Jeffrey Heer ist Informatiker und durch für Informations-Visualisierungen und interaktive Datenanalyse bekannt.
“David McCandless turns complex data sets, like worldwide military spending, media buzz, and Facebook status updates, into beautiful, simple diagrams that tease out unseen patterns and connections. Good design, he suggests, is the best way to navigate information glut — and it may just change the way we see the world.” TEDEd
Ab wann spricht man von abstrakter Daten-Visualisierung?
Um Daten-Visualisierungen, Diagramme, Infografiken etc. „lesen“ zu können, ist es wichtig, dass diese leicht verständlich aufgebaut und visualisiert sind. Hierbei spielt der informative Wert die Hauptrolle, der visuelle Anspruch rückt dabei in den Hintergrund und soll nur die Informationsaufnahme unterstreichen.
Onformative, ein Berliner Studio für digital art and design, zeigt (meiner Interpretation zufolge) ein sehr schönes Projekt für abstrakte Daten-Visualisierung mit dem „4010 Facebook Tree“. Für dieses Projekt wurden Facebook-Beiträge, des Auftraggebers Telekom flagship store, über vier Jahre verarbeitet und mittels Processing visualisiert. Der 4010 Facebook Tree verarbeitet Interaktionen eines Facebook-Posts, wie Like-Anzahl, Type des Posts, Comment-Anzahl etc. und illustriert diese als organischen Baum/Farn.
Ohne Kontext wirkt diese Illustration sehr komplex und detailreich. Erfährt man die generativen/algorithmischen Regeln dahinter, so ist man in der Lage, diesen Baum auf weitere Ebenen zu entschlüsseln und zu entdecken. Damit unterscheidet sich der Anspruch dieser „data illustration“ von jenem der klassischen Daten-Visualisierung insofern, dass hier der visuelle Teil eine viel höhere Wertigkeit besitzt als die Informationsaufnahme.
Mittels angebrachten QR Codes können LeserInnen den Spalt zwischen Information und Grafik schließen und können die dahinter verarbeiteten Daten eruieren und werden direkt zum Facebook-Post geleitet.
In unserer Zeit sind wir von Daten und Informationen umgeben. Rund um die Uhr werden in jeder Sekunde Daten generiert. Dies veranschaulicht der DOMO report aus dem Jahr 2018:
“Over 2.5 quintillion bytes of data are created every single day, and it’s only going to grow from there. By 2020, it’s estimated that 1.7MB of data will be created every second for every person on earth.”
Testdaten
Einer der wichtigsten Punkte der Daten-Visualisierung sind die Daten selbst. Um realistische Testdaten zu analysieren wurden folgende Seiten recherchiert:
“DataBank is an analysis and visualisation tool that contains collections of time series data on a variety of topics. You can create your own queries; generate tables, charts, and maps; and easily save, embed, and share them. Enjoy using DataBank and let us know what you think!“
THE WORLD BANK bietet eine Vielzahl an Datenbanken und vorgefertigte Report Tools welche die Analyse erleichtern.
“Die Datensatzsuche soll Datensätze allgemein zugänglich und nutzbar machen und die folgenden Aufgaben erfüllen:
Sie soll ein System schaffen, das die Publisher geteilter Daten dazu motiviert, die Best Practices für Speicherung und Veröffentlichung von Daten anzuwenden
Sie soll Wissenschaftlern die Möglichkeit geben, anhand der Zitierung der von ihnen erstellten Datensätze zu zeigen, welche Wirkung ihre Arbeit hat
Da immer mehr Datensatz-Repositories schema.org und ähnliche Standards verwenden, um ihre Datensätze zu beschreiben, werden Nutzer im Laufe der Zeit in der Datensatzsuche zunehmend umfangreichere und vielfältigere Datensätze finden.”
Um Daten zu visualisieren gibt es verschiedene professionelle Tools. Diese werden, je nach Anforderungen kategorisiert. Diese sehr komplexen Tools bieten eine Vielzahl an Report und Visualisierungsmöglichkeiten.
Code Tools
Visual Reporting or BI
Maps
Infographic Tool
Net-work graphs
Large-Screen Visualization
Code Tools
D3.js
Open Source JavScript library mit verschiedenen Visualisierungsmöglichkeiten (HTML, CSS, SVG)
Wie schon im vorherigen Blogeintrag beschrieben gibt eine Vielzahl an Diagrammtypen. Manche sind sehr einfach gestaltet, andere wiederum sehr komplex. Jedoch spielt die Verständlichkeit dabei eine viel größere Rolle als Komplexität.