Drei Fragen an:
Daniel Gross, catalogtree

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Visualisierungen von Daten sollen uns helfen sie besser – oder überhaupt erst – zu verstehen. Dabei besteht die Herausforderung darin, den Zusammenhang der Daten in glaubwürdige und lesbare Informationen zu übersetzen. Demzufolge müssen, wie bereits in dem Artikel „Erst Info… Graphics Second“ in form 255 besprochen, drei Disziplinen Hand in Hand gehen: die Wissenschaft, der Journalismus und die Gestaltung. Auch Catalogtree, ein Designstudio aus Arnhem, hat uns für diesen Artikel Infografiken zur Verfügung gestellt. Wir haben Daniel Gross drei Fragen zur Arbeit von Catalogtree gestellt.




1. Gute Daten sind die Voraussetzung für gutes Informationsdesign. Welche Erfahrung habt Ihr gemacht: Ist es schwer an gute Daten heranzukommen?

 

Es kommt darauf an, was man unter guten Daten versteht. Glaubwürdige Daten können rar und teuer sein, „gute “ Daten können aber auch günstig und umfangreich sein. Wenn man einmal im Besitz der Daten ist, ist es viel schwieriger zu entscheiden, ob die Daten geeignet sind eine Geschichte zu erzählen, die es auch Wert ist, erzählt zu werden. Daten sind noch keine Information. Die Informationen, mit denen man die Geschichte erzählen kann, entstehen erst nach der redaktionellen Bearbeitung. Allerdings bleiben Daten ohne eine Geschichte immer nutzlos, egal, wie gut die eigenen Fähigkeiten sind.




2. Wie geht Ihr vor, sobald Ihr die Daten erhalten habt? Bekommt Ihr zusätzliche Unterstützung von Nicht-Designern wie beispielsweise Wissenschaftlern oder Journalisten, damit Eure Informationsgrafiken inhaltlich korrekt sind?

 

Bevor wir die Daten bekommen, müssen diese gesammelt werden. Und die Daten werden gesammelt, weil jemand eine Frage gestellt hat, die es Wert ist, beantwortet zu werden. Vor diesem Hintergrund scheint es der bessere Ansatz zu sein, zuerst mit den Leuten zu sprechen, die die Fragen stellen. Methoden, mit denen man Daten in Gestaltung transformieren kann, gibt es so viele wie Datentypen selbst. Nichtsdestotrotz sollten die Methoden immer zu den Daten passen. Wenn es um eine Top-10-Bestseller-Liste geht, fängt man nicht mit einem Kuchendiagramm an. Und wenn man eine Million Datenpunkte hat, fängt man auch nicht an von Hand zu zeichnen.

 

Experten brauchen keine Visualisierung um ihre Daten lesen zu können. Ein Musiker kann die Musik hören, wenn er die Noten liest. Alle anderen sind auf Grafiken und Töne angewiesen. Wenn wir für Zeitungen oder Magazine arbeiten, sind die Daten bereits überprüft und werden nochmal überprüft, nachdem wir sie in eine Grafik übersetzt haben. Wenn Daten komplexer werden, stehen wir in engem Kontakt mit den Wissenschaftlern, um einen Weg zu finden, die dahinter liegende Geschichte aufzudecken. Das könnte man dann „research by design“ nennen, da unsere Visualisierungen manchmal nicht zu der Geschichte passen, die erzählt werden soll. Nicht, dass wir die Wahrheit verfälschen wollen, aber jede Visualisierung ist nun einmal nur eine Sicht auf die Dinge. Der Trick ist, deutlich zu kommunizieren, was der Rahmen der Geschichte ist, aber auch an welchen Punkten man noch unsicher ist. Letztendlich ist das Ziel von Datenvisualisierung, Menschen, die keine Experten auf dem Gebiet sind, Zugang zu bestimmten Daten zu verschaffen.




3. Was denkt Ihr unterscheidet euer Design von anderen? Was ist Eure Philosophie?

 

Manchmal haben wir den Eindruck, dass uns die Daten mehr mögen als wir sie. Die Selbstorganisation von Daten ist ein wichtiges Werkzeug für uns. Statt jedem Datenpunkt zu sagen, wo er hingehört und wie er genau aussehen soll, entwickeln wir eine Reihe von Regeln, die bestimmen, wie sich der Inhalt zu verhalten hat. Form = Verhalten. Wir glauben, dass auf diese Weise ein Entwurf mehr sein kann als die Summe seiner einzelnen Teile. Es ist aufregend, wenn ein Entwurf eine Art „Schwarmverhalten“ entwickelt und – ähnlich wie ein Vogelschwarm – ein neuer, eigenständiger Organismus wird.

 

Datenvisualisierung verlangt nach einer solchen Herangehensweise, weil grafische Parameter wie Position, Farbe und Größe in erster Linie nur eine quantitative Bedeutung haben. Datenvisualisierung als Begriff ist demzufolge fast tautologisch: viele Infografiken sind nur eine rein visuelle Version des Datensatzes. Wir versuchen allerdings Inhalten von Büchern und Webseiten zu erlauben, sich selbst zu organisieren. Für uns ist Design, Kontrolle in einer kontrollierten Weise zu verlieren, in der Achterbahn die Hände in die Luft zu strecken und zu hoffen nicht zu entgleisen.













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Dossier
Informationsdesign
Jahr
2014
Disziplin
Kommunikationsdesign, Grafikdesign
Ausgabe
form 255
Links
catalogtree.net

Text: Franziska Porsch