Wenn es darum geht, Daten zu visualisieren, ist Kunst nicht das Erste, was einem in den Sinn kommt. Nadieh Bremer hat jedoch einen Weg eingeschlagen, auf dem sie diese beiden Dinge miteinander verbinden kann. Mit ästhetischen Datenvisualisierungen veranschaulicht sie eher langweilige Fakten und Zahlen in faszinierenden und dennoch klaren Darstellungen.
Warum ist Datenvisualisierung so wichtig?
Nadieh Bremer: Ich glaube, das liegt daran, dass der Mensch einfach ein visuelles Wesen ist. Wir nehmen die Dinge visuell wahr. Wenn Sie jemandem eine Tabelle mit Zahlen zeigen, weiss diese Person oft nicht, was sie davon halten soll. Wenn Sie aber dieselbe Art von Daten als Liniendiagramm darstellen, lässt sich sofort erkennen, wer am besten abschneidet oder wie ein allgemeiner Trend aussieht. Zudem können wir uns auch noch lange danach daran erinnern, wie das Liniendiagramm aussah – getreu der Metapher «Ein Bild sagt mehr als tausend Worte». Ich denke, dass das der Grund ist, warum die Datenvisualisierung so wichtig ist in dieser Welt, in der wir über grosse Datenmengen verfügen und die Art und Weise verbessern, wie wir mit ihnen umgehen. Deshalb müssen wir Menschen diese Daten visualisieren, um die Trainingsmuster und die Geschichten, die uns die Daten erzählen, zu verstehen.
Genau, und dafür gilt es, Storytelling zu nutzen. Wir kennen das vor allem vom Schreiben. Wie nutzen Sie Storytelling für Ihre Datenvisualisierungen?
Beim Storytelling in der Datenvisualisierung geht es im Allgemeinen darum, die Dinge schrittweise aufzubauen. Statt also beispielsweise die gesamte Visualisierung auf einmal zu zeigen, führen Sie die Betrachterinnen und Betrachter in gewisser Weise zuerst in das Thema ein. Dabei erklären Sie, um welchen Datensatz es geht, woher er stammt und was Sie gleich darüber erzählen werden. Dann stellen Sie zum Beispiel die Achsen vor. Was bedeuten die Farben? Nehmen Sie ein Beispiel aus den Daten und erläutern Sie dieses dann sehr ausführlich. Wie soll es betrachtet werden? Was bedeutet es? Welche Auswirkungen hat es? Und dann enthüllen Sie vielleicht all die anderen Daten, die die Leute dann nach und nach in die Geschichte einführen, die Sie zu erzählen versuchen. Das ist sozusagen die Idee des Storytellings hinter der Datenvisualisierung.
Wo sehen Sie bei Swissgrid Potenzial in der Datenvisualisierung?
Ich denke, dass Swissgrid der Zeit schon sehr weit voraus ist, denn die Daten im Büro von Swissgrid sind ziemlich neu. Das freut mich ungemein. Aber ich habe den Kontrollraum gesehen, in dem eine Menge Daten an den Wänden hängen, und ich denke, dass es dort definitiv Potenzial gibt, um all diese verschiedenen Visualisierungen besser miteinander zu verknüpfen. Momentan macht es den Eindruck, als sei es eine Menge separater Diagramme. Und ich glaube, wenn man es aus einem anderen Blickwinkel betrachtet, kann man diese Informationen besser verknüpfen, indem man sie auf andere Weise visuell darstellt. Ich schätze jedoch, dass 99 Prozent der heutigen Unternehmen ihre Datenvisualisierung noch verbessern können, da es sich um ein sehr neues Feld handelt. Darüber hinaus wurde die Datenvisualisierung immer als etwas angesehen, das man nebenbei erledigen muss. Wenn Sie etwas in Excel machen, können Sie Datenvisualisierungen erstellen. Die Unternehmen haben erst in den letzten Jahren verstanden, dass die Datenvisualisierung eine Fähigkeit ist, für die es Spezialistinnen und Spezialisten braucht, wenn es richtig gemacht werden soll.
Gibt es dabei irgendwelche Trends?
Ich bin mir nicht ganz sicher, ob es Trends gibt, aber es wird momentan wieder viel gelernt, weil dieser Bereich so neu ist. Am Anfang waren es fast nur Linien- und Balkendiagramme. Aber mittlerweile verstehen wir, dass man bei einem Business-Dashboard beispielsweise ein ganz anderes Ziel verfolgt als bei einer Zeitschrift. Wir wissen, was für die verschiedenen Zielgruppen am besten funktioniert. Es gibt verschiedene Regeln, die am besten funktionieren, um eine gute Datenvisualisierung für eine Zeitung oder etwas für das Marketing zu erstellen. Und ich glaube, wir wissen immer mehr über diese verschiedenen Bereiche und darüber, welche Art von Datenvisualisierung in diesen Bereichen funktioniert oder warum sie in anderen Bereichen nicht funktioniert.
Was machen Sie in Ihrer Freizeit, um Ihre Leidenschaft für Datenvisualisierung auszuleben?
Im letzten Jahr habe ich unter anderem an der Fab Academy teilgenommen, einem 20-wöchigen Kurs, in dem ich gelernt habe, wie man ein Maker wird. Ich habe also mit Laserschneidern, Sägen und 3D-Druckern gearbeitet, um physische Dinge und physische Datenvisualisierungen herzustellen, was ich hoffentlich in Zukunft auch tun kann. Dabei habe ich physische Datenkunst geschaffen, also mit Holz, Karton und anderen Materialien gearbeitet und auf diese Weise Datenvisualisierungen erstellt. Auf diese Weise versuche ich auch, Daten durch andere Dinge zu visualisieren.
Haben Sie das bereits für Kundinnen und Kunden getan?
Nein, das habe ich noch nicht. Datenkunst ist ohnehin bereits schwer zu verkaufen – bei physischer Datenkunst ist es natürlich noch schwieriger.
Autorin
