Fehler im Design von Datenvisualisierungen untersuchen

Datenvisualisierung hilft uns, Informationen durch visuelle Mittel wie Diagramme und Grafiken zu sehen und zu verstehen. Aber nicht alle Visualisierungen sind gut gestaltet. Schlechtes Design kann Leute irreführen, verwirren oder es ihnen schwer machen, die Infos zu erfassen. Über die Jahre haben Experten viele Designfehler in Visualisierungen erkannt, aber mit dem Aufstieg von Social Media und leicht zugänglichen Tools zur Erstellung von Grafiken machen immer mehr Leute Diagramme. Darum ist es wichtig, die Fehler in Visualisierungen zu betrachten und zu verstehen, warum sie entstehen.

#Die Bedeutung guter Visualisierung

Visualisierungen spielen eine grosse Rolle, wie wir Daten verstehen. Ein gut gestaltetes Diagramm kann komplexe Informationen klar und verständlich machen. Aber eine fehlerhafte Visualisierung kann Daten verzerren und zu Missverständnissen führen. Einige bekannte Werke haben aufgezeigt, wie Visualisierungen irreführen können. Zum Beispiel haben klassische Bücher auf Probleme wie irreführende Diagramme und unnötige Schnörkel hingewiesen. Diese Probleme können das Vertrauen der Öffentlichkeit in die präsentierten Informationen erschüttern.

Da immer mehr Leute ihre eigenen Visualisierungen erstellen, wird es wichtig, diese Designfehler zu erkennen und anzugehen. Diese Arbeit betrachtet diese Fehler nicht nur aus einer akademischen Perspektive, sondern auch aus der Sicht von Alltagsnutzern.

#Was wir gemacht haben

Um Designfehler in der Datenvisualisierung zu verstehen, haben wir Tausende von Beispielen aus einer Online-Galerie gesammelt, in der die Öffentlichkeit fehlerhafte Visualisierungen einreichen kann. Nach der Analyse von 2227 Visuals haben wir viele spezifische Designfehler gefunden. Wir haben diese Fehler in drei Hauptkategorien eingeteilt: Fehlinformationen, Uninformativeness und Unsociability. Innerhalb dieser Kategorien gibt es zehn Unterkategorien, die tiefer in spezifische Probleme eintauchen.

Wir haben auch Fokusgruppendiskussionen durchgeführt, um zu erkunden, warum diese Designfehler auftreten. Teilnehmer teilten ihre Erfahrungen und diskutierten die Faktoren, die zu schlechtem Visualisierungsdesign führen.

#Verständnis der Fehler

#Kategorien von Designfehlern

1. Fehlinformation: Dazu gehören Fälle, in denen die Visualisierung eine irreführende oder falsche Botschaft vermittelt.

   • Ungenauigkeit: Das passiert, wenn visuelle Elemente die Daten nicht richtig darstellen. Häufige Beispiele sind Probleme wie 3D-Effekte, die die Grössenwahrnehmung verzerren, oder das Mischen unterschiedlicher Datenpräsentationen auf verwirrende Weise.
   • Mehrdeutigkeit: Das tritt auf, wenn eine Visualisierung unklar ist, sodass es für die Zuschauer schwer ist zu verstehen, was die Daten bedeuten.
   • Unfairness: Dieser Aspekt betrachtet, wie unterschiedliche Standards zu voreingenommenen Darstellungen führen können.

2. Uninformativeness: Diese Gruppe deckt Fälle ab, in denen Visualisierungen keine nützlichen Informationen kommunizieren.

   • Niedrige Lesbarkeit: Wenn eine Visualisierung schwer zu lesen ist aufgrund von zu kleinem Text oder schlechten Farbentscheidungen, fällt sie in diese Kategorie.
   • Überkomplexität: Das passiert, wenn eine Visualisierung zu kompliziert ist und die Zuschauer überfordert und wichtige Einsichten versteckt.

3. Unsociability: Diese Kategorie konzentriert sich darauf, wie Visualisierungen Menschen unangenehm oder beleidigt fühlen lassen können.

   • Abnormalität: Wenn eine Visualisierung stark von den Standards abweicht, kann sie die Zuschauer verwirren.
   • Aggressivität: Einige Designs nutzen harte oder respektlose visuelle Elemente, die ein negatives Erlebnis schaffen.

#Beispiele für Fehler

Hier sind einige Beispiele für Designfehler, die wir gefunden haben:

• Ungenauigkeit: Ein Balken in einem Diagramm, der 9,4 % repräsentiert, erscheint höher als ein anderer, der 14,0 % darstellt. Das verzerrt die Daten visuell.

• Mehrdeutigkeit: Das Design eines Diagramms lässt es so aussehen, als ob es mit dem Text verbunden ist, aber es repräsentiert keine echten Daten.

• Niedrige Lesbarkeit: Ein Diagramm ist überladen mit zu vielen Elementen, was es schwierig macht, es zu lesen oder zu verstehen.

#Warum passieren diese Fehler?

Um Einblicke in die Gründe hinter diesen Fehlern zu gewinnen, organisierten wir Diskussionen mit Teilnehmern, die Erfahrung im Design von Visualisierungen haben. Hier sind einige wichtige Gründe, die wir identifiziert haben:

#Absichten hinter dem Design

1. Kommunikationsziele erreichen: Designer manipulieren möglicherweise Visuals, um bestimmte Botschaften zu vermitteln oder das Publikum zu überzeugen. Sie könnten es vorziehen, die Daten vorteilhaft erscheinen zu lassen oder durch auffällige Designs Aufmerksamkeit zu erregen.

#Fähigkeiten- und Wissenslücken

2. Mangel an Fachkenntnissen: Nicht jeder, der Visualisierungen erstellt, hat eine formale Ausbildung in Datenwissenschaft oder Design. Einige verstehen möglicherweise die Prinzipien guten Designs nicht vollständig.

#Ästhetik über Funktion

3. Streben nach Ästhetik: Manchmal kann der Wunsch, etwas Schönes zu schaffen, die Notwendigkeit, Daten genau darzustellen, in den Hintergrund drängen. Designer könnten sich für visuell ansprechende Strukturen entscheiden, ohne ihre Effektivität bei der Informationsvermittlung zu berücksichtigen.

#Herausforderungen mit Daten

4. Komplexe Daten: Bei komplizierten Datensätzen haben Designer möglicherweise Schwierigkeiten, die Informationen klar darzustellen. Wenn Daten ungeschliffen oder unverarbeitet sind, kann das zu fehlerhaften Visualisierungen führen.

#Tool-Beschränkungen

5. Technische Einschränkungen: Verschiedene Software-Tools, die zur Erstellung von Visualisierungen verwendet werden, haben ihre eigenen Einschränkungen. Einige bieten möglicherweise nicht alle notwendigen Funktionen, um hochwertige Visuals zu erstellen.

#Erwartungen der Kunden

6. Einfluss von Kunden: Designer könnten Druck von Kunden ausgesetzt sein, die auffällige Präsentationen wollen, selbst wenn diese nicht genau die Daten darstellen.

#Teamdynamik

7. Probleme bei der Teamarbeit: Wenn mehrere Personen an einem Designprojekt beteiligt sind, kann ein Mangel an Kommunikation zu Missverständnissen und schlechten Designentscheidungen führen.

#Weitergehen: Die Fehler angehen

#Empfehlungen zur Verbesserung

1. Auf Benutzerkompetenz fokussieren: Es ist wichtig, Benutzer und Designer über die Prinzipien guten Visualisierungsdesigns aufzuklären. Das kann viele der identifizierten Probleme verhindern.

2. Bessere Tools entwickeln: Tools, die Nutzern helfen, Visualisierungen zu erstellen, sollten intuitiver sein und dabei unterstützen, potenzielle Designfehler frühzeitig im Prozess zu erkennen.

3. Zusammenarbeit fördern: Umgebungen zu schaffen, in denen Designer effektiver zusammenarbeiten können, wird die Kommunikation verbessern und die Ergebnisse optimieren.

4. Ethische Richtlinien implementieren: Klare Ethik in der Visualisierung zu etablieren, kann den Nutzern helfen, ihre Verantwortung bei der genauen und fairen Präsentation von Daten zu verstehen.

#Fazit

Die Untersuchung von Designfehlern in Visualisierungen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Informationen, die durch Daten präsentiert werden, klar und vertrauenswürdig sind. Indem wir häufige Fehler identifizieren und die Gründe dafür verstehen, können wir auf bessere Praktiken im Visualisierungsdesign hinarbeiten. Das kommt nicht nur erfahrenen Nutzern zugute, sondern befähigt auch Alltagsmenschen, auf sinnvolle Weise mit Daten umzugehen. Das Ziel ist, eine Zukunft zu schaffen, in der Visualisierungen ihren vorgesehenen Zweck effektiv erfüllen und Verständnis fördern, statt Verwirrung beim Publikum zu stiften.

Um diese Bemühungen zu unterstützen, werden fortlaufende Forschung und Zusammenarbeit innerhalb der Gemeinschaft notwendig sein. Durch die Auseinandersetzung mit den Herausforderungen, die zu fehlerhaften Designs führen, können wir die Qualität von Datenvisualisierungen, die der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen, verbessern. Das ist ein wichtiger Schritt, um Vertrauen in die visuelle Darstellung von Informationen aufzubauen und informierte Entscheidungen zu fördern.