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.
Die Analyse von meteorologischen und Schneeindikatoren ist für Europa, insbesondere im Kontext des Wintertourismus und der Skiresort-Planung, von entscheidender Bedeutung. Der Datensatz „Meteorological and Snow Indicators for Europe“ bietet eine umfassende Sammlung von Daten, die die Dynamik und Veränderungen der Wintersaisonen unter dem RCP 4.5-Klimaszenario erfassen. Diese Informationen sind nicht nur für die unmittelbare Saisonplanung von Skiresorts relevant, sondern auch für langfristige Investitionen und Anpassungsstrategien im Angesicht des Klimawandels.
Das Thema ist besonders spannend, da es eine Schnittstelle zwischen Umweltwissenschaft, Tourismusmanagement und nachhaltiger Entwicklung darstellt. Mit diesem Datensatz können Muster und Trends im Zusammenhang mit Schneefall und Saisonlängen identifiziert werden, die entscheidend sind, um die Auswirkungen des Klimawandels auf den Wintersport zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Datenpunkte wie Beginn und Ende der Skisaison und die Menge des maschinell erzeugten sowie des natürlichen Schnees liefern wichtige Einblicke in die Resilienz der Skigebiete gegenüber klimatischen Veränderungen.
Zusätzlich bildet die Analyse dieser Indikatoren eine Basis für die Entwicklung von Maßnahmen zur Erhaltung und Verbesserung der Attraktivität europäischer Skigebiete, die sowohl für lokale Ökonomien als auch für den Erhalt der Biodiversität von großer Bedeutung sind. In einem größeren Rahmen bietet der Datensatz die Möglichkeit, die Diskussion und Forschung über nachhaltigen Tourismus und Klimaanpassungsstrategien zu bereichern
Ergebnis
Der finale Entwurf bietet eine reduzierte und klare Übersicht über die Daten zu europäischen Skigebieten und ist durch seine Farbgestaltung und Darstellung besonders aussagekräftig. Die Farbskala von Grau bis Dunkelblau zeigt anschaulich die zunehmende Anzahl an potenziellen Beschneiungsstunden: Je dunkler der Blauton, desto mehr Beschneiungsstunden stehen zur Verfügung. Grau markiert dabei die Bereiche mit weniger als 400 Beschneiungsstunden, was als kritische Schwelle für einen rentablen Skibetrieb angesehen wird. Diese visuelle Unterscheidung ermöglicht es Nutzern, auf einen Blick die Gebiete zu identifizieren, die möglicherweise wirtschaftliche Herausforderungen haben. Die grafische Aufbereitung der Daten ist somit nicht nur informativ, sondern auch entscheidungsfördernd, da sie kritische von nicht kritischen Bedingungen klar abgrenzt.
Gestalterische Entscheidungen
Die gewählte Farb- und Formgebung in dieser Visualisierung dient mehreren wichtigen Zwecken. Zunächst einmal sind die Formen (Punkte) klein und diskret, was eine hohe Datenmenge auf dem Bildschirm ohne Überladung ermöglicht. Die Punkte erlauben es, Trends und Muster bei der Verteilung der Beschneiungsstunden und des produzierten technischen Schnees zu erkennen, ohne dabei die Klarheit zu beeinträchtigen.
Die Farbwahl, mit Grautönen für niedrige Beschneiungsstunden und einem Spektrum von Blau für höhere Werte, nutzt eine kühle Farbpalette, die oft mit Eis und Schnee assoziiert wird, was thematisch passend ist. Die Farben sind zudem in ihrer Intensität abgestuft, was einen intuitiven Sinn für die Skalierung der Daten vermittelt – dunklere Töne bedeuten mehr Stunden, was auf bessere Bedingungen für die Schneeproduktion hinweist.
Die Entscheidung, unter 400 Stunden mit Grau zu markieren, stellt eine visuelle Schwelle dar, die schnell erkennen lässt, wo die Betriebsbedingungen möglicherweise nicht ausreichen, was für Entscheidungsträger von besonderer Bedeutung sein kann. Diese Farb- und Formwahl vereinfacht somit das Verständnis komplexer Informationen und ermöglicht es Betrachtern, effizient Schlussfolgerungen zu ziehen.
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