Visualizing Complexity: Handbuch modulares Informationsdesign 9783035625073, 9783035625059

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Visualizing Complexity

Darjan Hil Nicole Lachenmeier

Visualizing Complexity

Handbuch modulares Informations design

Birkhäuser Basel

Inhalt

6 8 11

Vorwort Wie das Buch aufgebaut ist Das MID-System

1 Datendimensionen

15

1A Vom Text zu den Daten 1B Von den Daten zum Datenwürfel

17 31

41

2 Diagrammatische Dimensionen

43 59 67

2A Menge 2B Position 2C Beziehung

77 79 87 97 107 115 123

3 Visuelle Dimensionen 3A Farbe 3B Form 3C Linie 3D Muster 3E Kontur 3F Isotype

133 135 147

154

4 Strukturierende Dimensionen 4A Strukturieren durch Sortierung 4B Strukturieren durch Gruppierung

5 Die Vielfalt der Multidimensionalen Visualisierungen

156

Alle 80 Elemente in der Übersicht

158

Wie das MID-System funktioniert

160

Das Mapping von vier Daten­­dim­en­sionen – eine Anleitung

162

Wie Sortieren funktioniert

164

26 Multidimensionale Visualisierungen

217 218 220

6 Anhang

Die Autor:innen Weiterführende Lektüre, Quellen und Tools

Vorwort

Der Buchtitel, »Visualizing Complexity«, enthält das Wort Komplexität – ein oft verwendeter Begriff, welcher den aktuellen Nerv der Zeit ganz gut beschreibt. Wir leben in einer Zeit, in der die Menschen dank Computern und einer unendlichen Menge an Informationen immer mehr Aufgaben gleichzeitig erledigen, verschiedene Rollen ein­nehmen und sehr schnell von einem Thema zum anderen wechseln.In diesem Kon­text verstehen wir Komplexität als den Umstand, dass ein Sachverhalt vernetzt, ineinander verwoben, undurchsichtig und schwer zu fassen ist. Warum aber Komplexität visualisieren? Ganz einfach, weil wir fest dran glauben, dass manch scheinbar komplexer Sachverhalt besser verarbeitet werden kann, sobald er aus dem Kopf externalisiert wird und visuell mit Distanz betrachtet werden kann. Hierbei geht es zunächst gar nicht um die Qualität der Visualisierung, sondern rein um die Tatsache, dass dieser aus dem Kopf auf das Blatt (digital oder analog) gebracht und so kommu­ nizierbar wird. Als Sachverhalte verstehen wir im Kontext dieses Buches Daten als generelles Konzept. Ob Text oder Zahlen, beides ist unserer Meinung nach ein Rohmaterial, also ein zu verarbeitender Datensatz. Beide können quantitativ oder qualitativ betrachtet und visuell auf­bereitet werden. Dabei ist es wichtig, sich zu Bewusstsein zu führen, dass jede Betrachtung eines Sach­­­ver­haltes eine bestimmte Perspektive einnimmt und eine damit ver­­­bun­­dene Geschichte erzählt. Zu jedem Datensatz gibt es ver­schiedenste Zugangspunkte und Perspektiven. Dieser Umstand begründet die vorher genannte Kom­plexität. Das Ziel ist dabei nicht, die Kom­plexität zu vereinfachen, sondern den Adressaten gekonnt durch die ver­schied­enen Perspek­­tiven zu navigieren. Um diese Navigation zu ermöglichen, haben wir das modulare Informationsdesign, kurz MID, entwickelt. Dabei werden alle Elemente, die kleinsten Einheiten des Systems, ähnlich dem che­mischen Periodensystem in Modulen kombinierbar gemacht. Wichtig dabei ist zu wissen, dass für eine vereinfachte Orientier­ung im MID-System Elemente in Dimensionen gruppiert werden. Dimensionen sind eine Ordnungseinheit beziehungsweise eine Ebene, auf welcher sich bestimmte Elemente befinden. 6

Dieses Buch ist das Resultat von zehn Jahren Praxiserfahrung mit Experimentierfreude, Analysearbeit und dem Wunsch, die bis heute wenig bekannte, aber anspruchsvolle Schnittstellendisziplin des Informationsdesigns durch einfache Prinzipien besser zugänglich zu machen. Wir sind davon überzeugt, dass durch die Visualisierung als allgemeinem Problemlösungsansatz mehr Transparenz, Partizi­ pation und Entscheidungsbefähigung entsteht. Zudem werden attraktiv dar­gestellte Texte und Zahlen lieber gesehen, gelesen und besser verstanden als Präsentationen mit Standard-Diagrammen. Wir möchten zeigen, dass die Welt des Informations­designs viele wunderschöne Facetten hat. So wagen wir es, auf unkonventionelle Weise Verbindungen zwischen Disziplinen und Sachverhalten herzustellen, wo vorher keine offensichtlichen bestanden, mit dem Ziel, das interdisziplinäre Verständnis zu fördern. Dieses Buch soll für alle, die mit Zahlen arbeiten, eine Ins­pira­tions­quelle sein, um Daten aus einer neuen Perspektive zu sehen und die gestalterischen Möglichkeiten der Vermittlung von Infor­­­ma­tionen zu erkunden. Für Gestalter:innen kann dieses Handbuch den Zugang zu den Zahlen erleichtern und dadurch neue Gestaltungs­ möglichkeiten der Darstellung von Informationen eröffnen. Generell wollen wir die Freude an der korrekten, aber auch kreativen Arbeit mit Texten und Zahlen vermitteln und dazu motivieren, mit dem Visuali­ sieren von Komplexität selbst zu starten. Dazu braucht es weder ein besonderes Talent noch einen Computer oder eine spezielle Ausbildung, sondern Stift und Papier, Interesse und Experimentier­freude. Wir wünschen bei der Arbeit mit diesem Handbuch viel Freude und Erfolg. Nicole Lachenmeier und Darjan Hil

7

Wie das Buch aufgebaut ist

Dieses Buch ist visuell strukturiert und in farblich kodierte Bereiche unterteilt. Die ersten vier (gelb, blau, rot und grün) ver­mit­teln das nötige Grundverständ­­nis und bilden die Basis für die beispielhaften multidimen­­sio­nalen Visualisierungen im fünften Abschnitt. Es ist wichtig zu wissen, dass das Buch nicht von vorne nach hinten gelesen werden muss, sondern auch quergelesen werden kann, um sich inspirieren zu lassen. Am Ende des Buches lässt sich der Aufbau der Beispiele leicht rekon­ struieren und im vorderen Teil nachschlagen.

Gelber Bereich

Im gelben Abschnitt besteht der Aufbau einer Doppelseite aus einem Datensatz, einer Er­ klärung, einem Titel und einem abstr­akten Icon als Repräsentation des dort erläuterten Prinzips. Der gelbe Abschnitt, wie auch das gesamte Buch, verwendet nur einen einzigen kleinen Datensatz, welcher eine erfundene Familiengeschichte beschreibt.

Blauer, roter, grüner Bereich

In den blauen, roten und grünen Abschnitten werden die Elemente des modularen Infor­­­­­­ma­­tionsdesigns jeweils auf einer Einzelseite erklärt. Ein abstraktes Icon repräsentiert jedes Prinzip, welches mit einem Elementtitel und einer Element-ID ergänzt wird. Im gesamten Buch sind die Elemente so immer rückverfolgbar. Ein einfaches Beispiel in der unteren linken Ecke und eine kurze Erläuterung geben jedem Element einen praktischen Anwendungskontext.

Beispielbereich

In diesem Abschnitt wird pro Beispiel eine Auswahl von Daten aus dem Datensatz mit den vorgestellten Elementen zu einer multidi­ mensionalen Visualisierung auf einer Seite kombiniert. Jede Doppelseite besteht aus einer Auflistung der verwendeten Datendimensionen und der verwendeten Elemente als Icon mit der Element-ID. Eine genaue Legende, ein beschreibender Titel sowie ein kurzer HighlightText mit den spezifischen Erkenntnissen für das Story­telling aus der Grafik machen deren Aufbau Schritt für Schritt nachvollziehbar.

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Erklärung

Datensatz

Titel

Icon

Einfaches Beispiel

Element–ID

Beschreibender Titel

Legende Highlight

9

Das MID-System

Die Konstruktion der Visualisierungen in diesem Buch basiert auf einem System. Unter einem System verstehen wir, dass verschiedene Kom­ponenten mit bestimmten Prinzipien zusammen ein Ganzes bilden. Wenn wir das Prinzip anwenden, dass Elemente aus dem modularen System bewusst ausgewählt und mit verschiedenen Dimensionen zu einer neuen Visualisierung kombiniert werden, dann sprechen wir von modularem Informationsdesign. Das MID-System gliedert sich in vier übergeordnete Module: die Datendimensionen (gelb), die diagrammatischen Dimensionen (blau), die visuellen Dimensionen (rot) und die strukturierenden Dimensionen (grün). Die drei letztgenannten Dimensionen bilden zusammen 80 eindeutig identifizierbare Elemente. Die Idee hinter dem MID-System ist, dass durch die Kombination eines Datensatzes mit ausgewählten Elementen der drei Gruppen eine große Anzahl von multidimensionalen Visualisierungen entworfen werden kann. Mit einem einfachen Regelwerk können nicht nur alle bekannten Diagrammtypen, sondern auch eine nahezu unbegrenzte Anzahl neuer Visualisierungen encodiert werden. Dieses System kann als ein visueller Algorithmus verstanden werden. Mit MID können aber auch bestehende Visualisierungen analysiert und decodiert werden. Multidimensionales Informationsdesign ist toolunabhängig. Stift und Papier und ganz unterschiedliche Software Tools können zur Um­­set­z­ung verwendet werden. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung findet sich im fünften Kapitel.

11

Das MID-System

Datendimensionen

Strukturierende Dimensionen

Die datenbasierten Dimensionen beschreiben die Schritte, welche mit der Analyse eines Datensatzes verbunden sind. Dabei geht es nicht primär um die statistischen Verfahren, sondern um die essenziellen konzeptionellen Überle­ gungen, welche Fragen sich mit diesem Datensatz klären lassen, welche Geschichten erzählt oder welche Perspektiven eingenommen werden können. Daraus leitet sich die Auswahl der einzelnen Datendimensionen ab, also der Spalten eines Datensatzes.

Die strukturierenden Dimensionen haben den größten Einfluss auf die Story einer Visuali­­­­sier­ung. Dabei steht die Frage im Zentrum, nach welcher Datendimension eine Grafik sortiert und gruppiert wird. Allein mit unterschiedlichen Sortierungen lassen sich verschiedene Geschichten erzählen. Die Sortierung bestimmt auch die Anordnung der einzelnen Datenelemente und hat so einen großen Einfluss auf die Gesamtform. Die Gruppierung hingegen bringt Harmonie und Ordnung in das Format.

Diagrammatische Dimensionen

Multidimensionale Visualisierungen

Die diagrammatischen Dimensionen ent­halten alle Elemente, die aus den verschiedenen Be­r­eichen der Mathematik und Informatik zusammengetragen wurden. Der gemeinsame Nenner dieser Sammlung ist, dass ein Daten­satz auf mathematisch korrekte Weise in ein ein­faches Diagramm übersetzt wird. Diese entst­andenen Diagramme beschreiben ent­ weder Mengen, Positionen in einem Koordinatensystem oder Beziehungen.

Durch die multidimensionalen Visualisierungen kommen alle Dimensionen in der Anwendung zusammen. Aus drei oder mehr Datendimensionen, welche auf die Elemente der anderen drei Dimensionen gemappt werden, entstehen neue Diagrammvarianten. Für die multidimensionalen Visualisierungen braucht es immer mindestens vier Elemente.

Visuelle Dimensionen

Die visuellen Dimensionen können als die krea­ tiven Dimensionen betrachtet werden. Dabei geht es um eine Vielzahl von gestalterischen Prinzipien, welche angewendet werden können, um ein Diagramm mit mehreren Datendimen­ sionen zu erstellen. Die hier vorgestellten visuellen Elemente gehören generell zum gestalterischen Grundvokabular von Designern. Wir haben sie in die Gruppen der Farbe, Form, Linie, Muster, Kontur und die Spezialgruppe der Isotype nach Neurath1 unterteilt.

12

Datendimensionen

Diagrammatische Dimensionen

Visuelle Dimensionen

Strukturierende Dimensionen

Multidimensionale Visualisierungen

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1 Daten­ dimensionen Welche Einsichten in einen Datensatz werden benötigt, um zu ent­ scheiden, welche Datendimensionen für die Visualisierung ver­wendet werden sollen? Sind für die Beantwortung dieser Frage bereits Analysen oder statistische Verfahren notwendig? Kann ein Datensatz neutral mit Abstand betrachtet werden? Gibt es Zwischenstufen, die bereits visuelle Muster im Datensatz beziehungsweise in den einzelnen Dimensionen des Datensatzes erkennen lassen? In diesem Kapitel werden Ansätze aufgezeigt, die solche und ähnliche Fragen beantworten und einen fließenden Übergang von der Analyse zur Visualisierung zeigen. Dafür ist eine offene Grundhaltung nötig, was die konzeptionelle Betrachtung eines Datensatzes von seinen möglichen Zugangspunkten her betrifft. Dies ermöglicht eine disziplinübergreifende Zusammenarbeit und eine Kommunikation auf Augenhöhe.

15

1A Vom Text zu den Daten In diesem Abschnitt wird ein Datensatz als Grundlage für das ge­samte Buch vorgestellt. Dabei handelt es sich um einen Text über die Familien Wagner und Brown, aus dem sich schrittweise Daten extrahieren und visualisieren lassen. Die Namen der Familienmitglie­ der basieren auf der Statistik der häufigsten Familiennamen und Vornamen des 19. Jahrhunderts im deutschsprachigen und englisch­ sprachigen Raum. Das Ziel ist es, dadurch die einzelnen Schritte zur Visualisierung nachvollziehbar und die möglichen Varianten sichtbar zu machen, ohne dabei an zu vielen Schrauben gleichzeitig zu drehen. Zu erwähnen ist noch, dass die Geschichte fiktiv ist und ohne Bezug zu realen Ereignissen steht. Diese einfache Familien­ geschichte macht es möglich, Daten leicht zu verstehen und sie auch mit sich selbst in Verbindung zu bringen.

17

Unstrukturierter Fließtext als Startpunkt

Ein Fließtext hat den Zweck, den Lesenden Zeit zu geben, sich die Inhalte vor dem inneren Auge vorzustellen. Geschriebene Geschichten sind mit be­ schreibenden Details ausgeschmückt und inspirieren die Vorstellungskraft der Lesenden, gedanklich in eigene Welten abzutauchen. Die Informationen in einem Absatz sind unstrukturiert, was für deren Verständlichkeit aber keinen ne­ gativen Effekt hat. Erzähler:innen erzählen so, wie ihre Gedanken fließen. Um Informationen zu suchen oder um sich einen schnellen Überblick zu verschaffen, sind Narra­ tionen jedoch weniger geeignet. Wenn beispielsweise im Text über die Unter­ nehmerfamilie das Geburtsdatum von Otto Wagner zu suchen ist, muss der Text Zeile für Zeile abgescannt werden, bis dieses gefunden ist.

18

Die Geschichte der Unternehmer:innenfamilien

Der Unternehmenserfolg der Browag AG ist auf Hermann Wagner und James Brown zurückzuführen. Hermann Wagner ist 1871 in Wien geboren (gestorben 1961). In seiner Studentenzeit hat er die vier Jahre jüngere (1875) gebürtige Wienerin Emma Moser (gestorben 1960) kennengelernt. Im Jahr 1900 heirate­ ten Hermann und Emma in Wien, wo auch die Kinder Otto (1901, gestorben 1924) und Paul (1914, gestorben 2011) geboren wurden. Durch die finanziellen Möglichkeiten der Familie Moser konnte Hermann die Firma Wagner Farben GmbH gründen und erfolgreich in Wien etablieren. Nach der Schule entschied sich Otto, zum Studieren nach München zu gehen, und Paul beschloss, in die Fußstapfen von Vater Hermann zu treten. Otto Wagner verstarb tragisch mit 23 Jahren in München an Tuberkulose. Paul unternahm geschäftliche Reisen in andere Länder und lernte so in ­ Paris im Jahr 1934 Elisabeth Brown, seine spätere Ehefrau, in der Firma Brown Chemicals Inc. kennen. Die Firma Brown Chemicals Inc. war von James Brown (1882, gestorben 1947) in London gegründet worden. Er konnte von der Ehe mit Marie Durand (1879, gestorben 1951), die aus einer gut situierten Pariser Familie stammte, sehr profitieren. James hat sein Geschäft in London und in Paris, wo das Paar hauptsächlich lebte, ausgebaut. Aus der Ehe zwi­ schen Marie und James gingen Anna (1913, gestorben 1996) und Elisabeth (1915, gestorben 2014) hervor. Anna wurde bei einem Familienaufenthalt in ­London geboren und verbrachte nach ihrer Schulzeit an einem Londoner Internat ihr Leben in Lon­don. Ihre Schwester Elisabeth wuchs zusammen mit den Eltern in Paris auf und arbeitete bereits seit ihrer Jugend in der Firma von Papa James, wo sie Paul Wagner kennenlernte. Mit der Heirat zwischen Paul und Elisabeth wurde nicht nur der eheliche, sondern auch der geschäftliche Bund besiegelt, aus dem die neu fusionier­ te Firma Browag AG entstand. Im Jahr 1935 kam Hermann in Paris auf die Welt (gestorben 1987), sieben Jahre später folgte seine Schwester Marie (1942, gestorben 2020). Weil die Leitung der Niederlassung in Wien viel Zeit in An­ spruch nahm, ist Paul nie aus Wien weggezogen. Nach einigen Jahren kam es zur Trennung von Elisabeth und Paul. Paul ent­ schied sich, seine Unternehmensanteile an Elisabeth zu ver­kaufen und aus der Firma Browag AG auszusteigen. Sohn Hermann b ­ eschloss, zum Studieren nach Wien zu gehen und bei seinen Großeltern Hermann und Emma zu leben. Marie hingegen wollte in London Kunst studieren und verzichtete auf die unternehmerischen Möglichkeiten, welche ihr ihre Mutter Elisabeth in Paris bot. Elisabeth Brown gilt als eine der erfolgreichsten Unternehmerinnen des 21. Jahrhunderts und überlässt ihr gesamtes Vermögen wohl­tätigen Organisationen mit dem Schwerpunkt Design.

19

Unstrukturierter Fließtext mit Highlights

In dieser Fassung ist der Fließtext bereits mit ein paar unterstützenden Symbolen angereichert. Jedes Symbol steht für einen Informationstyp und ist mit einer gelben Markierung versehen. Wir können an dieser Stelle zwar noch nicht von einer Visualisierung sprechen, jedoch wird eine Suche, z. B. nach dem Geburts­ datum von Otto Wagner, vereinfacht. Der Text ist nach wie vor unstrukturiert.

▶ Vorname ◀ Familienname ● Geburtsjahr ◖ Sterbejahr ■ Geburtsort ◆ Lebensort

20

Die Geschichte der Unternehmer:innenfamilien

Der Unternehmenserfolg der Browag AG ist auf ▶ Hermann ◀ Wagner und ▶ James ◀ Brown zurückzuführen. ▶ Hermann ◀ Wagner ist ● 1871 in ■ Wien geboren (gestorben ◖ 1961). In seiner Studentenzeit hat er die vier Jahre jüngere (● 1875) gebürtige ■ Wienerin ▶ Emma ◀ Moser (gestorben ◖ 1960) kennengelernt. Im Jahr 1900 heirateten ▶ Hermann und ▶ Emma in ◆ Wien, wo auch die Kinder ▶ Otto (● 1901, gestorben ◖ 1924) und ▶ Paul (● 1914, gestor­ ben ◖ 2011) geboren wurden. Durch die finanziellen Möglichkeiten der Familie ◀ Moser konnte ▶ Hermann die Firma Wagner Farben GmbH gründen und erfolgreich in ◆ Wien etablieren. Nach der Schule entschied sich ▶ Otto, zum Studieren nach ◆ München zu gehen, und ▶ Paul beschloss, in die Fußstapfen von Vater ▶ Hermann zu treten. ▶ Otto ◀ Wagner verstarb tragisch mit 23 Jahren in ◆ München an Tuberkulose. ▶ Paul unternahm geschäftliche Reisen in andere Länder und lernte so in Paris im Jahr 1934 ▶ Elisabeth ◀ Brown, seine spätere Ehefrau, in der Firma Brown Chemicals Inc. kennen. Die Firma Brown Chemicals Inc. war von ▶ James ◀ Brown (● 1882, gestorben ◖ 1947) in ■ London gegründet worden. Er ­konnte von der Ehe mit ▶ Marie ◀ Durand (● 1879, gestorben ◖ 1951), die aus einer gut situierten ■ Pariser Familie stammte, sehr profitieren. ▶ James hat sein Geschäft in ■ London und in ◆ Paris, wo das Paar hauptsächlich lebte, ausge­ baut. Aus der Ehe z­ wischen ▶ Marie und ▶ James gingen ▶ Anna (● 1913, gestorben ◖ 1996) und ▶ Elisabeth (● 1915, gestorben ◖ 2014) hervor. ▶ Anna wurde bei einem Familienaufenthalt in ­■ London geboren und verbrachte nach ihrer Schulzeit an einem Londoner Internat ihr Leben in ◆ London. Ihre Schwester ▶ Elisabeth wuchs zusammen mit den Eltern in ■ Paris auf und ar­ beitete bereits seit ihrer Jugend in der Firma von Papa ▶ James, wo sie ▶ Paul ◀ Wagner kennenlernte. Mit der Heirat zwischen ▶ Paul und ▶ Elisabeth wurde nicht nur der ehe­ liche, sondern auch der geschäftliche Bund besiegelt, aus dem die neu fus­ ionierte Firma Browag AG entstand. Im Jahr ● 1935 kam ▶ Hermann in ■ Paris auf die Welt (gestorben ◖ 1987), sieben Jahre später folgte seine Schwester ▶ Marie (● 1942, gestorben ◖ 2020). Weil die Leitung der Niederlassung in Wien viel Zeit in Anspruch nahm, ist ▶ Paul nie aus ◆ Wien weggezogen. Nach einigen Jahren kam es zur Trennung von ▶ Elisabeth und ▶ Paul. ▶ Paul entschied sich, seine Unternehmensanteile an ▶ Elisabeth zu ver­kaufen und aus der Firma Browag AG auszusteigen. Sohn ▶ Hermann ­beschloss, zum Studieren nach ◆ Wien zu gehen und bei seinen Großeltern ▶ Hermann und ▶ Emma zu leben. Marie hingegen wollte in ⬩ London Kunst studieren und verzichtete auf die unternehmerischen Möglichkeiten, welche ihr ihre Mut­ ter ▶ Elisabeth in ◆ Paris bot. ▶ Elisabeth ◀ Brown gilt als eine der erfolg­ reichsten Unternehmerinnen des 21. Jahrhunderts und überlässt ihr gesamtes Vermögen wohl­tätigen Organisationen mit dem Schwerpunkt Design. 21

Fließtext als Liste, mit Highlights strukturiert

Eine bloße Aufzählung von Daten als Liste strukturiert den zugrundeliegenden Text noch nicht. Eine Liste führt das Auge durch die aufgezählten Punkte. Der Mehrwert entsteht erst dadurch, dass die Satzstruktur durch die gleiche Anordnung miteinander vergleich­bar wird. Die Symbole sollen dies noch etwas mehr verdeutlichen. Eine Muster­ erkennung ist zwischen den Zeilen möglich, aber noch nicht ganz einfach zu leisten.

▶ Vorname ◀ Familienname ● Geburtsjahr ◖ Sterbejahr ■ Geburtsort ◆ Lebensort

22

Die Geschichte der Unternehmer:innenfamilien

• ▶ Hermann ◀ Wagner, ● 1871 in ◆ Wien geboren, lebte in ◆ Wien, gestorben ◖ 1961, mit ▶ Emma ◀ Moser verheiratet, Kinder ▶ Otto und ▶ Paul • ▶ Emma ◀ Moser später ◀ Wagner, ● 1875 in ■ Wien geboren, lebte in ◆ Wien, gestorben ◖ 1960, mit ▶ Hermann ◀ Wagner verheiratet, Kinder ▶ Otto und ▶ Paul • ▶ Otto ◀ Wagner, ● 1901 in ■ Wien geboren, lebte in ◆ München, gestorben ◖ 1924 • ▶ Paul ◀ Wagner, ● 1914 in ■ Wien geboren, lebte in ◆ Wien, gestorben ◖ 2011, mit ▶ Elisabeth ◀ Brown verheiratet, Kinder ▶ Hermann und ▶ Marie • ▶ James ◀ Brown, ● 1882 in ■ London geboren, lebte in ◆ Paris, gestorben ◖ 1947, mit ▶ Marie ◀ Durand verheiratet, Kinder ▶ Elisabeth und ▶ Anna • ▶ Marie ◀ Durand später ◀ Brown, ● 1879 in ■ Paris geboren, lebte in ◆ Paris, gestorben ◖ 1951, Kinder ▶ Elisabeth und ▶ Anna • ▶ Elisabeth ◀ Brown später ◀ Wagner, ● 1915 in ■ Paris geboren, lebte in ◆ Paris, gestorben ◖ 2014, mit ▶ Paul ◀ Wagner verheiratet, Kinder ▶ Hermann und ▶ Marie • ▶ Anna ◀ Brown, ● 1913 in ■ London geboren, lebte in ◆ London, gestorben ◖ 1996 • ▶ Hermann ◀ Wagner, ● 1935 in ■ Paris geboren, lebte in ◆ Wien, gestorben ◖ 1987 • ▶ Marie ◀ Wagner, ● 1942 in ■ Paris geboren, lebte in ◆ London, gestorben ◖ 2020

23

Tabellarische Struktur

Wenn in eine Liste aus gleich struktu­­rier­ ten Sätzen regelmäßige Abstände zwischen die einzelnen Satzteile einge­ baut werden, entsteht eine Tabelle. Die Anordnung von strukturierten Text­ elementen in einem Raster erzeugt eine gute Lesbarkeit und Vergleichbarkeit der Inhalte untereinander. Die im Vorfeld für Highlights verwendeten Symbole sind hier nicht mehr nötig – der Abstand zwischen den Satzteilen regelt die Zu­ gehörigkeit der Elemente von selbst, und es entstehen Spalten.

▶ Vorname ◀ Familienname ● Geburtsjahr ◖ Sterbejahr ■ Geburtsort ◆ Lebensort

24

Die Geschichte der Unternehmer:innenfamilien

◀ Familienname

▶ Vorname

■ Geburtsort

● Geburtsjahr

◆ Lebensort

◖ Sterbejahr

▶ Kinder

◀ Wagner

▶ Hermann

■ Wien

● 1871

◆ Wien

◖ 1961

▶ Otto ▶ Paul

◀ Wagner (◀ Moser)

▶ Emma

■ Wien

● 1875

◆ Wien

◖ 1960

▶ Otto ▶ Paul

◀ Brown (◀ Durand)

▶ Marie

■ Paris

● 1879

◆ Paris

◖ 1951

▶ Anna ▶ Elisabeth

◀ Brown

▶ James

■ London

● 1882

◆ Paris

◖ 1947

▶ Anna ▶ Elisabeth

◀ Wagner

▶ Otto

■ Wien

● 1901

◆ München

◖ 1924

◀ Brown

▶ Anna

■ London

● 1913

◆ London

◖ 1996

◀ Wagner

▶ Paul

■ Wien

● 1914

◆ Wien

◖ 2011

▶ Hermann ▶ Marie

◀ Wagner (◀ Brown)

▶ Elisabeth

■ Paris

● 1915

◆ Paris

◖ 2014

▶ Hermann ▶ Marie

◀ Wagner

▶ Hermann

■ Paris

● 1935

◆ Wien

◖ 1987

◀ Wagner

▶ Marie

■ Paris

● 1942

◆ London

◖ 2020

25

Tabellarische Struktur, verschachtelt

Eine Tabelle lässt sich durch neue An­ ordnungen so organisieren, dass sich wiederholende Begriffe einsparen lassen. Dadurch werden bereits in der Tabelle Muster erkennbar. Dieses Verschachteln in der Tabelle erhöht die Lesbarkeit um ein Vielfaches. Bei diesem Schritt ist es ratsam, immer mit derjenigen Spalte anzufangen, die am wenigsten Aus­prägungen hat. In diesem Fall ist es der Familienname mit den zwei Auspräg­ungen Wagner und Brown.

▶ Vorname ◀ Familienname ● Geburtsjahr ◖ Sterbejahr ■ Geburtsort ◆ Lebensort

26

Die Geschichte der Unternehmer:innenfamilien

◀ Familienname

■ Geburtsort

◆ Lebensort

▶ Vorname

● Geburtsjahr

◖ Sterbejahr

▶ Kinder

◀ Wagner

■ Wien

◆ Wien

▶ Hermann

● 1871

◖ 1961

▶ Otto ▶ Paul

▶ Emma

● 1875

◖ 1960

▶ Otto ▶ Paul

▶ Paul

● 1914

◖ 2011

▶ Hermann ▶ Marie

◆ München

▶ Otto

● 1901

◖ 1924

■ Paris

◆ Wien

▶ Hermann

● 1935

◖ 1987

■ Paris

◆ London

▶ Marie

● 1942

◖ 2020

■ Paris

◆ Paris

▶ Marie

● 1879

◖ 1951

▶ Anna ▶ Elisabeth

▶ Elisabeth

● 1915

◖ 2014

▶ Hermann ▶ Marie

◆ Paris

▶ James

● 1882

◖ 1947

▶ Anna ▶ Elisabeth

◆ London

▶ Anna

● 1913

◖ 1996

◀ Brown

■ London

27

Hierarchische Struktur

Die Konstruktion eines Stammbaums basiert auf zwei Grundlagen: einerseits auf einer klaren Struktur, wie bei einer Tabelle, und zusätzlich auf den weiteren Informationen über die Verbindungen zwischen den einzelnen Personen aus dem Text. Die neu entstandene Ordnung erlaubt es, Muster noch schneller zu erkennen. Stammbäume sind eine oft verwendete Visualisierungsart zur Darstellung von Hierarchien in Gruppen. In diesem konkreten Beispiel zeigt der Stammbaum die Abfolgen und Bezie­ hungen zwischen den Generationen der beiden Familien. Meistens stellt eine Box eine Person dar, und die Knoten­ punkte und die linearen Verbindungen repräsentieren die Beziehungen zwi­ schen den Mitgliedern.

28

▶ Vorname ◀ Familienname ● Geburtsjahr ◖ Sterbejahr ■ Geburtsort ◆ Lebensort

Die Geschichte der Unternehmer:innenfamilien

◀ Wagner ▶ Hermann ■ Wien ● 1871 ◖ 1961 ◆ Wien

◀ Wagner (◀ Moser) ▶ Emma ■ Wien ● 1875 ◖ 1960 ◆ Wien

◀ Brown ▶ James ■ London ● 1882 ◖ 1947 ◆ Paris

◀ Brown (◀ Durand) ▶ Marie ■ Paris ● 1879 ◖ 1951 ◆ Paris

◀ Wagner ▶ Otto ■ Wien ● 1901 ◖ 1924 ◆ München

◀ Wagner ▶ Paul ■ Wien ● 1914 ◖ 2011 ◆ Wien

◀ Wagner (◀ Brown) ▶ Elisabeth ■ Paris ● 1915 ◖ 2014 ◆ Paris

◀ Brown ▶ Anna ■ London ● 1913 ◖ 1996 ◆ London

◀ Wagner ▶ Hermann jr. ■ Paris ● 1935 ◖ 1987 ◆ Wien

◀ Wagner ▶ Marie jr. ■ Paris ● 1942 ◖ 2020 ◆ London

29

1B Von den Daten zum Datenwürfel Um bei der Datenanalyse die Orientierung zu erleichtern und die unterschiedlichen Perspektiven auf einen Datensatz besser ver­ständ­lich zu machen, haben wir die Metapher des Datenwürfels ent­­wick­elt. Dabei beziehen wir uns weniger auf die Tatsache, dass jeder Würfel genau sechs gleiche Seiten hat, sondern nutzen diesen Begriff im übertragenen Sinn, dass ein Würfel von ver­ schiedenen Seiten betrachtet werden kann. Wir könnten den Würfel aus diesem Grund auch als Metawürfel oder Hyperwürfel bezeich­ nen, belassen es der Einfachheit halber aber bei Datenwürfel. Beispielsweise kann jede Spalte einer Tabelle, das heißt jede Daten­ dimension, als eine Seite des Würfels verstanden werden. Die hier vorgestellten Schritte der Datenanalyse gehören in den Bereich der einfachen explorativen Statistik. Wir wollen nur so viel Data Science betreiben, wie für die nächsten Kapitel notwendig ist, um durch die Analyse der Daten unterschiedliche Perspektiven auf den Beispieldatensatz der Unternehmerfamilien zu geben.

31

Datendimensionen als Perspektiven auf einen Datenwürfel

Familienname

Vorname

Geburtsort

Geburtsjahr

Lebensort

Sterbejahr

Wagner

Hermann

Wien

1871

Wien

1961

Wagner (Moser)

Emma

Wien

1875

Wien

1960

Brown (Durand)

Marie

Paris

1879

Paris

1951

Brown

James

London

1882

Paris

1947

Wagner

Otto

Wien

1901

München

1924

Brown

Anna

London

1913

London

1996

Wagner

Paul

Wien

1914

Wien

2011

Wagner (Brown)

Elisabeth

Paris

1915

Paris

2014

Wagner

Hermann jr.

Paris

1935

Wien

1987

Wagner

Marie jr.

Paris

1942

London

2020

32

Die Metapher des Datenwürfels hilft, einen Datensatz unter verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten. Diese Perspektiven bezeich­ nen wir als Datendimensionen (hier als Spalten der Tabelle). Die Unternehmerfamilie kann unter dem Aspekt der Familien­namen, der Lebensorte oder unter beliebig anderen Perspektiven betrachtet werden. Wichtig ist, dass im Kern immer derselbe Datensatz steht. Jeder Betrachtungswinkel ergibt eine andere Herangehensweise, Analyse, Aussage und Story. Die Daten aus dem ersten Teil dieses Kapitels sind hier in tabellarischer Form auf der linken Seite aufgelistet. Aus den be­ stehenden Daten können aber auch neue Daten, Gruppen oder Kategorisierungen abgeleitet werden: Aus den Vornamen lässt sich das Geschlecht ableiten, aus dem Geburtsdatum die Generation, aus dem Lebensort und dem Geburtsort der Umzug, aus dem Geburts- und Sterbejahr das Todesalter und aus diesem auch die Alters­ gruppe. Diese neuen Daten befinden sich in der Tabelle auf der rechten Seite.

Drei der 11 Datendimensionen als Perspe­k­tiven auf drei Seiten des Daten­ würfels der Unternehmer:innenfamilien.

■ Geburtsort

● Geburtsjahr

◀ Familienname

Geschlecht

Generation

Umzug

Todesalter

Altersgruppe

M

1

N

90

> 85

W

1

N

85

70 – 85

W

1

N

72

70 – 85

M

1

J

65

 85

M

3

J

52

 85

W

1

N

85

70 – 85

W

1

N

72

70 – 85

M

1

J

65

 85

M

3

J

52

 85

W

1

N

85

70 – 85

W

1

N

72

70 – 85

M

1

J

65

 85

M

3

J

52

85 (3)

51

Flächengröße 100 % im Winkel als Kreis

2A.9 Menge

Altersgruppe

Wenn sich alle Mengen auf 100 Prozent addieren und jeder Wert als Prozentsatz eines 360-Grad-Kreises berechnet wird, entsteht das bekannte Kreis­ diagramm. Dass es so weit verbreitet ist, verdankt es der Computersoftware, mit der diese Kreisdiagramme leicht entworfen werden können. Eine Konstruktion mit Zirkel und Lineal wäre im analogen Alltag wohl zu aufwendig.

70–85 (4)

< 70 (3)

> 85 (3)

52

Flächengröße 100 % im Winkel als Kreissegment

2A.10 Menge

Altersgruppe

Wenn der Platz für einen Vollkreis wie auf der linken Seite (2A.9) nicht ausreicht oder es sinnvoller ist, den Kreis nur als Segment zu zeigen, dann können die 100 Prozent der Werte auch auf 180 Grad oder 90 Grad verteilt werden. Ob Vollkreis oder Kreissegment – dies ist eher eine gestalterische als eine mathematische Entscheidung.

70–85 (4)

< 70 (3)

> 85 (3)

53

Flächengröße 100 % im Winkel als Kreis-Ring

2A.11 Menge

Altersgruppe

Dieses Diagramm ist im Grunde genauso zu verwenden und zu berechnen wie das Kreisdiagramm 2A.9. Dieser Typ ist dem Kreisdiagramm vorzu­ ziehen, wenn in der Mitte eine Zusatzinfo platziert werden soll, z. B. die Gesamtmenge als Zahl. Häufig wird diese Art von Diagramm als DonutDiagramm bezeichnet.

70–85 (4)

< 70 (3)

> 85 (3)

54

Flächengröße 100 % als Rechteck

2A.12 Menge

Altersgruppe

Die Aufteilung der 100 Prozent muss nicht unbedingt als Kreis erfolgen, sondern kann auch als Rechteck in Kombination mit weiteren Rechtecken dargestellt werden. Diese Art von Diagramm wird als Treemap bezeich­ net. Die Berechnung der einzelnen Rechteck-Größen ist ein Stück kom­ plizierter als bei allen tortenähnlichen Diagrammen mit der 360-GradVerteilung.

< 70 (3) 70–85 (4) > 85 (3)

55

Flächengröße 100 % als Rechteck abzählbar

2A.13 Menge

Altersgruppe

Die Fläche eines Rechtecks kann aus 100 abzählbaren Punkten bestehen und so 100 Prozent einer Mengenverteilung repräsentieren. Wir haben diesen Diagrammtyp als Kombination vom 2A.12 und 2A.6 entdeckt und sind sicher, dass sein Potential noch nicht ausgeschöpft ist. Ohne die Existenz von Computern wäre dieser Typ wahrscheinlich viel verbreiteter, weil er sich per Hand schnell und int­uitiv erstellen lässt.

< 70 (3) 70–85 (4) > 85 (3)

56

2B Position

Punkte sind in einem Koordinatensystem nicht verhandelbar; sie müssen genau stimmen. Als Repräsentanten von Positionen sind die Punkte im Raum bei diesen Darstellungsformen substanziell für die Hauptaussage: Jeder Punkt hat eine ganz bestimmte Bedeutung. Wir unterscheiden fünf positionsbezo­ gene diagrammatische Elemente. Im Alltag sind die häufigsten Darstellungsformen Koordinatensysteme mit zwei Achsen und geografische Karten.

59

Punkte im Raum Eine Koordinatenachse

2B.1 Position

Lebensort

Punkte auf einer Koordinatenachse mit einer Skala sind eine sehr präzise Art, Daten darzustellen, da jeder Wert eine eindeutig definierte Position hat. Ein Nachteil ist, dass die Menge sich nicht sofort als Größe wahrnehmen lässt, sondern erst mittels der Position entschlüsselt werden muss. Außerdem ergeben sich manchmal Schwierigkeiten bei der Überschneidung gleicher Werte.

Personen 5 4

Wien

3

Paris

2

London

1

München

0

60

Punkte im Raum Zwei Koordinatenachsen

2B.2 Position

Lebensort

Das typische Koordinatensystem besteht aus zwei Achsen und eröffnet damit Raum, Werte mit zwei Dimensionen an einer exakten Position zu platzieren. Der mögliche Überschneidungsraum ist im Vergleich zu 2B.1 kleiner, da die Ausprägungen (z. B. Städte und Personenanzahl) auf jeweils eine ei­gene Achse ausgelagert sind. Zweidimensionale Achsen können in beide Richtungen auch einen negativen Zahlenraum aufweisen, wodurch eine Kreuzform mit vier Feldern entsteht.

London München Paris Wien

0

1

2

3

4

5

Personen

61

Punkte im Raum Drei Koordinatenachsen

2B.3 Position

Lebensort Umzug

Punkte in einem dreidimensionalen Raum benötigen drei Achsen, welche die Lesbarkeit oft beeinträchtigen: Es ist manchmal schwierig zu beurteilen, auf welcher Achse sich welcher Punkt befindet. Abhilfe können hier die interaktiven Möglichkeiten eines drehbaren virtuellen Raums schaffen.

Personen 4 3 nein

2 ja

1

Paris

Wien

London

München

0

62

Punkte im Raum Polarachsen

2B.4 Position

Lebensort

Im Polar-Koordinatensystem hat jeder Punkt eine bestimmte Position auf einer Skala in Verbindung mit einer Richtung. Auf diese Weise können, wie in 2B.2, Überschneidungen vermie­­den und weitere Aussagen über eine bestimmte Gruppe von Daten gemacht werden.

Wien Personen

München

Paris

London

63

Punkte im Raum Geografische Koordinaten

2B.5 Position

Lebensort

Karten können als Punkte im Raum mit geografischen Koordinaten verstanden werden. Die zugrundeliegenden Koordinaten müssen nicht immer auf einer exakten Karte abgebildet sein, sondern können auch ein kreatives, gedankliches Raster bilden, das Richtungen und Verhältnisse aufzeigt. Länder müssen nicht immer mit komplexen Umrissen wiedergegeben, sondern können auch je nach Aussage reduziert dargestellt sein.

London

München

Wien

Paris

1 Punkt = 1 Person

64

2C Beziehung

Beziehungsdarstellungen zeigen die Verbindungen zwischen mehreren Punkten in einer bestimmten Logik auf. Beziehungen können netzwerkartig, hierarchisch und auch verschachtelt dargestellt werden. Grundsätzlich bestimmt der spezifi­ sche Inhalt die Darstellungsform.

67

Netzwerk ohne Hierarchie

2C.1 Beziehung

Familie

Das Netzwerk ohne hierarchische Struktur (Richtung) ist das Grunddiagramm der Beziehungsdarstellung. Es baut auf dem Prinzip auf, dass sich Elemente (Knoten) durch Kanten (Verbindungen) miteinander verbinden lassen. Eine Menge kann anhand der Anzahl von Verbindungen repräsentiert werden. Auch kann die Länge der Verbindungslinie eine Bedeutung haben. Netzwerke sind in ganz vielen Gebieten im Einsatz, sind aber manchmal ab einer gewissen Datenmenge nicht mehr eindeutig lesbar.

1 Punkt = 1 Person

68

2C.2 Beziehung

Netzwerk Hierarchisch

Familie

Ein hierarchisches Netzwerk weist eine Verschachtelung oder eine Abfolge in der Beziehung auf. Das Prinzip ist dem von 2C.1 sehr ähnlich, mit dem Unterschied, dass es hier eine über­ geordnete Struktur, eventuell auch eine bestimmte Leserichtung gibt. Ein Stammbaum etwa ist ein Beispiel für den Diagrammtyp einer ungerichteten Hierarchie. Wenn die Linien eine Richtung (mit einem Pfeil) wiedergeben, wird der Hierarchie noch eine Prozessdarstellung hinterlegt.

1 Punkt = 1 Person

69

Netzwerk Linear

2C.3 Beziehung

Familie

Ein Netzwerk, welches linear dargestellt wird, enthält ähnlich einer Skala (2B.1) alle Punkte auf einer Achse. Dadurch ergeben sich weitere Möglichkeiten, den Raum anders zu nutzen und eine neue Ordnung bei den Verbindungen (Knoten) zu schaffen. An­ wendungen mit festgelegter Hierarchie oder Reihenfolge sind hier jeweils denkbar. Überlagerungen von Linien zeigen Häufungen auf.

1 Punkt = 1 Person

70

Netzwerk Zirkulär

2C.4 Beziehung

Familie

Die Netzwerkdarstellung im Kreis zeigt die Beziehungen einer in sich ge­­schlos­senen Gruppe. Dabei sind die Punkte (Knoten) auf einer Kreislinie verortet. Ähnlich dem linearen Netzwerk 2C.3 werden hier Häufungen von Verbindungslinien ersichtlich. Im Fall von einer gerichteten Darstellung können auch wechselseitige Bewegungen in einem System dargestellt werden.

1 Punkt = 1 Person

71

Verschachtelung Schnittmengen

2C.5 Beziehung

Familie

Wagner

Beziehungen können auch ohne Verbindungslinien in einem definierten Raum dargestellt werden. Nach den Grund­ regeln der mathematischen Mengenlehre lassen sich Schnittmengen, Teilmengen und Verbindungsmengen bilden. Im Beispiel zeigen die verschiedenen Ebenen und Überlagerungen spezifische Informationen auf.

Brown

1 Punkt = 1 Person

72

Verschachtelung Stapelung

2C.6 Beziehung

Geburtsort Familie Paris W

Wien

Wenn Beziehungen auf eine hierarchische Struktur hindeuten, aber keine Verbindungslinien haben (2C.2), dann ist die Stapelung eine geeignete Darstellungsform: Die Strukturen werden dadurch gut sichtbar und weisen auf jeder Ebene dieser Verschachtelung genauere Details auf.

London

W B

B

1 Punkt = 1 Person

73

Verschachtelung Matrix

2C.7 Beziehung

Geburtsort Familie Paris

Wien

Eine Matrix ist eine Tabelle, die zwei­dimensionale Beziehungen zeigt. Dabei wird die Korrelation zwischen einer bestimmten Spalte und einer bestim­mten Zeile betrachtet. Es ist auch möglich, mit Mengen am Schnittpunkt zu arbeiten.

London

Wagner

Brown

1 Punkt = 1 Person

74

3C Linie 3B Form 3A Farbe

3F Isotype 3E Kontur 3D Muster

3 Visuelle Dimensionen Die 40 Elemente der visuellen Dimensionen beantworten die Frage, wie Inhalte visuell unterschieden werden können. Unser Ziel ist es, deutlich zu machen, dass es neben einer farblichen Unterscheidung viele weitere Möglichkeiten gibt, eine Zahl oder einen Text visuell attraktiv und klar verständlich zu übersetzen. Dieses Kapitel nutzt Erkenntnisse aus den Bereichen Grafikdesign, Wahrnehmungspsycho­ logie, Kartografie und Bildstatistik. Die hier vorgestellten Elemente sind in folgende sechs Gruppen ein­geteilt: Farbe, Form, Linie, Muster, Kontur und die spezielle Gruppe der Isotypen nach Otto Neurath. Wir haben diese aus meh­ reren Bildstatistik-Publikationen von Otto Neurath analysiert; sie werden hier erstmals in einer abstrakten, allgemeingültigen Form visualisiert (3F). Die Elemente der visuellen Dimensionen eignen sich besonders dazu, die Ausprägungen des Datentyps Kategorie zu unterscheiden. Es lassen sich alle Informationen kategorisieren, die sich in eine Gruppe zusammenfassen lassen, zum Beispiel die Familiennamen als Kategorie mit den zwei Ausprägungen Wagner und Brown. Jedes einzelne Element aus diesem Kapitel wird mit einem Icon symbolisiert, mit einem einfachen Beispiel aus unserem Datensatz visualisiert und einer kurzen Erklärung unterstützt.

77

3A Farbe

Die Farbe ist eines der offensicht­ lichsten und am häufigsten ver­ wendeten Unterscheidungsmerkma­ le in Diagrammen. Jedes Software-­ Tool für Datenvisuali­sierung verwen­ det standardmäßig Farbe für die Unterscheidung von Datendimensio­ nen oder von Wertebereichen. Wir führen hier sechs mögliche visuelle Elemente aus der Gruppe der Far­ ben auf. Einige Prinzipien eignen sich für das Skizzieren von Hand, wäh­ rend andere nur digital nützlich sind.

79

Grundfarben

3A.1 Farbe

Familie

Brown

Grundfarben sind ein leicht zu ver­ wendendes Element mit guter Unter­ scheidbarkeit. Es gibt allerdings nur neun gut differenzier­bare Farben: Gelb, Orange, Rot, Rosa, Violett, Blau, Grün sowie Braun und Schwarz. Farbe bietet auch eine sehr gute Möglichkeit, beim Skizzieren von Visualisierungen Kate­ gorien gut voneinander absetzen.

Wagner

1 Punkt = 1 Person

80

Sättigung mit Weiß

3A.2 Farbe

Familie

Eine Alternative zur Verwendung von unterschiedlichen Farben ist die Mischung einer Hauptfarbe mit Weiß. So lassen sich von einer Farbe mehrere unterschiedliche Abstufungen er­ stellen. Auch ästhetisch kann es sehr schön sein, mit wenigen Farben zu arbeiten. Diese Art der Farbabstufung eignet sich besonders für Abstufungen in Zeitreihen, beispielsweise hell für neuere, dunkel für ältere Werte.

Wagner

Brown

1 Punkt = 1 Person

81

Sättigung mit Schwarz

3A.3 Farbe

Unter Sättigung mit Schwarz versteht man das Hinzufügen von Schwarz zu einer Farbe. Genau wie in 3A.2 ist diese Sättigung gut geeignet, um Sequenzen darzustellen. Dunkle Ab­ stufungen werden dabei eher als Verschmu­tzungen oder veraltete Zeit­ punkte wahrgenommen. Besonders gut für Abstufungen eignen sich Blau-, Grün- und Grautöne, da das menschliche Auge darauf trainiert ist, Himmel, Wald und Dämmerung wahrzunehmen.

Familie

Wagner

Brown

1 Punkt = 1 Person

82

Verlauf

3A.4 Farbe

Familien- und Geburstname Durand– Brown

Brown

Ein Farbverlauf kann zur Unterschei­ dung von Datenausprägungen dienen. Dazu wird eine fließende Farbskala zwischen zwei oder mehr Farben erstellt. Die Wirkung hängt stark vom Kontrast der gewählten Farben ab. Besonders spannend wird es, wenn die Mischung der Farben mit einer Be­deutung versehen wird.

Wagner– Moser

Wagner

Brown– Wagner

1 Punkt = 1 Person

83

Gefüllt und leer

3A.5 Farbe

Familie

Brown

Eine gefüllte Form bildet zu einer leeren einen starken Kontrast. Seine Wahrnehmung erlaubt sowohl die Interpretation voll / leer als auch viel / wenig. Durch die Kombination mit verschiedenen Formen oder Farben kann der differenzierende Effekt dieses Elements vervielfacht werden.

Wagner

1 Punkt = 1 Person

84

Transparenz

3A.6 Farbe

Familie

Durand– Brown

Die Transparenz einer Form wird erst klar sichtbar, wenn sich mehrere Formen überlagern. Sie eignet sich in erster Linie für flächige Darstellun­ gen. Das Überlagern der Formen kann eine zusätzliche Bedeutung erlangen.

Wagner– Moser

Brown– Wagner

1 Punkt = 1 Person

85

3B Form

Die Form ist neben der Farbe eines der wichtigsten visuellen Unter­ scheidungsmerkmale. Besonders vorteilhaft ist die Verwendung bei abzählbaren Diagrammtypen, sie ermöglichen eine schnelle Lesbarkeit. Unterschiedliche Formen eignen sich auch sehr gut für rasche Analy­ sen per Handskizze. Wir haben acht mögliche visuelle Elemente aus der Gruppe der Formen definiert.

87

Geometrisch

3B.1 Form

Umzug

ja

Es gibt eine begrenzte Anzahl von leicht unterscheidbaren geometrischen Formen, die auch in kleinen Formaten visuell funktionieren. Die Form als Unterscheidungsmerkmal ist auch ein sehr gutes Werkzeug für eine schnelle Handskizze.

nein

1 Punkt = 1 Person

88

Organisch

3B.2 Form

Umzug

ja

Verschiedene organische Formen können zur Unterscheidung von Daten­ ausprägungen verwendet werden. Bei der Nutzung von zwei oder mehre­ ren organischen Formen ist darauf zu achten, dass sie genug voneinander unterscheidbar sind. Abstrakte organi­ sche Formen können manchmal auch als Objekt, beispielsweise als Blume, wahrgenommen werden. Eine bewusste Auswahl der Formen ist daher wichtig.

nein

1 Form = 1 Person

89

Rotation

3B.3 Form

Umzug

nein

Rotation eignet sich besonders für zwei Ausprägungen der gleichen Form. In Kombination mit Farbe lassen sich die Ausprägungen dann vervielfachen. Das Element der Rotation kann auch dazu verwendet werden, eine Grafik zum Beispiel um 90 Grad zu drehen oder einzelne grafische Elemente von einem Punkt aus zu drehen.

ja

1 Form = 1 Person

90

Richtung

3B.4 Form

Umzug

nein

Wenn eine Form die Eigenschaft hat, in eine bestimmte Richtung zu weisen, dann kann man bewusst mit diesem Element arbeiten. Das Dreieck bei­ spielsweise ist eine genügend domi­ nante Form, die in alle vier Richtungen zeigen kann.

ja

1 Form = 1 Person

91

Stapelung

3B.5 Form

Umzug

Das Stapeln von Formen kann zwei Datenausprägungen visuell voneinan­ der unterscheiden: Mengenunter­ schiede durch Stapeln oder Stapeln als Formunterscheidung. Im ersten Fall ermöglicht es das schnelle Zählen von Mengen durch eine kompakte Darstellung und im zweiten Fall, wie im Beispiel links, entsteht eine andere visuelle Form.

ja nein

1 Punkt = 1 Person

92

Unschärfe

3B.6 Form

Umzug

Die Unschärfe einer geometrischen Form funktioniert zur Unterscheidung besonders gut, wenn die gleiche Form auch mit scharfen Kanten vorhanden ist. Sie kann ein gutes visuelles Werk­ zeug sein, um Unsicherheiten in Daten­ sätzen anzuzeigen. nein

ja

1 Punkt = 1 Person

93

Transformation

3B.7 Form

Umzug

nein

Die Transformation einer Grundform schafft eine oder mehrere neue For­ men. Die Transformation kann auch dazu verwendet werden, Formen drei­ dimensional im Raum erscheinen zu lassen oder Bewegung zu zeigen. ja

1 Form = 1 Person

94

Volumen

3B.8 Form

Umzug

ja

Jede zweidimensionale Form lässt sich auch dreidimensional im Raum dar­ stellen. Dies ermöglicht die Repräsen­ tation von Volumen oder Mengen. Es ist wichtig, die Berechnung von 2DFlächen zu 3D-Körpern im Auge zu behalten, um grobe Wahrnehmungsver­ zerrungen zu vermeiden.

nein

1 Form = 1 Person

95

3C Linie

Die Art einer Linie wird als Unter­ scheidungsmerkmal oft unterschätzt. Neben Diagrammen mit Linienlänge (2A) wie beispielsweise dem Bal­ken­ diagramm birgt gerade die Darstellung von Beziehungen (2C) ein großes Potenzial für verschiedene Linienar­ ten. Eine Linie, die etwas verbindet, kann leicht mit zusätzlichen Infor­ mationen angereichert werden. Drei bis fünf verschiedene Linienarten können maximal unterschieden wer­ den. Wir haben acht verschiedene Linientypen der visuellen Dimension definiert.

97

Farbe

3C.1 Linie

Die Linienfarbe ist ein häufiges und gut funktionierendes Unterscheidungs­ merkmal von Kategorien bei Linien­ längen (2A) oder Beziehungsdarstellun­ gen (2C). Siehe auch Farbe (3A).

Altersgruppe

< 70

70–85

> 85

1 Strich = 1 Person

98

Stärke

3C.2 Linie

Altersgruppe

Die Linienstärke ist ein klares Unter­ scheidungsmerkmal, solange es nicht zu viele unterschiedliche Dicken gibt. Die Linienstärke sollte nicht für Mengen, sondern nur für Kategorien verwendet werden, da es durch unter­ schiedliche Längendarstellung schnell zu falscher Wahrnehmung kommen kann.

> 85 70–85 < 70

1 Strich = 1 Person

99

Unterbrechung

3C.3 Linie

Altersgruppe

Beim Unterscheiden durch gestrichelte Linien ist darauf zu achten, dass die einzelnen Segmente und Linienlängen unterschiedlich genug sind. Gestri­ chelte Linien können sowohl für Kate­ gorie-Daten (unterschiedliche Strichlie­ rungen) als auch für Zahlen-Daten (Strichlänge / Lücken im Verhältnis zu Zahlen) verwendet werden.

70–85 (4) < 70 (3)

> 85 (3)

7.5 mm = 1 Person

100

Aufrauung

3C.4 Linie

Altersgruppe

Eine Linie kann mit einer runden oder gezackten Wellenform versehen werden. Jede Wellenfrequenz und Form kann einer anderen Merkmalsausprä­ gung einer Kategorie zugeteilt werden. Entweder, es wird die Linienlänge abgemessen oder es wird abgezählt, wie viele Wellen oder Zacken pro Einheit vorhanden sind.

< 70 (3)

> 85 (3) 70–85 (4)

7.5 mm = 1 Person

101

Details

3C.5 Linie

Altersgruppe

Ein oft verwendetes Element der Kartografie ist die Anreicherung von Linien mit verschiedenen Details. Diese kennzeichnen Straßen, Fuß­­wege und Schienen. Bei der Kreation eigener Linien mit Details auf Karten ist darauf zu achten, dass keine falschen Asso­ziationen entstehen (zum Beispiel eine Landesgrenze). Linien mit Details können aber auch unabhängig von Karten als visuelle Unterscheidung verwendet werden.

< 70 (3)

70–85 (4)

> 85 (3)

7.5 mm = 1 Person

102

Organisch

3C.6 Linie

Altersgruppe

Durch die Biegung der Linien können unzählige organische Formen ent­ stehen. Diese Linienart kann thema­ tisch unterstützend verwendet werden. Im Vergleich zur Aufrauung 3C.4 ist bei der Biegung die Frequenz einer Welle nicht relevant.

< 70 (3)

> 85 (3)

70–85 (4)

7.5 mm = 1 Person

103

Detail Anfang oder Ende

3C.7 Linie

Altersgruppe

Unterschiedliche Details am Ende oder am Anfang einer Linie bieten eine klare und einfache Möglichkeit, Unter­ scheidbarkeit zwischen Datenaus­ prägungen zu erreichen. Hierbei ist wichtig, dass diese Details groß genug sind, um gut unterschieden werden zu können.

< 70 (3) 70–85 (4) > 85 (3)

7.5 mm = 1 Person

104

Pfeil

3C.8 Linie

Altersgruppe

Pfeile als gerichtete Endpunkte von Linien sind heute aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken: Alle wissen, dass ein Dreieck am Ende einer Linie eine Richtung angibt. Pfeile sind wichtig für Abläufe und andere gerich­ tete Diagramme und können auch gut in Kombination mit ungerichteten Linien verwendet werden.

< 70 (3) 70–85 (4) > 85 (3)

7.5 mm = 1 Person

105

3D Muster

Das Füllen einer Fläche mit einem Muster ist eine gute Möglichkeit, beim Ausmalen von Hand etwas Zeit oder beim Ausdrucken etwas Tinte zu spa­ ren. Für eine gute Unterscheidbar­ keit sollten die mit Muster gefüllten Formen groß genug sein. Es ist wichtig zu beachten, dass Muster je nach ihrer Größe und Dichte unterschiedlich wahrgenommen werden. Auf Karten werden Muster häufig als thematische Ebenen verwendet. In unserem Sys­ tem definieren wir fünf verschiedene Elemente der Gruppe Muster.

107

Textur

3D.1 Muster

Generation

Bei der Verwendung von Mustern zum Füllen einer Fläche ist es am besten, eine Textur zu wählen, die möglichst leicht zu unterscheiden ist. Im Allge­ meinen ist dafür eine bestimmte Größe der Elemente erforderlich.

1. (4) 3. (2) 2. (4)

108

Linie mit Unterbrechung

3D.2 Muster

Generation

Eine Fläche kann als Muster mit Linien gleicher Dicke und gleichem Abstand gefüllt werden. Die Unterbrechung der Linie kann dabei ein Unterscheidungs­ merkmal sein. Dieses Prinzip kann zum Beispiel Unsicherheiten in einem Datensatz darstellen.

3. (2) 1. (4)

2. (4)

109

Linienstärke

3D.3 Muster

Generation

Das Element der Linienstärke funk­ tioniert im Muster allein nur dann gut, wenn es nicht zu viele Datenausprä­ gungen gibt. Ähnlich wie in 3D.4 kann es zur Visualisierung von Dichte verwendet werden. Farbe kann hier unterstützend wirken.

3. (2) 1. (4)

2. (4)

110

Dichte

3D.4 Muster

Generation

Im Vergleich zum Füllen einer Fläche mit einem Linienmuster besteht bei der Musterdichte das Muster nicht aus einer Linie, sondern aus Punkten oder anderen Formen. Wichtig ist, dass das Grundelement des Musters für alle Dichtestufen gleich ist, um zwischen ihnen den Unterschied wahrnehmen zu können.

3. (2) 1. (4)

2. (4)

111

Richtung

3D.5 Muster

Generation

Die Richtung eines Musters ist eine relativ schwache Unterscheidung. Das Element kann durch Spiegelung eines Musters entstehen, ohne weitere Änderungen an der Form selbst vorzu­ nehmen. Großflächig kann dieses Prinzip beispielsweise auf Karten er­ folgreich angewendet werden.

1. (4)

3. (2)

2. (4)

112

3E Kontur

Die Kontur kann dazu verwendet werden, einer Form eine zusätzliche Bedeutungsebene zu geben oder eine Gruppe von Formen zusam­ menzuhalten. Oft werden Konturen auch als Umrisslinien bezeichnet. Wie bei den Linienarten ist darauf zu achten, dass je nach Art nicht mehr als drei bis fünf unterschied­ liche Konturenarten differenziert werden können. Wir haben fünf unterschiedliche Elemente definiert.

115

Farbe

3E.1 Kontur

Geburtsort

London (2)

Paris (4)

Die Kontur einer Form kombiniert mit Farbe ist ein sehr gutes Unter­ scheidungsmerkmal. Farbige Konturen sind eine sehr schnelle Methode, um kleine Visualisierungen von Hand zu erstellen. Auch gefüllte flächige Formen lassen sich durch eine unter­ schiedliche Konturfarbe mit zusätz­ licher Bedeutung anreichern.

Wien (4)

116

Unterbrechung

3E.2 Kontur

Geburtsort

London (2)

Bei der Unterbrechung der Kontur muss darauf geachtet werden, dass die Abstände und Linienlängen unter­ schied­lich genug sind, genau wie bei der Linienunterbrechung in 3C.3. Dies gilt insbesondere bei kleinen Größen. Paris (4)

Wien (4)

117

Stärke

3E.3 Kontur

Geburtsort

Die Konturstärke gibt die Dicke der Linie an. Je nach Größe der Grundform sollten nicht allzu viele unterschied­ liche Linienstärken definiert werden, da diese mit bloßem Auge schwer zu unterscheiden sind, wenn der Abstand zwischen den Formen zu gering ist.

London (2)

Paris (4)

Wien (4)

118

Form

3E.4 Kontur

Geburtsort

Die Kontur kann eine eigene Form annehmen und allein stehen oder auch eine bestehende Form umranden. Das Verschachteln einer Form mit einer Kontur führt zu einer leicht unterscheid­ baren neuen Form.

London (2)

Paris (4)

Wien (4)

119

Details

3E.5 Kontur

Geburtsort

Details können gut mit einer Kontur kombiniert werden. So lassen sich neue und leicht unterscheidbare Konturen schaffen. Siehe auch 3C.5.

Wien (4) Paris (4)

London (2)

120

3F Isotype

Otto Neurath1 war Anfang des zwanzigsten Jahrhunderts ein bedeu­ tender österreichischer Wissenschaftler und Pionier der sogenann­ten »Wiener Methode der Bildstatistik«. Zusammen mit dem Grafiker Gerd Arntz entwickelte er das heute teilweise noch bekannte »Inter­ national System of Typographic Picture Education« Isotype. Da Neurath in den letzten 15 Jahren eine große Inspirationsquelle unserer Datenvisualisierungen war, wollen wir das folgende Kapitel der Isotype widmen. Aus der visuellen Analyse zahlreicher Publi­ kationen, insbesondere des Gesellschafts- und Wirtschaftsatlas von 1931, haben wir acht Prinzipien in acht Elemente definiert. Im Gegensatz zu den sehr abstrakten Formen der vorhergehen­ den Unterkapitel sind die figürlich abbildenden Formen das besondere Merkmal der Prinzipien der Isotype. Wir haben in unserer Analyse aber auch ein paar Prinzipen erarbeitet, welche auch für abstrakte Formen funktionieren. Wir haben bereits darauf hingewiesen, dass abbildende Formen direkte Assoziationen bei Betrachterinnen und Betrachtern aus­ lösen und dass dabei manchmal zusätzliche und unangemessene Bedeutungen hineininterpretiert werden. Die Gefahr der Manipulation oder des Missverständnisses durch einen falschen kulturellen Kontext ist groß. Wir raten deshalb davon ab, mit abbildenden Formen zu arbeiten, wenn nicht die richtigen Icons vorhanden sind oder wenn eine mögliche falsche Interpretation naheliegt. Die Icons auf den folgenden Seiten, außer dem Icon der Frau, sind aus dem visuellen Vokabular der Isotype der Dreißigerjahre des letz­ ten Jahrhunderts entnommen. Es ist uns bewusst, dass die da­ma­ligen Abbildungen den Ansprüchen der Genderkorrektheit und Inklusion nicht gerecht werden.

123

Abbildende Form

3F.1 Isotype

Geschlecht

Abbildende Figuren aus dem IsotypeSystem bezeichnen die bildliche Übersetzung von konkreten Begriffen (zum Beispiel Arbeiter, Stuhl). Heute sind die Begriffe Icons und Pikto­ gramme gebräuchlicher. Bei abbilden­ den Formen ist es wichtig, dass diese in gleicher Größe und zählbar dargestellt werden. Wenn ein Icon größer ist als das andere, besteht die Gefahr von Fehlinterpretationen, beispielsweise, dass die größere Figur einen Erwachsenen und die kleinere ein Kind darstellt.

weiblich

männlich

124

Abbildende Form Detail

3F.2 Isotype

Geschlecht

Bei den abbildenden Formen mit Details sollte die Grundform groß ge­ nug sein, damit die Varianten leicht voneinander unterschieden werden können. Je kleiner die Icons sind, desto schwieriger ist es, die Einzelheiten zu erkennen. Das Detail muss sich nicht in der Form befinden, sondern kann auch als Unterscheidungsmerkmal neben der Form stehen. Wichtig ist es, die Interpretation der neu geschaffenen Icon-Kombinationen mitzudenken.

weiblich

männlich

125

Richtung

3F.3 Isotype

Umzug

Die Richtung bei den abbildenden Formen ist sehr gut geeignet für Begrif­ fe, die eine Bewegung beschreiben. Wichtig ist hierbei, dass auch deren Richtung zum Beispiel durch die Stel­ lung der Beine erahnt werden kann. Ebenso ist es sinnvoll, Figuren und alle abbildenden Formen generell nur vertikal zu halbieren.

ja

nein

126

Hintergrund Schattiert

3F.4 Isotype

Umzug

Schatten eignen sich sowohl für ab­ bildende als auch für abstrakte Formen. Sie werden in der Isotype Bildstatistik dazu verwendet, ein Vielfaches einer Menge visuell zu übersetzen. Der Effekt der Tiefe, der durch Schatten entsteht, kann aber auch für andere Themen Verwendung finden.

ja

nein

127

Hintergrund / Vordergrund

3F.5 Isotype

Umzug

Abstrakte, einfache Details hinter oder vor einer Form sind einfache grafische Mittel, um eine bestimmte Aussage hervorzuheben oder zu unterstreichen. Dieses Element lässt sich sowohl mit abbildenden Formen als auch mit den abstrakten Formen gut kombinieren.

ja

nein

128

Hintergrund Flächig

3F.6 Isotype

Umzug

Ein beliebtes Isotype-Stilmittel ist das Zusammenhalten von einzelnen, oft zählbaren Formen durch eine Hinter­ grundfläche. Diese kann sowohl abstrakt in einer Farbe als auch mit einem Farbverlauf oder sogar als Landes­flagge gestaltet sein. Möglich ist auch die Umkehrung der Farben von der Vordergrundform zur Hintergrundfläche.

ja

nein

129

Rahmen oder Trennlinie

3F.7 Isotype

Geburtsort

Eine geschlossene Linie als Rahmen kann eine Gruppe von Elementen zusammenhalten. Wenn die Linie nicht geschlossen ist, sondern nur einen Bereich trennt, spricht man von einer Trennlinie. Im Gegensatz zu 3E dient die Linie hier nicht als Umriss der Form.

Wien London Paris

130

Hintergrund Abbildend

3F.8 Isotype

Geburtsort

Ein illustrativer Hintergrund ist neben einer einfachen Fläche (3F.6) und einem einfachen Rahmen (3F.7) das letzte Element der Isotype-Prinzipien zur Unterscheidung von Gruppen. Illustrationen können einen Kontext zu den Informationen im Vordergrund geben. Wichtig zu beachten ist hierbei allerdings, dass der Hintergrund in der Gesamtkomposition nicht visuell dominanter wirken darf als der Vordergrund.

Wien

Paris

London

131

4B Gruppierung 4A Sortierung

4 Strukturierende Dimensionen In diesem Kapitel kommen die diagrammatischen und die visuellen Elemente in einer neuen grafischen Form mit 15 strukturierenden Elementen zusammen: In der Praxis ereignet sich hier die Magie von Design. Die Anordnung im Objekt (4A Sortierung) und im Raum (4B Gruppierung) definiert die prägende Form der Visualisierung. Sortieren bedeutet, zu definieren, nach welcher Datendimension eine Visualisierung geordnet wird. Gleichzeitig findet sich dadurch die Form des Diagramms. Damit ein einzelnes Diagramm nicht zu viele Daten enthält, lässt sich dieses dann noch in mehrere einfachen Diagramme aufteilen, also gruppieren. Welche Art der Sortierung am besten lesbar ist und welche dem Zweck der Visualisierung am besten dient, lässt sich nur durch Ausprobieren und Vergleichen herausfinden. Jedes einzelne Element aus diesem Kapitel wird mit einem Icon symbolisiert, einem einfachen Beispiel aus unserem Datensatz visualisiert und einer kurzen Beschreibung erklärt.

133

4A Strukturieren durch Sortierung Sortieren bedeutet, sich bewusst zu entscheiden, nach welcher Da­ tendimension eine Visualisierung geordnet werden soll. Diese Ordnung kann sich dann linear oder auch in anderen Formen ausbilden. So entstehen mit den gleichen Daten unterschiedliche visuelle Dar­­­­stel­ lungsformen. Die Sortierung der Daten legt einen bestimmten Fokus auf den Datensatz und steuert somit die Story, die dieser erzählen soll. So kann bei unserem Datensatz beispielsweise das Alter, das Ge­ schlecht, aber auch der Geburtsort in den Vordergrund rücken. Sortie­ ren lassen sich alle Daten, die eine nicht eindeutige Position haben (siehe die positionsbezogenen Elemente 2B). Grundsätzlich sind Texte alphabetisch und Zahlen hierarchisch sortiert. Das Icon in Form des Balkendiagramms steht repräsentativ für alle diagramma­tischen Elemente und kann durch diese ersetzt wer­ den (siehe auch multidimensionale Visulisierungen). Wir haben neun  mögliche Arten der Sortierung definiert. Sie werden auf den folgenden Seiten erläutert und visualisiert. Wie Sortier­en in der Praxis funktio­ niert, erklären wir im fünften Kapitel.

135

Lineare Achse

4A.1 Sortierung

Alter

Die Sortierung entlang einer linearen Achse kann je nach Platz und Aussage auch um 90 Grad gedreht werden.

Otto (23) Hermann jr. (52) James (65) Marie (72) Marie jr. (78) Anna (83)

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (aufsteigend) auf einer linearen Achse (um 90 Grad gedreht) sortiert.

Emma (85) Hermann (90) Paul (97) Elisabeth (99)

1 Punkt = 10 Jahre

136

Lineare Achse mit Umbruch

4A.2 Sortierung

Die Sortierung auf einer linearen Achse mit Umbruch findet etwa Gebrauch, wenn der Platz begrenzt ist. Es ist wichtig, die Sortierung nach dem Um­ bruch entlang der Linie fortzusetzen.

(7

2)

5) (6

ie

es M

ar

m Ja

8) (7 ie

jr.

3) (8 M

ar

a nn

m

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (aufsteigend) linear mit Umbruch sortiert.

et ab

is El

Pa

ul

(9

7)

h

(9

9)

A

H

Em

er

m

a

an

(8

n

5)

(9

0)

O

H

tt

er

o

m

(2

an

3)

n

jr.

(5

2)

Alter

137

Zirkulär Parallel

4A.3 Sortierung

Altersgruppe

Die Sortierung an einer zirkulär paralle­ len Grundlinie eignet sich besser für prozentuale Vergleiche im 100-ProzentRahmen als für Darstellungen mit ab­soluten Zahlen. Sie ist nur für lineare Mengen geeignet, nicht für Flächen.

< 70 (3) 70–85 (4) > 85 (3)

Beispiel: Alle zehn Personen nach drei Alterskategorien (aufsteigend) zirkulär parallel sortiert.

60° = 1 Person

138

4A.4 Sortierung

9)

Radial im Winkel

Durch die radiale Sortierung mit immer gleichem Winkel lassen sich stern­­­för­mige Diagramme erstellen. Beim Verwenden von Flächen statt Linien kann es zu Überlappungen kommen.

El

isa

be

th

(9

Alter

P

l au

(9

7)

rm He

(90

ann

E m m a (8 A n n a (8 3

Ja

He

ie

(7

rie

jr. (

5)

)

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (absteigend) radial im Winkel sortiert.

78)

2)

(6

jr. (

5)

ann

es

rm

)

52)

2.5 mm = 10 Jahre

ar

m

O tto (2 3

M

Ma

)

139

Radial Gleichmäßig

4A.5 Sortierung

Pa

ul

(9

7)

Im Unterschied zu 4A.4 entsteht bei der gleichmäßig radialen Sortierung eine 360-Grad-Darstellung. Hier kann im Hintergrund eine Skala zum genauen Vergleich der einzelnen Werte hilfreich sein.

Ot

m Her

65)

Emm

(7

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (absteigend) radial gleichmäßig sortiert.

5)

3)

ie

)

(8

ar

a (8

(90

na

M

ann

An

Marie jr. (78)

2)

es (

(52)

3)

Jam

n j r.

(2

man

to

Her

Elisabeth (99)

Alter

2.5 mm = 10 Jahre

140

Radial Gleichmäßig auf Form

sab eth

)

3) O tto (2

(97

)

ul

(99

Pa

Die gleichmäßige radiale Sortierung auf einem Kreis oder einer anderen geo­metrischen Form schafft Raum. Dadurch ließen sich auch Flächen, oder im inneren Kreis sogar negative Werte, abbilden.

Eli

Alter

4A.6 Sortierung

H

m er

an

n

jr.

(5

Ja m e s (6 H e rm a n

2)

5)

n (9 0 )

Ma 5)

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (aufsteigend) radial gleichmäßig auf einem Kreis sortiert.

)

rie jr. ( 78 )

(8 3 )

1 Punkt = 10 Jahre

(72

Ma

m

(8

Anna

Em

a

rie

141

4A.7 Sortierung

(52)

Achse Freie Form

65

)

n j r.

Die Linie einer Achse muss nicht zwangsläufig gerade verlaufen. Sor­ tierte Werte können auch auf einer gebogenen Linie angeordnet werden.

s(

man

(7

2)

me

Her

M

ar

ie

Ja

O tto (2 3)

Alter

M

a

j rie

An

7 r. (

na

8)

(83

Emma

)

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (aufsteigend) auf freier Achse sortiert.

(8 5 )

Her ma nn (90 ) Pa u l

Eli 2.5 mm = 10 Jahre

sa

be

(97)

th

(99

)

142

Lineare Achse Gestapelt

4A.8 Sortierung

Lebensort Geschlecht

Für eine gestapelte Sortierung werden zwei Datendimensionen benötigt. Bei gestapelten Diagrammen (z. B. beim gestapelten Balkendiagramm) sind entsprechen de Sortierungen und Grup­ pierungen gleichzeitig erforderlich.

München London Paris

Beispiel: Alle zehn Personen nach Lebensort sortiert und nach Geschlecht gestapelt.

Wien

1 Punkt = 1 Person Punkt gefüllt = weiblich

143

Frei ohne Achse oder Punkt

Es gibt Visualisierungen, die weder einer Achse noch einer Sortierung folgen. Bei ihnen gilt das Wahr­nehm­ ungsprinzip von Nähe und Distanz, das heißt, nahe Elemente werden als verwandt betrachtet.

A

nn

a

(8

3)

Alter

4A.9 Sortierung

H m an n

ul

7)

jr. ie

El

is

M

ab

ar

et

h

3)

(9

(2

9)

o

(7

tt

0)

O

(9

(9

8)

er

Pa

H (7 M

ar

ie

5) (8 a m Em

2)

2)

(5

5)

jr.

(6

n

es

an

m

m

Ja

er

Beispiel: Alle zehn Personen frei im Raum angeordnet.

144

4B Strukturieren durch Gruppierung Die Gruppierung ist die zweite struktur-bildende Dimension. Dabei wird ein mehrdimensionales Diagramm nach einer Datendimension aufgeteilt und im Raum angeordnet. Das eine Prinzip der Gruppierung ist die Wiederholung, das andere die Gegenüberstellung. Der sich aus der Gruppierung ergeb­ ende Vorteil ist auf die menschliche Mustererkennung zurückzuführen: Unser Auge ist darauf trainiert, die kleinsten Unterschiede visuell wahrzunehmen. Die Gruppen lassen sich dann in einem Raster oder nach anderen Prinzipien auf der Fläche platzieren. Bei den folgenden Darstellungen der Elemente sind alle Gruppen auf der Basis von 4A.1 – Lineare Achse durch die gleiche Sortierung dargestellt. Das Element 4A.1 lässt sich durch alle Elemente der Gruppe 4A ersetzen. Wir haben sechs mögliche Prinzipien der Grup­ pierung definiert.

147

Linear

4B.1 Gruppierung

Lebensort Alter

Eine lineare Gruppierung eignet sich grundsätzlich nur für wenige Gruppen, da der Platz in einer Reihe oftmals sehr begrenzt ist. Die Anordnung kann auch um 90 Grad gedreht werden.

München

London

Paris

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (aufsteigend) sortiert und nach den vier Lebensorten linear gruppiert.

Wien

1 Punkt = 10 Jahre

148

Raster

4B.2 Gruppierung

Lebensort Alter

Eine Anordnung der einzelnen Grup­ pen im Raster nennt sich auch » Small multiples « oder » Facetting «. Mit die­ sem Prinzip lässt sich der Raum sehr effizient und strukturiert nutzen.

München

London

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (aufsteigend) sortiert und nach den vier Lebensorten im Raster gruppiert. Paris

Wien

2.5 mm = 10 Jahre

149

An Form oder Winkel

4B.3 Gruppierung

ris

W

ie

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (aufsteigend) sortiert und nach den vier Lebensorten an einer geometrischen Form gruppiert.

Pa

n

M

on

ch

nd

ün

Bei der Gruppierung an einem Kreis oder einer anderen geometrischen Form ist zu beachten, dass der Radius umso größer wird, je mehr Gruppen vorhanden sind.

Lo

en

Lebensort Alter

150

Spiegelung

4B.4 Gruppierung

Geschlecht Alter

Bei einer Gruppierung durch eine Spie­ gelung ist es wichtig, dass die ein­ zelnen Datenpunkte auf gleicher Höhe miteinander vergleichbar sind. Das Prinzip funktioniert nur bei Gegensät­ zen, also zwischen zwei Gruppen.

Otto (23) Marie (72) Hermann jr. (52) Marie jr. (78) James (65) Anna (83)

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter sortiert und nach Geschlecht gespie­ gelt gruppiert.

Hermann (90) Emma (85) Paul (97) Elisabeth (99)

2.5 mm = 10 Jahre

151

Frei im Raum

4B.5 Gruppierung

Lebensort Alter

Bei der freien Gruppierung im Raum kann das vorhandene Format voll aus­ genutzt werden. Die Anordnung der Gruppen kann zufällig sein oder gestal­ terischen Argumenten folgen.

Mün

chen

Lond

on

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (aufsteigend) sortiert und nach den vier Lebensorten frei im Raum gruppiert. Pa r i

s

Wien

2.5 mm = 10 Jahre

152

Auf Ebenen

4B.6 Gruppierung

Geschlecht Alter

He

He Pa

ul

Jam rm

(97

an

n(

90

rm

es

Ot an

(65

Em be

th

(99

Bei der Gruppierung von Ebenen im Raum ist zu beachten, dass Über­ schneidungen die Lesbarkeit erschwe­ ren können.

)

2)

)

)

An sa

r. ( 5

(23

)

Ma

Eli

nj

to

)

ma

(85

na

Ma rie

(83

jr.

(78

rie

(72

Beispiel: Alle zehn Personen nach Alter (absteigend) sortiert und nach Geschlecht auf zwei Ebenen gruppiert.

)

)

)

) 1 Punkt = 10 Jahre

153

5 Die Vielfalt der Multidimen­sionalen Visualisierungen Dieses Kapitel ist die Verbindung und die konkrete Anwendung der in allen vorangegangenen Kapiteln beschriebenen Elemente und Daten in 26 innovativen Diagrammvarianten. Diese zeigen einen kleinen Ausschnitt davon, welche Kombinationen mit dem Modula­ ren Informationsdesign System MID zur Visualisierung von Kom­ plexität möglich sind. Dabei werden alle 80 Elemente mindestens einmal verwendet. Eine Auflistung der verwendeten Elemente und Datendimensionen bei jeder Visualisierung macht Schritt für Schritt nachvollziehbar, wie diese aufgebaut ist. Die Anwendungsbeispiele zeigen auf, dass schon mit wenigen Datendimensionen und unterschiedlichen Elementen eine große gestalterische Vielfalt möglich ist. Sie soll dazu motivieren, selbst zu versuchen, neue Darstellungsformen zu entwerfen. Denn nur att­ raktive Visualisierungen und verständliche Visualisierungen bekom­ men die nötige Aufmerksamkeit. Entwerfen ist denken. Das heisst, unterschiedliche Kombinatio­ nen auszuprobieren und so Varianten zu bilden. Das Mapping (siehe An­leitung auf S. 160) von ausgewählten Elementen auf die ausge­ wählten Datendimensionen macht den Datensatz besser verständ­ lich, und es lassen sich Stories entdecken, die in einer blossen Tabelle noch nicht ersichtlich waren. Die wiederholte Variantenbil­ dung hilft nicht nur dabei, die vorhandenen Daten immer wieder aus einer anderen Perspektive zu sehen, sondern auch allgemein zu lernen, bei Problemlösungen um die Ecke zu denken.

154

Durch das bewusste Variieren ausgesuchter Datendimensionen und Elemente können viele unterschiedliche und neue Visualisierun­ gen schnell und gezielt erstellt werden. Nur durch das Entwerfen und Vergleichen von mehreren Varianten lässt sich beurteilen, welche die passendste für die ausgewählten Datendimensionen ist und welche am besten lesbar ist. Manchmal hilft eine kleine the­ menbezogene Frage, eine Entscheidung zu treffen. Zum Beispiel: Welches Land hatte im Jahr X den höchsten Anteil Y an Frauen in der Gruppe Z? Für die Umsetzung von multidimensionalen Visualisierungen gibt es nicht ein einziges richtiges Software-Tool. Es lohnt sich immer, mit Papier und Stift anzufangen. Im nächsten Schritt kann es eine Grafiksoftware, ein Onlinetool oder auch nur Code sein. Eine Auswahl unserer Favoriten findet sich im Anhang. Das perfekte Tool aber gibt es nicht.

155

Alle 80 Elemente in der Übersicht 2A Menge

Diagrammatische Dimensionen

2B Position

2C Beziehung

Visuelle Dimensionen

3A Farbe

3B Form

156

3C Linie

3D Muster

3E Kontur

3F Isotype

Strukturierende Dimensionen

4A Sortierung 4B Gruppierung

157

Wie das MID-System funktioniert

Mit MID lassen sich einerseits neue Darstellungsformen, also Dia­gramm­ typen konstruieren, andererseits kann MID auch dazu dienen, den Aufbau von bestehenden Visualisie­ rungen zu dekonstruieren. Das Beispiel auf der rechten Seite zeigt das Mapping von fünf Elementen auf vier Datendimensionen. Eine ge­ naue Anleitung findet sich auf der nächsten Seite.

Das MID-System mappt (encodiert) die Elemente der diagrammatischen, visuellen und strukturierenden Dimensionen auf die Datendimen­ sionen des Datenwürfels. Durch dieses Mapping der Elemente auf die Datendimensionen entsteht eine multidimensionale Visualisierung. Dafür sind immer mindestens ein diagrammatisches (blau), ein visuel­ les (rot) und ein strukturierendes (grün) Element nötig. Für jede Pers­ pektive auf den Datenwürfel, also die jeweilige Datendimension, wird grundsätzlich nur ein Element gemappt. Eine Ausnahme bilden die Elemente der strukturierenden Dimension der Sortierung (4A). Diese werden immer mit einem blauen oder roten Element verbunden.

158

Mapping (encodieren)

Element der diagramatischen Dimensionen

Element der visuellen Dimensionen

Element der strukturierenden Dimensionen

Datendimensionen

Decodieren

Multidimensionale Varianten

159

Das Mapping von vier Datendimensionen – eine Anleitung Alter A

D Geschecht C

Familie B

Generation E Die Anleitung zeigt diese ausge­ wählten Elemente für eine konkrete Visualisierung. Durch das Austau­ schen der Elemente lässt sich eine große Variantenvielfalt erstellen. Hier sind vier Datendimensionen (gelb) und fünf Elemente der diagrammatischen, visuellen und strukturierenden Dimensionen kombiniert (A–E, blau, rot, grün). Das Sortieren (D) hat nie eine eigene Datendimension, sondern verbindet sich immer mit einem anderen Element.

160

A

B

2 mm = 10 Jahre Wagner Brown Weiblich Männlich

Alter → 10 Ausprägungen

Familie → 2 Ausprägungen

C

D

Geschlecht → 2 Ausprägungen

Sortierung nach Alter, aufsteigend

E

Jede Visualisierung kann Schritt für Schritt aufgebaut werden. Dabei spielt die Reihenfolge der Ausführung weniger eine Rolle als die Notwendig­­­keit, diese Schritte auch durch­ zuführen. Dieses Beispiel zeigt nur eine von vielen möglichen Zuordnun­ gen der Elemente zu den Datendi­ mensionen. Beim Skizzieren werden oft mehrere Schritte gleichzeitig gemacht. Es lohnt sich aber, einzelne Schritte, beispielsweise die Linien­ länge, als Vorlage zu behalten, um sie wiederzuverwenden.

Gruppierung nach Generation → 3 Ausprägungen

161

Wie Sortieren funktioniert

Für diese Visualisierungen wurden viermal die gleichen drei Datendi­ mensionen (Alter, Familie und Geschlecht) und auch die gleichen Elemente des Systems (2A.1, 3A.2, 3C.1, 4A.5) verwendet. Die Form der Sortierung (Element 4A.5) ist also die gleiche, nur die Organisation der Daten ist unterschiedlich: Es steht immer eine andere Datendimension im Vordergrund, und diese bestimmt die Reihenfolge, in der die einzelnen zehn Datenpunkte angezeigt wer­ den. So sieht der Stern immer ein wenig anders aus, und die Geschich­ te entfaltet sich immer ein wenig anders. Einmal steht das Alter im Fokus, einmal die Familie und zwei Mal das Geschlecht.

Alle zehn Familienmitglieder sind jeweils nach der ausgewählten Datendimension radial gleichmäßig sortiert. A (Alter)

Die Sortierung nach dem Alter zeigt deutlich, dass die drei Personen, die am jüngsten gestorben sind, Männer sind.

B (Familie, Alter)

Die Sortierung nach Familie betont, dass die drei Mitglieder der Familie Brown beim Alter näher zusammenliegen als die Mitglieder der Familie Wagner.

C (Geschlecht, Alter)

Die Sortierung nach Geschlecht zeigt auf, dass die Unterschiede im Alter bei den Frauen viel geringer sind als bei den Männern.

D (Geschlecht, Familie, Alter)

Durch diese Sortierung lassen sich nicht nur die Geschlechter unter sich, sondern gleichzei­ tig auch die Familien hinsichtlich ihres Alters gut vergleichen. Wenn nach Menge sortiert wird (hier Alter), ist die Organisation fix. Bei der Sortierung einer kategorischen Datendimension, zum Beispiel Geschlecht, ist zwingend zu definieren, ob zunächst nach Familie oder nach Alter sortiert wird.

162

A

B

2 mm = 10 Jahre Wagner Brown Weiblich Männlich

Sortiert nach 1. Alter

Sortiert nach 1. Familie 2. Alter

C

D

Sortiert nach 1. Geschlecht 2. Alter

Sortiert nach 1. Geschlecht, 2. Familie 3. Alter

163

Strahlen Alter als Linienlänge, radial im Winkel sortiert und nach Generation frei im Raum gruppiert.

James (65)

Marie (72)

Emma (85) Hermann (90)

Anna (83)

Erste Generation

Elisabeth (99)

Marie jr. (78)

Hermann jr. (52)

Paul (97)

Otto (23)

Zweite Generation

Dritte Generation

In jeder Generation ist die Anzahl der Frauen und Männer ausgeglichen. 164

Beispiel 1

Alter 2A.1

6.25 mm = 10 Jahre

Familie

Geschlecht

Lebensort

3C.1

3C.3

3C.7

Wagner Brown

Weiblich Männlich

London München Paris Wien

Generation 4A.4

4B.5

Sortiert nach Alter

Gruppiert nach Generation

Verwendete Elemente 2A.1 3C.1 3C.3 3C.7 4A.4 4B.5

Menge. Linien­länge Linie. Farbe Linie. Unterbrechung Linie. Detail. Anfang oder Ende Sortierung. Radial im Winkel Gruppierung. Frei im Raum 165

Halbe Ringe Alter als Linien­länge, nach Alter zirkulär parallel sortiert und nach Umzug gespiegelt gruppiert.

0

0

25

o

O

tt

25

Nicht umgezogen

Umgezogen

50

50

He rm a nn j

r. Ja

m

Elisabeth ar

ie

Pa u l

j r.

Her m a n n

75

100

Emm

a

An

na

rie

es

M

M

a

75

100

In den Familien Wagner und Brown sind die Männer umzugsfreudiger als die Frauen. Nicht Umgezogene leben länger. 166

Beispiel 2

Alter 2A.1

180° = 100 Jahre

Familie

Geschlecht

Lebensort

3C.1

3C.3

3C.7

Wagner Brown

Weiblich Männlich

London München Paris Wien

Umzug 4A.3

4B.4

Sortiert nach Alter

Gruppiert nach Umzug

Verwendete Elemente 2A.1 3C.1 3C.3 3C.7 4A.3 4B.4

Menge. Linien­länge Linie. Farbe Linie. Unterbrechung Linie. Detail. Anfang oder Ende Sortierung. Zirkulär. Parallel Gruppierung. Spiegelung 167

Sonnenaufgang

es m Ja 5) (6

M (7 arie 8) jr.

Ot to (23 )

He (52 rma nn )

j r.

Elis (99 abeth )

Pa u l (9 7 )

An na (83 )

an Herm (90)

rie Ma ) 2 7 (

ma Em ) (85

n

Alter als abzählbare Linien­länge, nach Alter radial gleichmäßig auf einer freien Form sortiert.

Die Personen aus der ersten und zweiten Generation sind im Durchschnitt älter geworden als die Personen aus der dritten Generation. 168

Beispiel 3

Alter 2A.2

1 Punkt = 10 Jahre ½ Punkt = 5 Jahre

Familie

Geschlecht

Generation

3A.1

3A.2

3C.6

Wagner Brown

Weiblich Männlich

Erste Zweite Dritte

4A.7

Sortiert nach Generation und Alter

Verwendete Elemente 2A.2 3A.1 3A.2 3C.6 4A.7

Menge. Linien­länge. Abzählbar Farbe. Grundfarben Farbe. Sättigung mit Weiß Linie. Organisch Sortierung. Achse. Freie Form 169

Turm Alter als Linien­länge mit Um­ bruch, nach Alter auf linearer Achse gestapelt sortiert und nach Umzug gespiegelt gruppiert.

Otto (23) Hermann jr. (52)

James (65) Marie jr. (78) Umgezogen Nicht umgezogen

Marie (72)

Anna (83)

Emma (85)

Hermann (90)

Paul (97)

Elisabeth (99)

Die umgezogenen Personen sind im Durchschnitt älter geworden als jene, die nicht umgezogen sind. 170

Beispiel 4

Alter 2A.3

20 mm = 10 Jahre 1 Zeile = 25 Jahre

Familie

Geschlecht

Lebensort

3C.1

3C.3

3C.7

Wagner Brown

Weiblich Männlich

London München Paris Wien

Umzug 4A.8

4B.4

Sortiert nach Alter

Gruppiert nach Umzug

Verwendete Elemente 2A.3 Menge. Linien­länge mit Umbruch 3C.1 Linie. Farbe 3C.3 Linie. Unterbrechung 3C.7 Linie. Detail. Anfang oder Ende 4A.8 Sortierung. Lineare Achse. Gestapelt 4B.4 Gruppierung. Spiegelung 171

Domino Alter als abzählbare Linien­ länge mit Umbruch, nach Alter auf einer linearen Achse mit Umbruch sortiert.

Otto (23) Hermann jr. (52)

James (65)

Marie (72)

Marie jr. (78) Anna (83)

Emma (85)

Hermann (90)

Paul (97) Elisabeth (99)

Die drei Personen, die am jüngsten verstorben sind, waren allesamt Männer. 172

Beispiel 5

Alter 2A.4

1 Punkt = 5 Jahre ½ Punkt = 2 ½ Jahre

Familie

Geschlecht

Umzug

3A.1

3E.2

3E.3

Wagner Brown

Weiblich Männlich

Ja Nein

4A.2

Sortiert nach Alter

Verwendete Elemente 2A.4 Menge. Linien­länge. Abzählbar mit ­Umbruch 3A.1 Farbe. Grundfarben 3E.2 Kontur. Unterbrechung 3E.3 Kontur. Stärke 4A.2 Sortierung. Lineare Achse mit Umbruch 173

Feuerwerk Alter als abzählbare Fläche, nach Alter radial gleichmäßig und frei ohne Achse oder Punkt angeordnet. Generation als Flächengröße.

Otto (23) James (65)

Marie (72)

Hermann jr. (52)

Marie jr. (78)

Emma (85)

Anna (83)

Hermann (90)

Paul (97)

Elisabeth (99)

Es gibt mehr Wagners als Browns. 174

Beispiel 6

Generation

Alter

2A.5

2A.6

kl. = Erste m. = Zweite gr. = Dritte

1 Linie = 5 Jahre

Familie

Geschlecht

Umzug

3C.1

3C.7

3A.2 3F.5

Wagner Brown

Weiblich Männlich

4A.4

4A.9

Alter

Sortiert frei ohne Achse oder Punkt

Ja Nein

Verwendete Elemente 2A.5 2A.6 3C.1 3C.7 3F.5 4A.4 4A.9

Menge. Flächengröße Menge. Flächengröße. Abzählbar Linie. Farbe Linie. Detail. Anfang oder Ende Isotype. Hintergrund / Vordergrund Sortierung. Radial im Winkel Sortierung. Frei ohne Achse oder Punkt 175

Schwarm Alter als abzählbare Flächen­ größe, nach Alter radial gleichmäßig auf Kreis sortiert.

Otto (23)

Hermann jr. (52)

Elisabeth (99)

Paul (97)

James (65)

Hermann (90)

Marie (72)

Emma (85)

Marie jr. (78) Anna (83)

Es gibt drei ähnlich alte Personen­p aare, welche der jeweils gleichen Generation ang­e­hören, aber ein unterschied­liches Geschlecht haben. 176

Beispiel 7

Alter 2A.6

1 Form = 1 Jahr

Generation

Familie

Geschlecht

3B.3

3C.1

3C.4

0° = Erste 120° = Zweite 240° = Dritte

Wagner Brown

Weiblich Männlich

4A.6

Sortiert nach Alter

Verwendete Elemente 2A.6 3B.3 3C.1 3C.4 4A.6

Menge. Flächengröße. Abzählbar Form. Rotation Linie. Farbe Linie. Aufrauung Sortierung. Radial. Gleichmäßig auf Form 177

Windrad Altersgruppe als Flächen­ größe 100 Prozent als Kreis aus der Mitte, nach Alter radial gleichmäßig sortiert und nach Lebensort frei im Raum gruppiert.

Paris

Wien Hermann jr. (52)

James (65)

Marie (72)

Emma (85)

Paul (97)

Elisabeth (99)

Hermann (90)

München

London Otto (23) Marie jr. (78)

Anna (83)

An jedem Lebensort gibt es eine Person aus der Familie Wagner. 178

Beispiel 8

Altersgruppe 2A.7

kl.  85

Familie

Umzug

Geschlecht

3A.1

3A.4

3D.5

Wagner Brown

Ja Nein

Weiblich Männlich

Lebensort 4A.5

4B.2

Sortiert nach Lebensort und Alter

Gruppiert nach Lebensort

Verwendete Elemente 2A.7 Menge. Flächengröße 100% als Kreis von der Mitte aus 3A.1 Farbe. Grundfarben 3A.4 Farbe. Verlauf 3D.5 Muster. Richtung 4A.5 Sortierung. Radial. Gleichmäßig 4B.2 Gruppierung. Frei im Raum 179

Origami Alter als Flächengröße 100 Pro­ zent als Kreis vom Rand, nach Lebensort und Alter radial gleich­ mäßig auf Kreis sortiert und nach Umzug gespiegelt gruppiert.

London

Otto (23)

Anna (83)

München

100 75 50

Marie jr. (78)

25

Hermann jr. (52)

25 50 75 100

Elisabeth (99)

Emma (85) Umgezogen

Marie (72)

Paris

Hermann (90)

Nicht umgezogen

James (65)

Paul (97)

Wien

In München und Wien leben nur Mitglieder der Familie Wagner. 180

Beispiel 9

Alter 2A.8

36° = 1 Person Radius = Alter

Familie

Geschlecht

Lebensort

3A.1

3D.1

3F.6

Wagner Brown

Weiblich Männlich

Getrennt nach Lebensort

Umzug 4A.6

4B.4

Sortiert nach Alter

Gruppiert nach Umzug

Verwendete Elemente 2A.8 Menge. Flächengröße 100% als Kreis vom Rand aus 3A.1 Farbe. Grundfarben 3D.1 Muster. Textur 3F.6 Isotype. Hintergrund. Flächig 4A.6 Sortierung. Radial. Gleichmäßig auf Form 4B.4 Gruppierung. Spiegelung 181

Kuchen Alter als Flächengröße 100 Prozent im Winkel als Kreis, nach Alter radial gleichmäßig sortiert und nach Geburtsort linear gruppiert.

London

Wien

Otto (23)

Anna (83)

Emma (85)

James (65)

Hermann (90)

Elisabeth (99)

Paul (97)

Marie jr. (78)

Paris

Marie (72)

Hermann jr. (52)

Die Summe vom Alter aller Personen, die in Wien geboren wurden, ist sehr ähnlich wie die der in Paris geborenen Personen. 182

Beispiel 10

Alter 2A.9

4.8° = 10 Jahre

Familie

Generation

Umzug

Geschlecht

3A.1

3A.3

3A.4

3D.4

Wagner Brown

Erste Zweite Dritte

Ja Nein

Geburtsort 4A.4

4B.1

Sortiert nach Alter

Gruppiert nach Geburtsort

Verwendete Elemente 2A.9 3A.1 3A.3 3A.4 3D.4 4A.4 4B.1

Menge. Flächengröße 100% im Winkel als Kreis Farbe. Grundfarben Farbe. Sättigung mit Schwarz Farbe. Verlauf Muster. Dichte Sortierung. Radial im Winkel Gruppierung. Linear 183

Weiblich Männlich

Fächer Menge als Flächengröße 100 Prozent im Winkel als Kreis­ segment, nach Familie und Gene­ration radial im Winkel sor­ tiert und nach Geburtsort gruppiert.

Emma (85) Hermann (90) Otto (23) Paul (97)

Anna (83) Wien James (65)

London

Paris

Elisabeth (99) Marie (72)

Marie jr. (78)

Hermann jr. (52)

Die ersten zwei Generationen der Familie Wagner machen die Hälfte aller Personen aus und gehören größtenteils zu den lang lebenden Personen. 184

Beispiel 11

Alter 2A.10

2.4° = 10 Jahre

Familie

Generation

Geschlecht

3A.1

3A.3

3D.4

Wagner Brown

Erste Zweite Dritte

Weiblich Männlich

Geburtsort 4A.4

4B.3

Sortiert nach Familie und Generation

Gruppiert nach Geburtsort

Verwendete Elemente 2A.10 Menge. Flächengröße 100% im Winkel als Kreissegment 3A.1 Farbe. Grundfarben 3A.3 Farbe. Sättigung mit Schwarz 3D.4 Muster. Dichte 4A.4 Sortierung. Radial im Winkel 4B.3 Gruppierung. An Form oder Winkel 185

Ring Alter als Flächengröße 100 Prozent im Winkel als Ring, sortiert nach Alter.

Otto (23)

Elisabeth (99)

Hermann jr. (52)

James (65)

Paul (97)

Marie (72)

Hermann (90)

Marie jr. (78)

Emma (85)

Anna (83)

Die Browns sind nur in den ersten zwei Generationen anzutreffen. 186

Beispiel 12

Alter

Alter

2A.11

2A.13

4.8° = 10 Jahre

1 Linie = 3 Jahre

Familie

Generation

Geschlecht

3A.1 3E.1

3E.4

3F.2

Wagner Brown

Erste Zweite Dritte

Weiblich Männlich

4A.4

Sortiert nach Alter

Verwendete Elemente 2A.11 Menge. Flächengröße 100% im Winkel als Kreis-Ring 2A.13 Menge. Flächengröße 100% als Rechteck. Abzählbar 3E.1 Kontur. Farbe 3E.4 Kontur. Form 3F.2 Isotype. Abbildende Form. Detail 4A.4 Sortierung. Radial im Winkel 187

Parzellen Alter als Flächengröße prozentual verteilt und nach Familie sortiert.

Otto (23)

Hermann (90)

Paul (97)

James (65)

Hermann jr. (52)

Marie (72)

Marie jr. (78)

Emma (85)

Elisabeth (99)

Anna (83)

Die Umgezogenen leben kürzer als die nicht Umgezogenen. 188

Beispiel 13

Alter 2A.12

Gesamtfläche = 110 × 110 mm = 744 Jahre

Familie

Umzug

Geschlecht

Vorname

3A.1

3B.8

3D.1

3F.7

Wagner Brown

Ja Nein

Weiblich Männlich

4A.1

Sortiert nach Familie

Verwendete Elemente 2A.12 Menge. Flächengröße 100% als Rechteck 3A.1 Farbe. Grundfarben 3B.8 Form. Volumen 3D.1 Muster. Textur 3F.7 Isotype. Rahmen oder Trennlinie 4A.1 Sortierung. Lineare Achse 189

Getrennt nach Person

Display Alter als abzählbare Flächengröße 100 Prozent, nach Familie linear sortiert.

Otto (23) James (65)

Hermann jr. (52)

Marie (72)

Hermann (90)

Paul (97)

Marie jr. (78)

Elisabeth (99)

Anna (83) Emma (85)

Die Anzahl der Personen der Familie Brown macht 30 Prozent aus, ihr Ge­samt­ alter 40 Prozent. 190

Beispiel 14

Alter 2A.13

1 Punkt = 7.5 Jahre

Familie

Generation

Geschlecht

Vorname

3A.1

3A.4

3B.2

3F.7

Wagner Brown

Erste Zweite Dritte

Weiblich Männlich

4A.1

Sortiert nach Familie

Verwendete Elemente 2A.13 Menge. Flächengröße 100% als Rechteck. Abzählbar 3A.1 Farbe. Grundfarben 3A.4 Farbe. Verlauf 3B.2 Form. Organisch 3F.7 Isotype. Rahmen oder Trennlinie 4A.1 Sortierung. Lineare Achse 191

Getrennt nach Person

Pyramide Nach Geburtsjahr positioniert auf einer Koordinatenachse, Alter als Linien­länge.

1950

Marie jr. (78) 1940

Dritte Generation

Hermann jr. (52) 1930

1920

Elisabeth (99) Paul (97) Anna (83) 1910

Zweite Generation Otto (23)

1900

1890

James (65) Marie (72)

1880

Erste Generation

Emma (85) Hermann (90)

1870

Die erste Generation ist sich vom (Todes-)Alter am nächsten. 192

Beispiel 15

Alter

Geburtsjahr

2A.1

2B.1

6.25 mm = 10 Jahre

Y = Jahrzehnte

Familie

Geschlecht

Generation

3C.1

3C.3

3F.6

Wagner Brown

Weiblich Männlich

Getrennt nach Generation

Verwendete Elemente 2A.1 Menge. Linienlänge 2B.1 Position. Punkte im Raum. Eine Koordinatenachse 3C.1 Linie. Farbe 3C.3 Linie. Unterbrechung 3F.6 Isotype. Hintergrund. Flächig 193

Ebenen Nach Alter und Geburtsbeziehungsweise Sterbejahr zwischen zwei Koordinaten­ achsen positioniert, Alter als Linien­länge.

Elisabeth (99) Paul (97)

100

Hermann (90)

90

Emma (85) Anna (83) 80

Marie jr. (78) Marie (72)

70

James (65) 60

Erste Generation Hermann jr. (52)

50

Dritte Generation 40

30

Otto (23)

20

Zweite Generation 10

0 1870

1880 1890 1900

1910

1920

1930 1940 1950 1960

1970

1980 1990 2000 2010 2020

Die als erste gestorbene Person und die beiden, die am ältesten geworden sind, sind alle aus der zweiten Generation. 194

Beispiel 16

Geburtsjahr Sterbejahr 2B.2

X = Jahrzehnte Y = Alter

Familie

Geschlecht

Generation

3C.1

3C.3

3F.7

Wagner Brown

Weiblich Männlich

Getrennt nach Generation

Verwendete Elemente 2B.2 Position. Punkte im Raum. Zwei Koordinatenachsen 3C.1 Linie. Farbe 3C.3 Linie. Unterbrechung 3F.7 Isotype. Rahmen oder Trennlinie 195

Flaggen Alter als Linien­länge, Geburtsbeziehungsweise Sterbe­ jahr und Umzug positioniert zwischen drei Koordinaten­ achsen und nach Umzug und Alter sortiert.

2020

2000

1980

1960

1940

1920

1900

1880

Umgezogen 1860

Marie (72)

Anna (83)

Emma Hermann Paul (85) (90) (97)

Elisabeth (99)

Otto Hermann jr. James (23) (52) (65)

Marie jr. (78)

Nicht umgezogen

Von den Browns hat niemand im 21. Jahrhundert gelebt. 196

Beispiel 17

Geburtsjahr Sterbejahr, Umzug 2B.3

X = Person Y = Geb. /  Tod. Jahr Z = Umzug

Familie

Umzug

Geschlecht

3A.1

3A.4

3D.1

Wagner Brown

Ja Nein

Weiblich Männlich

4A.1

Sortiert nach Umzug und Alter

Verwendete Elemente 2B.3 Position. Punkte im Raum. Drei Koordinatenachsen 3A.1 Farbe. Grundfarben 3A.4 Farbe. Verlauf 3D.1 Muster. Textur 4A.1 Sortierung. Lineare Achse 197

Zielscheibe Alter als Linien­länge, nach Geburts- beziehungs­ weise Sterbejahr positio­ niert auf Polarachsen und nach Alter sortiert.

Elisabeth (99)

2020

Otto (23)

2000 1980

Paul (97)

Hermann jr. (52)

1960 1940 1920 1900 1880

Hermann (90)

James (65)

Emma (85)

Marie (72)

Anna (83)

Marie jr. (78)

Die vier ältesten Personen sind von der Familie Wagner. 198

Beispiel 18

Geburtsjahr Sterbejahr 2B.4

Achse = Jahrzehnte Sektor = Person

Familie

Geschlecht

Umzug

3A.1

3D.1

3E.3

Wagner Brown

Weiblich Männlich

Ja Nein

4A.5

Sortiert nach Alter

Verwendete Elemente 2B.4 3A.1 3D.1 3E.3 4A.5

Position. Punkt im Raum. Polarachsen Farbe. Grundfarben Muster. Textur Kontur. Stärke Sortierung. Radial. Gleichmäßig 199

Bewegungskarte

Paul

Hermann

Emma

München

Hermann jr.

Otto

Elisabeth

London

Marie

James

Anna

Marie jr.

Geburts- und Lebensort als geografische Koordinaten positioniert und als Netz­werk ohne Hierarchie in Beziehung gesetzt.

Paris

Wien

Am häufigsten umgezogen sind die Personen aus Paris. 200

Beispiel 19

Lebensort Geburtsort

Umzug

2B.5

2C.1

Familie

Lebensort Geburtsort

Umzug

Geschlecht

3A.1

3A.5

3C.8

3F.2

Wagner Brown

Lebensort Geburtsort

Ja

Verwendete Elemente 2B.5 Position. Punkt im Raum. Geografische Koordinaten 2C.1 Beziehung. Netzwerk ohne Hierarchie 3A.1 Farbe. Grundfarben 3A.5 Farbe. Gefüllt und leer 3C.8 Linie. Pfeil 3F.2 Isotype. Abbildende Form. Detail 201

Weiblich Männlich

Lollipop Lebensorte und Familien­ mitglieder als Netzwerk ohne Hierarchie in Beziehung gesetzt.

Emma

Hermann

Hermann jr. Paul

Elisabeth

Marie

Otto

James

Anna

Marie jr.

Insgesamt sind vier Personen umgezogen, die Mehrheit davon sind männliche Mitglie­ der der Familie Wagner. 202

Beispiel 20

Lebensort 2C.1

Familie

Lebensort

Umzug

Geschlecht

3A.1

3B.1

3B.7

3D.2

Wagner Brown

London München Paris Vienna

Ja Nein

Lebensort 4A.4

4B.3

Sortiert nach Familie

Gruppiert nach Lebensort

Verwendete Elemente 2C.1 3A.1 3B.1 3B.7 3D.2 4A.4 4B.3

Beziehung. Netzwerk ohne Hierarchie Farbe. Grundfarben Form. Geometrisch Form. Transformation Muster. Linie mit Unterbrechung Sortierung. Radial im Winkel Gruppierung. An Form oder Winkel 203

Weiblich Männlich

Stammbaum Familie, Lebensort und Geburts­ ort als hierarchisches Netzwerk in Beziehung gesetzt.

Lebensort

Geburtsort

Elisabeth wurde in die Familie Brown geboren, hat aber durch ihre Heirat den Namen Wagner angenommen. 204

Beispiel 21

Geburtsort Lebensort 2C.2

Familie

Geburtsort Lebensort

Geschlecht

Umzug

3A.1

3B.1

3F.1

3F.8

Wagner Brown

London München Paris Wien

Weiblich Männlich

Familie Lebensort 4A.1

4B.1

Sortiert nach Alter

Gruppiert nach Familie und Lebensort

Verwendete Elemente 2C.2 3A.1 3B.1 3F.1 3F.8 4A.1 4B.1

Beziehung. Netzwerk. Hierarchisch Farbe. Grundfarben Form. Geometrisch Isotype. Abbildende Form Isotype. Hintergrund. Abbildend Sortierung. Lineare Achse Gruppierung. Linear 205

Ja

Kette Familie als lineares Netz­­werk in Beziehung gesetzt und nach Geburtsjahr linear sortiert, Altersgruppe als Flächengröße.

Hermann

Emma

Marie

James

Otto

Anna

Paul

Elisabeth

Hermann jr.

Marie jr.

Bei den Wagners ist der ­Geburt einer Frau immer die Geburt eines Mannes voran­gegangen. 206

Altersgruppe

Familie

2A.5

2C.3

Beispiel 22

kl.  85

Familie

Geschlecht

Umzug

3A.1

3B.6

3F.5

Wagner Brown

Weiblich Männlich

Ja Nein

4A.1

Sortiert nach Geburtsjahr

Verwendete Elemente 2A.5 2C.3 3A.1 3B.6 3F.5 4A.1

Menge. Flächengröße Beziehung. Netzwerk. Linear Farbe. Grundfarben Form. Unschärfe Isotype. Hintergrund / Vordergrund Sortierung. Lineare Achse 207

Skyline Umzug und Lebensort mit Alter als zirkuläres Netzwerk in Beziehung gesetzt, Alter als Linien­länge.

a Ann (83)

Emma (85)

Herm a (90) nn

Pa (97 ul ) El h et ab ) is (99

Marie jr. (78)

Marie (72)

James (65)

Hermann jr. (52)

Otto (23)

In Wien und München leben ausschließlich Wagners. 208

Alter

Lebensort

2A.1

2C.4

Beispiel 23

6.25 mm = 10 Jahre

Familie

Lebensort

Geschlecht

Umzug

3A.1

3B.1

3C.2

3C.5

Wagner Brown

London München Paris Wien

Weiblich Männlich

4A.6

Sortiert nach Alter

Verwendete Elemente 2A.1 Menge. Linienlänge 2C.4 Beziehung. Netzwerk. Zirkulär 3A.1 Farbe. Grundfarben 3B.1 Form. Geometrisch 3C.2 Linie. Stärke 3C.5 Linie. Details 4A.6 Sortierung. Radial. Gleichmäßig auf Form 209

Ja Nein

Schnittmenge Geburtsort und Lebensort als verschachtelte Schnittmengen in Beziehung gesetzt. Alters­ gruppe als Flächengröße.

Paris

Wien

Elisabeth (99)

Emma (85)

Hermann (90)

Marie (72) Hermann jr. (52) Paul (97)

James (65) Marie jr. (78)

Otto (23)

Anna (83) München

London

Zwei Wagners sind von Paris weggezogen, dafür zog ein Brown dazu. 210

Beispiel 24

Altersgruppe

Geburtsort Lebensort

2A.5

2C.5

kl.  85

Schnittmenge = Umzug

Familie

Umzug

Generation

Geschlecht

3A.1

3A.6

3B.4

3D.3

Wagner Brown

Schnittmenge = Umzug

Erste Zweite Dritte

4A.9

Frei im Raum sortiert

Verwendete Elemente 2A.5 2C.5 3A.1 3A.6 3B.4 3D.3 4A.9

Menge. Flächengröße Beziehung. Verschachtelung. Schnittmengen Farbe. Grundfarben Farbe. Transparenz Form. Richtung Muster. Linienstärke Sortierung. Frei ohne Achse oder Punkt 211

Weiblich Männlich

Zellen Geburts- und Lebensort als verschachtelte Stapel in Beziehung gesetzt und nach Geburtsort auf Ebenen gruppiert.

Hermann Emma

Paul

Otto

Wien

Marie

Elisabeth

Hermann jr. Marie jr.

Paris

Anna James

London

Aus Paris und London sind jeweils die Hälfte aller Per­sonen weggezogen, in Wien war es nur ein Viertel. 212

Beispiel 25

Geburtsort Lebensort 2C.6

Außen: Geburtsort Innen: Lebensort

Familie

Geschlecht

Altersgruppe

Geburtsort Lebensort

3A.1

3A.2

3B.5

3E.5

Wagner Brown

Weiblich Männlich

2:  85

Geburtsort 4A.9

4B.6

Frei im Raum sortiert

Gruppiert nach Geburtsort

Verwendete Elemente 2C.6 3A.1 3A.2 3B.5 3E.5 4A.9 4B.6

Beziehung. Verschachtelung. Stapelung Farbe. Grundfarben Farbe. Sättigung mit Weiß Form. Stapelung Kontur. Details Sortierung. Frei ohne Achse oder Punkt Gruppierung. Auf Ebenen 213

London München Paris Wien

Cluster Generation und Lebensort als verschachtelte Matrix in Beziehung gesetzt.

München

Wien

Paris

London

Erste Generation James

Marie

Hermann Emma

Zweite Generation Otto

Anna

Elisabeth

Paul

Dritte Generation Marie jr.

Hermann jr.

Die Mobilität nimmt mit jeder Generation zu. 214

Beispiel 26

Lebensort Generation 2C.7

Familie

Umzug

Geschlecht

3A.1

3F.3

3F.4

Wagner Brown

Links = Ja Rechts = Nein

Weiblich Männlich

Verwendete Elemente 2C.7 3A.1 3F.3 3F.4

Beziehung. Verschachtelung. Matrix Farbe. Grundfarben Isotype. Richtung Isotype. Hintergrund. Schattiert 215

6 Anhang

217

Die Autor:innen Hochschule Luzern – Design & Kunst

Pionierin von DX —  Data Experience Design

Über 100 Projekte mit Kunden wie Roche, Schweizer Post, Nicht­ regierungsorganisationen wie Unicef, die UN und staatliche Institutionen wie das Bundesamt für Statistik Schweiz und den Schweizer Nationalfonds

Initiator der Eventreihe »On Data And Design« Basel – Berlin – Wien

Superdot.studio Information is Beautiful Award DPA Infografik Award Out of Balance Kritik der Gegenwart Informationsdesign Gewinner

YAAY.ch

Ausbildung

Karriere

Highlight 218

Hochschule für Gestaltung und Kunst FHNW Basel Hochschule der Künste Bern Fachhochschule Graubünden Unterricht und Mentoring

Darjan Hil

Nicole Lachenmeier Hochschule für Gestaltung und Kunst FHNW Basel

Universität Wien BSc Wirtschafts­ informatik

BA Visuelle Kommunikation (u.a. bei Wolfgang Weingart)

MSc Wirtschafts­ informatik

Die schönsten Schweizer Bücher

Oracle / IBM Zertifizierter Systemischer Coach DAA Credit Suisse

Forschung an der Hochschule für Gestaltung und Kunst FHNW Basel Studio Niclac

MA Visuelle Kommuni­kation und Bildforschung FHNW HGK Basel

Forschung an der Hochschule für Gestaltung und Kunst FHNW Basel Forschung an der Hochschule für Wirtschaft FHNW Basel 219

Weiterführende Lektüre, Quellen und Tools Bücher, die uns auf unserem Weg begleitet haben und die wir für eine vertiefende Lektüre in Ergänzung zu diesem Buch empfehlen.

Schweizer Grafikdesign

Sammlungen Informationdesign

Maier, M. (1986). ›Elementare Entwurfs- und Gestaltungs­ prozesse: Die Grundkurse an der Kunstgewerbeschule Basel‹. Bern.

R. Klanten, N. Bourquin, et al. (2008). ›Data Flow: Visu­alising Information in Graphic Design‹ (1. Aufl.). Berlin.

Müller-Brockmann, J. (2009). ›Rastersysteme für die vis­uelle Gestaltung – Grid systems in Graphic Design: Ein Hand­ buch für Grafiker, Typografen und Ausstellungsgestalter: Ein … typographers and three dimensional designers‹ (4., rev. Aufl.). Salenstein. Typographie, S. S. S. U., Osterer, H. & Stamm, P. (2008). ›Adrian Frutiger – Schriften: Das Gesamtwerk‹ (1. Aufl.). Basel.

Visuelle Wahrnehmung Dondis, D. A. (1974). ›A Primer of Visual Literacy‹ (New ed). Cambridge, ­Massachusetts. Leborg, C. (2006). ›Visual Grammar (Design Briefs)‹ (1. Aufl.). New York City. Zwimpfer, M. (1994). ›2d – visuelle Wahrnehmung‹. Salenstein.

Schwochow, J. (2020). ›Die Welt verstehen mit 264 Infografiken: aus Geschichte, Wirtschaft, Gesellschaft, Sport, Kunst und Kultur, Wissenschaft und Techno­ logie‹. München. Wiedemann, J. & Rendgen, S. (2018). ›Understanding the World. The Atlas of Infogra­ phics‹ (Multilingual Aufl.). Köln. Wiedemann, J. & Rendgen, S. (2019). ›History of Information Graphics‹ (Multilingual Aufl.). Köln.

Informationsarchi­ tektur: die L.A.T.C.H Theorie Bradford, P. & 2 Wurman, R. S. (1996). ›Information Architects‹. New York City. 2 Wurman, R. S. (2017). ›Un­ derstanding Understanding‹. Richard Saul Wurman & Jack. New York City.

220

2 Wurman, R. S. (1989). ›Infor­ mation Anxiety‹ (1. Aufl.). Doubleday. New York City

1 Otto Neurath und Jacques Bertin Bertin, J. (2011). ›Semiology of Graphics‹ (1. Aufl.). Madison. Brian, S., Neurath, M. & Kinross, R. (2016). ›Die Transformierer: Entstehung und Prinzipien von Isotype‹ (1. Aufl.). Salenstein. Hartmann, F. & Bauer, E. K. (2006). ›Bildersprache: Otto Neurath Visualisierungen‹ (2., erw. Aufl.). Wien. Vossoughian, N. (2011). ›Otto Neurath: The Language of the Global Polis‹ (1. Aufl.). Rotterdam.

Theorie des Informationsdesigns Tufte, E. R. (1990). ›Envi­ sioning Information‹ (First Edition). Cheshire, Connecticut. Tufte, E. R. (1997). ›Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative‹ Cheshire, Connecticut.

Tufte, E. R. (2001). ›The Visual Display of Quan­ titative Information‹ (2. Aufl.). Cheshire, Connecticut. Tufte, E. R. (2006). ›Beautiful Evidence‹. Cheshire, Connecticut.

Handbücher Informationsdesign

Empfohlene Tools für den Visualisie­r­ungs­prozess Zur Analyse von Daten: Excel und Tableau, für die Umsetzung: Illustrator, Indesign, RawGraphs, Processing / P5.js, SVG with Vanilla JS, D3.js

Kirk, A. (2019a). ›Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design‹ (Reprint Aufl.). New York City. Koponen, J. & Hildén, J. (2018). ›Data Visualization Handbook‹. Helsinki. Lima, M. (2013). ›Visual Complexity: Mapping Pat­ terns of Information (history of information and data visualization and guide to today’s innovative applicati­ ons)‹ (Reprint Aufl.). New York City. Lupi, G. & Posavec, S. (2018). ›Observe, Collect, Draw!: A Visual Journal‹ (1. Aufl.). New York City. Schwabish, J. (2021). ›Better Data Visualizations: A Guide for Scholars, Researchers, and Wonks‹. New York City. 221

Dank

Kein Buch wird über Nacht geschrie­ ben, und es ist nie das Werk einer einzigen Person. Leider gibt es nicht genug Zeilen, um all die Freunde und Familienmitglieder zu erwähnen, die direkt oder indirekt an diesem Buch beteiligt waren, und sei es nur durch motivierende Worte oder un­ bewussten Einfluss. Wir möchten uns aber ganz besonders bei zwei Per­ sonen aus unserem Superdot-Team bedanken, die uns viele Impulse und Unterstützung gegeben haben – Sarah Heitz und Aaron Ritschard: Ohne Euer Vertrauen, eure Geduld und Euren Beitrag hätten wir es nicht geschafft. Vielen Dank auch an den Birkhäuser Verlag für das Vertrauen in unsere Arbeit. # visualizingcomplexity # modularinformationdesign

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Impressum

Konzept und Inhalt Darjan Hil, Nicole Lachenmeier

Layout und Design Nicole Lachenmeier

Satz

Superdot • visualizing complexity

Lektorat

Ulrich Schmidt

Koordination

Baharak Tajbakhsh, Freya Mohr

Herstellung

Amelie Solbrig, Heike Strempel

Papier

Juwel Offset

Druck

Eberl & Kœsel GmbH & Co. KG Library of Congress Control Number: 2021953535

Bibliografische Information der Deutschen National­­bib­ liothek Die Deutsche Nationalbib­ liothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillier­ te bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.dnb.de abrufbar. Dieses Werk ist urheberrecht­ lich geschützt. Die dadurch begründeten Rechte, insbe­ sondere die der Übersetzung, des Nachdrucks, des Vortrags,

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