1. April 2009 – 21:48
Informationsdesign liegt derzeit voll im Trend. Twitter, Facebook und viele andere soziale Netzwerke liefern beispielsweise so hohe Datenmengen, dass diese Informationsflut und der kohärente Wissensdrang nach neuen, interaktiven Mitteln schreien. Im Interaktiven Zeitalter eröffnen sich zudem ganz neue Dimensionen für die klassischen Visualisierungsformen.
Passende Tools gibt es mittlerweile en mass. Für Programmiererfahrene oder auch solche, die keine Programmierkenntnisse besitzen. Fast täglich finden sich neue Visualisierungen im Web ein. Darunter gute, viele gute aber auch manch schlechte. Woher kommt das? Was ist denn überhaupt eine gute und was eine schlechte Visualisierung?
“Data Visualization is Only Part of the Answer to Big Data” sagt Nathan Yau auf flowingdata.
Gute Visualisierungen bieten neue Einsichten in komplexe Datenwelten. Schlechte Visualisierungen verfälschen die Interpretation vorliegender Daten. Und tatsächlich können’s die einen, und die anderen nicht [page 05/08 Infodesign interaktiv]. Die großen Netzwerkplattformen haben alle die Zeichen der Zeit erkannt und bieten ihren Nutzern Visualisierungen an, die einen weiteren Zugang zu ihrer Datenflut ermöglichen.
Während die einen vorbildliches Design bieten, haben andere eher einen peinlicher Schnellschuß hingelegt [page 05/08 Infodesign interaktiv]. (Diese Aussage ist wohlgemerkt schon 7 Monate alt. An der Visualisierung hat sich seid dem auch nichts mehr getan). Diggs Swarm zeigt mit einer dezenten grafischen Sprache, wie das Schwarmprinzip dazu eingesetzt werden kann, dem Anwender in seiner Informationsflut eine Orientierung zu bieten. Facebook bietet seinen Usern ein Friendwheel an, dass die Namen der Freunde kreisförmig um den eigenen Namen anordnet, sie gruppiert und deren Verbindungen untereinander durch Linien darstellt. Letztendlich erinnert die Darstellung jedoch an einen Wollknoil, an dem man den Anfang vom Ende nicht unterscheiden kann.
“If you really want to learn about a large dataset, visualization is only part of the answer. Too often we settle on a particular graphic because it looks pretty, or worse, it helps prove our point. We get blinded by outside motivations, that we forget to listen and look at what else the data have to say. On the flip side, we often like to visualize everything at once and leave it at that [...] design can do wonders for visualization, yes, but so can analysis. Put the two together, and you’re going to gain a much better understanding of a dataset than if you were to have just one or the other” [flowingdata]
Tags: Analyse, Daten, design, gute, Komplex, schlechte, Strukturen, Visualisierung, visualization, wissen
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