Data-Storytelling

Die meisten Data-Stories haben folgende Elemente gemeinsam:

• Kontext

• Figur

• Ereignisse

• Wirkung

Quelle: Drowning in Plastic, Reuters

Um große Zahlen wie diese verständlich zu machen, können sie in Einheiten umgerechnet werden, mit denen Menschen vertraut sind. Das britische Office for National Statistics (ONS) hat einen Context Calculator veröffentlicht, mit dem sich große Geldbeträge in eine vertraute Perspektive umrechnen lassen.

• ONS-Nettobeitrag

• Nettobeitrag der Europäischen Kommission

• % der Staatsausgaben 2018

Journalistische Techniken

Die umgekehrte Pyramide

Die umgekehrte Pyramide ist eine Metapher zur Strukturierung von Nachrichtenartikeln.

1. Die wichtigsten und interessantesten Informationen eines Artikels sollten demnach bereits in den ersten Sätzen enthalten sein. Eine hilfreiche Technik, um zu bestimmen, was diese Botschaft enthalten sollte, ist eine andere journalistische Technik, die fünf W’s:

   Wer, Was, Wann, Wo und Warum

2. Details können später im Text folgen.

3. Zusätzliche Hintergrundinformationen sollten zuletzt erwähnt werden.

Mantra der visuellen Informationssuche

Das Mantra der visuellen Informationssuche wurde 1996 von Ben Shneiderman geprägt: The Eyes Have It: A Task by Data Type Taxonomy for Information Visualizations.

„Interessanterweise entspricht das journalistische Dreieck mehr oder weniger dem Mantra interaktiver Grafiken: zuerst Überblick, zoomen und filtern, und Details auf Anfrage“

– Barbara Tversky in Data-Driven Storytelling

Das Mantra der visuellen Informationssuche wurde mit Blick auf die interaktive und explorative Datenvisualisierung entwickelt, gilt aber auch für die erklärende Datenvisualisierung. Demzufolge sollte zunächst ein Überblick gegeben werden. In einer datengetriebenen Geschichte kann eine Visualisierung des längerfristigen Trends oder der Gesamtverteilung oder der Beziehungen in einer Datenvisualisierung gezeigt werden, um den Kontext zu skizzieren und das Thema und die Daten vorzustellen. Alle Datenpunkte werden angezeigt. Die Übersicht kann auch aus einer einzelnen Schlüsselkennzahl bestehen, wie einem globalen Durchschnitt oder einer Gesamtsumme.

Dann kommen Zoom und Filter: Die Sicht auf die Daten wird so verändert, dass interessante Elemente in den Daten in den Fokus rücken und uninteressante Elemente herausgefiltert werden. Ausreißer werden hervorgehoben, Korrelationen werden angezeigt, kleinere interessante Muster werden kommentiert, die Gesamtsumme wird in ihre Komponenten zerlegt, etc.

Quelle: Bloomberg: How Hong Kong’s National Security Law Is Changing Everything

Anthropografie

Bei der Darstellung von Daten über Menschen, wie im vorigen Beispiel über verhaftete Menschen in Hongkong, helfen, sich mit diesen Menschen zu identifizieren. Hierfür wurde der Begriff Anthropografie erst kürzlich geprägt, um in Datenvisualisierungen Empathie zu wecken.

Persönliche Ansprache

Das Publikum sollte sich selbst in den Daten wiederfinden. Mit Zoom und Filter können die für eine einzelne Person wichtigsten Daten visualisiert werden, z.B.:

• lokale Statistiken

• der Wirtschaftszweig, in dem sie arbeiten

• Schlüsselzahlen für ihre Altersgruppe

Viele Titel interaktiver Charts sprechen die Leser*innen direkt an und laden sie ein, selbst zu interagieren und ihre eigenen Daten zu finden. Ein Beispiel für diese Technik ist population.io:

ONS hat das „You“ in die Überschrift von How health has changed in your local area gesetzt:

Nach der Auswahl des Interesses werden Text und Visualisierungen des Artikels aktualisiert und konzentrieren sich auf den ausgewählten Bereich.