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Am vergangenen Freitag hatte ich die Möglichkeit, einen sehr inspirierenden Vortrag des Journalisten Marco Maas zu besuchen, der OpenData, Data Visualization und Data Driven Journalism zum Thema hatte. Nachdem der Journalist Maas, der sich selbst als “Transparenzerzeuger” bezeichnet, die Grundlagen zu offenen Schnittstellen und die Idee frei zugänglicher Daten erläutert hatte, zeigte er zahlreiche Beispiele, an denen er vielfach selbst beteiligt war. Es wurde deutlich, dass trockene Statistiken und Zahlen eine sprudelnde Quelle für Geschichten sein können – wenn man sich und anderen durch Visualisierungen einen alternativen Zugang erschließt.
Sehenswerte Beispiele
Das jüngste Beispiel, das weite Kreise in den klassischen wie auch Online-Medien gezogen hat, ist die Visualisierung von Vorratsdaten des Politikers Malte Spitz. Eingänglich wird hier vor Augen geführt, wie sich das Bewegungsprofil eines Menschen mithilfe auf Vorrat gespeicherter Daten nachvollziehen lässt. Grundlage der Visualisierung sind die Daten, die die Deutsche Telekom sechs Monate lang von Spitz gesammelt hat sowie die Daten der Mobilfunkmasten, die von der Bundesnetzagentur abgefragt werden können. Darüberhinaus gab Spitz selbst per Twitter viel zu seinen Aufenthaltsorten preis.
Weiterhin sehenswert sind die Visualisierungen von Gregor Aisch, der eine Leidenschaft für die Visualisierung von Informationen hat. Sein Beitrag zur Plagiatsaffäre des ehemaligen Verteidigungsministers zu Guttenberg zeigt in einer statischen Grafik eindrucksvoll das Verhältnis von Eigenleistung zu Fremdleistung in dessen Doktorarbeit.
Freie Tools im Netz
Marco Maas zeigte in seinem Vortrag auch einige Services im Netz, die kostenlos für jeden Interessierten zur Verfügung stehen. Der Dienst datalicious, der leider nicht fehlerfrei funktionierte, als dieser Artikel entstand, bietet die Möglichkeit, schnell und benutzerfreundlich eigene interaktive Grafiken samt Filtern und Abfragen zu erstellen, die anschließend in eigene Webseiten eingebunden werden können.
Ebenfalls faszinierend ist der Service Gapminder, der die Langeweile aus Statistiken nehmen will. Seine Werkzeuge richten sich auch an Lehrende, die mit visualisierten Daten komplizierte Inhalte und Verhältnisse einfacher vermitteln können.
Google Fusion Tables ist in seinem beta-Stadium ein mächtiges Werkzeug, um mal eben ein paar Zahlen und Orte auf die Karte zu bringen. Nachdem ich bei Marco gelernt habe, wie schnell und einfach mit diesem Service Ergebnisse möglich sind, wage ich mal den Selbstversuch.
Daten aufbereiten
Erfreulicherweise findet man im Netz schon eine Menge Daten, die im richtigen Format vorliegen, also als XML, CSV, XLS o.ä. Auch Google Fusion Tables bietet einige public tables auf der Startseite. In einem zurückliegenden Unterricht hatte ich selbst die Aufgabe gestellt, alle Atomkraftwerke der Welt in einer Google Map einzutragen, wobei es um den Zugriff auf die JavaScript-API ging. Dieses Beispiel möchte ich jetzt mal über den browserbasierten Weg erproben.
Die Daten der AKW gibt es beim Guardian. Wie dort üblich, kann man sich die Daten aus einem Google Spreadsheet selbst im gewünschten Format exportieren (File → Download as → CSV).
Daten importieren
In Google Fusion Tables importiere ich die Daten über New Table → Import Table und wähle die heruntergeladene Datei vom Guardian zum Upload aus.
Ich entscheide im nächsten Schritt, alle Felder zu übernehmen.
Anschließend erlaube ich den Export der Daten für andere User und gebe Credits für den Guardian, der mir die Tabelle zur Verfügung gestellt hat.
Daten visualisieren
Ich wähle eine Visualisierung als Karte aus und erhalte im Handumdrehen eine Ansicht aller AKW der Welt, die noch in Betrieb sind.
Über den Link zum Einbetten stelle ich die Karte hier zur Verfügung. Mit einem Klick auf die einzelnen Marker erscheinen weitere Informationen, die in der Tabelle vorhanden sind.
Tolle Tools sind nicht alles
An der Tatsache, dass es schon Services im Netz gibt, die die grafische Darstellung von Zahlen und Statistiken übernehmen, kann man erkennen, dass Datenvisualisierung nicht mehr nur ein Trend ist. Wie schon oft ist es so, dass erst einige Nerds die Sache angehen, dann die Automatisierungen und Services kommen und schließlich wieder die Nerds und ProgrammiererInnen die speziellen Dinge erledigen. Meiner Meinung nach befinden wir uns in dieser dritten Phase, wie man an dem Beispiel Verräterisches Handy von ZEIT/OpenDataCity und den anderen Showcases erkennen kann. Es geht nicht um das bloße Ein-Bild-sagt-mehr-als-Tausend-Worte, sondern darum aufzudecken, Fragen zu stellen und Fakten in Beziehung zu setzen. Beim Datenjournalismus treffen sich KünstlerInnen, ProgrammiererInnen und JournalistInnen. Und es sind gerade die interaktiven Animationen, die helfen können, Entwicklungen und Prozesse besser zu begreifen. Auch der Künstler Jean Tinguely schuf seine Werke unter der Prämisse: „Es bewegt sich alles, Stillstand gibt es nicht.“
moin,
danke für die blumen, freut mich, dass ich einen funken begeisterung hinterlassen habe
[...] Marco Maas war mit einem Vortrag über Datenjournalismus und Open Data zu Gast in meinem Seminar an der Macromedia-Hochschule in Hamburg. Dozenten-Kollege Axel Dürkop hat das freundlicherweise ausführlich protokolliert. [...]