Auseinandersetzung mit Form, Farbe und Ordnungsprinzipien, um Zusammenhänge in größeren Datenmengen sichtbar zu machen. Das Ergebnis ist ein programmierter, klickbarer Prototyp.
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.
Bei dem Datensatz handelt es sich um “Personal Key Indicators of Heart Disease” auf Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets/kamilpytlak/personal-key-indicators-of-heart-disease). Dieser Datensatz basiert auf einer jährlichen Umfrage des CDC (Center of Disease Control and Prevention) von 2020 aus den USA. In seiner Originalform umfasst er ungefähr 300 Fragen, allerdings ist der Datensatz auf Kaggle bereits auf 18 Fragen gekürzt.
Die Ergebnisse dieses Projektes basieren auf nur 6 der 18 möglichen Faktoren: Geschlecht, Herzerkrankungen, Nierenerkrankungen, Hautkrebs, durchschnittliche Menge an Schlaf und Psychische Gesundheit (Die Proband*innen wurden gefragt an wie vielen der letzten 30 Tage sie ihren psychischen Zustand als schlecht einschätzen würden)
Konzept
Das Ziel der Darstellung war die im Datensatz gegebenen Krankheiten in den Kontext von psychischer Gesundheit und Schlaf zu setzen. Relevant waren dabei mitunter diese Fragen:
Wie viel trägt die Krankheit zur Schlaflosigkeit bei?
Wie beeinflusst eine Krankheit die psychische Gesundheit?
Spielt Geschlecht eine Rolle?
Beeinflusst Schlaflosigkeit die psychische Gesundheit?
Das Konzept basiert auf einer Heatmap mit der die Menge an Schlaf auf der x-Achse und der psychischen Gesundheit auf der y-Achse. Somit entstehen 24x31 Felder, welche wiederum in 4 kleinere Felder aufgeteilt sind.
Ansichten
Große Ansicht
Die erste Ansicht zeigt standardmäßig die Datengrafik für den Datensatz zur Heart Disease. Oben links lässt sich allerdings immer auswählen welcher Datensatz nun widergespiegelt wird, die derzeit ausgewählte Ansicht ist türkis markiert. Rechts finden sich die toggle buttons für die nach Geschlecht getrennte und prozentuale Ansicht.
Geschlechtergetrennte Ansicht
Durch klicken auf den Gender Toggle Button teilt sich die allgemeine Ansicht zu einer nach Geschlecht getrennten Ansicht. Auch in dieser Ansicht erhält man genaue Daten zu den einzelnen Blöcken durch indem man mit der Maus über die Blöcke fährt.
Prozentuale Ansicht
Die 3. Ansicht unterscheidet sich zwar nicht im Layout, ist aber eine Variation der beiden anderen Ansichten. Hier wird nicht die Anzahl der Personen einer Gruppe widergespiegelt sondern der Anteil der Erkrankten in dieser Gruppe. Die Frage lautet also nun: Wie viele der Personen mit durchschnittlich X Stunden Schlaf pro Nacht und X Tagen mit schlechtem psychischem Zustand im letzten Monat leiden an einer Herzerkrankung?