7 Data Storytelling-Tipps aus jahrhundertealter Datenvisualisierung

Obwohl die Infografik-Renaissance ihr Wiederaufleben ausgelöst hat, ist die Datenvisualisierung nichts Neues. Seit Hunderten von Jahren erwecken Datendesigner Zahlen zum Leben, um uns einen besseren Einblick in die Welt um uns herum zu geben – und ihre Lektionen zum Geschichtenerzählen von Daten sind so aktuell wie eh und je.

Um einen kleinen Spaziergang in die Vergangenheit zu machen, zeigen wir historische Datenvisualisierungen, die großartiges Data Storytelling demonstrieren. Von der Datenkennzeichnung bis zum richtigen Vergleich, hier sind 7 Dinge, die Sie auf Ihre eigenen Datenvisualisierungen anwenden können.

1) Konzentrieren Sie sich auf die Daten

Historische Datenvisualisierung Charles_Joseph_Minard_-_Émigrants_du_Globe (2)

Charles Minards Karte „Les Émigrants du Globe“ von 1858 war eine einfache Darstellung von Einwanderungsmustern. Einfach ist hier das Stichwort. Es gibt keine überbebilderten Kontinente, die von den Einwanderungsrouten ablenken. Es gibt keine unnötige Beschriftung (außer dem einfachen Kontinentnamen), und die Taste ist einfach farbig. Alles ist leicht zu verfolgen und zu erkennen. Es ist Einfachheit von seiner besten Seite.

2) Etikett zum Verständnis

historische Datenvisualisierung

Obwohl es den Anschein hat, dass in dieser Grafik von 1865, die die britische Kohleproduktion von 1850 bis 1864 darstellt, viel los ist, hat Minard dazu beigetragen, die Daten durch nützliche Beschriftungen zugänglicher zu machen. Wir sehen die X- und Y-Achse, die für den Kontext schrittweise beschriftet sind, zusammen mit Gitterlinien und direkt beschrifteten Abschnitten, die zur Unterscheidung farblich gekennzeichnet sind. (Beachten Sie, dass er auch keinen farbigen Schlüssel eingefügt hat, was überflüssig gewesen wäre.) Gut beschriftete Diagramme reduzieren die Interpretationszeit und helfen, das Verständnis zu verbessern.

3) Wählen Sie die effektivste Datenvisualisierung

Historische Datenvisualisierung

Es gibt viele Möglichkeiten, Daten anzuzeigen, aber das Ziel ist immer, die stärkste Geschichte zu erzählen. Das war es, was Florence Nightingale unbedingt tun wollte, als sie und William Farr die Sterblichkeitsraten während des Krimkriegs analysierten und feststellten, dass die meisten Soldaten nicht im Kampf gestorben waren; tatsächlich waren es „vermeidbare Krankheiten“, die die meisten Todesopfer forderten.

Um Königin Victoria und das Parlament davon zu überzeugen, in bessere sanitäre Bedingungen zu investieren, musste sie die Daten so wirkungsvoll wie möglich präsentieren – wie sie sagte: „durch die Augen zu beeinflussen, was wir der Öffentlichkeit nicht durch ihre wortgetreuen Ohren vermitteln.“ 1858 erstellte sie das „Diagramm der Todesursachen in der Armee des Ostens“, das das völlig neue Polargebietsdiagramm, eine Variation des Tortendiagramms, enthielt. Die Visualisierung zeigt den Tod nach Monat, farbcodiert nach Todesursache. Das Diagramm zeigte die Geschichte eindrucksvoll, und sie argumentierte erfolgreich für bessere sanitäre Bedingungen.

4) Erzählen Sie eine umfassende Geschichte

Historische Datenvisualisierung

Das Schöne an der Datenvisualisierung ist, dass Sie weitaus mehr Informationen in einem leichter verdaulichen Paket kommunizieren können als mit Text allein. Das bedeutet zwar nicht, dass Sie alle Ihnen zur Verfügung stehenden Daten verwenden müssen, aber Sie können eine reichhaltige Geschichte in einer einzigen Visualisierung erzählen. Charles Minards Karte von Napoleons Russlandfeldzug von 1869 zeigt dies gut.

Als Experte für Datenvisualisierung Eduard Tufte bemerkt: „Minards Grafik erzählt mit ihren multivariaten Daten eine reichhaltige, kohärente Geschichte, die viel aufschlussreicher ist als nur eine einzelne Zahl, die sich im Laufe der Zeit bewegt. Sechs Variablen werden dargestellt: die Größe der Armee, ihre Position auf einer zweidimensionalen Oberfläche, die Bewegungsrichtung der Armee und die Temperatur an verschiedenen Daten während des Rückzugs aus Moskau. Es ist möglicherweise die beste statistische Grafik, die jemals erstellt wurde.“

5) Bestelldaten zum Verständnis

Historische Datenvisualisierung

Echte Datenvisualisierungskünstler wissen, dass es bei der Datenvisualisierung um mehr geht als nur um die Anzeige von Daten. Es geht darum, Daten so darzustellen, dass der Leser diese Informationen schnell und vollständig versteht. Einfache Details wie die Bestellung tragen viel dazu bei, das Erlebnis beim Betrachten einer Datenvisualisierung zu verbessern.

Dies wird durch William Playfairs „The Commercial and Political Atlas“ aus dem Jahr 1786 demonstriert, der die schottischen Exporte und Importe das ganze Jahr über darstellt. Playfair stellte die Daten in aufsteigender Reihenfolge dar, sodass der Betrachter schnell die aktivsten Regionen identifizieren konnte. Um effektiv zu ordnen, ordnen Sie die Daten numerisch, alphabetisch oder sequentiell an.

6) Kontext vergleichen

historische Datenvisualisierung

Einer der größten Vorteile der Datenvisualisierung ist die Möglichkeit, Datenpunkte nicht nur zu „sehen“, sondern auch zu vergleichen. Playfairs „Chart of Universal Commercial History“ von 1805 zeichnet die Ebbe und Flut von Regionen im Laufe der Geschichte auf, sodass wir die individuelle Geschichte im Vergleich zur Gesamtansicht sehen können. Diese Arten von Mikro-/Makrokosmos-Looks tragen dazu bei, einer Datengeschichte Kontext und Farbe zu verleihen.

7) Machen Sie es schön

Historische Datenvisualisierung

Während sich die Best Practices für die Datenvisualisierung geändert haben, bleibt die Kunst genau das – eine Kunst. Dieses Exemplar aus dem Weltatlas von Rand McNally wurde 1890 veröffentlicht. Das Thema ist sicherlich weniger aufregend („Staatsschulden des Auslands und der USA im Jahr 1890“), aber es ist so verdammt hübsch, dass Sie es in Ihre eigene Tasche hängen möchten Büro heute.

Obwohl wir immer aus der Geschichte lernen können, ist die Datenvisualisierung eine sich ständig weiterentwickelnde Praxis. Um sicherzustellen, dass Sie bei Best Practices auf dem Laufenden bleiben, finden Sie hier einige Beiträge, die Ihnen helfen können:

Wenn Sie ein wenig Hilfe beim Storytelling Ihrer Daten benötigen, würden wir gerne zusammenarbeiten.

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