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Karten als Mittel zur Datenvisualisierung

Ob Wetter, Wahlergebnis oder Bevölkerungsdichte – Informationsgrafiken auf Kartenbasis sind ein beliebtes Mittel, Daten optisch aufzubereiten. Komplexe Informationen lassen sich dabei unter anderem durch Farben und Formen visualisieren. Die Darstellungsarten haben jedoch ihre Fallstricke und fĂŒhren oftmals zu gewollten oder ungewollten Fehlinterpretationen.

Choropleth – das bewusste Spiel mit Farben

Blogbeitrag Karten zur Datenvisualisierung von Andreas Stöckl von 506.ai, 506 Data & Performance GmbH
1. SARS Ausbruch in 2002/2003

Bei diesem Darstellungstyp werden Regionen auf Karten gemĂ€ĂŸ ihrer Zahlenwerte eingefĂ€rbt. In Abbildung 1 beispielsweise wurde ein Land dann gelb dargestellt, wenn dort 1 bis 9 Menschen am SARS-Coronavirus erkrankt waren.

Eine wesentliche Rolle um die gewĂŒnschte Aussage zu vermitteln, spielt bei Choroplethenkarten die Wahl der Farbskala. Jede Farbe löst bei uns Menschen eine andere psychologische Wirkung aus. Dadurch können gewisse Zahlenwerte entsprechend positiv oder negativ dargestellt werden. GrĂŒn wird zum Beispiel in Grafiken meist als “richtig” oder “gut” interpretiert, wĂ€hrend rot als warnende Signalfarbe wahrgenommen wird.

Eine Quelle fĂŒr Fehlinterpretationen bei Choroplethenkarten sind die GrĂ¶ĂŸen der eingefĂ€rbten Regionen. Die EinfĂ€rbung ganzer Staaten beispielsweise fĂŒhrt dazu, dass flĂ€chenmĂ€ĂŸig große LĂ€nder einen großen Einfluss auf den Gesamteindruck haben – unabhĂ€ngig von der Bedeutung ihrer Werte fĂŒr die Statistik. Russland hat in Abbildung 1 eine große Auswirkung auf das Gesamtbild der Karte, obwohl dort zum Zeitpunkt der Erstellung nur ein einziger Mensch am SARS-Coronavirus erkrankt war. Singapur hingegen hinterlĂ€sst kaum einen Eindruck, trotz 238 Erkrankungen.

In einem Choropleth wird viel Wert auf die LandflĂ€che gelegt, obwohl GrĂ¶ĂŸe und Bevölkerung in keinem Zusammenhang stehen. Ein hoher Wert in flĂ€chenmĂ€ĂŸig großen Staaten mit niedriger Bevölkerungsdichte wird bedeutender wahrgenommen als ein hoher Wert in kleinen Staaten mit hoher Bevölkerungsdichte.

 

Dotplot – auf den Punkt gebracht

Unter Dotplots versteht man Streudiagramme, bei denen die x- und y-Achsen auf einer Karte dargestellt werden. Durch GrĂ¶ĂŸe, Farbe und Form der einzelnen Elemente können zusĂ€tzliche Informationen transportiert werden.

Blogbeitrag Karten zur Datenvisualisierung von Andreas Stöckl von 506.ai, 506 Data & Performance GmbH

Abbildung 2: Übersicht ĂŒber KrankenhĂ€user in Österreich, die fĂŒr Corona-Virus-VerdachtsfĂ€lle und -Erkrankungen ausgerĂŒstet sind vom österreichischen Innenminister.

Quelle:

Tweet des Österreichischen Gesundheitsministers https://twitter.com/rudi_anschober/status/1232223533239095296

Abbildung 2  zeigt Punkte mit unterschiedlichen Radien um die Standorte von KrankenhĂ€usern. Der Informationsgrafik  ist aber nicht zu entnehmen, welche Daten oder welche Informationen den Radius bestimmen. Entspricht er der GrĂ¶ĂŸe des Krankenhauses oder dem Einzugsgebiet? Oder sind die Radien so gewĂ€hlt, um in der Darstellung zur Beruhigung der Bevölkerung eine möglichst gute Überdeckung des Bundesgebietes zu zeigen? Auch bei der Farbe scheint es so, als hĂ€tte man bewusst einen harmonischen GrĂŒn-Ton gewĂ€hlt.

 

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Quelle: https://www.caliper.com/featured-maps/maptitude-walmart-diffusion-map.html

Diese Karte zeigt die Verteilung der Wal-Mart-GeschĂ€fte ĂŒber das Gebiet der USA von den 1960er bis 2000er Jahren.

 

Die rĂ€umliche Verteilung der Punkte in Dotplots ist oft gleich – unabhĂ€ngig von der Information, die mit Farbe dargestellt wird. So sehen zum Beispiel die meisten Dotplot-Karten der Vereinigten Staaten in etwa gleich aus: viele Punkte an der OstkĂŒste, weniger an der WestkĂŒste und noch weniger in der Mitte. Egal ob die Zahl der MillionĂ€re, der WĂ€hler oder der verkauften Waschbecken dargestellt wird, die Punkte sind immer Ă€hnlich verteilt. Die Aufteilung wird stark von der Bevölkerungsdichte beeinflusst, wodurch der eigentliche Inhalt der visualisierten Daten oftmals in den Hintergrund rĂŒckt.

Traue keiner Informationsgrafik, die du nicht selbst erstellt hast

Informationsgrafiken auf Kartenbasis sind eine hervorragende Möglichkeit, um komplexe, große DatensĂ€tze anschaulich darzustellen – und darĂŒber hinaus ein sehr interessantes Wissensgebiet. Zum einen, um als Konsument ĂŒber die wichtigsten Gefahren von Fehlinterpretationen informiert zu sein und zum anderen, um diese selbst zur Datenanalyse und Kommunikation verwenden zu können.

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Eigene Kartengrafiken erstellen

Wenn Sie selbst Informationsgrafiken mit geographischen Daten erstellen wollen, bietet Google mit dem Google Datastudio ein kostenloses Werkzeug an. Damit können Karten-Visualisierungen einfach erstellt werden.

Machine Learning, Webanalytics, Artificial Intelligence, Andreas Stöckl
Prof. (FH) Andreas Stöckl - Head of Customer Data Management

FĂŒr Fragen zum Thema Karten als Mittel zur Datenvisualisierung stehe ich Ihnen gerne per Mail (andreas.stoeckl@506.ai) zur VerfĂŒgung.

 

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