Was macht eine gute Datenvisualisierung aus und warum?

Datenvisualisierung kann eine leistungsstarke Art der Kommunikation sein.  Wenn es richtig gemacht wird, liefert es Informationen mit dem Gewicht angesehener Forschung und der durchdringenden Klarheit guten Designs. Jeder, der schon einmal eine PowerPoint-Präsentation mit vielen Tortendiagrammen durchgesessen hat, weiß, dass viele Versuche, Daten zu visualisieren, mit einer unverständlichen oder bedeutungslosen Darstellung dessen enden, was einst wichtige oder interessante Daten waren.

Was macht also eine gute Datenvisualisierung aus?

Nathan Yao von flowingdata.com sagt, dass eine gute Visualisierung

eine Darstellung von Daten ist, die Ihnen hilft, das zu sehen, wofür Sie sonst blind wären, wenn Sie nur auf die nackte Quelle geschaut hätten.

Yao bringt es auf den Punkt – wir visualisieren Daten, weil sie uns dazu einlädt, Daten anders zu betrachten, und uns hilft, sie zu verstehen.  Eine gute Datenvisualisierung sollte sowohl das Publikum ansprechen als auch die Genauigkeit und die Tiefe seines Verständnisses verbessern.

Damit die Datenvisualisierung dies erreichen kann, sind drei Dinge erforderlich:

• Datenanalyse
• Geschichtenerzählen
• Entwurf

 

Datenanalyse

Erforschen Sie die Zahlen – hier liegt die Geschichte.

– Nathan Yau

Auf den ersten Blick sind Daten nur Zahlen.  Mit der Analyse werden Daten zu einem Ort, an dem überraschende und wichtige Geschichten entdeckt werden können. Für jeden, der keinen Doktortitel in Statistik hat, mag das wie eine große Herausforderung klingen, aber es ist nicht so entmutigend, wie es sich anhört.  Die meisten Datenvisualisierungen stützen sich auf Analysen, um zwei Dinge zu finden: Muster und Beziehungen.

Muster

Es liegt in der Natur des Menschen, Muster in der Welt um uns herum zu erkennen – sei es ein Muster im Wetter, an der Börse oder in der Mode auf der Straße.  Wir tun es, weil Muster uns helfen, vorherzusagen, was als nächstes passieren könnte, und die Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen und sich auf die Zukunft vorzubereiten, ist der Schlüssel zum Überleben unserer Spezies. Eine gute Datenanalyse verbindet die Daten auf viele Arten und sucht nach Mustern, die im Laufe der Zeit, über den Raum oder zwischen Kategorien entstehen.

  Die Erkundung der Daten auf diese Weise ermöglicht es, signifikante Muster zu erkennen – diese Muster erzählen eine Geschichte darüber, wie die Welt funktioniert oder sich verändert.

Ein gutes Beispiel dafür ist die Karte der kulturellen Mobilität, die von einem Team aus Historikern und Wissenschaftlern erstellt wurde, die die Geburten und Todesfälle bedeutender Personen wie David, König von Israel, und Leonardo da Vinci von 600 v. Chr. bis heute verfolgt haben. Indem sie diese Vordenker als Stellvertreter für Fähigkeiten und Ideen verwenden, enthüllen ihre Daten intellektuelle Hotspots und verfolgen den Aufstieg und Fall von Imperien. Wenn Sie ein Muster in den Daten klar visualisieren können, wird Ihr Publikum instinktiv verstehen, wie wichtig dieses Muster ist, das ist etwas, was wir seit Hunderttausenden von Jahren tun.

Beziehungen

Eine “Beziehung” in Daten ist meistens eine Korrelation, mit anderen Worten, geht etwas nach oben, während eine andere Sache nach unten geht? Beim Vergleich von Daten aus Staaten mit und ohne staatliche Antidiskriminierungsgesetze  zur sexuellen Orientierung fanden Forscher der University of California beispielsweise eine starke Korrelation zwischen wirtschaftlicher Sicherheit und Schutzgesetzen.

LGBT-Personen in Staaten ohne Schutz geben mit größerer Wahrscheinlichkeit ein Haushaltseinkommen von unter 24.000 US-Dollar an als diejenigen, die in den Staaten leben, in denen LGBT-Arbeitnehmer geschützt sind. Eine Qualitätsanalyse ist der erste Schritt zu einer großartigen Datenvisualisierung – erst wenn wir Daten untersuchen, entdecken wir, was sie uns sagen können.

   Von dort aus müssen wir die Geschichte für andere interpretieren.

Storytelling mit Daten

Zahlen haben eine wichtige Geschichte zu erzählen. Sie verlassen sich darauf, dass Sie ihnen eine klare und überzeugende Stimme geben. ―Stephen Few

Datenvisualisierung wird verwendet, um einem Publikum etwas zu vermitteln, sei es eine Sichtweise, ein Plädoyer für Veränderungen oder einfach neue Informationen.  Nur wenige Formen der Kommunikation sind so überzeugend wie Erzählungen, und deshalb ist Storytelling ein integraler Bestandteil der Datenvisualisierung. In den meisten Fällen stellen Daten Personen, Orte und Objekte dar.

  Trotzdem bleiben Daten in ihrer rohen Form für die meisten Menschen ein bedeutungsloses Durcheinander von Zahlen.  Bei der Datenvisualisierung müssen die emotionalen, sozialen und kulturellen Verbindungen zwischen Daten und dem realen Leben hergestellt werden. Zu diesem Zweck muss die Visualisierung Informationen über das Wer, Was, Wann, Wo und Wie Ihrer Daten enthalten. Um für Ihr Publikum von Bedeutung zu sein, müssen diese Informationen aus ihrer Sicht betrachtet werden.

  Die Begriffe, die Sie verwenden, und die Konzepte, auf die Sie sich beziehen, sollten Ihrem Publikum vertraut sein.  Ein Publikum von Führungskräften benötigt andere Informationen als ein allgemeines Publikum.  Manchmal ist es notwendig, dem Publikum weitere Hinweise zu geben (z.B. grüne Pfeile, um eine Verbesserung zu zeigen). Eine gute Datenvisualisierung erzählt dem Publikum eine Geschichte mit Sprache und Ideen, die sie verstehen.

Gutes Design der Datenvisualisierung

Indem wir Informationen visualisieren, verwandeln wir sie in eine Landschaft, die Sie mit Ihren Augen erkunden können, eine Art Informationskarte. Und wenn Sie sich in Informationen verlieren, ist eine Informationskarte irgendwie nützlich. ―David McCandless

Wenn Sie Daten analysieren, gewinnen Sie Ihre eigenen Erkenntnisse, so dass Sie sich die Bedeutung der Daten nicht erklären müssen.  Aber über Ihr Publikum hinaus müssen Sie eine klare und einfache Erklärung dafür liefern, worum es bei den Daten geht, und hier kommt gutes Design ins Spiel. Ein gutes Design der Datenvisualisierung stellt sicher, dass jeder, der es sieht, versteht, was es darstellt.

  Zu diesem Zweck beinhalten gute Visualisierungen Best-Practice-Designelemente:

Visuelle Hinweise

Großartige Bücher verwenden Worte, um Charaktere, Szenen und Handlungen zu beschreiben.  In ähnlicher Weise verwendet gutes Design visuelle Hinweise, um ein Bild von den Daten zu zeichnen. Symbole wie das Dollarzeichen, Totenkopf und Liebesherzen sind Beispiele für starke visuelle Hinweise.

  Abstrakte Formen und Farben können auch verwendet werden, um Eigenschaften wie Wärme, Volumen und Entfernung anzuzeigen.

Visuelle Hierarchie

Unsere Augen neigen dazu, nach Dingen zu suchen, die auffallen.  Gutes Design nutzt dies zu seinem Vorteil, um sicherzustellen, dass die wichtigsten Informationen zuerst gelesen werden. Die Verwendung von größeren und kleineren Formaten ist eine einfache Möglichkeit, eine visuelle Hierarchie zu erstellen, ebenso wie das Anwenden kräftiger Farben auf Schlüsseldaten, während andere Elemente aufgehellt oder weichgezeichnet werden.

Negativer Raum

Unordnung ist der Feind der Lesbarkeit.

Anmerkung

Annotationen können helfen, die Visualisierung zu kontextualisieren.  Es kann dem Publikum sagen, woher und wann die Daten stammen, wer sie gesammelt hat und wie.  Diese Art von Kontext kann dem Publikum sowohl helfen, die Daten zu verstehen, als auch ihre Glaubwürdigkeit zu stärken.

Keine Ausreden für schlechte Datenvisualisierung

Die meisten Unternehmen müssen datenintensive Geschichten erzählen.  Viele Stunden und Ressourcen werden in die Erstellung von Jahresberichten, Investorenbriefings und einer Litanei anderer Formen der Datenpräsentation investiert.  Viele weitere Stunden werden damit verbracht, sie zu verdauen. Eine gute Datenvisualisierung kann die Qualität der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse und die Effektivität unserer Versuche, diese Erkenntnisse zu kommunizieren, verbessern.

  Wenn so viel Aufwand in eine datengesteuerte Kultur gesteckt wird, ist eine gute Datenvisualisierung von unschätzbarem Wert.