Jens Oliver Meiert

Bilder und Webdesign nach Edward Tuftes Prinzipien (Universität Washington)

Übersetzung eines Artikels der Universität Washington vom 10. Februar 2005 (↻ 20. Juli 2007).

Dieser Artikel ist eine Kurzfassung von Edward Tuftes Pionierarbeit zur Verwendung von Graphiken, um quantitative Informationen darzustellen. Er besteht hauptsächlich aus Texten und Ideen, die Tuftes drei Büchern zu diesem Thema entstammen, und wird durch zusätzliches Material ergänzt. Diese Seite besteht nur aus Text, und um die vorgestellten Konzepte, die ohne Illustrationen nicht vollständig begriffen werden können, besser nachvollziehen zu können, sollten Sie die entsprechenden Bücher lesen. Die gegenwärtige Bildschirmtechnologie ist in der Auflösung zu niedrig, um den Abbildungen gerecht zu werden.

Innerhalb des gesamten Artikels werden Referenzen zu den Illustrationen in Tuftes Büchern angegeben. Diese sind mit den Abkürzungen VD-S, VE-S und EI-S versehen, wobei S die Seitenzahl darstellt und die anderen Kürzel für die folgenden Bücher stehen:

Inhalt

  1. Einleitung
  2. Geschichte graphischer Darstellungen
  3. Die erläuternde Macht der Bilder
  4. Einfache Philosophie der Herangehensweise
  5. Graphische Integrität
  6. Datendichten
  7. Datenkomprimierung
  8. Multifunktionale graphische Elemente
  9. Maximiere »Datentinte«, minimiere »Nichtdatentinte«
  10. Kleine Vielfache
  11. Graphikmüll
  12. Farben
  13. Allgemeine Philosophie zur Steigerung des Datenverständnisses
  14. Techniken zur Steigerung des Datenverständnisses
  15. Wann keine Graphiken verwendet werden sollten
  16. Ästhetik

Einleitung

Tuftes Arbeiten behandeln die folgenden Punkte:

Geschichte graphischer Darstellungen

Das allererste bekannte Diagramm wird auf das zehnte Jahrhundert datiert (VD-28: Erster bekannter Graph). Das war etwa zur selben Zeit, als Guido von Arezzo die zweidimensionale Notenliniennotation entwickelte, die der heutigen sehr ähnlich ist. Im 15. Jahrhundert entwickelte Nicolas von Cusa Diagramme zum Vergleich von Distanz und Geschwindigkeit. Im 17. Jahrhundert führte René Descartes die analytische Geometrie ein, die ausschließlich für die Darstellung mathematischer Funktionen gebraucht wurde. Der Hauptinitiator für informative Graphiken war dann William Playfair (1759–1823), der Linien-, Balken- und Tortendiagramme entwickelte, wie wir sie heute kennen.

Die erläuternde Macht der Bilder

Die Wichtigkeit und die erklärende Macht der Bilder kann anhand der folgenden Beispiele nachempfunden werden:

Einfache Philosophie der Herangehensweise

Wichtige anzuwendende Regeln und Leitmotive bei der Präsentation von Graphiken:

Graphische Integrität

Analog zu »Lügen, verdammte Lügen und Statistiken« können Bilder verwendet werden, um zu täuschen. Solch täuschende Graphiken können zum Beispiel:

Graphische Fehler können durch den leichten und häufigen Gebrauch von Computern heutzutage öfter auftreten als in der Vergangenheit. Richtlinien, die dabei helfen, die graphische Integrität zu gewährleisten, sind zum Beispiel:

Datendichten

Graphiken eignen sich am besten, wenn sie sehr dichte und ergiebige Datensätze repräsentieren. Tufte definiert die Datendichte wie folgt:

Datendichte = (Anzahl von Einträgen in der Datenmatrix) / (Fläche der Graphik)

Beachten Sie, dass uns die niedrige Datendichte auf Computerbildschirmen dazu zwingt, Informationen sequentiell anstatt räumlich wahrzunehmen, was für das Verständnis nicht förderlich ist. Graphiken guter Qualität sind:

Beispielhafte Datendichten umfassen:

Ein ausgezeichnetes Beispiel für eine datenreiche graphische Darstellung ist der graphische Zugfahrplan aus VD-31, der Abfahrts- und Ankunftszeiten, Orte, Richtungen, Routen, Transfers und Geschwindigkeiten auf einem einzigen Blatt Papier visualisiert.

Datenkomprimierung

Multifunktionale graphische Elemente

Graphische Strukturen können oft verschiedenen Zwecken gleichzeitig dienen. Beispiele:

Maximiere »Datentinte«, minimiere »Nichtdatentinte«

Tufte definiert das »Datentintenverhältnis« wie folgt:

Datentintenverhältnis = (Datentinte) / (Summe der Tinte in der Darstellung)

Das Datentintenverhältnis sollte so groß wie möglich sein. Um das zu erreichen, befolgen Sie die folgenden Regeln:

Kleine Vielfache

Kleine Vielfache sind Reihen von daumennagelgroßen Graphiken auf einer einzelnen Seite, die Aspekte eines bestimmten Phänomens repräsentieren. Sie:

Graphikmüll

Graphikmüll (»chartjunk«) besteht aus rein dekorativen Elementen, die keinerlei Daten darstellen und Verwirrung erzeugen.

Farben

Farben können das Datenverständnis häufig außerordentlich fördern.

Allgemeine Philosophie zur Steigerung des Datenverständnisses

Techniken zur Steigerung des Datenverständnisses

Zur Steigerung des Datenverständnisses:

Wann keine Graphiken verwendet werden sollten

Ästhetik

Graphische Exzellenz besteht aus der Einfachheit des Designs und der Komplexität und Wahrheit der Daten. Um das zu erreichen:

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Stand: 20. Juli 2007.

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