Author: dominik.bluemel

Als dritten Webseitenbaukasten habe ich mir die etwas unbekanntere Seite “Exposure” angesehen, die gerade mit einem sehr einfachen Layout wirbt. Auch wenn diese die bisher einzige ist, auf der man bereits gratis live gehen kann, überzeugt sie mich nicht restlos.

Über Exposure

Exposure ist ein amerikanisches Tool, das gerade den privaten Einzelanwender addressiert und für einfache Anwendungen wie Reise- oder Fotoblogs gedacht ist. Im Gegensatz zu Pageflow und Shorthand, kann auch bereits im freien Abonnement veröffentlicht werden, wenn auch natürlich nicht auf der eigenen Domain. Auch preislich bietet Exposure Vorteile: Schon ab 14 Dollar im Monat ist man voll dabei. Die Ausrichtung auf den unerfahrenen Amateuranwender, der nur schnell seine Urlaubsschnappschüsse teilen möchte ist dabei aber Fluch und Segen zugleich. Eine Übersicht über die Webpage gibt es als Video unten, da eine Gratisveröffentlichung nicht möglich war.

Vorteile von Exposure

Von allen bisher verwendeten Tools bietet Exposure definitiv die intuitivste Bedienung. Das Tool kommt gänzlich ohne Sidebars aus und die Gestaltung der Homepage sieht im Backend fast genauso aus wie im Frontend, was die Gestaltung sehr vereinfacht. Der größte Vorteil von Exposure ist aber definitiv, dass es einfach funktioniert. Alle Grafiken, egal von welchem Hersteller können spielend eingebettet werden und behalten sowohl die Interaktivität als auch etwaige Animationen. Auch äesthethisch ist Exposure recht ansprechend, wenn auch einfach.

Nachteile von Exposure

Die einfache Bedienung hat aber natürlich auch eine Kehrseite: die Individualisierungsmöglichkeiten sind extrem eingeschränkt. Schon am einfachen einfärben von Text oder freien Platzieren eines Texts stößt Exposure an seine Grenzen. Im Endeffekt ist es einfach ein großes Template, das für einige Anwendungsfälle sicher genau passt, aber einfach nicht ausreicht wenn es mehr sein soll. Auch die Grafiken funktionieren, können in Exposure aber nicht mehr in Größe oder Farbe bearbeitet werden.

Fazit

Die Suche nach dem perfekten Tool geht leider weiter. Exposure ist zwar einfach zu bedienen, aber gerade dann, wenn es eigentlich spannend wird, schon wieder am Ende. Persönlich ist es definitiv das Tool, das ich in Zukunft am unwahrscheinlichsten weiter verwenden werde, auch wenn kein Besseres mehr kommt. Shorthand und Pageflow haben zwar alle ihre Fehlerchen, sind am Ende durch mehr Individualiserungsmöglichkeiten aber einfach brauchbarer.

Nachdem Shorthand gerade auf Datenebene Schwächen offenbarte, habe ich mir für diesen Blog Pageflow als nächstes Tool angesehen, das gerade mit einer Partnerschaft zu Datawrapper zu überzeugen weiß. Genau diese sollte sich aber noch als Problem herausstellen.

Über Pageflow

Pageflow ist ähnlich wie Shorthand, jedoch wurde das Tool ursprünglich vom deutschen WDR speziell für journalistischen Content entworfen. Heute ist es öffentlich per Abo-Modell zugänglich und gerade im Journalismus-Space beliebt. Ein persönliches Abo kostet derzeit 8 Euro im Monat, damit können bis zu 3 Stories veröffentlicht werden, sollen es unendlich viele werden liegt Pageflow vergleichbar mit Shorthand bei 40 Euro im Monat. Da auch hier keine Gratis Erstveröffentlichung möglich war, wieder hier ein Link zur Preview. Ziel war es die gleiche Geschichte wie schon in Shorthand hier besser aufzubereiten, dies ist teils gelungen, teils aber leider auch nicht.

Vorteile von Pageflow

Grundsätzlich ist Pageflow ähnlich aufgebaut wie Shorthand und arbeitet mit Slides. Auch wenn die Anpassungsmöglichkeiten (etwa Schriftarten, Größen, Ausrichtungen etc.) definitiv geringer sind als in Shorthand, so finde ich das gesamte Erscheinungsbild von Pageflow um einiges seriöser. Außerdem sind die verschiedenen Bausteine der Seite um einiges übersichtlicher und geben sehr professionelle Ergebnisse. Andere Effekte, wie der Parallax- oder Zoomeffekt, den man ganz einfach auf den Hintergrund anwenden kann, geben dem gesamten Scroll-Erlebnis außerdem eine coolere Ästhetik.

In Hinblick auf das große Manko von Shorthand, die Integration der Grafiken, wartet Pageflow mit einer ganz besonderen Kooperation auf: Grafiken von Datawrapper fügen sich ganz ohne Einbettcode nahtlos in Pageflow ein und auf Datawrapper selbst gibt es sogar ein eigenes Layout für Grafiken die später in Pageflow verwendet werden sollen. Dies macht die Integration super easy und im Gegensatz zu Shorthand bleiben damit auch in Pageflow noch diverse Anpassungsmöglichkeiten um die Grafiken noch nahtloser in die Geschichte zu integrieren.

Waren es in Shorthand eigentlich nur Text, Bild und Video so kann man in Pageflow nicht nur zusätzlich die Grafiken von Datawrapper, sondern auch Audio-Files und Counter einfügen, um Zahlen besser zu veranschaulichen. Das macht Pageflow fast schon zum perfekten Tool für Scrollytelling.

Der Haken…

Leider gibt es aber natürlich etwas, das nicht funktioniert. Gerade da das gesamte Interface auf Deutsch ist und Pageflow auch noch leistbar wäre, wäre es ja zu schön, wenn alles funktionieren würde…

Durch die Kooperation mit Datawrapper bietet Pageflow leider keinen Support für Grafiken von anderen Tools, auch nicht über Umwege. Weder über Embeds direkt, das Textfeld, oder andere Wege konnte ich die animierten Grafiken von Flourish in Pageflow integrieren. Das ist natürlich gerade in Hinsicht darauf, dass Datawrapper keine Animationen unterstützt und mich Flourish im Test wirklich auf allen Ebenen überzeugt hat, ein großer Letdown.

Fazit

Bis kurz vor Schluss dachte ich Pageflow ist das beste Tool, das man finden kann. Leider war die fehlende Integration von externen Grafiken sowas wie ein Genickbruch. Alternativen gibt es, diese werden als nächstes erkundet. Sollte sich dabei nichts Besseres finden, wird der Weg aber definitiv wieder zurück zu Pageflow führen, denn bis auf die Flourish-Integration ist Pageflow perfekt.

Als nächsten Schritt Richtung Masterarbeit möchte ich mir Tools ansehen, mit denen man die neu gewonnen Grafiken bestmöglich in immersives Scrollytelling verwandeln kann. Den Anfang macht hierfür Shorthand, der Marktführer im visual storytelling.

Über Shorthand

Shorthand ist das Tool wenn es um visuelles Storytelling oder Scrollytelling geht. Ähnlich einem Baukastensystem kann man in der Anwendung seine Webpage konfigurieren und bearbeiten. Vor allem im Marketing-Bereich bekannt, findet das Tool aber auch für journalistische Inhalte seine Anwendung. Das Preismodell ist dabei eher rigoros, gratis ist keine Veröffentlichung möglich, das günstigste Paket startet bei 40 Euro im Monat, daher ist es mir auch nur möglich eine Preview anzuhängen.

Das Projekt

Um Shorthand mit allen seinen Ecken und Kanten auszuprobieren, habe ich, basierend auf den bereits erstellten Grafiken, eine fiktive Geschichte erfunden und versucht diese in Shorthand zu digitalisieren. Bei der Story an sich handelt es sich natürlich um eine reine Erfindung, sie eignet sich aber sehr gut um den Funktionsumfang zu testen. Hier geht es zur Preview.

Vorteile von Shorthand

Grundsätzlich ist Shorthand recht einfach zu benutzen. Ähnlich dem Interface von Powerpoint, in der man Slides aneinanderreihen kann, funktioniert die Anwendung wie ein Baukasten. Dabei gibt es diverse Vorlagen für Text, Zitate, Bilder, Slideshows und vieles mehr. Zusätzlich können die Templates als Split-Screens verwendet werden, also zum Beispiel fortlaufender Text links und passende Fotos gleich daneben. Praktisch dabei ist, dass alle Slides direkt auf das Scrollen ausgelegt sind, also alle Fotos, alle Funktionen sind stets mit der “Scroll”-Bewegung animiert, dies ist sehr praktisch. Auch die Integration der Embed-Codes, sowohl von Datawrapper als auch von Flourish funktioniert und die Grafiken bleiben interaktiv und müssen nicht als PNGs eingefügt werden, was ihren Tod bedeuten würde.

Nachteile von Shorthand

Klingt das bisher gesagte schon recht gut, so war die allgemeine Erfahrung mit Shorthand für meinen Bereich, und das ist nunmal die Datenvisualisierung und nicht visuelles Storytelling, doch eher negativ. Einerseits sind die 25 Templates aus denen man auswählen kann recht langweilig und einseitig. Alle bestehen aus Text und Bild in verschiedensten Varianten, entweder pur, geteilt, mit Bild als Hintergrund etc. Dies hat mehrere Nachteile. Einerseits finde ich Darstellungen mit Text, der über ein Bild fliegt, ästhetisch nicht sehr ansprechend. Sieht man sich etwa prominente Beispiele von digitalem Datenjournalismus oder auch anderen Scrollytellings an, so wird dies immer stärker vermieden je professioneller die Plattform ist. Das zweite Problem das sich mit der Bild- und Textlastigkeit ergibt, ist die fehlende Integration von Embeds. Will man die Grafiken von Flourish oder Datawrapper mitsamt ihrer Interaktivität einbetten so muss man dies im Text über einen Einbettcode machen. Dies hat mehrere entscheidende Nachteile. Einerseits können die Grafiken so (nicht wie Bilder) vollflächig angezeigt werden, außerdem ist es nicht möglich sie mithilfe des Scrollens zu animieren, wie das etwa mit Bildern sehr gut funktioniert. Zusätzlich ergibt sich das Problem, dass die eingebetteten Grafiken im Text nur sehr schwer individualisierbar sind, weil Shorthand die fremden Grafiken natürlich nicht erkennt und damit auch nicht verändern kann, wenn man etwa das allgemeine “Theme” des Templates ändert. Die Grafiken passen sich dann schlicht und einfach nicht der Umgebung an und schauen schlecht aus.

Zusätzlich zu diesen technischen Schwächen ist Shorthand natürlich unfassbar teuer. 40 Euro pro Monat im Jahresabo um überhaupt publizieren zu können ist für den Einzelanwender natürlich ein Brett. In welcher Form die veröffentlichte Webpage dann daherkommt, kann ich daher auch nicht beurteilen, da meine Story ja nicht veröffentlicht wurde.

Fazit

Shorthand ist einfach und gut, aber eben nicht für Datenjournalismus. Arbeitet man hauptsächlich mit Text, Bild und Video, also klassischen Multimedia-Stories, ist Shorthand wirklich ein sehr spannendes Tool. Gerade mit eingebetteten Grafiken hat das Programm aber seine Schwächen. Da diese in meiner Masterarbeit aber das Hauptaugenmerk haben werden, wird Shorthand (außer ich finde wirklich nichts Besseres) für mich in Zukunft denke ich keine große Rolle mehr spielen.

Hier nochmal der Link zur Story-Preview.

Dies ist Teil 2 meiner Erfahrung mit Flourish. Nachdem in Teil 1 schon klar wurde, dass Flourish wohl DAS perfekte Tool für interaktive Datenvisualiserungen ist, möchte ich mich hier genauer mit den nativen Animationsmöglichkeiten dieser Grafiken auseinandersetzen. Soviel vorweg: Auch die sind super!

Viele Wege führen nach Rom

Grundsätzlich kann man in Flourish über mehrere Wege an eine animierte Grafik kommen. Einerseits bieten ein paar Grafiken eine direkte Animation an, diese sind: Bar Charts, Line Charts, Pie Charts und diverse Sportgrafiken. Aber auch alle anderen können über Umwege animiert werden. Flourish bietet nämlich neben dem Standardoutput auch die Möglichkeit an eine “Story” zu bauen. Das bedeutet eine eingebettete Slideshow, durch die man ganz einfach mehrere verschiedene Grafiken auf einmal einbetten kann. Nimmt man aber immer wieder dieselbe Grafik und spult diese leicht verändert durch die Slideshow entsteht ebenfalls eine kleine Animation. Diese ist natürlich nicht so sauber wie die nativen Möglichkeiten, ist aber praktisch sollte man unbedingt etwas außerhalb der nativen Charts animieren wollen.

Flourish bietet außerdem die Funktion an verschiedene Grafiken direkt als Scrollytelling-Geschichte einzubetten. Dieses Feature ist aber kostenpflichtig und daher nicht für den Einzelanwender gedacht, weshalb ich dieses nicht ausprobieren konnte.

Animierte Linien und sich verschiebende Kreise

Für meinen Versuch habe ich auf beide Arten eine Animationsgrafik erstellt. Wie auch schon für interaktive Grafiken sind die Einstellungs- und Veränderungsmöglichkeiten der Charts quasi unendlich. Als erstes habe ich mich an einer nativen Animation versucht und dafür einen Line Chart Race mit den Daten aller Nationalratswahlen seit 1945 gefüttert. Das Ergebnis kann sich meiner Meinung nach sehen lassen und einerseits mit den Prozentergebnissen und andererseits mit der jeweiligen Rangfolge angesehen werden.

Als Slideshow habe ich die bereits in Teil 1 gezeigte Verteilung der Staatsbürgerschaften von in Österreich lebenden Menschen statt mit Blasen auf einem Donut dargestellt und die einzelnen Jahre hintereinander abspielen lassen. Sieht nicht so flüssig und dynamisch aus wie die native Variante, hat aber den Vorteil, dass der Leser jederzeit pausieren und weiter in die Tiefe gehen kann. Leider funktioniert diese Einbettung in WordPress nicht, weshalb ich nur den Link unten teilen kann.

Slideshow

Fazit

Flourish kann wirklich alles. Auch wenn sich die Slideshows nicht perfekt dafür eignen Animationen herzustellen, sondern eher dafür mehrere Grafiken um ein Thema geschickt zu verpacken, macht sich sogar diese Notlösung nicht schlecht. Die nativen Animationsgrafiken sind top, schnell, einfach und anpassbar. Einzig das Feature die Grafiken direkt in immersives Scrollytelling zu verpacken fehlt noch um nie wieder eine andere Software verwenden zu müssen, aber dazu gibt es ja immerhin viele andere Programme, die sich darauf spezialisiert haben. Dazu aber in den nächsten BlogPosts mehr. Mit Flourish endet die Suche nach weiteren Anwendungen zur Datenvisualisierung, denn es ist zu gut um es nicht zu benutzen.

Das dritte und letzte Online-Tool zur Datenvisualisierung, das ich mir angesehen habe ist Flourish, eine Canva-Tochter mit immensem Funktionsumfang. Diese hat mich auf allen Ebenen überzeugt.

Über Flourish

Flourish Studio ist ein kostenloses Online-Tool zur Datenvisualisierung aus dem UK. Es gibt zwar zwei Bezahlvarianten “Publisher” und “Enterprise”, diese sind jedoch bereits für größere Newsrooms und Organisationen gedacht und nicht für den Einzelanwender. Damit könnte man sich zum Beispiel eigens gebrandete Templates bauen, die die eigene CI beinhalten. Alles andere ist aber bereits in der Gratis-Version vorhanden, Veröffentlichung inklusive.

Im Grunde ist der Funktionsumfang von Flourish grenzenlos. Von einfachen Linien- und Barcharts über Karten, Scatterplots, Piktogramme, Wählerstromdiagramme bis zu Fußballaufstellungen und Heatmaps gibt es Templates für alles was das Herz begehrt. Das Beste daran: nicht nur die einzelnen Diagrammarten scheinen schier grenzenlos auch die Anpassungsmöglichkeiten gehen ins Unermessliche. Jede Farbe, jede Schriftart, jeder Zeilenabstand, jede Anordnung, jedes Pop-Up und jeder Hover sind von A-Z anpassbar. Aber damit nicht genug. Sogar dieser alte WordPress-Blog kann mit den Einbettungslinks von Flourish arbeiten und alle Grafiken behalten ihre Interaktivität. Während meines Tests habe ich mir keine einzige Grafik vorstellen können, die man nicht im Handumdrehen hätte erstellen können. Daten importieren, Zeilen und Spalten festlegen, formatieren, fertig.

Da Flourish aber nicht nur interaktive sondern auch animierte Grafiken und direkt in einem Guss entstehende “Daten-Geschichten” anbietet, möchte ich diesem Programm zwei BlogPosts widmen. In diesem hier werden zwei weitere Beispiele für interaktive Grafiken gezeigt, die mit bisherigen Softwares unmöglich gewesen wären. Die zugehörigen Daten habe ich einfach random vom StatCube der Statistik Austria geladen. Im zweiten Teil, schaue ich mir die Weiterführung dessen an, worum es in meiner Masterarbeit eigentlich gehen soll: Wie bekomme ich diese tollen Grafiken nun in eine fesselnde Geschichte. Aber dazu später mehr.

Piktogramme, Blasen und mehr

Als erstes habe ich mir ein Blasen Diagramm mit Unterkategorien genauer angesehen, in diesem habe ich die Bevölkerungsdaten Österreichs aus dem Jahr 2023 visualisiert. Darin zu sehen die Staatsbürgerschaft der österreichischen Bevölkerung, die großen Blasen demonstrieren Kontinente, die kleineren unterteilen diese. Durch Hovern über die Grafik, kann man genaue Zahlen auslesen und durch eine Selektion oben, kann man genauer auf einen Kontinent eingehen.

Im zweiten Schritt habe ich ein Piktogramm erstellt, das die österreichische Bevölkerung nach ihrem höchsten Bildungsabschluss aufschlüsselt. Durch hovern über die jeweiligen Kolumnen, kann man mehr Informationen erfahren, etwa die Aufteilung nach Geschlechtern.

Fazit

Flourish kann alles, und zwar wirklich alles. Hätte ich mit diesem Programm begonnen, hätte ich mir den ganzen Blog sparen können. Es ist unfassbar welche Power hinter dieser Gratis-Anwendung steckt. Inwieweit man mit Flourish nun auch den nächsten Schritt gehen und Grafiken animieren oder gar direkt in Storytelling integrieren kann, möchte ich als nächstes herausfinden. Bis dahin ist aber klar, ein weiteres Tool zur Datenvisualisierung braucht es nicht.

Das zweite Online-Tool, das ich mir in Hinblick auf meine Masterarbeit genauer angesehen habe ist Knight Lab. Soviel vorweg: Es war nicht gut.

Über Knight Lab

Knight Lab ist eine Initiative der amerikanischen Northwestern University und stellt einfach nutzbare Baukästen für digitales Storytelling zur Verfügung. Derzeit werden sechs verschieden Baukästen unterstützt. Diese sind: Juxtapose (bei dem man mithilfe eines Sliders Fotos vergleichen kann), Scene (das eine Geschichte im Google-Street-View Stil ermöglicht), Soundcite (das die Integration von Audio in Textabschnitten ermöglicht), Storyline (mit dem man Graphen interaktiv beschriften kann), StoryMap (mit dem man Punkte auf Karten mit Text versehen kann) und TimeLine (das wie man vermuten würde Geschichten mit einer zugrundeliegenden Timeline als Navigationsmöglichkeit anbietet). Wie auch schon in Datawrapper können alle Ergebnisse dann entweder als Fotos oder Embed-Code exportiert werden. Da für mein Thema, die Datenvisualisierung, im Grunde nur zwei der Baukästen Sinn machen (StoryLine und StoryMap) habe ich mir diese beiden genauer angesehen und ausprobiert. Die Ergebnisse waren erstaunlich schlecht.

StoryMap: Geschichten in Karten erzählen

StoryMap war von beiden Baukästen noch jener, der eher ein ansehnliches Ergebnis liefern konnte. Dabei kann man, ähnlich wie in Microsoft Powerpoint Slides bauen, die aus Bild, Titel und Text bestehen und diese dann über eine Adresse lokalisieren. Das Tool baut daraus dann eine interaktive Karte, mit der man entweder geführt von einer Slide auf die nächste kommt und auf der Karte sehen kann wo man sich gerade befindet, oder direkt auf der Karte an eine Stelle springen kann. Auch wenn das Ergebnis recht ansehnlich ist, Gestaltungsspielraum bleibt kaum. Weder die Farben, noch das Layout lassen sich groß verändern. Das Standard-Design ist klassisch, aber ist gerade in den Farben fad.

Als Topic habe ich mich für Fußball entschieden und versucht die teuersten Fußballer der Welt auf der Karte mit ihren Geburtsorten darzustellen. Das Ergebnis ist okay, gerade das Layout der Karte ist aber einfallslos und lässt sich nur in noch schlechtere Designs ändern. Da sich WordPress, wie auch schon bei Datawrapper, weigert die jeweiligen Embed-Codes schön darzstellen, habe ich die folgende Bildschirmaufnahme gemacht um die StoryMap zu zeigen.

Storyline: Beschriftungen eines Graphen

Das zweite Tool von Knight Lab, Storyline, soll Storytelling und Liniendiagramme vereinen, macht dies aber äußerst rustikal. Konnte man bei der StoryMap als eine der wenigen Einstellungen zumindest noch die Schriftart verändern bleiben individuelle Einstellungen hier komplett auf der Strecke, was schade ist, da das Standarddesign kaum unansprechender sein könnte. Auch die Funktionsweise ist eher unorthodox. Als Daten zugrunde liegt der Storyline ein Google Sheet, das man öffentlich freigeben und verlinken muss. In vier Spalten (Datum, Daten, Titel der Anmerkungen, Anmerkungen) gestaltet man dann die Storyline. Im Tool muss man dann nur noch zuweisen welche Spalten was beinhalten, mehr geht aber leider auch nicht. Alles in allem enttäuschend.

Als Thema habe ich hier die Preisentwicklung des Bitcoin recycled, da ich diese Daten sowieso schon vom Datawrapper Versuch hatte und ein Preis sich einfach gut visualisieren lässt. Für neue Datensätze, die ich in meinen zukünftigen Programmen verwenden kann, bin ich natürlich immer offen^^ Da sich diese Grafik in WordPress gleich gar nicht (und nicht nur schlecht) einbetten lässt, auch hier wieder ein Video.

Fazit

So gut und professionell Knight Lab auch scheint – angeblich würden die größten US-Medienhäuser es für ihre Geschichten nutzen – so schlecht und absolut unbrauchbar ist es in der Realität. Nicht nur Individualisierungsmöglichkeiten sind quasi kaum vorhanden, auch das Standard-Design ist unansprechend. Für mich ein klares No-Go in Hinblick auf meine weitere Arbeit.

In diesem Blogpost soll es um Datawrapper gehen, die erste Software, die ich mir im Zuge meiner Recherchen genauer angeschaut habe. Aber was ist Datawrapper überhaupt, was kann es, und was konnte ich damit realisieren? Ein Thread.

Über Datawrapper

Datawrapper ist ein deutsches Online-Tool zur Datenvisualisierung, das speziell für Journalisten und Medienhäuser entwickelt wurde. Durch die leichte Bedienbarkeit hat es sich über die letzten Jahre als DAS Tool für Journalisten positioniert und ist unter anderem bei Mediengranden wie der New York Times oder der Süddeutschen Zeitung in Verwendung. Datawrapper ist kostenlos (solange man zumindest mit einem kleinen Wasserzeichen in der Fußnote leben kann) und denkbar einfach. Die Funktionalität reicht von klassischen Charts aller Art (Balken, Linien, Scatterplot etc.) über Tabellen bis hin zu Karten, dabei sind alle Grafiken interaktiv und über ein Baukastensystem gut individualisierbar. Für mein Experiment habe ich mich an allen drei Arten versucht.

Tabellen in Datawrapper

Beweisstück A ist untenstehende Tabelle. Dieser zugrunde liegen Finanzdaten, die ich aus dem Web gescraped habe. Bilder sind über HTML tags integrierbar und die Daten selbst lassen sich entweder als Rohdaten, Linien oder Boxen in der Tabelle visualisieren. Im Grunde ist mir die Tabelle ziemlich genau so gelungen, wie ich sie mir vorgestellt habe, auch wenn die Formatierung der Bilder sehr nervenaufreibend war. Die Tabelle ist die einzige Grafik, die nicht interaktiv ist. Es gäbe aber auch kaum Daten, die nicht gezeigt werden.

Charts in Datawrapper

Beweisstück B ist die Grafik der Mandatsverteilung im neuen Nationalrat, via Dropdown-Menü kann zwischen der alten und neuen Verteilung gewechselt werden. Alles in allem eine sehr einfache Grafik, die als einzige wirklich in Minuten erstellt war – Download der Daten, Integration, Auswahl des Charts, einfärben der Flächen, fertig. Das Ergebnis ist basic, reicht aber im Alltag völlig aus.

Karten in Datawrapper

Beweisstück C, und damit auch das mit Abstand aufwendigste der drei Projekte ist die Visualisierung einer alten Recherche von mir über fehlende Busse im steirischen Amateurfußball und dem damit einhergehenden unnötigen CO2-Ausstoß. Die Grundkarte selbst war in Datawrapper bereits vorhanden, kann aber, sollte man eine sehr außergewöhnliche brauchen, hochgeladen werden. Die Lokalisierung der Punkte hat in meinem Fall über die Längen und Breitengrade der Orte funktioniert. Theoretisch kann Datawrapper aber auch eine Spalte mit Ortsnamen erkennen und selbst nach Adressen und Koordinaten suchen. Die Karte selbst ist dann völlig individualisierbar (Form, Größe und Farbe der Punkte, Hover-Effekte, Kategorien etc.). Das hat es für die Komplexität der Grafik dann doch recht einfach gemacht diese zu erstellen.

Fazit

Meine Erfahrung mit Datawrapper war durchwegs positiv, vom Upload der Daten über die finale visuelle Gestaltung läuft alles sehr smooth und intuitiv, zur Not gibt es auch ein paar Tutorials, die über Probleme hinweghelfen. Jedoch is Datawrapper nicht perfekt. Einerseits ist mit Datawrapper nur der Export als PNG oder als Einbettung möglich. Soll die Grafik interaktiv sein muss es also zwangsläufig die Einbettung sein und diese läuft, wie man an den beiden Grafiken oben sehen kann so naja. Zumindest in dieser Version von WordPress war es mir nicht möglich die Grafiken irgendwie zu skalieren, weder nach der Einbettung noch im Code, da WordPress meine iFrame Codes immer umwandelt. Ob da ein WordPress-Plugin abhilfe schaffen kann weiß ich nicht, zumindest für diesen Blog liefert Datawrapper aber nicht die besten Ergebnisse. Zweiter und viel definitiverer Nachteil ist aber der Funktionsumfang, während interaktive Grafiken sehr gut funktionieren, werden Animationen nämlich gar nicht unterstützt. Balken, die sich aufbauen, oder Fahrten auf einer Timeline sind also nicht möglich.

Vorwort

Eigentlich scheint die Masterarbeit noch in weiter Ferne, dennoch sind diese Zeilen (und neun weitere Blogposts) wohl unvermeidbar. Denn gerade für mich, als Quereinsteiger, gestaltet sich die genaue Themenfindung, so früh in einem neuen Studium, als sehr schwer. Deshalb habe ich mich dazu entschieden diese Blogposts zu nutzen, um zu probieren, um zu basteln, um zu downloaden und vielleicht auch um zu verzweifeln. Um Dinge zu machen, die ich sonst wahrscheinlich bis ins vierte Semester aufgeschoben hätte, weil ich ein chronischer Prokrastinierer bin. Keine dicken Wälzer, keine ewige Theorie: Ich will ins Tun kommen, und irgendwie bin ich auf diese Entscheidung stolz.

Thema

„Irgendwas mit Medien“, wollte ich damals vor vier Jahren studieren… „irgendwas mit Daten“, wäre derzeit wohl der passendste Titel für meine Masterarbeit – ein Kreis, von dem ich selbst nicht wusste, dass er sich so schließen würde. Im Grunde ist meine Auslegung aber klar: ich möchte weiterhin journalistisch arbeiten, ich möchte Stories bauen, die ins Auge springen und Leute mit meinen Geschichten fesseln. Dafür braucht es Animationen, Grafiken und Interaktivität. Meine drei ursprünglichen Themen waren daher mich näher mit Animationen für Erklärvideos auseinanderzusetzen, hinter verschiedene Tools zur Datenvisualisierung zu klemmen, oder Scrollytelling genauer unter die Lupe zu nehmen. In den Gesprächen mit Roman ist mir aber klar geworden, dass man diese Themen auch vermengen kann.

Derzeitiger Stand und damit auch Startschuss für die kommenden „Ausprobier“-Blogposts ist die Idee Animation mit Datenvisualiserungen zu verbinden, um etwa sich aufbauende Grafiken oder interaktive Karten zu bauen, die den Lesefluss erleichtern und komplexe Themen leicht aufbereiten.

Vorgehensweise

Die nächsten neun Blogposts sollen also davon handeln auf verschiedenste Arten die besten Datenvisualisierungen der Welt hinzuzaubern (oder es zumindest zu versuchen). Dazu würde ich drei verschiedene Herangehensweisen ausprobieren.

Plug and Play Lösungen

Bereits jetzt gibt es diverse Online-Tools die Top-Ergebnisse ohne Design- oder Codingkenntnisse versprechen. Als ersten Schritt erachte ich es für sinnvoll diese auszuprobieren, um ein Gefühl dafür zu bekommen, was einfach und kostengünstig machbar ist und vor allem auch ein Problembewusstsein dafür zu entwickeln was nicht geht und wo der Kreativität bei solchen Programmen ein Ende gesetzt wird.

Design Lösungen

Im zweiten Schritt möchte ich mich an zwei Programme wagen: After Effects und Blender. Ziel ist es durch die Standardfunktionen (oder im Falle von Blender auch Plugins) zu versuchen jene Probleme die bei Online-Tools auftauchen zu beseitigen und selbst Visualisierungen von Grund auf zu bauen. Die Wahl der beiden Programme liegt rein am Curriculum, da beide Programme sowieso in diversen Kursen gelehrt werden und es zeittechnisch schwierig werden könnte weitere Applikationen für mich zu entdecken.

Coding Lösungen

Im letzten Schritt möchte ich mich genauer mit Coding zur Datenvisualisierung auseinandersetzen. Meine Präferenz dahingehend wäre R, jedoch beginnt bald die Lehrveranstaltung Designing with Code und zum Zwecke der Einfachheit werde ich mich vermutlich an die dort verwendete Software anpassen um zwei Fliegen mit einer Klappe zu schlagen und auch zeittechnisch nicht zu sehr auszuarten.

Fazit

Alles in allem werden auf diesem Blog in Zukunft also viele Erkenntnisse und Enttäuschungen im Umgang mit allen wichtigen Programmen rund um Datenvisualiserungen geteilt werden. Über Ideen, falls jemand schon genauer mit etwas gearbeitet hat, freue ich mich natürlich sehr!