Auseinandersetzung mit Form, Farbe und Ordnungsprinzipien, um Zusammenhänge in größeren Datenmengen sichtbar zu machen.
Thema: Datenvisualisierung
Die Daten werden ohne Zuhilfenahme von bildhaften Elementen (Piktogramme, Fotografien, …) interaktiv dargestellt. Alphanumerische Zeichen (Text, Zahlen) sollen so sparsam wie möglich verwendet werden. Umso wichtiger wird es, gezielt Farbe, Form und Position einzusetzen, um
Mengen sichtbar zu machen,
Kategorien zu kodieren,
Gruppen zu bilden,
Zeitabläufe nachverfolgbar zu machen,
…
Die Darstellung von Daten zwingt schon an sich zu einer parametrischen Denkweise. D.h. die grafischen Elemente müssen flexibel gedacht werden, so dass sie unterschiedliche Zahlenwerte und Bedeutungen annehmen können. Das Denken in Varianten ist also essenziell. Zudem erlauben unterschiedliche Gesamtdarstellungen neue Einblicke in die Zusammenhänge innerhalb der Daten. Durch Interaktion können weitere Zusammenhänge vom Nutzer entdeckt werden.
Das Ziel des Kurses war es, eine abstrakte Datenvisualisierung mithilfe von JavaScript, HTML und CSS zu programmieren. Dabei sollte man sich eigenständig einen geeigneten Datesatz aussuchen und ein Visualisierungskonzept entwerfen.
Themenfindung
Die Wahl des Datensatzes stand uns frei und sollte am besten interessant und vom Umfang her passend sein. Nach meiner Recherche hatte ich drei Datensätze zur Wahl: Weltweites Glücklichsein (Happiness), deutschlandweite Unfälle und weltweite Haiangriffe. Ich entschied mich schlussendlich für die Haiangriffe, da diese das meiste Interesse in mir geweckt haben und ich mich unabhängig davon sehr für die Unterwasserwelt interessiere. Da der Datensatz einen sehr großen Umfang besaß, beschränkte ich mich auf jene Angriffe, die zwischen 1970 und 2018 stattfanden.
Datensatz
Da der Datensatz ziemlich uneinheitlich und teilweise lückenhaft war, bestand die erste Aufgabe darin, den Datensatz aufzuräumen und Überlegungen dahingehend zu machen, wie man die große Menge an verschiedenen Einträgen sinnvoll gruppiert um sie später besser darstellen zu können.
Konzept
Nachdem der Datensatz weitestgehend aufgeräumt und komprimiert wurde, stand als nächste Aufgabe die Suche nach spannenden Zusammenhängen zwischen den einzelnen Daten, an der Reihe. Dabei spielten Kategorien wie Ort, Verletzungsgrad, Datum oder auch Angaben zum Hai, eine große Rolle.
Prototyp
Die fertige Datenvisualisierung wurde in diesem Video aufgenommen.
