Viele Visualisierungsformate versuchen, Daten begreifbar zu machen. Data Physicalization macht Daten greifbar, indem statt Pixel und Farbe physische Formen genutzt werden.
Welche Tradition Data Physicalization hat, welche Nutzungsszenarien es gibt und wie man auf Ideen dafür kommt, erkläre ich hier.
Es begann 5500 vor Christus
Die Geschichte der Diagramme reicht weit zurück. Die Geschichte von Data Physicalization noch viel weiter zurück. Wie dieses Beispiel aus Mesopotamien zeigt. (Dragicevic and Jansen, 2012)
Handfest und greifbar waren diese Lehmkugeln.
Damit konnte man etwas zusammenstellen, durchprobieren, zeigen.
In gewisser Weise war der Abakus ca. 2700 und 2300 v. Chr. (Wikipedia, 2017) ein Folgeprodukt.
Den ich so in Läden in Moskaus und Leningrad zu Zeiten der Sowjetunion noch kennen gelernt habe. Damit rechnete man in hohem Tempo die Preise aus.
Schritt für Schritt ging die Entwicklung von den Kugeln ausgehend weiter. Viele dieser überraschenden Entwicklungsschritte veranschaulicht diese Zeitleiste.
Drei Szenarien – drei mal Nutzen
I. Sich mit Daten auseinandersetzen
Sie möchten sich mit einer Gruppe (eine externe Zielgruppe, Kollegen, Schülern,…) intensive mit Daten beschäftigen. Also mehr tun, als darüber zu reden. Dafür ist Data Physicalization bestens geeignet.
Hier ein ausführliches Beispiel zur Arbeit mit Open Data
Vielleicht noch spannender ist Kochen mit Daten
Physische Diagramme – eine weitere Variante für Interaktion mit Daten
II. Eine Zielgruppe aktivieren
Dabei genügt etwas weniger Aktivität bei der Zielgruppe.
Zum Beispiele beim Voten mit Gegenständen.
Oder mit einem Namen an der Wand
Womit wir zur nächsten Kategorie kommen.
III. Daten greifbar kommunizieren
Hiermit werden Texte, Tabellen, Diagramme in der Kommunikation von Organisation oder Firmen durch Data Physicalization ersetzt.
Sei es mit Aktionen im Alltag…
oder in einer Ausstellung…
oder in einem Jahresbericht…
Daten greifbar machen – das Ziel bestimmt den Weg
So kommt man zu einer Idee:
- Nutzungsszenarium überlegen.
- Dazu und zur Zielgruppe passende Datenformen überlegen:
-> Alltagsgegenstände (Lebensmittel, Bausteine, …).
-> Gegenstände aus der Welt der dargestellten Daten. Wie oben die Fahrräder mit Auto-Ausmaßen. Oder hier unten im Blogpost die Schulstühle.
-> Oder Metaphern. - Den Umgang mit den Datenwerten bestimmen:
-> Wert mit Werten der gleichen Art oder sich selbst in der Vergangenheit vergleichen.
-> Wert als Anteil vom Ganzen bzw. 100% zeigen.
-> Wert mit bekannte(ere)n Werten aus einem anderen Themengebiet vergleichen.
Und alles selbstverständlich statistisch korrekt.
Der Nutzen lohnt den Aufwand
Data Physicalization aktiviert und vertieft das Verstehen der Daten.
In den ersten beiden Szenarien kann man die Daten sogar angreifen. Damit nutzt man auch den Tastsinn neben dem Sehsinn. Was zu mehr Verankerung im Gehirn führt.
Außerdem werden Daten so besser Allgemeingut, also quasi „demokratisiert“.
Mehr:
Ein Beispiel von mir
Noch mehr Inspirationen finden Sie in meinem Pinterest-Board zu diesem Thema.
Gern bin ich auch Ideengeberin und Umsetzerin.
Quellen:
(Dragicevic and Jansen, 2012) Dragicevic, Pierre and Jansen, Yvonne (2012) 5500 BC – Mesopotamian Clay Tokens. In: List of Physical Visualizations. In: www.dataphys.org
(Wikipedia, 2017) Abakus (Rechenhilfsmittel)
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