photochrome.io nimmt Fotos und berechnet daraus die am meisten vorkommenden Farben/Farbkeile. Damit enstehen wunderbare natürliche, echte Farbkombinationen. Einfach einen Suchbegriff eingeben, z. B. “forest” und sofort werden eine Anzahl von Waldbildern gesucht und der Farben berechnet und als RGB-Wert in (r, g, b) und  #rrggbb zur Nachnutzung ausgegeben. Zoomt oder verschiebt man im ausgesuchten Bild, wird der neue Bildausschnitt auch wieder neu analysiert. Die Fotos stammen übrigens von Unsplash, der freien Fotobibliothek. Anschauen, es lohnt sich!

Screenshot: Verschiedene Suchbegriffe und resultierende Paletten (Quelle: [1])

[1] … https://twitter.com/John_M_Nelson/status/1100030429007151106

Wir alle haben auch immer wieder mit Diagrammen zu tun, keine Frage und eigentlich erscheint es uns auch vergleichsweise simpel. Ist es aber nicht (immer). Mitunter steckt der Teufel im Detail und was man alles falsch machen kann ist wunderbar beschrieben in folgendem Tweet von Christoph Gruetzner: https://twitter.com/ch_gruetze/status/1046709016469155841. Mindestens sechs Probleme in einem Diagramm. Lesenswert!
Und wem noch nie wenigstens einer dieser Fehler passiert ist, werfe den ersten Stein.
Ich warte 😉

Screenshots aus dem Tweet
(Quelle: https://twitter.com/ch_gruetze/status/1046709016469155841)

Mit dem Flussdiagramm von L. Kreuz im Artikel “Using Color in Maps” können recht leicht das richtige Farbschema und die Farbpalette gefunden werden.

Quelle: https://thumbnails-visually.netdna-ssl.com/using-color-in-maps_50eef8021d920_w1500.jpg

Weitere Tools zum Thema Farben und Karten findet Ihr in der Rubrik “Freie Geo-Tools”.

Im 19. Jahrhundert wurde ein standardisiertes Schema zur Klassifizierung von Farben “Werner’s Nomenclature of Colours” durch Abraham Werner entwickelt, später von Patrick Syme weiter qualifiziert. Schon Charles Darwin nutzte es als Referenz auf seinen Reisen.

Original-Scan von “Werner’s Nomenklatur der Farben”
(Screenshot, Quelle: https://www.c82.net/werner/#original)

Nicholas Rougeux hat nun “Werner’s Nomenklatur der Farben” online verfügbar gemacht und mit originalen Scans sowie neuen Beispiel-Fotos, Querverweisen und zwei neuen Plakaten nachgebaut.
Absolut sehenswert, einfach Genießen!!! https://www.c82.net/werner 

Neu gestaltete Poster von Nicholas Rougeux
(Screenshot, Quelle: https://www.c82.net/werner/#posters)

Wer sich mit Datenvisualisierung beschäftigt, denkt oft: “Das ist doch eindeutig”. Ja, möglicherweise, aber vielleicht auch nur für den Ersteller? Wie Datenvisualisierung auf Menschen wirkt, könnt Ihr im Artikel “39 studies about human perception in 30 minutes” in 30 gut investierten Minuten nachlesen. Danke Kennedy Elliott.

Screenshot: https://medium.com/@kennelliott/39-studies-about-human-perception-in-30-minutes-4728f9e31a73

Ein Beispiel:
“Sie fanden heraus, dass die Teilnehmer, als sie auf die als Diagramme eingeführten Diagramme stießen, sich die Linien näher an die imaginäre 45-Grad-Linie erinnerten. Außerdem, wenn ihnen dieselbe Linie als Karte präsentiert wurde, trat diese Verzerrung nicht auf.

In zwei getrennten Studien fanden Schiano und Tversky heraus, dass die 45-Grad-Linie ein imaginärer Bezugspunkt in Liniendiagrammen ist, aber nicht in anderen Arten von Diagrammen.” (übersetzt mit DeepL)

Ein hilfreiche Sammlung von Varianten rund um die Datenvisualisierung (DataViz) findet Ihr bei https://www.data-to-viz.com/, siehe auch folgende Screenshots.

Einen interessanten Artikel zu “Wertunterdrückenden Unsicherheitspaletten” des UW Interactive Data Lab findet Ihr bei Medium.com. Wie quantifiziert, kodiert und visualisiert man Ungewissheit? Bilden unsere thematischen Karten bei knappen Verhältnissen (z. B. 51% zu 49%) wirklich noch die Wahrheit ab und was ist Zufalle oder Grauzone? Und ist es noch sinnvoll, sie in Entscheidungsprozesse einzubeziehen?

Vergleich bivariate Karte und Karte mit wertunterdrückender Unsicherheitspalette
Screenshots (Quelle: https://medium.com/@uwdata/value-suppressing-uncertainty-palettes-426130122ce9)

Ein besonders schönes Beispiel der Datenvisualisierung findet man bei Lazaro Gamio in seinem Beitrag “Here’s every volcano that has erupted since Krakatoa“. Alle Vulkanausbrüche seit dem berühmten Krakatoa-Ausbruch sind dargestellt, Staat, Typ, Höhe, Datum den letzten Eruption und Anzahl der Ausbrüche seit 1883 sind verfügbar.

🌋 I made a weird volcano dataviz that looks like a painting -> https://t.co/pCoHm6Za3T pic.twitter.com/THUmZzZjkC

— Lazaro Gamio (@LazaroGamio) May 31, 2018