Für das Verständnis bevölkerungswissenschaftlicher Befunde und Entwicklungen können visuelle Darstellungen eine wertvolle Unterstützung sein. Doch oftmals sind Visualisierungen für Leserinnen und Leser nicht gut verständlich oder stellen die Befunde verzerrt dar. Damit stellt sich die Frage, was denn eigentlich eine gute visuelle Darstellung ausmacht und welche Bedingungen für gute wissenschaftliche Kommunikation anhand visueller Darstellungen erfüllt sein sollten.
Antworten dazu liefert eine Sonderausgabe der Zeitschrift „Demographic Research“. Darin kreisen sieben Beiträge um die vielfältigen Facetten des Themas Datenvisualisierung. Das Rahmenpapier der Ausgabe haben Dr. Tim Riffe vom Max-Planck-Institut für demografische Forschung (Rostock) sowie Dr. Nikola Sander und Dr. Sebastian Klüsener vom BiB verfasst, die die Ausgabe auch als Gast-Herausgebende betreut haben.
In ihrem Beitrag diskutieren sie, was eine gute Datenvisualisierung ausmacht und warum es lohnend ist, hohe Standards anzustreben. Dazu stellen sie von ihnen entwickelte Richtlinien für die Erstellung effektiver Datenvisualisierungen vor.
Unterschiedliche Formen der Visualisierung von demografischen Daten
Warum ist die Visualisierung von demografischen Daten eigentlich wichtig? „In einem wissenschaftlichen Kontext erweitern gute Visualisierungen das Verständnis für die zugrundeliegenden Daten und konzentrieren die Aufmerksamkeit des Lesers, ohne dabei die Korrektheit der Aussagen der Attraktivität der optischen Darstellung zu opfern“, betont Mitautorin Dr. Nikola Sander. Entscheidend ist hier, dass visuelle Informationen vom Gehirn viel schneller verarbeitet werden können als ein Text. Dies gilt in besonderem Maße für die demografische Forschung, die oftmals große Datensätze verstehen und verarbeiten muss. „Visualisierungen tragen zum Aufdecken von Mustern in demografischen Datensätzen bei, so dass die Betrachter ein besseres Verständnis zum Beispiel von Ausmaßen, Intensitäten, Verläufen, Veränderungen oder Unterschieden bekommen, die sie dann weiter kommunizieren können“, erklärt Dr. Sander.
Die Autorin und Autoren zeigen auf, dass Visualisierungen für zwei verschiedene Zwecke genutzt werden können: einerseits als Forschungsinstrument zur explorativen Analyse mehrdimensionaler, großer Datensätze, andererseits als erklärende Grafiken, um Informationen zu transportieren, die Leserinnen und Lesern sprachlich nur schwer zu vermitteln sind. Entscheidend ist hier, dass Grafiken aus der explorativen Analyse nicht unbedingt als erklärende Grafiken in Publikationen geeignet sind. Denn an Letztere werden viel höhere Anforderungen in Bezug auf Design und das Verstehen durch die Leserinnen und Leser gestellt als an explorative Visualisierungen, die oft nur der Forschende selbst zu Gesicht bekommt.
Worauf sollte ich konkret achten, wenn ich demografische Daten anschaulich darstellen möchte? Zu dieser Frage, die sich – so die Hoffnung der Autorin und Autoren – zukünftig immer mehr Forschende stellen werden, gibt der Beitrag wertvolle Tipps. 10 Richtlinien für die Erstellung guter Datenvisualisierungen in der demografischen Forschung gehen darauf ein, wie effektive Visualisierungen erstellt werden können.
Riffe, Tim; Sander, Nikola; Klüsener, Sebastian (2021): Editorial to the Special Issue on Demographic Data Visualization: Getting the point across – Reaching the potential of demographic data visualization. In: Demographic Research Vol. 44, 36: 865-878.