MCW 3

Wenn man viel zu viele Rohdaten in Tabellenformat hat, führt das zu einem information overload: Man wird von einer Fülle von Informationen erschlagen, sodass man sich selbst nicht mehr zurecht findet. 

Durch die Visualisierung werden Muster im Datenpaket grafisch schnell sichtbar, ohe sich lange mit Zahlen befassen zu müssen. So können schnell neue Erkentnisse generiert werden. 

Die Datengewinnung ist relativ teuer, nicht mit ihnen anzufangen wäre verschwendetes Geld. Auch können durch Datenvisualisierung neue Entdeckungen gemacht werden, nach denen man gar nicht Ausschau gehalten hätte. 

1845 Broad Street Cholera Outbreak: Mithilfe einer Karte, auf welcher die Brunnen und die Choleratoten eingezeichnet waren, konnte man einfach feststellen, dass um die Brunnen herum sich die Toten besonders häuften. 

Nightinglare Rose: Durch eine Visualisierung, dass bei der ärzlichen Versorgung mehr Menschen starben als durch den Krieg selber, wurde der Samariterdienst ausgebaut und das rote Kreuz gegründet. 

Napoleon's March into Russia: Ein Paradebeispiel für eine Visualisierung von verschiedenen Daten in einer einzigen Grafik. 

Charjunk bedeuet, dass man nur die wichtigen Daten in eine Grafik einbinden sollte. Überflüssige Informationen muss entweder unauffällig plaziert oder weggelassen werden. 

Pre-Attentive Processing bedeutet, dass man sein Target = Ziel schnell und ohne Aufwand unter anderer Information = Distractors auffinden kann. 

Solange man das Zielobjekt ohne suchen klar von den Störobjekten trennen kann, ist das Design pre-attentive. Dies erreicht man über spielen mit Kontrasten, Formen, schärfe, bewegung etc. Sobald man verschiedene Störobjekte hat, die den Zielobjekten ähneln, ist das Design nicht mehr pre-attentive. 

Der Mensch kann in einem Diagramm oder einer Grafik sehr gut zwischen Position, Lengen und Winkel unterscheiden. 

Hingegen ist er schlecht darin, Flächen, Volumen oder Farben zu unterscheiden. 

Wenn etwas keine Aussage hat, sollte es auch nicht eingefärbt sein. Die verwendete Farbe in einem Gramm sollte bezogen auf die Fläche möglichst gering gehalten werden. Das bedeutet konkret, dass man den Hintergrund eines Diagrammes am besten weiss lässt, um nicht zu viel Farbe ins Spiel zu bringen wo keine Information dargestellt ist. 

• Die Anzahl an dargestellten Informationen sollte im Verhältnis zu den gesammelten Daten stehen
• Visualisierte Daten müssen klar beschriftet und markiert werden
• Variation der Daten sollte aufgezeigt werden, nicht künstlich kreiert
• Der Kontext der Grafik muss immer beschrieben werden. 

• Die "data-ink-ratio" sollte maximiert werden, no-data-ink ist zu vermeiden. Es sollte nur dort Farbe anzutreffen sein, wo auch Information dargestellt ist. 

Grundstzlich besagt Tufte, dass sich der Designer einer Grafik stets bewusst sein sollte, dass der Betrachter die Daten aufnehmen will. 

Wort: Wörter sollten augeschrieben und in Normalsprache sein - keine Fachsprache. Sie sollten immer von rechts- nach links verlaufen, nie von oben nach unten. Kleine Mitteilungen können dem Betrachter helfen, sich zurecht zu finden oder ihn willkommen heissten 

Datenverlinkung: Die Daten und die visuellen Elemente sollten immer verlinkt sein. Legenden sind unerwünscht und störend, mittels Farben und direkten Beschriftungen sollte man Information besser darstellen. Farben sollten bewusst gewählt werden oder im Graph selber erklärt sein. 

Farben: Farbenblinde Personen müssen berücksichtigt werden, da 5-10% der Menschen farbenblind sind. 

Schriftarten: Klare und einfach lesbare Schriftarten, Klein- und Grossbuchstaben mit einer Serif-Schriftart. 

Die Gestalt-Laws erklären, wie Menschen Muster in Daten interpretieren. Die Interpretation stützt sich auf Ähnlichkeiten, Verbindungen, Symetrien und relative Grössen. 

Bildliche Icons sind in Fachgrafiken verboten, jedoch gut für simple Grafiken für Kinder. Bilder sind gut für simple Datensets. Wenn viele Symbole und Bilder verwendet werden, sollte man sie beschriften. 

Die Selektion von falschen Daten, das wählen einer falschen oder unpassenden Strukturierung, das weglassen von eigentlich wichtigen Daten, ein Missverständnis für die Aussagen die mit der Grafik eigentlich gemacht hätten werden wollen, das wählen einer falschen Visualisierungsart und die falsche Repräsentation der Daten.