Dokumentation Master Design, Animation: 1. Semester

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1 Dokumentation Master Design, Animation: 1. Semester André Martin Motz Information is not knowledge. - Albert Einstein 1

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4 Contents 1. Einleitung 8 2. Information Overload Wikinomics & Web 2.0: Online collectivism Wikipedia Geschichte der Informationsvisualisierung (Übersicht) Die Schritte einer Visualisierung nach Ben Fry Formfindung für die Visualisierungen Darstellungsarten und ihre Anwendungen (Übersicht) Fragestellung meiner Plakate Formfindung Fazit Quellen Abbildungsverzeichnis 51 4

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6 Abstract Dieses Dokument beschreibt den bisherigen Fortschritt meiner Master-Thesis und Arbeit. Der erste Teil beschäftigt sich mit dem Thema Informationsflut, Ursachen und Chancen in neuen Applikationen, während der zweite Teil Ansätze und Lösungskriterien für gute Datenvisualisierungen aufzeigen soll. Der Begriff Informationsflut wird bereits seit mehreren Jahrzehnten diskutiert und ist heutzutage aktueller denn je. Doch es gibt Chancen diese Umstände in neue Anwendungen umzuwandeln. Erst diese Vielfalt an Daten ermöglicht es uns völlig neue Fragen zu stellen und zu beantworten. Konnten in der Vergangenheit Kollaborationen nur lokal oder von Staaten und Unternehmen aus gelenkt werden, so erlauben uns die neuen Entwicklungen globale Massenkollaborationen. Unabhängig von den zur Verfügung stehenden Ressourcen tragen Personen ihre Fotosammlung zusammen und entwickeln so ein einmaliges Fotoarchiv, programmieren gemeinsam ein komplettes Betriebssystem oder häufen ihr Wissen in einer einzigartigen Enzyklopädie an, der Wikipedia. Dennoch ist die Online-Enzyklopädie nicht unumstritten. Es wird von einer Ansammlung des globalen Laienwissen gesprochen, weil sie stetig mit dem Vorwurf konfrontiert wird, das Wissen wäre nicht hinreichend belegt. Trotzdem verwendet eine Vielzahl an Leuten Wikipedia für Alltagsfragen. Des Weiteren beschreibt das Dokument den Verlauf der Entwicklung einer Datenvisualisierung. Mit Gestaltungsmitteln kann die Aussagekraft von Visualisierungen verbessert werden. Besprochen werden Ben Frys Wege einer Visualisierung, sowie John Maedas Laws of Simplicity. Zwei Fragestellungen und die bisher gewonnenen Erkenntnisse führen zu zwei Datenvisualisierungs-Entwürfe. Keywords: Visualizing Data, Data Narrative, Data, Wikipedia, Wikinomics, generative 6

7 Gleichheitsgrundsatz Aus Gründen der Lesbarkeit wurde in dieser Arbeit darauf verzichtet, geschlechtsspezifische Formulierungen zu verwenden. Ich möchte jedoch ausdrücklich festhalten, dass die bei Personen maskuline Form für beide Geschlechter zu verstehen ist. 7

8 1. Einleitung Unsere Informationswelt ist in einem Umbruch. Rapide nimmt die Zahl der Produzenten von neu verfügbaren Informationen zu. Das Internet, eines der jüngsten und populärsten Medien, entwickelt sich in den letzten Jahren weg vom Vorbild der etablierten Medien, bei denen eine kleine Anzahl an Produzenten der Masse an Konsumenten gegenüberstand. Web 2.0, Wikinomics, aber auch Filesharing veränderten und verändern das World Wide Web stetig. Der Trend geht hin zum Mitmach-Web, welches den Entwicklern von Applikationen völlig neue Möglichkeiten bietet. Balken- und Liniendiagramme verbindet man hauptsächlich mit dem Finanzmarkt, wenn auch nicht unberechtigt. Denn Data Mining wird vor allem dort und im Marketing eingesetzt. Doch die Möglichkeiten, der immer schneller werdenden Rechenleistung und sogenannte APIs (Application Programming Interface) wie RSS-Feeds, erlauben es zum Beispiel Google bereits online gestellte Fotos in ihren Google-Maps Dienst einzubinden. Last.fm und itunes baute die Genius-Funktion ein und bietet so dem Zuhörer viel genauere Anspiel-Tipps, als es die CD Abteilung des Elektronik-Discounters je anbieten könnte. Gespannt betrachte ich auch die von Tim Bernes Lee initiierte Open Data-Bewegung, in der er im Jahre 2009 Webseitenbetreiber aber auch Regierungen dazu aufrief, ihre Datenbestände offener für weitere Applikationen zu gestalten. Einige Internetsurfer verbringen täglich mehrere Stunden mit Facebook und Twitter. Zum Zeitpunkt der Entstehung dieses Dokuments sind die Unruhen in Tunesien gefolgt von denen in Ägypten in den Schlagzeilen. Doch die ägyptische Regierung scheint aus den Massenprotesten 2009 im Iran gelernt zu haben und sperrte ad-hoc den Zugang zu Twitter, um die Kommunikation der Protestierenden zu erschweren. Dies zeigt, welche enorme Bedeutung diese Anwendungen haben. Die Ansätze des Dokumentes sollen noch ausgearbeitet werden und als Grundlage für meine Master Thesis dienen. Neben Farbe müssen so im Design-Kapitel noch die Themen Form, Größe, Orientierung, Typografie und Layout behandelt werden. 8

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10 2. Information Overload Ich glaube nicht zu wissen, was ich nicht weiß. - Sokrates, nach Platon, Apologie des Sokrates, Erste Rede, 21d; meist zitiert als: Ich weiß, daß ich nichts weiß. Die Frage des «Multitasking» ist besonders aktuell, da die technologische Entwicklung Simultanleistungen nicht nur anzuspornen, sondern zuweilen geradewegs zu fordern scheint. Seit die technischen Geräte drahtlos geworden sind, können wir sie so gut wie überallhin mitnehmen. Wir telefonieren mit dem Handy, egal ob wir gerade gehen, Auto fahren oder fernsehen. Fürs Auto gibt es Kartendisplays, die während der Fahrt laufend aktualisiert werden, um den Weg zu beschreiben. Während wir in einem Meeting sitzen, können wir gleichzeitig mit dem Handy eine SMS schreiben oder s auf einem Blackberry lesen [...]. Wenn [...] wir uns vor den Fernseher setzen, präsentiert ein laufendes Textband zeitgleich zusätzliche Informationen. Manche Fernsehgeräte erlauben uns, einen Extra-Kanal eingeblendet in einen anderen zu sehen. Ebenfalls möglich ist heute, dass wir vom Sofa aus, während wir fernsehen, über unser Notebook drahtlos mit dem Internet verbunden sind. (vgl Klingeberg, Multitasking S. 10,11) Alvin Toffler erwähnte erstmals den Begriff Information overload in seinem 1970 erschienenen Buch Future Shock. (QUELLE) Abb

11 Unbestritten ist, dass die Zahl an Informationen die auf ins wirken, stetig steigt. Wissenschaftler zeigten auf, dass die Menge an Informationen zunimmt, die wir gleichzeitig aufnehmen können, womit das stetige Steigen des Durchschnitts-IQs erklärbar ist. Dieses Phänomen wird als Flynn-Effekt bezeichnet. (vgl. Flynn, IQ) Dennoch sehnen sich die Menschen vermehrt nach simplen Lösungsansätzen, gerade weil der Kontrast zwischen Complexity und Simplicity immer sichtbarer wird. Näheres dazu im Simplicity-Kapitel. Das Internet stellt eine Menge an Informationen und Wissen bereit. Web 2.0 Anwendungen liefern zusätzlich schier endlose Datenquellen. Suchmaschinenbetreiber wie Google oder Yahoo erkannten dies und entwickelten Sortiermechanismen und Filter, die uns abseits von Hyperlinksystem ein Navigieren im Internet erlauben und das Wesentliche vom Datenmüll trennen. Wir werden also besser im Daten anhäufen, was aber benötigt wird, sind Anwendungen, die uns erlauben, etwas mit ihnen anzufangen. Eine Studie von Peter Lyman und Hal R. Varian stellt fest, dass 2002 in etwa 5 Exabyte (= Terabyte) an Informationen auf Print, Film, magnetischen und optischen Speichern abgelegt wurde. Zum Wissenswachstum gibt es unterschiedliche Angaben, sicher ist aber ein exponentielles Ansteigen. Berichte über etwas, das nicht passiert ist, sind für mich interessant, denn wie wir wissen, gibt es Dinge, die wir wissen. Wir wissen auch, dass es Unbekanntes gibt, von dem wir wissen, dass es unbekannt ist. Wir wissen, dass es Dinge gibt, die wir nicht wissen. Aber es gibt auch Dinge, von denen wir nicht wissen, dass wir sie nicht wissen. - Donald Rumsfeld, News Briefing des US-Verteidigungsministeriums, 12. Februar

12 3. Wikinomics & Web 2.0: Online collectivism Der Begriff Wikinomics wurde von Don Tapscott definiert und beschreibt die Art der Organisation von zusammen arbeitenden Personen, ohne sich in herkömmliche Hierarchien zu organisieren. Als Vorbild dienen erfolgreiche Open Source-Projekte wie die Entwicklung des GNU/Linux Kernels, Wikipedia oder das Human Genome Project. Das gleichnamige Buch verweist aber auch auf kommerzielle Projekte wie Facebook oder MySpace die gleichermaßen erfolgreich wirtschaften. Dank Web 2.0 können so Menschen für eine gemeinsame Idee weltweit zusammenarbeiten. Ihre Organisation ist erst durch das Internet möglich, weil es eine globale Infrastruktur bereitstellt. In dem Begriff Wikinomics fließt die zweite Definition des Prosumers ein. Konsumenten sind zugleich Produzenten. Zusätzliche Merkmale sind die freiwillige und globale Zusammenarbeit, Offenheit und eine Kultur des Teilens (vgl. Wikipedia, Wikinomics). Abb last.fm Vorteile dieser Art von Kollaborationen sind Senkungen der Kosten für Arbeit, Wissen und Kapital. (vgl. Wikipedia, Wikinomics). Das Schweizer Pharmaunternehmen Novartis und ihre wissenschaftlichen Mitarbeiter vom MIT und der Harvard-Universität sowie der Lund-Universität stellten im Februar 2007 ihre gesamten genetischen Rohdaten des Diabetes Typ 2 online. Das Unternehmen argumentiert, dass die Bereitstellung ohne Gegenleistung nur der erste Schritt wäre. Ein Lösungsansatz könne nur global geleistet werden, nicht mehr von einem einzelnen Unternehmen. (vgl. MIT, Diabetes) Abb YouTube.com 12

13 Befürworter dieser Art der Zusammenarbeit sehen in Web 2.0-Projekten eine Art Schwarmintelligenz und sprechen von Emergenz: Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile. (vgl. Vogelsang, Schwarmintelligenz) Die Weisheit der Massen wird sogar verglichen mit Bienenvölker, bei denen einzelne Ideen von Individuen selektiert werden und die am besten zu funktionierende für die Masse ausgewählt wird. Man spricht von einem globalen Gehirn. Gegner argumentieren, dass die meisten Linux-Programmierer mittlerweile von großen Firmen angestellt wären und somit im Interesse einiger weniger Global-Player handeln würden. Auch die Marketing-Branche hat das Viral Marketing innerhalb der Web 2.0 Welt für sich entdeckt und benutzt YouTube für gezieltes Marketing. Abb. 3.3 Abb Linux Maskottchen Tux 13

14 4. Wikipedia Der Umgang mit dem Internet wird zunehmend als selbstverständlich hingenommen. Wikipedia ist heute für viele Internetbenutzer nicht mehr wegzudenken. Gleichzusetzen ist das Verständnis der Wikipedia mit unserem Nutzerverhalten der Web 2.0-Dienste wie Facebook, Twitter oder last.fm. Eigene Fotos und Videos werden auf Facebook hochgeladen und den Freunden wird der Inhalt des eigenen Kühlschranks über Twitter mitgeteilt, während Last.fm unser Musikhörverhalten analysiert und persönliche Charts generiert. Der Benutzer ist somit Konsument und Produzent der eigentlichen Inhalte, die Betreiber stellen lediglich die Plattform zur Verfügung und kümmern sich um die Administration im Hintergrund. Das Prosumer-Modell hat sich somit mittlerweile etabliert. Der Begriff Prosumer hat mittlerweile zwei Bedeutungen. Einerseits sind die Produzenten die Konsumenten selber, wodurch der Inhalt erst zustande kommt. Prosumer kann aber auch Konsumenten beschreiben, dessen Ansprüche an ein Produkt oder Dienstleistung deutlich von normalen Benutzern unterscheiden lässt. Sie erstellen eigene Produkte, die meist als semiprofessionelle Produkte beschrieben werden. Vermehrt berichten die Medien außerdem, dass sich der ganze Aufwand für die Betreiber tatsächlich lohnt, denn die gesammelten Daten sind nicht nur für Marketing-Fachleute Geld wert. (QUELLE). Eine Facebook- Identität wird mit $100 beziffert. (QUELLE) (umgangssprachliche Formulierung) Auch bei Wikipedia wird der Inhalt durch die User generiert. Die Web 2.0-Entwicklung und deren vom Benutzer generierten Inhalte bedeutet aber auch, dass sich heute nicht mehr als Laienwissen deklariertes Wissen immer weiter verbreitet. Frage-und-Antwort Seiten, sowie die schon länger etablierten Webforen lassen nicht nur Profis entsprechende Fragen beantworten. Andererseits bedeuten mehr Produzenten auch mehr Parteien, somit mehr Demokratie und Wettbewerb, was der Qualität des Inhaltes grundsätzlich entgegenkommen sollte. Der Wissensbegriff und das gesellschaftlich relevante Wissen erfahren zur Zeit eine nicht zu unterschätzende strukturelle Umformung. Abb Diskussionsseite zum Artikel Stutgart 21 14

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16 5. Geschichte der Informationsvisualisierung (Übersicht) Abb Tree of Diderot and d Alembert, Denis Diderot und Jean le Rond d Alembert versuchten 1751 die menschlichen Wissensgebiete schematisch darzustellen. Die Grafik war dabei Inhaltsangabe der Veröffentlichung Encyclopedia, or a systematic dictionary of the sciences, arts, and crafts und damals wegweisend. 16

17 Abb London Cholera Map John Snow entwickelte seine Visualisierung 1854 zur Zeit der Cholera-Epidemie in London. Er wollte die Häufigkeit von Todesfällen in Zusammenhang mit dem Ort des Geschehens aufzeigen. Erkennbar ist beispielsweise, dass besonders viele Tode in der nähe eines Brunnens zu beklagen waren, während nur wenige Meter entfernt bei der Brauerei keine Todesfälle auftraten. Sie hatten ihre eigene Wasserquelle. 17

18 Abb Wedge Diagramm Florence Nightingale entwickelte dieses Wedge-Diagramm, auch Polar Area-Diagramm genannt, dessen Entwicklung ihr zugeschrieben wird. (weglassen wiederholst dich) Mit ihrer Grafik versuchte sie statistische Zusammenhänge grafisch zu repräsentieren und so Missstände in der Versorgung britischer Soldaten während des Krimkrieges aufzuzeigen. 18

19 Abb Diagram of Napoleon s Russian Campaign Charles Joseph Minard veröffentlichte 1861 ein Diagramm zu Napoleons Russlandfeldzug, mit dessen Hilfe die Verluste von Soldaten dargestellt werden sollte. Das Diagramm ist dabei besonders durchdacht, denn es gelingt zugleich den Verlauf der Verluste in einem Fluss darzustellen und gleichzeitig den Feldzug geographisch zu präsentieren. 19

20 6. Die Schritte einer Visualisierung nach Ben Fry Die Frage Zu Beginn jeder Datenvisualisierung sollte der genaue Sinn einer Visualisierung geklärt sein. Was könnte den Betrachter interessieren und in welchem Kontext kann man die Daten sehen? Welche Aspekte sollen verglichen werden? Erst wenn dieser Punkt geklärt ist, sollte man sich weitere Gedanken machen, sei es über Interaktionsmöglichkeiten oder die Darstellungsform. Acquire Obtain the data, wether from a fi le on a disk or a source over a network (Fry, Visualizing, Chapt. 1) Im Falle meines Projektes anhand der Wikipedia ist der Beschaffungsschritt ein leichter. Die offene Form von Wikipedia erlaubt es jeder interessierten Person auf nahezu den kompletten Datensatz zuzugreifen, wobei alle Inhalte plus die jemals verfassten Änderungen gespeichert wurden. Nicht beziehbar sind sensible Benutzerinformationen wie Passwörter oder adressen. Der gesamte Inhalt der deutschsprachigen Wikipedia würde mehrere Terabyte an Festplattenplatz beanspruchen, wodurch vor allem Schritt drei eine wichtige Rolle spielen wird. Abb Rohansicht einer XML-Date Dem Problem lässt sich aber alternativ auch mittels APIs (Application Programming Interface) umgehen, wodurch nicht der gesamte Datensatz auf dem eigenen Rechner verarbeitet werden muss. Auch ein Zugriff mittels SQL auf Wikipedias Toolserver erlaubt direkte Abfragen am Datenbestand der Wikipedia. Die Beschaffung eines solchen Zuganges dauerte in meinem Fall jedoch mehrere Wochen und große Datenmengen lassen sich nur langsam verarbeiten. Parse Provide some structure fort he data s meaning, and order it into categories (Fry, Visualizing, Chapt. 1) Nachdem die rohen Daten beschafft wurden, müssen sie in eine verständliche Form und in ein nützliches Format gebracht werden, um sie mit den weiteren Tools verarbeiten zu können. Abb Parse 20

21 Filter Remove all but the data of interest. (Fry, Visualizing, Chapt. 1) Durch die vorangestellte Fragestellung lässt sich nun schon erahnen, welche Daten von Relevanz sein werden. Die Menge an Daten wird auf ein Nötiges reduziert, um ihn schneller verarbeiten zu können. Nebenbei wird er dadurch zusätzlich übersichtlicher. Abb Filter Mine Apply mehtods from statistics or data mining as a way to discern patterns or place the data in mathematical context. (Fry, Visualizing, Chapt. 1) Data Mining beschreibt die Anwendung von statistischen Methoden besonders großer Datenbeständen mit dem Ziel, schon im Vorhinein Muster im bestehenden Datensatz zu erkennen. Ein Beispiel von einfachem Data Mining ist die Erkennung der Minimal- & Maximalwerte, sowie die Erkennung von Strukturen und Mustern innerhalb des Datensatzes. Abb Mine Represent Chose a basic visual model, such as a bar graph, list, or three. (Fry, Visualizing, Chapt. 1) Die meisten Daten lassen sich mit den bekannten Darstellungsformen präsentieren. Pie-Charts und Balkendiagramme haben sich deswegen in den letzten Hundert Jahren etabliert. Weitere Formen werden dann interessant, wenn sich weitere Dimensionen in einer Grafik dargestellt werden sollen. Refine Improve the basic representation to make it clearer and more visually engaging. (Fry, Visualizing, Chapt. 1) An dieser Stelle sollen Grafikdesign-Methoden die bestehende Darstellungsform verbessern. Durch Kontraste, wie Farbe oder Helligkeit können beispielsweise Gewichtungen besser hervorgehoben werden. Typographie und eine ansprechende Form helfen zusätzlich zum Verständnis. Abb. 6.5,

22 Interact Add methods for manipulating the data or controlling what features are visible. (Fry, Visualizing, Chapt. 1) Interaktionsmöglichkeiten lassen sich auf zwei Arten einbauen. Eine Visualisierung wird umso interessanter, wenn der Benutzer die Datenquelle verändern kann, oder durch ein Interface mit Buttons und Slidern Einfluss auf die Darstellung nehmen kann. Abb

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24 7. Formfindung für die Visualisierungen 7.1 Sieben Farbkontraste Mit Hilfe von Gestaltungsmöglichkeiten kann eine Gewichtung der Informationen vorgenommen werden. Kontraste können die wahrzunehmenden Daten besser veranschaulichen. Neben der Form kann dabei auch die Farbe hilfreich sein. Johannes Itten entwickelte seine Sieben Farbkontraste-Theorie, auf die in diesem Kapitel genauer eingegangen werden soll. 1 Hell-Dunkel-Kontrast Ein Hell-Dunkel-Kontrast wird durch unterschiedliche Farbhelligkeit erzeugt. Durch verschiedenes Einsetzen von Licht und Schatten oder unterschiedliche Grauwerte lassen sich Konturen besser hervorheben. Er spielt überwiegend in Schwarz/Weiss oder einfarbigen Grafiken und Fotografien eine Rolle. Abb.7.1, Kalt-Warm-Kontrast Während bläuliche, violette oder grüne Farbflächen vom Menschen als kalt empfunden werden erzeugen Rot, Orange und Gelb Wärme, wobei die Einteilung fließend ist, wie am Farbkreis nach Johannes Itten Erkennbar ist. 24

25 3 Farbe-an-sich-Kontrast Der Farbe-an-sich-Kontrast wird durch die Verwendung von gleichhellen, aber unterschiedlichen Farben erzeugt. Der größte F-a-s-Kontrast kann durch die Kombination Rot, Gelb und Blau erzeugt werden. Abb.7.3, Qualitätskontrast Benutzt man unterschiedliche Farbqualitäten innerhalb eines Bildes, erzeugt man einen Qualitätskontrast. Die Qualität einer Farbe kann beeinflusst werden:durch Beimischen von Schwarz, was die Farbe dunkel einfärbt und ihren Lichtcharakter nimmt. Durch Hinzumischen von Weiss, was der Farbe meist an Wärme nimmt und immer hellere Farben erzeugt Hinzufügen von Grau, also Weiss und Schwarz, lässt die Farbe verblassen und neutralisiert sie. Ein Mischen mit der Komplementärfarbe erzeugt bei einem 1:1 Mischverhältnis und gleicher Helligkeit Grau. 25

26 5 Quantitätskontrast Bei gleicher Leuchtkraft wird die Quantität einerseits durch unterschiedlich grosse Flächen einer Farbe erzeugt, andererseits besitzen verschiedene Farben einen unterschiedlichen Wirkungsgrad. 1 Teil Orange ist gleichzusetzen mit 2 Teile Blau 1 Teil Gelb entspricht 3 Teile Violett 1 Teil Rot entspricht 1 Teil Grün Abb.7.5, Komplementärkontrast Stellt man eine Farbe ihrer Komplementärfarbe gegenüber, erzeugt man einen Komplementärkontrast. Wenn sich zwei Farben im Farbkreis diagonal gegenüberstehen, spricht man von Komplementärfarben. 26

27 7 Simultankontrast Der Simultankontrast ist eine reine Empfindung des Betrachters. Überwiegt beispielsweise der Anteil der Farbe Grün in einem Bild, täuscht uns unser Wahrnehmungsvermögen in den restlichen Farben etwas Rotfärbung vor, um einen komplementären Ausgleich zu schaffen. Rote Farbflächen können so eher als Orange wahrgenommen werden, wenn sie von Blau umgeben sind. Abb.7.7 Abb

28 7.2 Laws of Simplicity (nach John Maeda) John Maedas Simplicity-Gesetze können einem Designer als Leitfaden für das Designen einer Visualisierung dienen. In unser immer komplexer werdenden Welt entsteht eine Gegenbewegung von Designern und Benutzern gleichermaßen, die sich nach dem Einfachen sehnen. 1. Reduce (Reduzieren): Weniger ist mehr. The simplest way to achieve simplicity is through thoughtful reduction. (Maeda, Simplicity, S. 1) Abb.7.9 John Maeda nimmt als Beispiel eine beliebige Fernbedienung eines DVD-Players her und appelliert an die Reduktion der Buttons bis zum Play-Button. Vielen Benutzern würde diese Reduktion jedoch zu weit gehen, weswegen sich die Reduktions-Problematik in die Fragen Wie einfach kann man es designen und Wie komplex muss es sein einteilen lässt. 2. Organize (Organisieren): Organization makes a system of many appear fewer. (Maeda, Simplicity, S. 11) Organisation ist das halbe Leben. Organisation von Informationen innerhalb einer Hierarchie ermöglicht es uns den Überblick zu behalten. Alle aktuellen Harddisk-Dateisysteme teilen die Dateien in verschiedene Unterordner ein, wodurch eine Struktur zustande kommt. Die Frage nach der Art der Organisation stellt sich. So könnte beispielsweise ein Kleiderschrank nach der Art der Kleidung geordnet werden, also T-Shirts, Pullover, Hosen usw. oder nach der jeweiligen Farbe. An dieser Stelle soll zusätzlich der Ansatz von Metadaten erwähnt werden. Fotografen benutzen Schlagwörter, um verschiedenste Attribute einer Fotografie zuzuordnen. So können Fotos nach Zeit, Ort, Personen oder verwendetes Objektiv geordnet werden. Abb

29 3. Time (Zeit): Savings in time feel like simplicity. (Maeda, Simplicity, S. 23) Der Leser überlege sich, wie viel Zeit er am Computer vor Ladebalken verbringt. Zeitersparnis ist gleichzusetzen mit Simplicity. Lässt man den Benutzer nicht warten, erfährt er in der Regel eine bessere User-Experience. Ladebalken und Estimated-Time Countdowns lassen die Wartezeit jedoch subjektiv verkürzen. (Quelle) Abb Learn (Lernen): Ein Objekt lässt sich leichter benutzen, wenn man weiss, wie man es bedienen muss. Diese Regel tritt nach John Maeda auf jedes Objekt zu. Nach einem Lernvorgang lässt sich somit ein Objekt leichter, schneller oder weniger fehleranfällig benutzen, jedoch scheinen wir den Vorgang des Lernens allzu oft als zeitraubend zu empfinden, was ein Verstoss gegen Regel Nr. 3 (Zeit) bedeutet. Kann ein Designer also bereits antrainierte Verhaltensmuster für einen neuen Vorgang finden um so eine Funktion auszuführen, hat der Benutzer schneller eine positive User-Experience. Abb Differences (Unterschiede): Mit Anlehnung an das Kontrastempfinden unseres Auges verhält es sich mit der Wahrnehmung von Einfachheit und Komplexität. Wir können ohne dem Einen das Andere nicht wahrnehmen. Apples ipod schien sich gerade deswegen durchzusetzen, weil sein simples Interface und Design sich von den anderen Playern unterschied. (Zusätzlich spielte noch das erfolgreiche Marketing eine wesentliche Rolle.) Abb

30 6. Context (Kontext): Was einfach erscheint, sollte auch einfach sein. John Maeda erklärt, dass auch Nichts etwas ist und immer im Kontext des Gesamten gesehen werden muss. So gefällt ihm grundsätzlich nicht die Farbe Rosa, gesteht aber ein, dass sie durchaus als Signalfarbe in einer Präsentation funktioniert. Während viel Weissraum beim Layout grundsätzlich weniger Informationen auf einer Seite darstellen lässt, verstärkt er doch den Fokus auf die noch vorhandene Information. Abb Emotion (Gefühle): Mehr Emotionen sind besser als weniger. Während in den vergangenen Jahrzenten ausgehend von der Kunst über Architektur und somit auch Industriedesign immer klarer und minimalistischer designt wurde, entwickelte sich auch hier eine Gegenbewegung durch den grundlegenden Drang des Menschen sich individuell auszudrücken. Folge dessen entstand die Emotinal-Design Bewegung, bei der auch Ornamente und in erster Hinsicht unwichtige Designelemente geduldet werden. Abb Trust (Vertrauen): Gutes Design erzeugt Vertrauen in der Funktionsweise die wir erwarten. Würde der Play- Button der Stereoanlage nicht auf anhieb einen Titel abspielen, wäre unser Vertrauen beschädigt. Auch die Undo-Funktion in Textverarbeitungsprogrammen gibt vielen Benutzern eine zusätzliche Sicherheit, denn jeder Schritt kann rückgängig gemacht werden. Als extremes Beispiel nennt John Maeda eine vollautomatische Einladungen-Versendefunktion, die der Benutzer vermutlich weniger trauen würde. Abb.7.16 Vertrauen wiegt somit zwischen den zwei Fragen, wie viel wir vom System verstehen müssen und wie viel das System von uns wissen muss. 30

31 9. Failure (Fehler): Some things can never be made simple. (Maeda, Simplicity, S. 83) Gleich wie Gesetz Nr. 5 braucht Einfachheit einen Gegenspieler, um erkennbar zu bleiben. Komplexität kann also nicht vollständig aus unserem Leben verschwinden, gleichermassen gehören Fehler und Rückschläge zum Designprozess. Eine Instruktion mit Anweisungen und Hinweisen kann nicht in allen Fällen einfach gehalten werden, man müsste wichtige Schritte entfernen. Manche Gegenstände können somit nicht reduziert werden. Abb The One (Das Eine): Simplicity is about subtracting the obvious, and adding the meaningful. (Maeda, Simplicity, S. 89) Simplicity bedeutet das Offensichtliche zu entfernen und das Bedeutungsvolle hinzuzufügen. Als Vergleich wird ein Rugby-Team hergenommen. Zu Beginn verhielten sich die Spieler zu offensichtlich, bevor der Trainer sie anwies intuitiver zu spielen, um erfolgreicher zu werden. Abb.7.18 Manche Industriedesigns funktionieren gerade deswegen, weil sie einzigartig sind und anders funktionieren als Konkurrenzprodukte. Als Beispiel denke man an alternative Flaschenöffner. 31

32 8. Darstellungsarten und ihre Anwendungen (Übersicht) 8.1 Säulen-, Balken-, Linien- & Kreisdiagramme Die meisten Informationsvisualisierungen lassen sich mit herkömmlichen zweidimensionalen Diagrammen darstellen, bei denen zwei Attribute durch jeweils eine Achse repräsentiert werden und so ein Zusammenhang verdeutlicht werden kann. Ob bei der Darstellung zwischen einem Säulen-, Balken-, Linien- & Kreisdiagramm gewählt wird, ist dabei für das Verständnis vom Kontext abhängig. Liniendiagramme beispielsweise könnten vermehrt für einen zeitlichen Ablauf verwendet werden. Bei einem Kreisdiagramm werden fast ausschliesslich die Einzelwerte als Teile eines Ganzen gesehen. 8.2 Netz- oder Radardiagramm Eine Sonderrolle nimmt das Netz-, Radar- oder Sterndiagramm ein, bei dem verschiedene Attribute in gleichmässigen Abständen der 360 eines Kreises angeordnet werden. Die Attribute einer einzelnen Serie werden miteinander verbunden und bilden ein Vieleck. Der Statistiker Georg von Mayr verwendete 1877 erstmals diese Form der Darstellung. (vgl. Mayr, Georg von) 8.3 Blasendiagramm Ein Blasendiagramm erlaubt ebenfalls die Darstellung von drei Dimensionen auf einer 2D-Fläche. Zwei Attribute werden auf die Achsen gelegt, während die dritte als Größe des Kreises dargestellt wird. Ein typisches Anwendungsgebiet ist die BCG-Matrix (Boston Consulting Group), mit der ein Produktlebenszyklus dargestellt werden kann. (Dogs, Questionmarks, Stars, Cash Cows) 32

33 Abb Balkendiagramm Abb Liniendiagramm Abb Kreisdiagramm Abb Netz- oder Radardiagramm Abb Blasendiagramm 33

34 8.4 Sankey-Diagramm Sankey-Diagramme sind Flussdiagramme, bei denen die Dicke eines Flusses der Indikator für die Menge ist. History Flow wurde 2003 von IBM veröffentlicht. IBMs internes Visual Communication Lab entwickelte dieses Tool zur Darstellung der zeitlichen Veränderung eines beliebigen Wikipedia-Artikels mittels eines Sankey-Diagramms. Der Artikelinhalt wird vereinfacht als Pixelzeilen dargestellt. Unterschiedlichen Autoren werden verschiedenen Farben zugeordnet. Der zeitliche Verlauf wird auf der X-Achse angegeben. Die Darstellung erlaubt dem Betrachter eine bessere Übersicht über Editier- und Löschvorgänge zu bekommen. Sogenannte Edit-Wars werden wegen dem hin- und herwechselnden Inhalt als Zick-Zack Muster dargestellt. Abb

35 Abb Fractal Views, Hyperbolic- & Treebrowsers Angelehnt an Lichtenberg-Figuren und Fraktale erlauben diese Darstellungsformen eine erweiterte Ansicht von hierarchischen Daten. Abb. 8.8 Abb

36 8.6 Treemap Ben Shneiderman suchte zu Beginn der 1990er Jahre eine intuitive Möglichkeit den Platzverbrauch auf den Festplatten seiner Server zu visualisieren. Die Rechtecke verhalten sich dabei proportional zur Größe der Ordner oder Dateien auf der Festplatte. In letzter Zeit bekam diese Visualisierungsform wieder Verbreitung durch die visualisierte Darstellung der Gewichtung von News im Web mittels RSS-Feeds. Abb Aufteilung einer Laptop-Harddisk. 36

37 8.7 WEBSOM Klassifikationsalgorithmen erlauben Verwandtschaften verschiedener Begriffe herzustellen und diese zu ordnen. WEBSOM erzeugt eine zweidimensionale Abbildung der Begriffe, beispielsweise innerhalb eines Webartikels oder einer Newsgroup. Der Self-Organizing Map-Algorithmus (SOM) sorgt für die Anordnung. Die Gewichtung der Verwandtschaft einer Begriffsgruppe wird durch die Einfärbung der Wolken visualisiert. Abb WEBSOM 37

38 8.8 Visualisierung von Netzen (InfoSpace, neuronale Netze, Verschiedene Beispiele zeigen, dass die Visualisierung eines komplexen Netzes an Informationen recht schnell unübersichtlich werden kann. Ohne zusätzliche Gewichtung oder Selektion/Filterung wird die Darstellung ab einer gewissen Anzahl an verknüpften Punkten unübersichtlich. Abb

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