DataViz: Menschliche Wahrnehmung

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.

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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)

DataViz: Quantifizierte Ungewissheit

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?

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

Flaggenfarbe nach Breitengrad?

GIS und Datenvisualisierung sind in der Lage, komplizierte Zusammenhänge zu visualisieren. Mitunter auch Zusammenhänge, auf die man im praktischen Leben nie kommen würde, z. B. die durchschnittliche Flaggenfarbe entlang der Breitengrade. Und immerhin, es scheint bemerkenswerte räumliche Korrelationen zwischen Breitengrad und Flaggenfarbe zu geben, bezogen auf den Rot-Anteil gewissermaßen ein Nord-Süd-Gefälle 😉 (Vollbild).

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Screenshot Flaggenfarbe nach Breitengrad
(Quelle: https://www.reddit.com/r/MapPorn/…by_latitude_oc/)

#DataViz: Vulkanausbrüche seit 1883

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.

#dataviz: Alle Wege führen nach Rom

“Alle Wege führen nach Rom”: Wußten wir schon, kennen wir, kalter Kaffee. Oder?
Jetzt ist es visualisiert bei “Roads to Rome” . Aber dort findet Ihr noch viel mehr: den Urbanen Mobilitäts-Fingerabruck und die Straßen-DNA, hier mal in Halle (Saale) gerechnet für 30 min mit KFZ.

UrbanMobilityFingerprint_StreetDNA_Halle_1.pngScreenshot Mobilitäts-Fingerabruck und Straßen-DNA in Halle (Saale)
(Quelle: http://roadstorome.moovellab.com/explore)

#dataviz: Weltbevölkerung visualisiert

Mit den GHSL-Daten der EU hat Duncan Smith die Bevölkerungsdichte auf ein Kilometer genau berechnet. Einfach mal mit dem Maus über die Karte streichen und die Daten auf sich wirken lassen … Interessant die Texte im Infofenster “Map Guide” und “Analysis”, dort erhaltet Ihr die notwendigen Metainfos zu den Daten, deren Aufbereitung und Bewertung.

Ein paar ausgesuchte Standorte: Halle/Leipzig / Berlin / London / Istanbul / Delhi

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Screencaptures für die ausgewählten Standorte
(Quelle: http://luminocity3d.org/WorldPopDen/#3/12.00/10.00)

#dataviz: Tools, Tools, Tools, …

Eine umfangreiche Sammlung von derzeit 327 Werkzeugen zum Thema Daten-Visualisierung findet Ihr unter bei visualisingdata.com. Einfach mal suchen & finden, es lohnt sich!

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Screencapture von visualisingdata.com
(Quelle: http://www.visualisingdata.com/resources/)

Weitere Quellen:
[1] … https://geoobserver.de/2017/04/10/dataviz-werkzeuge-buecher/
[2] … https://geoobserver.de/2017/02/27/dataviz-tools/

DataViz: Werkzeuge & Bücher

Eine wunderbare Sammlung von momentan 430 Werkzeugen und 94 Büchern zum Thema Daten-Visualisierung wird unter https://keshif.me/demo/VisTools angeboten. Bemerkenswert die Filterfunktion. Ihr findet sicher schnell Eure derzeitigen Favoriten wieder, aber eben auch viel Neues. Einfach mal probieren, es lohnt sich!

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Screenshots Tools & Books (Quelle: https://keshif.me/demo/VisTools)