Datenvisualisierung: Auseinandersetzung mit Form, Farbe und Ordnungsprinzipien, um Zusammenhänge in größeren Datenmengen sichtbar zu machen. Das Ergebnis ist ein programmierter, interaktiver Prototyp.
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.
Für meine Datenvisualisierung habe ich mir einen Datensatz ausgesucht, der verschiedenste Zahlen zum Thema “Cancer and Deaths” in den Jahren 1990-2019 behandelt, z.B. den prozentualen Anteil krebserkrankter Personen an der Gesamtbevölkerung in einem Land.
In diesen Datensatz - bzw. diese Datensätze - musste ich zunächst Ordnung bringen und schauen, welche Daten überhaupt vorhanden waren und inwiefern ich diese miteinander kombinieren könnte.
Fragestellungen
Was könnte ich anhand dieser Daten visualisieren?
Dafür habe ich mir als erstes verschiedene Fragestellungen überlegt, die ich versuchen wollte, zu beantworten. Zuerst habe ich mir ein übergeordnetes Ziel gesetzt, dass den Mittelpunkt meiner Datenvisualisierung bildete:
Regionale Unterschiede bezüglich der Verbreitung und Sterberate von Krebs aufzeigen.
Basierend darauf formulierte ich drei “Unterthemen”, die zur Umsetzung dieses Ziels beitragen sollten.
Die letzte Fragestellung hat es nicht in die finale Datenvisualisierung geschafft, da die Umsetzung den zeitlichen Rahmen gesprengt hätte
Ich habe mir Gedanken über verschiedene Darstellungsmöglichkeiten gemacht, und auch darüber, wie die einzelnen Darstellungen miteinander verknüpft werden können: Was sollte die Hauptansicht beinhalten, welche Vertiefungsmöglichkeiten gibt es und wie könnten diese aussehen?
Konzept
Aus diesen ersten Gedanken, wie die verschiedenen Informationen aufeinander aufbauen könnten, entstand schließlich mein erstes Konzept für einen “Flow”, der alle benötigten Ansichten beinhaltete.
Dieses Konzept wurde - mit einigen Änderungen - auch in etwa so umgesetzt; so bekamen beispielsweise die beiden Karten eine etwas andere Funktion als geplant und auch die Detailinformationen zu den Ländern wurden anders gestaltet.
Umsetzung
Karte
Punkt = Land
Größe der Punkte: prozentualer Anteil der Krebstoten an den Toten insgesamt - je größer der Kreis, desto höher die Prozentzahl
absolute Zahlen werden angezeigt, sobald man über einem bestimmten Land hovert
Farbe der Punkte = am häufigsten zum Tod führende Krebsart
Details & Animation
Visualisierung vertiefender Informationen bei Klick auf ein Land
der Punkt des gewählten Landes wird vergrößert, bis er nahezu den gesamten Screen ausfüllt (vermittelt das Gefühl, sozusagen in das Land einzutauchen)
innerhalb des Punktes werden in einem Balkendiagramm die Top Ten zum Tod führenden Krebsarten in diesem Land und Jahr angezeigt
Vergleich
Eine zweite Karte beschäftigt sich nicht wie die erste nur mit den Todesfällen durch Krebs, sondern mit den Fallzahlen allgemein.
Punkt = Land
Größe der Punkte: prozentualer Anteil der an Krebs erkrankten Menschen an der Gesamtbevölkerung - je größer der Kreis, desto höher die Prozentzahl
Farbe der Punkte = Krebsart, an der die meisten Menschen erkrankt sind
Die beiden Karten zusammen ermöglichen einen Vergleichen dazwischen, an welcher Krebsart die meisten Menschen erkranken und an welcher die meisten Menschen sterben - denn dabei handelt es sich keinesfalls immer um die gleiche Krebsart.
Dieser Vergleich wird durch eine Highlight-Funktion noch deutlicher, durch die eine Krebsart hervorgehoben wird und die anderen Punkte verblassen.
Mithilfe dieser Funktion kann außerdem die Entwicklung einer bestimmten Krebsart über die Jahre deutlich präziser verfolgt werden.
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