Wissenschaftliche Visualisierungen

Titelbild

Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung
  2. Warum sollten wir visualisieren?
  3. Welche Arten von Bildern gibt es?
  4. Ausblick
  5. Literatur

1. Einführung

"Ein Bild sagt mehr als Tausend Worte." (Bernard, 1921)

lautet ein berühmtes Sprichwort, welches erstmalig durch Fred R. Bernard in der Printers' Ink (einer Fachzeitschrit aus der Werbebranche) abgedruckt wurde. In einer Anzeige hieß es "One Look is Worth A Thousand Words".

Über 80 Prozent der täglichen Informationen nimmt der Mensch durch den Sehsinn auf.

Aus diesem Grund wollen wir im nachfolgenden Tutorial auf die folgenden Fragen eingehen:

  • Warum sollten wir visualisieren?
  • Welche Arten von Bildern gibt es?
  • Womit können wir visualisieren?

Obwohl der Fokus des folgenden Tutorials auf der Anfertigung von wissenschaftlichen Visualisierungen liegt, wird gleichermaßen auf die Übertragbarkeit in den schulischen, geschäftlichen und privaten Bereich hingewiesen.

2. Warum sollten wir visualisieren?

Wirkung von Bildern

Bilder können im Vergleich zur ausschließlichen Verwendung von Text eine besondere Wirkung beim Betrachter entfalten. Sie ...

  • erhöhen die Aufmerksamkeit des Empfängers
  • können umfangreiche Informationen besser erfassen
  • können komplexe Zusammenhänge verständlicher verarbeiten
  • erhöhen das Memorieren von Informationen durch die Verknüpfung von Bild und Text.

Vorteile von Bildern

  • Bilder dienen als Orientierungshilfe durch eine Präsentation
  • Bilder minimieren die Redezeit, wodurch sie sich zur zeitlichen Optimierung einsetzen lassen
  • Bilder können das Publikum stärker einbeziehen
  • Bilder können den Empfänger einer Präsentation überzeugen

Nachteile von Bildern

Jedoch können Visualisierungen bei falscher Anwendung auch Nachteile mit sich bringen. Beispielsweise wirkt eine Präsentation bei einer Überladung durch Bilder für den Betrachter unzugänglich und ist somit schwer zu verarbeiten und zu verinnerlichen. Des Weiteren ist es wichtig, dass die gewählten Visualisierungen nicht irreführend sind und sinnvoll in den Kontext eingebettet werden.

Tipp: Weniger ist mehr! Ausgewählte oder erstellte Visualisierungen sollten nur dann eingesetzt werden, wenn sie den Inhalt unterstützen und dem Betrachter zum besseren Verständnis dienen.

3. Welche Arten von Bildern gibt es?

Überblick

Im Rahmen des folgenden Tutorials möchten wir uns mit zwei Arten von Bildern beschäftigen, die für wissenschaftliche Arbeiten von besonderer Bedeutung sind: Abbilder und Visualisierungen. Beide Arten von Bildern haben eine Vielzahl an Untergliederungen, die verschiedene Funktionen und Wahrnehmungsanforderungen besitzen.

Die folgende Abbidung bietet einen Überblick über die betrachteten Visualisierungstypen:

Überblicksdarstellung

Abbildung 1: Überblick von Visualisierungstypen (eigene Darstellung in Anlehnung an Ballstaedt 2012, S. 31)

3.1 Abbildungen

Arten von Abbildungen

Es gibt verschiede Arten von Abbildungen, die sich hinsichtlich ihrer prägenden Merkmale voneinander unterscheiden.

Grundsätzlich handelt es sich bei Abbildungen um die mehr oder weniger wirklichkeitsgetreue Darstellung von Gegenständen, Handlungen oder Personen. Sie treten in unterschiedlichen Abstraktionsgraden auf und lassen sich, in Abhängigkeit von ihrer Abstraktheit, wie folgt unterscheiden:

Arten der Abbildungen

Abbildung 2: Überblick von Abbildungsarten (eigene Darstellung)

Tipp: Zu den verschiedenen Abbildungsarten findet ihr bereits umfangreiche Tutorials der HOOU. Diese haben wir am Ende eines jeden Abschnittes verlinkt.

1. Farbbilder

Bei Farbbildern handelt es sich um die detailreichste Form aller Abbildungstypen. Sie stellen einen Ausschnitt aus der Wirklichkeit dar, der in seiner Perspektive bewusst oder unbewusst vom Bildproduzenten beeinflusst werden kann. Bei Farbbildern handelt es sich um die einzige Abbildungsform, in der Farbabstufungen berücksichtigt werden.

Warum Farbabstufungen wichtig sind:

  • Farben besitzen eine unterscheidende Funktion
  • Farben haben eine symbolische Ebene
  • Farben können ästhetische Bedürfnisse der Betrachter befriedigen

Beispiel:

Farbbilder

Abbildung 3: Farbbild (in Anlehnung an Ballsteadt 2012, S. 43)

2. Schwarz-Weiß-Bilder

Schwarz-Weiß-Bilder sind in der wissenschaftlichen Visualisierung ausreichend, sofern keine Farben vorhanden sind, die eine unterscheidende und / oder symbolische Funktion besitzen (siehe oben).

Beispiel:

Schwarz-Weiß-Bild

Abbildung 4: Schwarz-Weiß-Bild (in Anlehnung an Ballsteadt 2012, S. 43)

Tipp: Tutorial zur digitalen Fotografie.

Ein detaillierte Einführung in die Erstellung von Farb- und Schwarzweißbildern gibt euch das Tutorial zur digitalen Fotografie. Hier lernt ihr u.a. folgende Inhalte kennen:

  • Kameratypen, Optiken
  • Brennweite
  • Bildgestaltung
  • Auflösung
  • Bildformate
  • Kameraeinstellungen
  • sowie Tiefenschärfe

3. Texturbilder

Texturbilder werden im Vergleich zu Farbbildern und Schwarz-Weiß-Bildern weiter abstrahiert und besitzen weniger Details. Bei der Anfertigung von Texturbildern ist insbesondere auf die Beleuchtung zu achten, die dem Betrachter, mit Hilfe von Hell-Dunkel-Gestaltung, einen räumlichen Eindruck des Abbildes vermittelt.

Beispiel:

Texturbild

Abbildung 5: Texturbild (in Anlehnung an Ballsteadt 2012, S. 43)

4. Strichbilder

Strichbilder reduzieren die Realität auf ihre wesentlichen Elemente und können durch Handzeichnungen, am Zeichenbrett, aus Digitalfotos oder auch CAD-Dateien generiert und mit Hilfe von Grafikprogrammen bearbeitet werden (wie z.B. in unserem Teaservideo zum Cluster Methodenkompetenz). Sie liegen in Grafikprogrammen üblicherweise als Vektorgrafiken vor, können jedoch auch als eingescannte Bilder durch Illustrationsprogramme (wie z.B. Adobe Illustrator) vektorisiert werden.

Beispiel:

Strichbild

Abbildung 6: Strichbild (in Anlehnung an Ballsteadt 2012, S. 43)

5. Schemabilder

In Schemabildern werden lediglich besondere visuelle Merkmale dargestellt. Sie ermöglichen eine schnelle Orientierung, sind jedoch für den Laien häufig nur schwer nachvollziehbar.

Beispiel:

Schemabild

Abbildung 7: Schemabild (in Anlehnung an Ballsteadt 2012, S. 43)

3.2 Visualisierungen

Visualisierungen können in Charts und Diagramme unterteilt werden.

Die wichtigsten Formen von Charts und Diagrammen sowie Richtlinien für deren Erstellung, werden in den folgenden Punkten darstellt.

3.2.1 Charts

Arten von Charts

Charts bestehen aus Einheiten, in Form von Begriffen oder Aussagen, die durch Pfeile oder Linien miteinander verbunden sind. Sie zeigen Zusammenhänge, die für den Betrachter (ohne die Unterstützung durch Charts) schwer ersichtlich sind.

Charts ermöglichen es dem Betrachter komplexe Sachverhalte strukturiert zu betrachten und Zusammenhänge somit schnell zu erfassen. Voraussetzung ist, dass die Charts in ihrer Ursachen-Wirkung bzw. Über- und Unterordnungsbeziehung anschaulich dargestellt sind.

Die Grenzen von Charts treten dann in Kraft, wenn sie eine Vielzahl an sprachlichen Informationen enthalten oder Einschränkungen aufweisen.

Charts lassen sich unterteilen in:

Übersicht Charts

Abbildung 8: Übersicht Charts (eigene Darstellung)

3.2.1.1 Tabellen

Tabellen dienen der Wissenspräsentation und finden im wissenschaftlichen Bereich vielfache Anwendung. Sie können aus quantitativen (absolute Werte) oder qualitativen Daten (z.B. Merkmale) bestehen und in Form von Gegenüber- und Zusammenstellungen auftreten.

Gestaltungsregeln für Tabellen:

  • Die Übersichtlichkeit einer Tabelle sollte so einfach wie Möglich gehalten werden
  • Unwichtige Informationen sowie grafische Merkmale sollten vermieden werden
  • Tabellen sollten klein gehalten werden. Gleichzeitig sind jedoch alle verwendeten Daten mitzuerfassen, selbst wenn sich hieraus keine direkte Erkenntnis ergibt
  • In großen Tabellen sollten die relevanten Werte fett hervorgehoben werden
  • Es ist darauf zu achten, dass die Tabelle richtig beschriftet ist

Beispiel:

Tabelle

Abbildung 9: Tabelle (eigene Darstellung)

3.2.1.2 Charts mit hierarchischen Strukturen

Hierarchische Strukturen sind dadurch gekennzeichnet, dass sie ein bestehendes System in seine Subsysteme untergliedert. Wie aus dem Wort Hierarchie bereits hervorgeht, findet eine Über- bzw. Unterordnung statt.

Arten von hierarchischen Strukturen

Es gibt unterschiedliche Arten von hierarchischen Strukturen. Im Folgenden werden die Beispiele der Baumstruktur, der Zentralvernetzung sowie der semantischen Netze kurz vorgestellt.

Baumstruktur

  • Von einer Oberebene werden unterschiedlich viele Unterebenen gebildet
  • Betrachtung: Von oben nach unten
  • Beispiele: Organigramm

Beispiel:

Baumstruktur

Abbildung 10: Baumstruktur (eigene Darstellung)

Zentralvernetzung

  • Sachverhalt steht im Mittelpunkt
  • Unterschiedliche Ausprägungen des Sachverhaltes gehen von diesem ab
  • Betrachung: Von innen nach außen
  • Wesentliches Merkmal: Es existieren lediglich zwei Hierachieebenen

Beispiel:

Zentralvernetzung

Abbildung 11: Zentralvernetzung (eigene Darstellung)

Semantische Netze (Collins & Quilian, 1969)

  • Annahme: Wissensstrukturen sind in Form von Netzen aufgebaut
  • Graphen stellen entweder Relationen zwischen den Begriffen und ihren Eigenschaften oder Begriffen und ihren Oberbegriffen dar.
  • Durch die Verknüpfung zu Oberbegriffen findet eine hierarchische Strukturierung in Ebenen statt.

Beispiel:

Semantische Netze

Abbildung 12: Semantische Netze (eigene Darstellung)

3.2.1.3 Charts mit nicht-hierarchischen Strukturen

Arten von nicht-hierarchischen Sturkutren

1. Mapping-Techniken

Durch die Mapping-Technik findet eine Visualisierung von Inhalten nach dem Prinzip der semantischen Netze statt. Da die Inhalte strukturiert und organisiert visualisiert werden, wird das Arbeitsgedächtnis entlastet und Informationen können jederzeit aufgerufen und ergänzt werden. Bei der Mapping-Technik stehen begriffliche Strukturen im Mittelpunkt, weshalb das Verfahren auch der Kategorie der Begriffsnetze zugeordnet wird.

Vorteile:

  • Mapping-Techniken reduzieren den Inhalt auf das Wesentliche
  • Kernpunkte werden herausgearbeitet, unwichtige Inhalte werden vernachlässigt
  • Mapping-Techniken stellen eine räumliche Ordnung von Inhalten her
  • Mapping-Techniken helfen Strukturen in Verbindung zu setzen
  • Abstrakte Zusammenhänge können zum Vorschein gebracht werden
  • Mapping-Techniken können zur Wissensdiagnose eingesetzt werden

Zwei bedeutende Mapping-Techniken stellen das Mind Mapping sowie die Concept Maps dar.

Mind Mapping

Das Mind Mapping soll dabei unterstützen, die Gedanken zu ordnen und strukturieren.

Regeln beim Mind Mapping:

  • Mind Maps entstehen im Mittelpunkt eines Blattes
  • Das ganze Blatt steht als bearbeitbare Fläche zur Verfügung
  • Die Stärke eines Astes (Verbindung) kann dessen Bedeutung widerspiegeln
  • Die Schlüsselwörter werden umkreist und sind meist einzelne Substantive
  • Die Schlüsselwörter werden am Ende eines Astes aufgeschrieben und sind Grundlage für weitere Gedankengänge
  • Je konkreter die Schlüsselwörter bestimmt sind, desto eher werden Erinnerungen und Assoziationen hervorgerufen
  • Es wird vom Allgemeinen (Mitte des Blattes) zum Speziellen (Rand des Blattes) gearbeitet
  • Es gibt keine Grenzen! Auch Bilder, Zahlen etc. können verwendet werden
  • Mind Maps sind tendenziell unendlich (zumindest bei der Verwendung von web-basierten Tools)

Abfolge:

  1. Das Thema der Mind Map wird in die Mitte des Bogens geschrieben und umkreist.
  2. Das Thema wird untergliedert. Die Hauptäste gehen dabei vom Mittelpunkt aus.
  3. Jeder Hauptast und dessen weiteren Verzweigungen (Nebenäste) kann durch eine einzelne Farbe hervorgehoben werden. Hierdurch werden die Hauptthemen voneinander getrennt und die Struktur verstärkt.
  4. Die Verbindung zu den Nebenästen sollte dünner, jedoch (wie oben beschrieben) in der gleichen Farbe wie die Hauptäste gestaltet sein.
  5. Die Haupt- und Nebenäste können in alle Richtungen ausgehend vom Mittelpunkt zeigen. Sie sollten jedoch thematisch angeordnet sein.

Beispiel:

Mind Map

Abbildung 13: Mind Map (eigene Darstellung)

Vorteile:

  • leicht erlernbar
  • auf eine Vielzahl an Aufgabentypen übertragbar
  • schnell und einfach
  • kreatives Lösen von Herausforderungen
  • positive Auswirkung auf die Anzahl an Ideengenerierungen
  • auf einem Blatt "Papier" wird ein Gesamtbild vermittelt.

Webbasierte und derzeit kostenlose Mind Mapping Tools findet ihr unter anderem auf:

Concept Maps

Ziele:

  • Begriffsvermittlung
  • Wissensdiagnose
  • Lernunterstützung

Regeln beim Concept Mapping:

  • Aufbau: Hierarchisch (z.B. Abteilungshierarchien oder Organigramme), kausale Relationen
  • Verbindungslinien dürfen sich nicht überschneiden
  • Verbindungslinien können verbal, durch statische Relationen ("besteht aus", "ist Teil von" etc.) und dynamischen Relationen ("bewirkt", "beeinflusst" etc.), oder durch formalisierte Formen (+, - etc.) gekennzeichnet werden.
  • Verbindungslinien können farblich gestaltet sein (z.B. grün für positiv, rot für negativ)
  • Concept Maps können auch zeitliche Abläufe visualisieren.

Aufbau:

  1. Das Thema wird festgelegt, auf ein leeres Blatt geschrieben und eingekreist. Es bildet den ersten Knoten.
  2. Auf einem zweiten Blatt werden sämtliche relevanten Schlüsselbegriffe aufgeschrieben.
  3. Nun wird der wichtigste Schlüsselbegriff vom zweiten Blatt ausgewählt und auf das Themenblatt eingetragen. Es stellt den zweiten Knoten dar.
  4. Im Anschluss wird eine Beziehungslinie zwischen den beiden Knoten gezogen und beschrieben, wie die beiden Knoten zusammenhängen.
  5. Die Beziehungslinie kann gerichtet (in Form von Pfeilen) oder ungerichtet sein.
  6. Das gleiche Verfahren wird für die weiteren Schlüsselbegriffe umgesetzt. Für jeden Schlüsselbegriff wird stets geprüft, ob eine Beziehung zu den bereits aufgeführten Begriffen besteht und welche Relation herrscht.

Beispiel:

Concept Maps

Abbildung 14: Concept Map (eigene Darstellung)

Webbasierte und derzeit kostenlose Concept Mapping Tools findet ihr unter anderem auf:

2. Netzwerktechnik

Mit Hilfe der Netzwerktechnik werden vorhandene Strukturen innerhalb eines Systems offengelegt und Zusammenhänge zwischen Einheiten eines Systems untersucht. Hierbei können neben der Wirkungsrichtung (gekennzeichnet durch Pfeile), ebenfalls zeitliche Aspekte (gekennzeichnet durch Farbe oder Dicke der Pfeile) oder die Ausprägung von Zusammenhängen (gekennzeichnet durch + oder - gekennzeichnet) erfasst werden. Gleichzeitig kann die Struktur bei der Netzwerktechnik gerichtet (durch Pfeile) oder ungerichtet (durch Striche) sein.

Folgende Begrifflichkeiten sind bei der Netzwerktechnik entscheidend:

  • Graph: Ein Graph ist gekennzeichnet durch eine Vielzahl an Knoten, die durch Kanten verbunden sind.
  • Gerichter Graph: Die Kanten (bzw. Pfeile) innerhalb eines Graphen geben alle eine Richtung an.
  • Bewerteter Graph: Jeder Kante (bzw. jedem Pfeil) ist ein Wert zugeschrieben.
  • Schleife: Eine Schleife bezeichnet den Umstand, dass ein Knoten durch einen Pfeil mit sich selbst verbunden ist.
  • Diagraph: Bei einem Diagraphen handelt es sich um einen gerichteten Graphen, in dem jeder Knoten jeweils nur durch einen Pfeil miteinander verbunden ist (keine Schleifen).
  • Zyklus: Ein Graph, in dem es möglich ist, von einem Knoten, durch mehrere Kanten (bzw. Pfeile) zum Ursprungsknoten zurückzukehren.
  • Weg: Als Weg bezeichnet man die Abfolge von Kanten (bzw. Pfeilen) vom Ursprungsknoten zum Endknoten.

Zielgerichtetes Netzwerk nach Dubs (1993)

Fünf Schritte zur Erstellung des zielgerichteten Netzwerkes nach Dubs:

  1. Problem erkennen, Ziel formulieren, Festlegung einer vordergründigen Maßnahme
  2. Bestimmung der wichtigsten Variablen
  3. Bestimmung der Relationen zwischen den Varbiablen sowie Festlegung, ob diese Relationen positiv (+) oder negativ (-) sind.
  4. Hinzufügen von weiteren Variablen zu dem Netzwerk und Festlegung wie weit das Netzwerk ausgebaut werden soll.
  5. Beurteilung und Schlussfolgerung.

Beispiel:

Zielgerichtetes Netzwerk

Abbildung 15: Zielgerichtetes Netzwerk (eigene Darstellung)

3.2.1.4 Prozessmodellierung

Die Darstellung in Prozessen hilft Informationen in einer logischen Abfolge strukturiert abzubilden. Jeder Prozess umfasst ein Startereignis sowie ein Endereignis, welche durch Funktionen und Zwischenergeinisse miteinander verbunden sind. Als Ereignis versteht man dabei einen Zustand (passives Element), wohingegen eine Funktion ein aktives Element ist.

1. Ereignisgesteuerte Prozesskette (EPK)

Ereignisgesteuerte Prozessketten (EPKs) werden insbesondere zur Darstellung von Geschäftsprozessen verwendet.

Regeln bei der Anfertigung von EPKs:

  • EPKs bestehen aus wechselnden Ereignissen und Funktionen (verbunden durch Pfeile).
  • Eine EPK beginnt immer mit einem oder mehreren Ereignissen, jedoch nie mit einer Funktion.
  • Die Prozessdarstellung sollte immer von oben nach unten erfolgen.
  • Ereignisse in einer EPK können Funktionen auslösen v.v..
  • Innerhalb einer Prozesskette werden Konnektoren benötigt, wenn ...
    • ein Ereignis mehrere Funktionen besitzt.
    • mehrere Funktionen auf ein Ereignis treffen.
    • mehrere Ereignisse durch mehrere Funktionen verbunden sind.

Hinsichtlich der Anwendung von Konnektoren bestehen weiterhin einige Ausnahmen:

  • Bei einem Ereignis, das auf zwei oder mehrere Funktionen folgt, können die Konnektoren "oder" und "Xor" nicht angewendet werden. Stattdessen muss der Konnektor "und" benutzt werden. Dies ergibt sich aus der Tatsache, dass ein Ereignis, als passives Element, keine Entscheidungen hinsichtlich der Funktion tätigen kann.
  • Konnektoren werden nur verwendet, wenn ein Element (z.B. Ereignis oder Funktion) mit mehreren Elementen verbunden werden soll v.v.

Die EPK-Symbole sehen wie folgt aus:

Symbole EPK

Abbildung 16: Symbole EPK (eigene Darstellung)

Beispiel:

EPK

Abbildung 17: EPK (eigene Darstellung)

2. Flussdiagramme

Das Flussdiagramm ist als Ablaufdiagramm, neben dem EPK, die am häufigste verwendete Darstellungsmethode zur Prozessmodellierung.

Regeln bei der Anfertigung von Flussdiagrammen:

  • Flussdiagramme können einen Anfang, jedoch mehrere Enden haben
  • Entscheidungs- und Tätigkeitsfelder können immer nur einen Eingang haben, besitzt jedoch stets zwei oder mehrere Ausgänge
  • Um die Übersichtlichkeit des Flussdiagrammes zu maximieren und nicht entscheidende Stellen auszublenden, kann das Kreissymbol eingesetzt werden

Der Aufbau eines Flussdiagramms ist durch folgende Symbole gekennzeichnet:

Symbole Flussdiagramm

Abbildung 18: Symbole Flussdiagramm (eigene Darstellung)

Beispiel:

Flussdiagramm

Abbildung 19: Flussdiagramm (eigene Darstellung)

3.2.2 Diagramme

Diagramme dienen der wissenschaftlichen Kommunikation, sie vermitteln quantitative Zusammenhänge von Daten bzw. Ausprägungen von Variablen. Die Werkzeuge in Diagrammen sind die grafischen Elemente Punkte, Linien und Flächen, anhand derer man Werte ablesen kann, Vergleiche aufgestellt werden können und Trends sichtbar werden.

Es gibt fünf Standardtypen von Diagrammen, die jeweils unterschiedliche Funktionen haben:

Standardtypen Diagramme

Abbildung 20: Standardtypen von Diagrammen (eigene Darstellung in Anlehnung an Ballstaedt 2012, S.66)

Kreisdiagramm

Um einzelne Anteile einer Gesamtheit darzustellen, kann das Kreisdiagramm, auch genannt Kuchendiagramm, verwendet werden. Die Unterteilung in Kuchenstücke wird häufig verwendet, um Verteilungen und Anteile zu visualisieren, wie beispielsweise bei Marktanteilen oder Parteisitzen. Ein Kreisdiagramm kann genutzt werden, wenn eine einzige Datenreihe vorhanden ist. Sofern verschiedene Ergebnisse von Datenreihen miteinander verglichen werden sollen, ist das Kreisdiagramm ungeeignet, daher der Nachteil der Eindimensionalität. Sofern in den Datenergebnissen eher kleine Differenzen bestehen, sollte ein Säulen- oder Balkendiagramm zur besseren Lesbarkeit vorgezogen werden.

Regeln bei Kreisdiagrammen:

  • Die Daten der Anteile werden in Prozentzahlen angegeben.
  • Um das Kreisdiagramm zu erstellen, müssen die einzelnen Anteile in Winkelgrößen umgerechnet werden. Die Winkel der Anteile berechnet man wie folgt: Winkel = 360° x Teilwert / Gesamtwert.
  • Wichtig ist es, dass nicht zu viele Anteile in ein Kreisdiagramm gebaut werden, da es zu schnell unübersichtlich wird. Die Anzahl der Kuchenstücke sollte daher nicht höher als sieben sein.
  • Die Anteile sollten nach der Größe sortiert im Uhrzeigersinn angeordnet sein, wobei die größte Instanz auf der 12 Uhr Linie startet, um die Lesbarkeit zu erleichtern.

Beispiel:

Kreisdiagramm

Abbildung 21: Kreisdiagramm (eigene Darstellung)

Balkendiagramm

Ein Balkendiagramm kann erstellt werden, wenn eine Rangfolge oder eine Korrelation (also der Zusammenhang von zwei Variablen) visualisiert werden möchte. Die waagerechten Balken gehen von der y-Achse als Nullpunkt aus und veranschaulichen für gewöhnlich eine Rangfolge nach rechts hin.

Beispiel:

Balkendiagramm

Abbildung 22: Balkendiagramm (eigene Darstellung)

Bei dem Vergleich von Rängen kann die zweite Rangfolge nach links wachsen, wie in dem folgendem Beispiel:

Gespiegeltes Balkendiagramm

Abbildung 23: Gespiegeltes Balkendiagramm (eigene Darstellung)

Oder es kann auf der rechten Seite der y-Achse als gruppiertes Balkendiagramm in die erste Rangfolge integriert werden:

Gruppiertes Balkendiagramm

Abbildung 24: Gruppiertes Balkendiagramm (eigene Darstellung)

Wenn mehrere Kategorien verglichen werden, kann die gestapelte Variante herangezogen werden:

Gestapeltes Balkendiagramm

Abbildung 25: Gestapeltes Balkendiagramm (eigene Darstellung)

Säulendiagramm

Das beliebte Säulendiagramm dient der Visualisierung von Häufigkeitsverteilungen (so heißt es auch Histogramm) und Zeitreihen. Hier stehen die einzelnen Säulen senkrecht auf der x-Achse und grenzen (ebenso wie beim Balkendiagramm) nicht aneinander. Abhängig von den Werten der Ausprägungen können die Säulen nach oben (positiv) oder nach unten (negativ) wachsen. Sowie beim Balkendiagramm gibt es gruppierte und unterteilte Säulendiagramme. Beim Verwenden des Säulendiagramms ist es wichtig, dass die Anzahl der Säulen nicht zu hoch ist. Sobald es mehr als ca. 15 Ausprägungen sind, kann das Liniendiagramm verwendet werden.

Beispiel Histogramm (Häufigkeitsverteilung):

Histogramm

Abbildung 26: Histogramm (eigene Darstellung)

Beispiel eines Säulendiagramms für eine Zeitreihe:

Zeitreihe Säulendiagramm

Abbildung 27: Gruppiertes Säulendiagramm mit einer Zeitreihe (eigene Darstellung)

Liniendiagramm

Das Liniendiagramm ist eine Erweiterung des Säulendiagramms. Sobald es sich bei den Ausprägungen um viele Zeitpunkte handelt, wird eine Linie bzw. Kurve in einem Koordinatensystem erstellt. Dadurch werden Verläufe dargestellt, die Trends oder Schwankungen sichtbar machen. Es können auch mehrere Kurven innerhalb eines Diagramms dargestellt werden, welches dann als Spaghetti-Diagramm bezeichnet wird. Sobald die Fläche unterhalb der Kurve eingefärbt ist, wird es auch Flächendiagramm genannt.

Beispiel Liniendiagramm:

Liniendiagramm

Abbildung 28: Liniendiagramm (eigene Darstellung)

Beispiel Spaghetti-Diagramm:

Spaghetti-Diagramm

Abbildung 29: Spaghettidiagramm (eigene Darstellung)

Beispiel Flächendiagramm:

Flächendiagramm

Abbildung 30: Flächendiagramm (eigene Darstellung)

Punkt-, Streudiagramm

Sowie beim Liniendiagramm wird im Punkt- oder Streudiagramm zur Visualisierung ein Koordinatensystem herangezogen. Die Funktion ist hierbei aber nicht eine Zeitreihe oder Häufigkeiten zu veranschaulichen, sondern soll eine Korrelation visualisiert werden. Jeder Koordinatenpunkt ist dabei ein Fall. Zusammenhänge können dadurch sichtbar werden, sobald sich die einzelnen Punkte zu einer Kurve oder Linie zusammenführen lassen. Jedoch werden auch große Abweichungen schnell ersichtlich.

Beispiel Streudiagramm:

Streudiagramm

Abbildung 30: Streudiagramm (eigene Darstellung)

4. Ausblick

Zusammengefasst habt ihr im ersten Teil erfahren, warum Visualisierungen wichtig sind, welche Arten von Visualisierungen es gibt und worauf man bei der Erstellung achten sollte.

Im zweiten Teil des Tutorials erfahrt ihr mehr über die praktische Anwendung von wissenschaftlichen Visualisierungen. Wir betrachten uns die Gestaltungsgesetze, die Wirkung von Farben und zeigen, welche Richtlinien es bei der Verwendung von wissenschatlichen Visualisierungen zu beachten gibt.

5. Literatur

Ballstaedt, S.-P. (2012): Visualisieren. Bilder in wissenschaftlichen Texten. Wien: Hunter & Roth.

Buzan, T. & Buzan, B. (2002): Das Mind-Map-Buch. Die beste Methode zur Steigerung Ihres geistigen Potenzials. Frankfurt am Main: mvg Verlag.

Buzan, T. & North, V. (1999): Business mind Mapping. Wien / Frankfurt: Ueberreuter Verlag.

Eufinger, G. (2007): Poket Power Soft Skills. Dokumente perfekt gestalten. München: Carl Hanser Verlag.

Fischer, J., Danelmaier, W. Nastansky, L.; Suhl, L. (2012): Bausteine der Wirtschaftsinformatik. Grundlagen und Anwendungen. 5. Auflage. Berlin: Schmidt Verlag.

Fischermanns, D.G. (2012): Praxishandbuch Prozessmanagement. 10. Auflage. Gießen: Schmidt Verlag.

Kirckhoff, M. (1992): Mind Mapping. Die Synthese von sprachlichem und bildhafem Denken. 6. Auflage. Berlin: Synchon Verlag.

Lehner, F.; Wildner, S. & Scholz, M. (2008): Wirtschaftsinformatik. Eine Einführung. 2. Auflage. München / Wien: Hanser Verlag.

Lehner, M. (2009): Viel Stoff - wenig Zeit. Wege aus der Vollständigkeitsfalle (2. Auflage). Bern / Stuttgart / Wien: Haupt Verlag.

Liehr, M. (2004): Komponentenbasierte Systemmodellierung und Systemanalyse. Erweiterung des System-Dynamics-Ansatzes zur Nutzung im strategischen Management. Wiesbaden: Deutscher Universitäts Verlag.

Mandl, H. & Fischer, F. (2000): Mapping-Techniken und Begriffsnetze in Lern- und Kooperationsprozessen. In: Mandl, H. & Fischer, F. (Hrsg.): Wissen sichtbar machen. Wissensmanagement mit Mapping-Techniken. Göttingen: Hogrefe Verlag. S. 3 - 13.

Nicol, A. & Pexman, P. (2010), Displaying Your Findings. A Practical Guide for Creating Figures, Posters and Presentations. American Psychological Association.

Nückles, M.; Gurlitt, J. Pabst, T. & Renk, A. (2004): Mind Maps & Concept Maps. Visualisieren - Organisieren - Kommunizieren. München: Deutscher Taschenbuch Verlag.

Probst, G. & Gomez, P. (1991): Vernetztes Denken. Ganzheitliches Führen in der Praxis. 2. Auflage. Wiesbaden: Gabler Verlag.

Seibold, B. (2012): Visualisieren leicht gemacht. Talentfrei Zeichnen lernen und Professionelle Flipcharts erstellen. Offenbach: Gabal Verlag.

Seifert, J.W. (2001), Visualisieren Präsentieren Moderieren. Offenbach: Gabal Verlag.

Stary, J. (1997): Visualisieren. Ein Studie- und Praxisbuch. Berlin: Cornelsen Verlag.

Tergan, S.-O. (2004): Concept Mapping zwischen Tradition und Innovation. Kommentar zum Beitrag von Sascha Schanze. Concept Mapping im Projekt med:u. In: Meister, D; Tergan, S.-O. & Zentel, P. (Hrsg.): Evaluation von E-Learning: Zielrichtungen, methodologische Aspekte, Zukunftsperspektiven. Münster: Waxmann Verlag. S. 188 - 193.

Wender, K.F. (1988): Semantische Netze als Bestandteil gedächtnispsychologischer Theorien. In: Mandl, H. & Spada, H. (Hrsg.): Wissenspsychologie. München / Weinheim: Beltz Verlag. S, 55 - 73.

Wilbers, K. (1997): Wirtschaftsunterricht gestalten. 2. Auflage. Berlin: epubli

Yau, N. (2013), Vizualize This! Daten und Design: So bringen Sie Leben in Ihre Zahlen. Weinheim: Wiley-VCH Verlag.