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.
Ich behandle einen Datensatz von DeStatis, der sich mit den vom BAföG geförderten Personen und dem finanziellen Aufwand beschäftigt. Dafür verbrachte ich viel Zeit mit der Datenanalyse, um das Verhältnis der einzelnen Dimensionen sichtbar zu machen, was von den Zahlen selbst nicht ablesbar war. Durch gezielte Animationen soll der/die Nutzer*in ein besseres Verständnis von den Zusammenhängen bekommen können.
Auseinandersetzung mit den Dimensionen
Datensatz
21411-0002 : BAföG - Geförderte Personen und finanzieller Aufwand: Deutschland, Jahre, Personenkreis
Der Datensatz beinhaltet dieselben Dimensionen jeweils für Schüler und Studenten, wobei ich die Schüler außen vor ließ und mich lediglich auf die Studenten konzentrierte.
Welche Dimensionen gibt es? Wie stehen diese im Verhältnis zueinander?
Gliederung in 2 Gruppen: Geförderte Studenten und Finanzielles
Jede Gruppe beinhaltet jeweils 3 Dimensionen, die miteinander verrechnet werden können und dadurch voneinander angängig sind. Mir war klar, dass ich diese Verhältnisse ins Zentrum meiner Datenvisualisierung stellen wollte und stellte die Gleichung auf.
Schließlich habe ich eine weitere Tabelle hinzugezogen, um eine noch mehr vergleichbare Daten mit einzubringen und eine bessere Vorstellung von den Gefördertenzahlen zu bekommen.
Versionen
Während des Prozess entstanden verschiedene Versionen und Farbverläufe, die immer weiter reduziert wurden. Dadurch wirkt das gesamte Design professioneller und generiert auch aussagekräftigere Insights.
Prozess Beispiel: Menü
Endergebnis
In der finalen Visualisierung ist Menü und Inhalt getrennt. Für jedes Bundesland werden eigene Diagramme gemalt. Sie zeigen mit gezielten Animationen 4 verschiedene Dimensionen.
Teil- und Vollförderung: In welchem Verhältnis stehen die beiden Dimensionen zueinander?
Studenten: Wie viele Studenten werden gefördert?
Gefördertenquote: Wie hoch ist der Anteil der Studierenden, de gefördert werden?
Finanzieller Aufwand: Wie verhält sich der finanzielle Aufwand vom Staat gegenüber der Anzahl der Studierenden?
Im Menü selbst ist das Verhältnis von Teil- und Vollförderung vergleichbar, wodurch man den zeitlichen Verlauf der Auszahlungen gut analysieren und vergleichen kann.
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