Author: dominik.bluemel

Schon an meinem ersten Blogpost in diesem Semester, für den Kurs von Ursula Lagger, in dem ich die Masterarbeit “Horror Movie Aesthetics” bewertet habe, hätte der ein oder andere aufmerksame Leser dieses Weblogs erahnen können, dass von meiner ursprünglichen Idee, mich mit Datenvisualisierungen zu beschäftigen, nach den Sommerferien wohl nicht allzu viel übrig geblieben ist. Und hier steh ich nun ich armer Tor, denn ich bin tatsächlich so schlau wie ein Jahr zuvor, als ich das erste mal überhaupt die Ehre hatte einen dieser Blogposts zu verfassen. Doch seither ist viel passiert und vielleicht, aber wirklich nur vielleicht, habe ich jetzt das gefunden was mir wirklich Spaß macht. Was mich wirklich dazu bringen könnte, gern an meiner Masterarbeit zu arbeiten. Doch lest selbst.

In allerkritischster Selbstbetrachtung ist mir während der vorlesungsfreien Zeit (sorry für den Fachjargon) nämlich eines bewusst geworden. Ich habe nicht ein einziges Mal an Datenvisualisierungen gedacht. Wohl aber jeden Tag meine Kamera in Händen gehalten. Selbst wenn meine Synapsen nicht mehr derart schnell Verbindungen herstellen können, wie in der Zeit als ich noch keinen uneingeschränkten Zugang zu alkoholischen Getränken hatte, so hat sogar mir das eines gelehrt: Ich mach das falsche Thema.

Viel eher sollte ich filmen. Das machen was ich sowieso ständig mache. Das machen worüber ich mir sowieso ständig Tutorials anschaue. Das machen, wo ich mich sowieso ständig weiterbilden möchte. Und so ware eine Idee geboren: Warum nicht den Horrorfilm, den ich seit Beginn des Studiums unbedingt am Ende drehen will zu meiner Bachelorarbeit machen. Und einmal in den Kopf gesetzt ging diese Idee die letzten Monate auch nicht mehr raus, womit ich nun weiß, okay das wirds.

Aber was genau möchte ich analysieren, worüber möchte ich forschen, welche jahrtausende alten Fragen möchte ich mit meiner unnachahmlichen Recherche ein für alle mal beantworten? Im Grunde weiß ich das noch nicht so genau, aber ich hab eine Idee. Je mehr ich filme, desto mehr wird mir nämlich bewusst, dass nicht die Kamera, oder der Kameramann das Bild bestimmen, sondern das Licht. Dass auch eine Arri Alexa dir keinen Hollywood Streifen filmen kann, wenns finster ist. Deshalb möchte ich mich in meiner Masterarbeit mit Lichtkomposition auseinandersetzen. Genauer mit gezielter Lichtsetzung in Horrorfilmen. Eine mögliche Forschungsfrage, die ich mir dazu überlegt habe, ist wie sehr klassische Prinzipien in der Lichtsetzung (ich denke da gerne an Lighting Ratios, da ich den Ansatz unfassbar interessant finde) auf die Wahrnehmung von Charakteren in Horrorfilmen auswirken. In meinem eigenen Film könnte ich dann basierend auf dieser Theorie zum Beispiel alle Charaktere durchgehend individuell leuchten.

Um diesen Rechercheprozess nun aber gar nicht weiter hinauszuzögern und ins Tun zu kommen, habe ich die letzte Aufgabe von Ursula Lagger, in der es darum ging erstmals ein paar Quellen zu suchen gleich genutzt um eine etwas umfassendere Bibliographie zum Thema zu erstellen, die ich nun in den kommenden Blogposts abarbeiten kann. Da ich viele der Bücher erst bestellen muss (vielleicht lass ich sie mir auch unter den Christbaum legen, falls ich den Platz dort nicht für eine neue Linse frei halte), werde ich in den nächsten Blogposts erst einmal mit aktuellen Papers anfangen, in denen genau jene Wahrnehmung von Lichttechniken an Probanden erprobt wurden, um mir einen Überblick darüber zu verschaffen was ist state of the art knowledge und was wurde quasi schon erforscht. Erst dann werden wohl nach der Reihe die gebundenen Standardwerke bei mir eintrudeln, und ich kann mich mit diesen befassen.

Als Abschluss kopiere ich noch die gesamte Bibliographie hier rein, die quasi der Grundstein meiner Master Arbeit werden soll. Für Buchvorschläge oder andere Anregungen bin ich natürlich stets dankbar.

Bibliographie

Bücher und E-Books:

Hart, John: Lighting for Action. Professional Techniques for shooting Video and Film. New York: Amphoto Books 1992.

Brown, Blain: Motion Picture and Video Lighting. 4^th Edition. New York: Routledge 2024.

Alton, John: Painting with Light. Berkely und Los Angeles: University of California Press 1995.

Mullen, Merritt David (Hrsg.) und Hummel, Rob (Hrsg.): American Cinematographer Manual. Eleventh Edition. Los Angeles: The ASC Press 2023.

Malkiewicz, Kris J.: Film Lighting: Talks with Hollywood´s Cinematographers and Gaffers. Second Edition. New York: Touchstone 2012.

Landau, David: Lighting for Cinematography: A Practical Guide to the Art and Craft of Lighting for the Moving Image. London: Bloomsbury Academic 2014 (= The CineTech Guides to the Film Crafts, Nummer 1).

Online-Quellen:

Pizzello, Stephen (30.10.2023): Terror Through Lighting. In: The ASC, https://theasc.com/articles/terror-through-lighting (zuletzt aufgerufen am 7.11.2025).

Studiobinder (13.06.2020): Lighting Ratios Explained – And Why They Matter. In: Studiobinder, https://www.studiobinder.com/blog/lighting-ratios/ (zuletzt aufgerufen am 7.11.2025).

Papers:

Huttunen, Sampsa: Faces in shadows: silhouette light, underlight and toplight elicit increased early posterior negativity. In: Frontiers in Neuroscience 2025, Volume 19, https://doi.org/10.3389/fnins.2025.1553977.

Wisessing, Pisut [et al.]: Enlighten Me: Importance of Brightness and Shadow for Character Emotion and Appeal. In: ACM Transactions on Graphics 2020, Volume 39, Issue 3, https://doi.org/10.1145/3383195.

Bhatii, Zubeda [et al.]: LIGHT MANIPULATION AND LENS CHOICES: INFLUENCE THE MOOD AND LOOK OF SCENES. In: Insights-Journal of Life and Social Sciences 2025, Volume 3, Issue 1, https://doi.org/10.71000/n4nvr719.

Niazi, Mahira [et al.]: Illuminating the Cinematic Palette: A Comparative Analysis of Lightning Techniques and their Emotional Impact in Horror Films. In: Human Nature Journal of Social Sciences 2024, Volume 5, Issue 4, https://doi.org/10.71016/hnjss/1td3wd35.

Ammer, Sawsan Mohammed Ezzat Ibrahim: Content Analysis of Lighting and Color in the Embodiment of Fear Concept in Horror Movies: A Semiotic Approach. In: Information Sciences Letters 2020, Volume 9, Issue 2, http://dx.doi.org/10.18576/isl/090210.

Und da sind wir nun, 90 Minuten vor der eh schon verlängerten Deadline. Aber: wir sind hier. Und haben was zu zeigen!

Mithilfe all dessen, was ich in den letzten neun Blogposts an theoretischem Input über Statistiken und praktischen Fähigkeiten in After Effects gelernt habe, habe ich mich nämlich an die Arbeit gesetzt. Mein Ziel: ich möchte in Zukunft meine journalistischen Videos komplett selbst produzieren können, also nicht nur filmen und schneiden, sondern auch animieren. Schon in der Vergangenheit, bei einer großen Reportage, die ich gedreht habe, ist mir das nämlich zum Verhängnis geworden. Als Endprodukt wollte ich also einen kurzen animierten Film machen, der in einer langen live action Reportage als kurzes Erklärvideo vorkommen könnte, um Fakten und Zahlen zu veranschaulichen. Als Thema habe ich dafür eine ehemalige Recherche von mir genommen, die nur online und nicht im Videoformat erschienen ist und habe aus dieser von null auf ein Video produziert. Das Ergebnis? Seht ihr ganz am Schluss! Vorher möchte ich noch kurz in einer auflisten, warum ich Dinge so gemacht habe wie ich sie gemacht habe, um dem ganzen noch einen wissenschaftlichen Background zu geben.

• Da der erste Fakt, die Anzahl der Vereine, nur eine einzige Zahl ist, habe ich mich entschieden, wie von Few empfohlen, diese nicht als Graphen, sondern als Text darzustellen, genauer mit einem Slider.
• Die zweite Darstellung ist eine Aufteilungsdarstellung, da sie näher zeigt wie sich diese Vereine zusammensetzen. Auch wenn Few wie im neunten Blogpost erwähnt von Pie-Charts abrät, habe ich mich dennoch für einen entschieden. Dies hat mehrere Gründe. Erstens war dies die einzige Aufteilungsdarstellung im gesamten Video, daher die einzige Chance einen Pie Chart zu verwenden und damit mehr Abwechslung zu ermöglichen. Zweitens traf in diesem Fall jene Regel zu, die ich wie in Post 9 erwähnt, im Bachelor gelernt habe, nämlich, dass maximal drei Werte dargestellt werden. Und drittens, hat sich die grafische Darstellung durch den Mittelkreis des Fußballfeldes gut ergeben.
• Die dritte ist eine ordnende Darstellung, da diese nur über Balken funktioniert habe ich Balken verwendet und von links nach rechts geordnet.
• Die nächsten sind geografische Darstellungen, deshalb habe ich eine Karte verwendet. Wie Few empfiehlt, mit Punkten für einzelne Werte, und Linien für Strecken.
• Die letzte Darstellung ist eine Abweichungsdarstellung. Wie Few empfiehlt habe ich hierfür gruppierte Balken verwendet und den Soll vom Ist-Wert durch die Füllfarbe getrennt.

Nun möchte ich euch aber nicht länger aufhalten und hoffe ihr verzeiht mir mein schlechtes Sounddesign… die Zeit hat gedrängt! Viel Spaß!

Nach dieser Einführung möchte ich in diesem Blogpost richtig ins Detail gehen. Im Grunde soll dieser Blogpost so etwas wie ein Cheatsheet sein, an den ich mich in der Folge für mein Praxisprojekt wenden kann. Mein ganz persönlicher Spickzettel also. Im ersten Blog wurde ja schon geklärt, unter welchen Umständen man nun eigentlich eine Grafik wählt und wann man die ausgearbeiteten Daten besser einfach als Tabelle darstellt. Hier soll nun erörtert werden, wann und für welchen Zweck denn eigentlich welche Visualisierung am besten geeignet ist und zweitens auch worauf man bei der Arbeit dann achten muss. Als Goodie möchte ich mir noch ein paar worst practise cases ansehen um Fehler zu vermeiden.

Wann nehme ich welche Grafik

Um zu klären in welchen Fällen man welche Grafik benutzt muss zuerst einmal geklärt werden welche Grafiken es überhaupt gibt. Few unterscheidet grundsätzlich nur vier Arten sinnvoll Daten darzustellen, nämlich als Punkte, Balken, Linien und Boxen. Von allen weiteren Arten rät er ab (damit auch vom allseits beliebten Kuchendiagramm). Ich werde später noch etwas genauer darauf eingehen was ich von dieser Vorgehensweise halte, vor allem deshalb weil ich durch diverse Visualisierungskurse im Bachelor dahingehend etwas anders erzogen wurde. Im Grunde ist die Auflistung aber sehr praktisch. Zur Erklärung: Few verwendet deshalb nur diese vier Arten der Visualisierung, da sie eines gemeinsam haben: die zugrunde liegenden Daten lassen sich jeweils entweder als Länge/Höhe oder Position des Graphen ablesen, laut Few die intuitivste und sicherste Variante. Alle weiteren Arten, wie Kuchen- und andere 2D-Diagramme vertrauen dabei auf ihre Fläche, um die Daten darzustellen, eine sehr irreführende und oft täuschende Methode. So kann man im Kuchendiagramm bei ähnlich großen Feldern nur sehr schwer feststellen welches größer ist, während das bei Balkendiagrammen recht einfach machbar ist.

Aus diesen vier Arten ergeben sich nun also sechs verschiedene Diagrammtypen die einem bei jeder Visualisierung zur Auswahl stehen – sechs deshalb, weil Balken und Boxen sowohl horizontal als auch vertikal verwendbar sind.

Um herauszufinden welches dieser sechs Diagramme nun auf welchen Anwendungsfall passt unterscheide Few insgesamt acht verschiedene Datendesigns:

• Zeitbasierte Darstellungen: Dabei wird ein bestimmter Wert über einen Zeitverlauf betrachtet.
• Ordnende Darstellungen: Dabei werden verschiedene Werte ihrer Größe nach geordnet.
• Aufteilungsdarstellungen: Dabei wird gezeigt aus welchen Teilen ein großes Ganzes besteht.
• Abweichungsdarstellungen: Dabei wird gezeigt wie sich Werte von anderen unterscheiden.
• Verteilungsdarstellungen: Dabei wird gezeigt wie sich eine Anzahl von Werten in Kategorien verteilt.
• Korrelationsdarstellungen: Dabei wird gezeigt wie zwei verschiedene Werte korrelieren.
• Geografische Darstellungen: Dabei werden geografische Unterschiede in den Werten gezeigt.
• Nominale Darstellungen: Dabei werden einfache Auflistungen ohne Ordnung gezeigt.

Für jede dieser Darstellungen bieten sich nun manche Grafen besser an als andere, während einige sogar komplett vermieden werden sollten. Hat man also seinen Datensatz parat, muss man zuerst herausfinden was die Aussage ist, die man damit darstellen möchte. Dann kann man sich an untenstehende Tabelle wenden, die jedem dieser acht Darstellungsarten seinen am besten geeignet Grafen zuordnet. Zusätzlich habe ich zu jedem Grafen noch eine Erklärung angefügt, wann und warum sich dieser am besten eignet.

Nominale Darstellungen:	Im Grunde machen hier nur Balken (vertikal und horizontal) Sinn. Sind die Unterschiede zwischen den einzelnen Kategorien ganz gering und kaum zu erkennen, kann man sich mit Punkten (einem dot plot) behelfen, da dessen Achse nicht bei null beginnen muss und somit Unterschiede besser darstellbar sind.
Zeitbasierte Darstellungen:	Will man einzelne Werte herausheben ( zum Beispiel den tollen Umsatz im März) kann man auch hier Balken verwenden, jedoch nur vertikale, da die x-Achse die Zeit sein muss. Will man aber klassisch einen Verlauf oder Trend zeigen, machen nur Linien Sinn und sind fast immer die beste Variante. Einzige Ausnahme: es fehlen für viele Zeitpunkte die Daten, dann stellt man jene die man hat als Punkte dar. Linien würden hier Werte implizieren die man nicht hat.
Ordnende Darstellungen:	Funktionieren eigentlich nur über Balken. Wichtig: Bei vertikalen Balken wird von links nach rechts geordnet, bei horizontalen von oben nach unten.
Aufteilungsdarstellungen:	Laut Few machen auch hier Balken am meisten Sinn. Um zu signalisieren, dass die Werte jedoch zusammengehören und Teil eines Ganzen sind, lässt er zwischen den Balken keinen Platz. Alternativ kommen hier natürlich klassische Kuchendiagramme ins Spiel. Meiner Meinung nach sind diese vollkommen in Ordnung, solange nicht mehr als drei verschiedene Werte dargestellt werden.
Abweichungsdarstellungen:	Auch hier eignen sich Balken, diesmal gruppiert mit einem Soll und einem Ist-Wert. Alternativ funktioniert auch ein Linien-Diagramm, mit einer Einzeichnung für den Soll-Wert.
Verteilungsdarstellung:	Funktionieren am schönsten über Punkte auf einer Achse (strip plot), wenn man jeden Wert klar erkennbar machen will. Für eine kumulative Verteilung eignet sie die Linie. Will man mehrere Verteilungen in einem Grafen zeigen so geht das nur über Linien.
Geografische Darstellungen:	Funktionieren immer über Karten. In diesen Karten kann ich die Werte entweder über verschieden große Punkte einzeichnen. Oder direkt die Regionen der Karte verwenden. Für Routen eignen sich aber natürlich auch Linien.
Korrelationsdarstellungen:	Funktionieren am besten über Punkte in einem Scatter Plot. Nur wenn dem Leser aufgrund von Dummheit ein Scatter Plot nicht zumutbar ist, können auch Balken verwendet werden.

Tipp: Möchte man innerhalb des Diagramms verschiedene Werte sichtbar machen, zum Beispiel dieser Balken stellt Frauen dar, dieser Männer, so hat man verschiedene Möglichkeiten. Die laut Few drei besten sind: Zusammengehörende Grafen lokal beieinander zu positionieren (gruppieren), zusammengehörende farblich zu markieren (einzufärben), oder im Falle von Punkten und Linien, eigene Formen wählen, zum Beispiel einmal Punkte und einmal Dreiecke bzw einmal eine durchgehende Linie und einmal eine punktierte. Von verschiedenen Füllmustern rät er aufgrund von optischen Illusionen und schwerer Zuordnung ab.

Do´s und Dont´s bei Grafen

Im Grunde kann man nun eigentlich schon fast nichts mehr falsch machen. Hat man erst einmal elaboriert ob man einen Grafen braucht, dann noch festgestellt welchen, gehts eigentlich direkt ans eingemachte. Doch drei kleine aber feine Dinge sind noch zu beachten.

Erstens: Vergiss 3D. In so gut wie allen Fällen ist es visuell leichter verständlich einen dritten Wert einfach über einen weiteren Balken, eine weitere Linie oder am besten sogar ein zweites Diagramm darzustellen, statt dafür die Z-Achse aufzumachen.

Zweitens: Skalen müssen immer genormt sein. Heißt: Gleicher Abstand auf der Skala ist gleich, gleicher Unterschied im Wert. Selbst wenn man Sprünge in der Skala etwa mit einem Z einzeichnet, und somit vielleicht technisch aus dem Schneider ist, der Graph bleibt irreführend.

Drittens: Jede Skala beginnt bei 0, vor allem bei Balkendiagrammen! Bei Linien und Punktdiagrammen kann man in manchen Fällen noch argumentieren, dass bei sehr geringen und kaum sichtbaren Unterschieden ein Start der Skala bei einem höheren Wert als 0 möglich sind. Dies jedoch nur, wenn es auch mit dem einhergehenden Text so kommuniziert wird. Bei Balken ist dies immer verboten.

Was kann schon schiefgehen? Worst practice und Alternativen

• Pie- und Donutcharts: Laut Few nur sinnvoll wenn alle einzelnen Segmente auch mit ihren Werten beschriftet werden. Und wenn ich in einem Graphen aller Werte erst wieder beschriften muss, wofür dann überhaupt der Graph… Meiner Meinung nach visuell schön, aber – und da stimme ich zu – faktisch nur gut, wenn nicht zu viele Werte dargestellt werden. Kommt zusätzlich nur für Aufteilungsfunktionen in Frage. Alternative: Balken.
• Radar-Charts: Obwohl gerade im Sport oft genutzt, laut Few einfach zu umständlich. I get the point, muss aber sagen, dass das für mich kein Grund ist. Radar-Charts sind technisch einwandfrei und sorgen für Abwechslung. Sollte man aber natürlich mit Bedacht auf die Leserschaft einsetzen.
• Stacked Graphs: Selbes Problem wie beim Kuchendiagramm, die Daten werden durch Flächen repräsentiert und sind eigentlich schon ab dem zweiten Wert nicht mehr nachvollziehbar. Alternative sind hier mehrere Linien in einem Diagramm.
• und viele mehr

Fazit

Eigentlich steht meinem Praxisprojekt jetzt nichts mehr im Weg (außer vielleicht der verbleibenden Zeit bis zur Deadline). Das Buch ist wirklich unglaublich umfassend und hat alle meine noch offenen Fragen super erklärt. Ich glaube dieser Cheatsheet wird es auch aus diesem Blog raus und auf meinen Schreibtisch schaffen!

Übrigens: Dass ich das Wort Graph während der letzten zwei Blogposts einfach beinhart jedes mal anders geschrieben habe und nicht einfach einheitlich, wie es sich gehört, ist reine künstlerische Freiheit! Ich bin ja jetzt Designer, also darf ich das!

Nach der (sagen wir dreiviertel)erfolgreichen Lernphase möchte ich in den nächsten beiden Blogposts jetzt in die theoretische Welt der Daten und Statistiken eintauchen. Basis dafür ist das Buch “Show Me the Numbers”, das mir graziöserweise vom besten Majorleiter des Instituts (bitte Roman lass mich durch) zur Verfügung gestellt wurde. In diesem Blogpost soll es um die ersten drei Kapitel des Buches geben, in dem ein gewisses Basiswissen über Statistik vermittelt wird. Als jemand der seit Jahren mit Mathematiknachhilfe (und dort ganz zufälligerweise vor allem in Statistik) sein Geld verdient, waren die Basics für mich natürlich eher auffrischend gedacht. Gerade im zweiten Teil, der sich darum dreht, wann es überhaupt eigentlich Sinn mach Daten zu visualisieren statt sie einfach banal in einer Tabelle darzustellen, konnte ich aber noch gute Tipps mitnehmen. Hier eine kleine Zusammenfassung des gelernten.

Statistik für Dummies

Grundsätzlich sind Statistiken nichts anderes als quantitative Daten (also Zahlen), die irgendeinen Sinn machen, also irgendwie gedeutet werden können. Zum Beispiel können die Verkaufszahlen eines gewissen Produkts als dessen Erfolg oder Misserfolg gedeutet werden. Erhebt man Daten, egal ob wie ich in meiner Bachelorarbeit durch Umfrage, oder durch Recherche, so erhält man verschiedene Arten von Daten. Daten mit nominalem Bezug sind Wörter (daher der Name), also klassische Antworten wie Ja/Nein, oder das Geschlecht, oft aber auch Dinge wie Länder. Daten mit ordinalem Bezug sind Zahlen und können in einer logischen Abfolge geordnet werden, also zum Beispiel Einkommensdaten oder das Alter. Gruppiert man ordinale Daten erhält man Intervalle, so etwa beim Einkommen gang und gäbe.

Welche Art von Daten man vorliegen hat ist dabei wichtiger als man denkt. Ich zum Beispiel habe bei meiner Bachelorarbeit mit PSPP, einer Gratisversion von SPSS gearbeitet und alle meine statistischen Berechnungen wie Korrelationen und Signifikanzen dort berechnet. Weiss man nicht welchen Bezug die erhobenen Daten haben, kann man auch nicht mit ihnen rechnen.

Die wichtigsten statistischen Maße für den Durchschnitt sind der Mittelwert und der Median, für die Streuung vor allem die Standardabweichung, wobei die Standardabweichung eigentlich kaum ersetzbar ist und gerade mit Mittelwert und Median oft getrickst werden kann. Stichwort: Traue keiner Statistik die du nicht selbst gefälscht hast. Im Grunde gilt: Gibt es starke Ausreisser, nimm den Median, andernfalls den Mittelwert.

Wann nehme ich überhaupt eine Grafik

Während für mich eigentlich fast immer klar war, dass Daten visualisiert werden müssen, um sie (in meinem Fall dem Leser) leichter verständlich zu machen, muss ich sagen, dass mich Stephen Few hier ein bisschen in meiner Denke beeinflusst hat und es tatsächlich total Sinn machen kann Daten nicht zu visualisieren und einfach als Text, oder als Tabelle darzustellen. Hier sind dazu seine Grundsätze.

Habe ich aus all meiner Recherche nur einen einzigen Fakt, eine einzige Zahl oder einen einzigen Vergleichswert, den ich ausdrücken möchte, so mache ich das einfach als Fließtext, denn im Endeffekt wäre alles andere, das noch in einer Tabelle stünde, oder in einer Grafik eingezeichnet wäre Beiwerk.

Wenn die Darstellung dazu genutzt werden soll, um einzelne Werte genau nachzusehen oder zu vergleichen, oder mehrere Maßeinheiten in einer Darstellung vorkommen, so nehme ich eine Tabelle. Denn nur in der kann der Leser Werte genau ablesen und nur in der kann ich in mehreren Spalten verschiedene Maßeinheiten verwenden, ohne, dass es unübersichtlich wird.

Ist die Message die ich verbreiten will durch ein Muster oder einen Trend gegeben, oder möchte ich Beziehungen zwischen den Daten zeigen, dann nehme ich eine Grafik zur Hilfe, denn genau dafür ist sie da.

Fazit

Nicht immer macht eine Grafik Sinn. Statt stur alles in einen Pie-Chart zu klopfen und zu hoffen, dass man das schon checkt, sollte man sich genau diese Fragen am Anfang jeder Darstellung immer stellen um überhaupt herauszufinden was man machen soll. Und das ist auch für mich eine echt coole Erweiterung des Horizonts. Mein Lieblingszitat aus den Kapiteln ist übrigens “there is eloquence in simplicity” und ich glaub den lass ich mir tätowieren.

Quelle: Few, Stephen: Show me the numbers. Designing Tables and Graphs to Enlighten. Second Edition. Burlingame 2012.

Ungefähr sechs Tutorialstunden später (jeder weiß wie viele echte Stunden das sind, ist irgendwie so wie mit Hundejahren…) bin ich irgendwie erleichtert, andererseits aber auch echt unbefriedigt. Erleichtert deshalb, weil all die Methoden, die er verwendet hat um Bar Charts, Pie Charts usw zu bauen, eigentlich nichts Neues für mich waren (also heyy, ich kann was). Leider hätte ich mir aber gerade in Sachen Excel-Integration noch mehr gewünscht, weshalb sich meine Reise wohl irgendwann nochmal verlängern wird, aber dazu später mehr. Zuerst möchte ich kurz die gezeigten Grundprinzipien auflisten.

Bar Charts

Um Balkendiagramme zu erstellen hat er das Rad wirklich nicht neu erfunden. Mithilfe von “Show Grids” hat er einfach genaue Rechtecke gezeichnet und diese dann einfach mit scale auf der y-Achse wachsen lassen. Statt seinen ewigen overshoot und undershoot keyframes, die das ganze etwas dynamischer aussehen lassen sollen, habe ich beim Nachbauen einfach den Kleaner von Duik Angela verwendet. Im Grunde hat das alles super funktioniert und schaut auch echt cool aus, genau ist aber etwas anderes. Klar kann man mithilfe des scales, der ja in Prozent angegeben ist, Prozentzahlen genau abbilden, hat man aber z.B. totale Zahlen, muss man die anhand der Skala in Prozentwerte umrechnen, was jetzt nicht unfassbar schwer ist, aber halt einfach extrem aufwändig und unnötig. Klar kann man sich mit der Zeit einfach gewisse Presets bauen und diese dann etwa für die Achsen immer wieder verwenden, man kommt aber eigentlich kaum drum rum jeden Balken einzeln zu konfigurieren. Seine Lösung um mit Excel-Sheets zu arbeiten, war in Illustrator mit der Diagrammfunktion ein genau solches zu erstellen, und das dann in After Effects zu transferieren. Mal ganz abgesehen davon, dass auch das ein immenser Aufwand ist, weil man dann jedes einzelne Objekt ungruppieren und für den Export auf eine eigene Layer legen muss, damit man es in AE dann einzeln animieren kann, befriedigt mich auch dieser Workflow in der Schnelligkeit und Praktikabilität irgendwo zwischen kaum und gar nicht. Und diese Erkenntnis ist es eigentlich auch die sich durch alle weiteren Arten von Diagrammen zieht.

Line Graphs

Für Linien Diagramme hat er einfach die altbekannte trim paths Funktion genutzt.

Pie Charts

Und für Pie Charts einfach kreisförmige Shape-Layer mit dem “Clock-Wipe”-Effekt.

Fazit

Wie auf die Bar Charts trifft aber auf alle Arten zu, dass der Workflow nicht direkt mit dem Excel-Sheet oder CSV funktioniert sondern bei Hand. Für kleine nette Kreise, die sich in Youtube-Videos einmal schnell überschlagen mag das genug sein, für echte Datenvisualisierungen, die man im Qualitätsjournalismus verwenden möchte, ist das aber zu wenig. Deshalb werde ich wohl nicht drum herum kommen mich im 3. Semester noch einmal genauer damit auseinander zu setzen. Für diese Blog-Post-Serie bin ich aber erst einmal zufrieden mit den erworbenen Fähigkeiten, weil auch damit glaube ich schon viel geht. Deshalb konzentriere ich mich in den nächsten beiden Blogposts noch einmal kurz auf die Theorie und teile dann im letzten mein Abschlussprojekt mit euch, bei dem ich eine ehemalige Geschichte von mir im Nachhinein visualisieren werde.

Wie geplant bin ich nun mit den Basics des Motion Design Kurses durch und möchte mich mehr auf Datenvisualisierungen spezialisieren. Dafür habe ich mir den kostenpflichtigen (aber über ein Probe-Abo doch noch gratis verfügbaren) Kurs von Daniel Scott auserkoren, da ich ihn bereits von anderen Tutorials kenne (ich glaube er hat mir Illustrator beigebracht^^) und deshalb ziemlich genau weiß, was ich kriege. Die letzten Tage habe ich also mit ihm (zumindest am Bildschirm) verbrahcht und möchte in den nächsten Blogbeitragen ein bisschen davon berichten. Hier, in der Dreiführung, (unfassbares Wortspiel übrigens, allein dafür sollte die 1 in DesRes stehen) möchte ich, ähnlich wie im Blogpost zuvor einige coole Tricks mit euch teilen, die mir so noch nicht bekannt waren, und die ich in den ersten paar Stunden Tutorial aufgeschnappt habe. Denn auch, wenns anfangs nur um einfach Keyframes ging, irgendwie hat man immer noch irgendwas dabei, das man nicht wusste. Im Blogpost (oder vielleicht auch den nächsten zwei) werde ich dann näher auf ein paar Techniken eingehen, die er nutzt um in After Effects Daten zu visualisieren. Hier nun erstmal die nächsten coolen Tricks:

Audio

Bisher dachte ich eigentlich immer, dass After Effects nur für visuelle Dinge zu gebrauchen ist und habe alles was Sound angeht, also vor allem das ganze Sounddesign immer außerhalb von AE gemacht. Tatsächlich, und mir war das nicht klar, kann man sich aber auch für Audio-Files Dinge wie Waveform, Pegel usw. in AE anzeigen lassen, und rechts gibt es sogar einen eigenen Reiter für Audio. Crazy.

Fonts

Schriftarten waren für mich eigentlich immer etwas das ich nicht gecheckt habe. Als jemand der für die Zeitung arbeitet ist die letzte Frage, die man sich stellt, welche Schriftart verwende ich, da all das in der CI längst vorgegeben ist. Gerade bei meinen eigenen Projekten aus den letzten Semestern musste ich deshalb immer recht schnell feststellen, dass so gut wie alle basic Schriftarten scheiße ausschauen^^ Während ich lange gar nicht wusste wie man überhaupt eine Schriftart installiert (man muss einfach nur auf Google Fonts o.Ä. auf Download clicken, das aufmachen und installieren… don´t judge me) geht Adobe Fonts nochmal weiter. Du gehst einfach auf die Homepage, fügst eine Schriftart deinem Adobe Account hinzu und ohne irgendeinen Download, ja sogar ohne, dass ich mein After Effects irgendwie neu starten oder aktualisieren müsste, ist die Schriftart sofort verfügbar. Richtig praktisch.

Sticky Timeline

Ein Problem in AE, bei dem ich mir oft einfach das Magnet-Dings aus DaVinci gewünscht hätte ist, einen Keyframe auf einer anderen Layer am gleichen Ort zu platzieren wie auf der eigentlichen. Statt das ganze Frame für Frame zu verschieben und sich die Augen zu brechen, kann man aber auch einfach während man durch die Timeline scrollt, shift gedrückt halten und schon snapped der cursor an bestehende Keyframes.

Motion Blur

Das ist vielleicht das krasseste was ich jemals gesehen habe. Statt irgendwelchen aufwendigen Effekten, Presets, Einstellungen oder Ähnlichem ist Motion Blur in AE einfach nur ein einziger Klick… nämlich bei den Layer switches. Dort kannst du für jeden Layer auswählen ob er bei Bewegung Motion Blur haben soll oder nicht, und fertig. Und das sogar für Kamerabewegungen…

Option Drag

Oft kommt man an einen Punkt, wo man eine gewissen Animation einfach mit einem anderen Objekt wiederholen will. Statt die Keyframes zu kopieren und auf das neue Objekt anzuwenden, kann man auch einfach option gedrückt halten und das Neue auf die alte Layer ziehen. Das ersetzt das Objekt, behält aber alle Effekte, Keyframes etc. bei.

Kameras

Eigentlich echt wahnsinn, dass ich mich zwei Semester davor gedrückt habe in AE irgendwas mit Kameras zu machen… dabei ist´s so easy. Die Kamera lässt sich nämlich einfach über die Position animieren, hätt ich das nur früher gewusst…

Nach der Einführung in Post 02.02, in der zwei große Starttutorials ihren Weg in mein Hirn fanden, folgen nun in diesem und im nächsten Post die restlichen Kurztutorials in Modul 1, die sich genauer mit gewissen Themen beschäftigen. Zu jedem dieser Tutorials möchte ich kurz die wichtigsten Dinge festhalten und Tricks, die ich noch nicht kannte mit euch teilen. Die jeweiligen Tutorials findet ihr in Modul 1 des Kurses.

Shape Layer Tricks

• Rotobezier: Rotobezier ist quasi autosmooth für Shape Layer. Man kann es mit Rechtsklick auf die Shape unter Mask and Shape Path finden und es lässt die Handles aller Knotenpunkte verschwinden und smoothed sie stattdessen automatisch aus. Der Path bleibt aber trotzdem animierbar.
• Gruppieren: CMD+G kann einem das ganze Projekt wirklich extrem gut aufräumen, da man damit innerhalb einer Shape Layer verschiedene Paths gruppieren kann.
• Convert Vertex Tool: Sollte man die Handles eines Knotenpunkts mal nicht sehen kann man sie damit zurückholen. Man findet es durch Altklicks auf das Pen-Tool.
• Convert to Bezier: Auch “normale” Shapes wie Quader kann man durch Rechtsklick in der Composition in Bezier Paths umwandeln um mehr Gestaltungsmöglichkeiten zu haben.

Vector Trick

• Continuously Rasterize: Damit kann man das leidige Problem von Vektor Grafiken in After Effects lösen. So lange man Vektoren nämlich direkt scaled berechnet AE die Pixel immer neu und alles bleibt scharf, Pre-Comped man das Ganze aber und scaled dann die Pre-Comp passiert das nicht mehr. Damit das passiert muss man bei den Switches der Pre-Comp den kleinen Stern aktivieren und schon berechnet AE auch wieder alles vektorbarsiert… crazy.

Graph Editor Hacks

• Multi-Tasking: Für manche vielleicht offensichtlich, aber ein brutaler Aha-Moment war für mich, dass ich gleichzeitig mit dem Pen-Tool im Ansichtsfenster Paths verschieben kann und einfach in der unteren Ansicht im Graph Editor parallel das Easing kontrollieren kann.
• Value-Graph: Als jemand der mit Keyframes zum ersten mal in DaVinci zu tun hatte (und dort den Spline Editor kennt) habe ich in After Effects im Grunde eigentlich nur mit dem Speed Graph gearbeitet, der dasselbe in Grün ist. In zwei Szenarien kann der Value Graph aber bedeutend mehr: Bei Bounces ist er einfach viel logischer und bei so klassischen Overshoot-Reaktionen (die in Davinci einfach super easy mit der Out-Back-Cubic Easing Funktion von alleine passieren) macht er auch extrem Sinn.
• Hold-Keyframes: Wenn man nicht möchte, dass die Zeit zwischen zwei Keyframes animiert wird kann man das stoppen. Geht mit Rechtsklick auf den Keyframe.
• Motion-Paths? WTF?!: Also das ist das mit Abstand gestörteste was ich in meinem Leben jemals gesehen habe. Kurz von Anfang an: Ich habe immer gedacht wenn ich ein Objekt auf einer gewissen Bahn bewegen will, muss ich zuerst die Bahn zeichnen, zb mit dem Pen-Tool, dann diese Bahn tracken, ein Null-Objekt anheften und dann mein Objekt ans Null-Objekt parenten. Wenn ich dann etwas an der Bahn ändern will, alles gleich nochmal. Fuck it! Es is einfach unfassbar, aber ich glaubs nicht. Wenn man einfach grundsätzlich zwei Position-Keyframes erstellt, egal wo, erhält man in der Anzeige diese blaue Linie, die repräsentiert zwischen welchen Punkten sich das Objekt bewegt. Und jetzt kommts. DIE KANN MAN BEARBEITEN. Verzieht man das Objekt, erstellt es automatisch einen neuen Keyframe und ändert die blaue Linie… und nimmt man das Pen-Tool kann man diese auch noch abrunden. Mein Leben bisher war sinnlos. Tschau.
• Rove-Across-Time: Und es wird immer gestörter. Ich kann After Effects einfach mit Rechtsklick sagen, dass es mir den Wert mancher Keyframes einfach automatisch berechnen soll, wenn ich andere bewege. So kann ich nur meine “Hauptpunkte” easen und alles dazwischen macht AE. Ich bin sprachlos.

Wie bereits im letzten BlogPost gezeigt habe ich in den letzten Wochen an Versuchen mit Gradients gearbeitet. Auch wenn es eigentlich nicht Teil des angestrebten Kurses ist, habe ich daraufhin viel Zeit damit verbracht diese Gradients in After Effects auf Sound und Musik hin reagieren zu lassen. Deshalb wollte ich es mir nicht nehmen lassen meine Erkenntnisse auch hier schriftlich festzuhalten. Skills sind Skills.

Im Grunde geht es in diesem Blogpost um dasselbe Projekt wie im letzten, nur nun eben audioreaktiv. Die angewandte Methode funktioniert aber natürlich gleichsam auf allen möglichen Shape Layern, nicht nur auf meinen Gradients.

Schritt 1: Audio Loopen

Um eine saubere Basis für die weiteren Schritte zu haben, empfiehlt es sich einen Loop des Audios zu machen. Das funktioniert meiner Meinung nach direkt beim Import bzw. bei den Importeinstellungen am besten. Diese findet man mit Rechtsklick auf das Audio, jedoch nicht unten in den Compositions sondern nur oben im Projektmenü. Unter “Interpret Footage” und “Main” kann man ganz unten dann die Häufigkeit einstellen mit der das Material geloopt werden soll. Damit muss man das Audio nicht mehrfach einfügen, verschieben oder irgendwie anders pfuschen.

Schritt 2: Keyframes aus dem Beat erzeugen

Zieht man sich diesen Audioloop dann in die Timeline, könnte man natürlich manuell auf Beats oder andere Änderungen Keyframes setzen und die Werte verändern, dies geht aber auch automatisch. Über Rechtsklick “Keyframe-Assistant” und “Convert Audio to Keyframes” macht After Effects nämlich genau das von selbst. Ehrlicherweise habe ich auch nach diversen Versuchen mit verschiedenen Tracks noch immer keine Ahnung auf welcher Basis After Effects das berechnet und wie diese Keyframes zustande kommen…. unterm Strich funktionierts aber und AE erstellt einem auf einer eigenen Layer drei Channels mit drei Slidern und Keyframes für jeden einzelnen Frame mit (meiner Meinung nach) zufälligen Werten, die aber bestimmt irgendwie mit Lautstärke oder ähnlichem der Musik zusammenhängen. Diese drei Slider werden nachfolgend dann verwendet um die Shapes reaktiv zu machen.

Schritt 3: Verbinden der Keyframes mit anderen Werten

In meinen Beispielen nehmen die Slider für jeden Frame einen Wert irgendwo zwischen 0 und ungefähr 60 an. In der Theorie kann man nun einfach seine Shape nehmen und den Wert seiner Wahl (z.B. scale) über das Pickwhip-Tool an den Slider linken und schon verändert sich die Größe des Objekts mit dem Beat. So einfach das klingt ist es aber leider nur selten, da die Werte-Range (wir erinnern uns 0-60) im Beispiel der Größe einfach viel zu starke Sprünge macht und das Shape so in einem Frame 0% groß ist und im nächsten vielleicht gleich 60. Daher muss man sich hier mit Expressions behelfen. Auch ist nicht immer die Größe der sinnvollste Wert, um ihn an das Audio zu linken. Daher hier meine Erfahrungen:

Welche Werte man am besten linken kann

Im Grunde bietet sich natürlich der scale am besten für die Verbindung zum Audio an, da auch wirklich jedes Objekt diesen besitzt. Neben dem scale der ganzen Layer kann hierbei zum Beispiel auch nur die Größe des Repeater Effekts (in meinem Fall) oder eines anderen Generators. Neben der Scale bieten sich aber auch einige andere Eigenschaften gut an. In meinen Tests hat zum Beispiel alles was eine “Evolution” Einstellung hat immer sehr gut mit dieser funktioniert. Sinnvoll kann aber auch ein eigener Effekt sein den man nur zu diesem Zwecke verwendet. In meinen Fällen hat da zum Beispiel “Color Balance HLS” sehr gut funktioniert um kleine Farbverschiebungen auf den Takt der Musik möglich zu machen. Hat man beispielsweise über der gesamten Compostion eine Adjustment Layer mit Effekten, kann es auch gut funktionieren diese Effekte an den Slider zu koppeln. Die Möglichkeiten sind aber natürlich grenzenlos.

Wie man sinnvolle Ergebnisse erhält

Um das oben geschilderte Problem (dass die automatisch generierten Werte der Keyframes für die verlinkte Eigenschaft einfach zu extrem sind, oder einfach keinen Sinn ergeben) muss man kreativ werden. Ich habe, um beim scale zu bleiben, meist mit einer Art Basis gearbeitet. Statt also den Scale direkt an die einzelnen Keyframes zu linken und damit extreme Schwankungen zwischen den einzelnen Frames zu haben, habe ich in den Expressions mit verschiedenen Varianten gespielt. Oft bestand die Expression dann aus der Basis (z.B. 60% scale) plus die Werte aus dem Slider. Diese habe ich dann häufig noch durch fünf oder zehn geteilt, einfach um die Auswirkungen des Sliders etwas abzuschwächen.

Fazit

Audioreaktive Animationen in After Effects sind tatsächlich leichter als gedacht. Jedoch gibt es oft keine schnelle Lösung und man muss einfach verschiedene Werte mit verschiedenen Expressions durchprobieren bis man etwas visuell ansprechendes erhält.

Nach der doch ausführlichen Einführung (was für ein Wortspiel) im letzten Post habe ich mich seither stark auf eine sehr spezielle Design-Entscheidung innerhalb der Motion Graphics spezialisiert: dem Design mit Gradients. Das und noch viel mehr heute, hier, im besten Blog der Welt. Nur ein Spot, dann gehts los.

Da ich, wie bereits angekündigt, nicht mehr ausnahmslos alle Lessons des Kurses machen werde, waren nun als erstes die Einheiten zu Gradients dran. Dabei ist mir bewusst geworden, dass Gradients im Grunde sehr leicht zu erstellen sind. Die einfachste Methode für Text oder Shapes ist dabei direkt in den Fill-Einstellungen, für Dinge wie Solids ist aber auch der Effekt 4-Colour-Gradient sehr hilfreich.

Will man diese basic Gradients besser gestalten kommen dann meist Effekte über eine Adjustment Layer ins Spiel, dabei besonders hilfreich: verschiedene Arten von Blur (directional, radial, gaussion) oder Effekte wie Twirl, Posterize oder Glow lassen Gradients direkt geschmeidiger aussehen.

Um Gradients zu animieren gibt es mehrere Möglichkeiten, ich habe mich jedoch dafür entschieden bereits gelerntes aus den Basics anzuwenden und meine Shapes über Paths zu animieren, damit sich diese bewegen. Das Verziehen der Anchor Points im 4-Color-Gradient geht aber auch sehr gut.

Mit diesem Wissen habe ich mich dann gleich an mein erstes eigenes After Effects Projekt gesetzt, ohne einfach nur stur ein Tutorial nachzubauen. Ziel war eine ansprechende Visualisierung mit verschiedenen Gradient-Effekten. Dafür habe ich im Grunde all das kombiniert was in bisherigen Posts von mir zu lesen war. Das Ergebnis ist dieser Loop:

Im nächsten Schritt möchte ich weiter auf smoothe Easings sowie speziellere Anwendungsfälle für die Datenvisualisierung eingehen, um dann am Ende für meinen Prototyp gut gerüstet zu sein.