Wissenschaftliches Arbeiten@GJW:
DE
Datenarten darstellen
Der Stand der Wissenschaft vermittelt Daten. Es gibt zwei Arten von Daten: qualitative und quantitative (vgl. Flick, 2018).
Qualitative sind eher beschreibender Natur. Deshalb werden oft Texte zur Vermittlung eingesetzt (vgl. Silverman, 2020). Schneller erfassbar sind graphisch geprägte Formen wie Bilder, technische Zeichnungen, Ablaufdiagramme, Prozessdarstellungen oder Strukturen. Einen möglichen Fundus bietet PowerPoint mit den sogenannten SmartArts und ClipArts. Beides sollte eher als Inspiration zur Darstellung genutzt werden, denn als verwendete Elemente. Oft sind diese durch häufige Verwendung verbraucht oder zu allgemein (vgl. Knaflic, 2015).
Soll eine Visualisierung für einen Begriff gefunden werden, bietet es sich auch an, in Google unter Bildersuche den Begriff einzugeben. Ergänzt um Ikon oder Symbol tauchen dann oft graphische Umsetzungen des Begriffes auf (vgl. Few, 2012).
Entsprechend hochwertige Darstellungen dienen dem Präsentierenden, den Zuhörer*innen laufend Orientierung zu geben (vgl. Tufte, 2001).
Wie PowerPoint den Nutzen mit ClipArts und Co leicht zum Verspielten verleitet, bietet auch Excel diese Möglichkeit. Natürlich eine wertvolle Quelle zum Darstellen quantitativer Daten, bietet auch Excel viel Verspieltes (vgl. Knaflic, 2015).
Bereits hier gilt es als Designer zu denken und der Devise „Form follows function“ Rechnung zu tragen. Damit fallen viele Spielereien von alleine aus der Auswahl: Unnötige 3D-Effekte, Kegel etc., die die Wahrnehmung verzerren und keine zusätzliche Information liefern; zahlreiche Farbwechsel und umständliche Legenden-Codierungen (vgl. Few, 2012).
So bieten sich Balken eher als Säulen an, wenn das Beschriften besser horizontal zu lesen ist. Kreisdiagramme können für binäre Daten genutzt werden – mehr Kreisabschnitte sind kaum noch vergleichbar; dann ist eher die Säulendarstellung geeignet. Netzdiagramme mit Kriterien an den Ästen sind für Außenstehende ähnlich schwer zu unterscheiden wie Fingerabdrücke. Deshalb sollte eine einfache Logik hinter der Anordnung der Äste stehen – z. B. die Himmelsrichtungen bei der Messung einer Signalstärke (vgl. Tufte, 2001).
Andere Auswahlmöglichkeiten werden hingegen oft unterschätzt. Die Funktion der Sparklines hilft sehr schlicht, Trends – die sogenannte Runrate – ohne weitere Datendetails zu vermitteln (vgl. Few, 2012).
Inzwischen bietet Excel auch die Möglichkeit, Boxplots darzustellen. Boxplots liefern übersichtlich Lage- und Streuparameter von Verteilungen (vgl. Knaflic, 2015).
Simulationsprogramme bieten im Allgemeinen die Möglichkeit der farbcodierten Darstellung (z. B. die Isobaren oder Isothermen in Wetterkarten) (vgl. Silverman, 2020).
Kommt es auf kleine Unterschiede an, können Tabellen die bessere Darstellungsform sein. Auch hier verführen die Programme zu vielen Spielereien. Auch gilt „Form follows function“, d. h. was erleichtert das Lesen in der Projektion, ohne von dem Vortragenden selbst abzulenken (vgl. Tufte, 2001).
Sogenannte Tag-Clouds oder Schlagwortwolken bieten einen Eindruck über die Häufigkeit verwendeter Wörter (vgl. Silverman, 2020).
EN
Display data types
The state of the art conveys data. There are two types of data: qualitative and quantitative (see Flick, 2018).
Qualitative data is more descriptive. Therefore, texts are often used for communication (see Silverman, 2020). Graphic forms, such as images, technical drawings, flow charts, process diagrams, or structures, are easier to grasp quickly. A possible resource is PowerPoint, with its SmartArt and ClipArt features. Both should be used more as inspiration for presentation rather than as elements themselves, as they are often overused or too generic (see Knaflic, 2015).
If a visualization for a term is required, it is also useful to search for the term in Google Images. When combined with „icon“ or „symbol,“ graphic interpretations of the term often appear (see Few, 2012).
High-quality representations serve to continuously guide the audience and provide orientation (see Tufte, 2001).
Just as PowerPoint’s ClipArt and similar features easily lead to overuse, Excel can also tempt users with flashy options. Although Excel is a valuable tool for presenting quantitative data, it also has many playful elements (see Knaflic, 2015).
It’s essential here to think like a designer and follow the principle „form follows function.“ This removes many decorative elements from the selection: unnecessary 3D effects, cones, etc., which distort perception and do not add information; numerous color changes and complex legend codings (see Few, 2012).
Bars are often preferable to columns if labels are better read horizontally. Pie charts are useful for binary data – with more than two sections, comparison becomes difficult; then, a column chart is more appropriate. Radar charts with criteria on each axis are as hard to distinguish for outsiders as fingerprints. Therefore, a simple logic should be used for axis arrangement – for example, compass directions for measuring signal strength (see Tufte, 2001).
Other options are often underestimated. The „Sparklines“ function provides a straightforward way to convey trends – the so-called run rate – without extra data details (see Few, 2012).
Excel now also offers the ability to create box plots. Box plots neatly display position and spread parameters of distributions (see Knaflic, 2015).
Simulation programs generally allow color-coded displays (e.g., isobars or isotherms on weather maps) (see Silverman, 2020).
If small differences are essential, tables may be the better option. Again, programs can lead to excessive effects. The „form follows function“ principle also applies here, i.e., what makes reading easier in a projection without distracting from the speaker (see Tufte, 2001).
So-called tag clouds or word clouds give an impression of the frequency of used words (see Silverman, 2020).
Geplante/Erforderliche Verbesserungen
tbd
