welche Filme am häufigsten ausgeliehen wurden. Während Netflix sich weigerte, unformatierte Zahlen offenzulegen, erstellte The Times eine ansprechende interaktive Datenbank, mit der Benutzer die besten 100 Mietobjekte in 12 US-amerikanischen Metropolen durchsuchen können, aufgeschlüsselt nach Postleitzahlen. Eine farblich abgestufte Heatmap, die jeder Community überlagert war, ermöglichte es Benutzern, schnell zu scannen und festzustellen, wo ein bestimmter Titel am beliebtesten war.
Gegen Ende desselben Jahres veröffentlichte die Times die Ergebnisse der US-amerikanischen Zehnjahreszählung - nur wenige Stunden nach ihrer Veröffentlichung. Die in Adobe Flash integrierte Benutzeroberfläche bot eine Reihe von Visualisierungsoptionen und ermöglichte es den Benutzern, jeden einzelnen Zensusblock in der Nation (von 8, 2 Millionen) zu durchsuchen, um die Verteilung der Einwohner nach Rasse, Einkommen und Bildung zu ermitteln. So hoch war die Auflösung der Daten, als Sie in den ersten Stunden nach der Veröffentlichung den Datensatz durchgingen und sich fragten, ob Sie möglicherweise die erste Person auf der Welt sind, die diese Ecke der Datenbank erkundet.
Ähnliche lobenswerte Verwendungszwecke der Visualisierung als Datenbank-Front-End sind die Untersuchung von Verkehrstoten durch die BBC (siehe Abbildung oben) und viele Versuche, große Datendumps als Wikileaks-Veröffentlichung der Kriegsprotokolle für den Irak und Afghanistan schnell zu indizieren.
Alternative Ergebnisse vorstellen
Budgetprognosen im Vergleich zur Realität
Quelle: New York Times
In der New York Times zeigt Amanda Cox '2010er "Porcupine Chart" tragisch optimistischer US-Defizitprojektionen über die Jahre, wie manchmal das, was passiert ist, weniger interessant ist als das, was nicht passiert ist. Die Fieberlinie von Cox, die das steigende Haushaltsdefizit nach einem Jahrzehnt Krieg und Steuererleichterungen zeigt, wie unrealistisch die Erwartungen an die Zukunft ausfallen können.
Bret Victor, ein langjähriger Apple-Interface-Designer (und Begründer der "Kill Math" -Visualisierungstheorie zur Vermittlung quantitativer Informationen), hat eine Art reaktives Dokument als Prototyp erstellt. In seinem Beispiel beinhalten Energiesparideen bearbeitbare Räumlichkeiten, wobei ein einfacher Schritt wie das Ausschalten des Lichts in leeren Räumen den Amerikanern die Produktion von zwei bis 40 Kohlekraftwerken ersparen könnte. Wenn Sie den Prozentsatz ändern, auf den in der Mitte eines Textabschnitts verwiesen wird, wird der Text auf der restlichen Seite entsprechend aktualisiert!
Wenn die Datenvisualisierung funktioniert
Letztendlich hängt eine effektive Datenvisualisierung von guten, sauberen, genauen und aussagekräftigen Informationen ab. Unabhängig davon, ob diese Informationen in den Nachrichten, im Marketing, in Unternehmen, zur Weiterentwicklung der Wissenschaft oder auf eine der vielen unerklärlichen Arten verwendet werden, kann die Visualisierung eine effektivere und interaktivere Art der Datenkommunikation sein wäre sonst trocken, leblos, unverständlich. Bei einer visuellen Darstellung können Daten von einem rohen, nicht assimilierbaren Material in etwas umgewandelt werden, das unseren Geist - und unsere visuellen Sinne - nährt. Mit anderen Worten, es bietet eine völlig neue Möglichkeit, nicht nur Daten, sondern auch die Welt zu betrachten.
Haben Sie interessante Datenvisualisierungsprojekte gesehen? Lass uns wissen. Wir würden gerne darüber schreiben.
Das Data Journalism Handbook und diese Anpassung können unter den Bedingungen der Creative Commons Attribution-ShareAlike-Lizenz frei kopiert, weitergegeben und wiederverwendet werden.
