Mit den bevorstehenden Wahlen 2016 hören wir viel über „rote Staaten“ und „blaue Staaten“. Diese Redewendung ist so tief verwurzelt, dass wir fast vergessen haben, woher sie ursprünglich stammte: eine Datenvisualisierung.
Aus dieser Geschichte
Kartierung der Nation
KaufenBei den Präsidentschaftswahlen 2000 war das Rennen zwischen Al Gore und George W. Bush so spannend, dass die Rundfunkveranstalter über Karten der Wahlkollegs stöberten - die sie normalerweise in Rot und Blau färbten. Außerdem sprachen sie über diese Schattierungen. Tim Russert von NBC fragte sich laut, wie George Bush „die verbleibenden 61 roten Wahlstaaten erreichen würde, wenn Sie so wollen“, und diese Sprache wurde in der populären Vorstellung verankert. Amerika wurde in zwei Farben unterteilt - Daten, die in reine Metaphern umgewandelt wurden. Jetzt sprechen die Amerikaner sogar routinemäßig von „lila“ Staaten, einer mentalen Visualisierung politischer Informationen.
Wir leben in einem Zeitalter der Datenvisualisierung. Gehen Sie auf eine Nachrichtenwebsite und sehen Sie die Unterstützung von Grafikdiagrammen für die Präsidentschaftskandidaten. Öffne dein iPhone und die Gesundheits-App generiert personalisierte Grafiken, die zeigen, wie aktiv du diese Woche, diesen Monat oder dieses Jahr warst. Auf den Websites werden Diagramme veröffentlicht, die zeigen, wie sich das Klima ändert, wie die Schulen voneinander getrennt sind, wie viel Hausarbeit Mütter im Vergleich zu Vätern leisten. Und Zeitungen stellen zunehmend fest, dass Leser „dataviz“ lieben: 2013 war die meistgelesene Geschichte der New York Times für das gesamte Jahr eine Visualisierung regionaler Akzente in den USA. Es macht Sinn. Wir leben in einem Zeitalter von Big Data. Wenn wir unsere komplexe Welt verstehen wollen, besteht eine wirksame Möglichkeit darin, sie grafisch darzustellen.
Es ist jedoch nicht das erste Mal, dass wir die Freude entdecken, Informationen in Bilder zu verwandeln. Vor über hundert Jahren versanken Wissenschaftler und Denker in ihrer eigenen Datenflut - und um dies besser zu verstehen, erfanden sie die Idee der Infografiken.
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Die Idee, Daten zu visualisieren, ist alt: Schließlich ist das eine Karte - eine Darstellung von geografischen Informationen - und wir haben Karten seit etwa 8.000 Jahren. Aber es war selten, etwas anderes als die Geographie zu zeichnen. Es gibt nur wenige Beispiele: Um das 11. Jahrhundert herum erstellte ein heute anonymer Schreiber eine Karte, wie sich die Planeten durch den Himmel bewegten. Im 18. Jahrhundert kamen die Wissenschaftler auf die Idee, Wissen visuell zu arrangieren. Der britische Polymath Joseph Priestley erstellte ein „Chart of Biography“, in dem das Leben von etwa 2.000 historischen Figuren auf einer Zeitachse aufgezeichnet ist. Ein Bild, so argumentierte er, übermittelte die Informationen "genauer und in viel kürzerer Zeit, als es das Lesen erfordert".
Datenvisualisierung war jedoch selten, da Daten selten waren. Dies begann sich im frühen 19. Jahrhundert rasch zu ändern, da die Länder Unmengen von Informationen über Wetter, Wirtschaftstätigkeit und Bevölkerung sammelten und veröffentlichten. „Zum ersten Mal konnte man sich mit harten Fakten mit wichtigen sozialen Problemen befassen, wenn man einen Weg fand, sie zu analysieren“, sagt Michael Friendly, Professor für Psychologie an der York University, der sich mit der Geschichte der Datenvisualisierung befasst. "Das Zeitalter der Daten hat wirklich begonnen."
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Dieser Artikel ist eine Auswahl aus der Juli / August-Ausgabe des Smithsonian-Magazins
KaufenEin früher Innovator war der schottische Erfinder und Ökonom William Playfair. Als Teenager lernte er James Watt, den schottischen Erfinder, der die Dampfmaschine perfektionierte. Playfair wurde mit der Ausarbeitung von Patenten beauftragt, für die er ausgezeichnete Fähigkeiten im Zeichnen und Zeichnen von Bildern entwickeln musste. Nachdem er Watt's Labor verlassen hatte, interessierte sich Playfair für Wirtschaft und war überzeugt, dass er seine Einrichtung zur Illustration nutzen konnte, um Daten zum Leben zu erwecken.
"Ein durchschnittlicher politischer Ökonom hätte sicherlich eine Tabelle zur Veröffentlichung erstellen können, aber nicht unbedingt eine Grafik", bemerkt Ian Spence, ein Psychologe an der Universität von Toronto, der eine Biographie von Playfair schreibt. Playfair, der sowohl Daten als auch Kunst verstand, war perfekt positioniert, um diese neue Disziplin zu schaffen.
In einer berühmten Grafik zeichnete er den Weizenpreis im Vereinigten Königreich gegen die Arbeitskosten auf. Die Leute beklagten sich oft über die hohen Weizenkosten und dachten, die Löhne würden den Preis in die Höhe treiben. Die Grafik von Playfair zeigte, dass dies nicht zutrifft: Die Löhne stiegen viel langsamer als die Produktkosten.
Playfairs Handelsbilanz-Zeitreihendiagramm, veröffentlicht in seinem kommerziellen und politischen Atlas, 1786 (Wikipedia) „Er wollte es entdecken“, bemerkt Spence. „Er wollte Regelmäßigkeiten oder Wendepunkte finden.“ Die Illustrationen von Playfair sehen oft erstaunlich modern aus: In einem Fall zeichnete er Tortendiagramme - auch seine Erfindung - und Linien, die die Größe der verschiedenen Bevölkerungsgruppen des Landes mit ihren Steuereinnahmen verglichen. Die Grafik ergab erneut eine neue, klare Analyse: Die Briten zahlten weitaus höhere Steuern als Bürger anderer Nationen.
Die Neurologie war noch keine solide Wissenschaft, aber Playfair schien einige ihrer Prinzipien zu verstehen. Er vermutete, dass das Gehirn eher Bilder als Worte verarbeitete: Ein Bild sagte wirklich mehr als tausend Worte. "Er sagte Dinge, die fast wie ein Vision-Forscher des 20. Jahrhunderts klingen", fügt Spence hinzu. Daten, schrieb Playfair, sollten „mit den Augen sprechen“, weil sie „die besten Proportionen beurteilen und diese schneller und genauer abschätzen können als jedes andere unserer Organe.“ Eine wirklich gute Datenvisualisierung, argumentierte er. "Erzeugt Form und Gestalt für eine Reihe separater Ideen, die ansonsten abstrakt und unzusammenhängend sind."
Bald setzten Intellektuelle in ganz Europa Datenvisualisierung ein, um sich mit den Problemen der Urbanisierung wie Verbrechen und Krankheiten auseinanderzusetzen. In Frankreich erstellte in den 1830er Jahren ein Anwalt namens André-Michel Guerry Karten mit „moralischen Statistiken“. Er gehörte zu den Ersten, die Schattierungen verwendeten, um Daten anzuzeigen - dunkler, wenn beispielsweise die Kriminalität schlimmer oder der Analphabetismus höher war. Seine Karten waren umstritten, weil sie konventionelle Weisheit widerlegten. Französische Sozialkritiker glaubten, dass schlechtere Bildung zu Verbrechen führte, aber die Karten deuteten darauf hin, dass dies nicht stimmte. "Klar", schrieb Guerry, "besteht die Beziehung, über die die Leute sprechen, nicht." Die datenbasierte Sozialwissenschaft war geboren.
Mitte des 19. Jahrhunderts boomte die „Moralstatistik“ und Wissenschaftler verwendeten die Datenvisualisierung, um Epidemien zu unterdrücken. Als die Cholera 1854 London verwüstete, zeichnete der Arzt John Snow Vorfälle auf und bemerkte eine große Ansammlung um die Wasserpumpe in der Broad Street. Der skeptische Stadtrat schloss die Pumpe, die Epidemie ließ nach und Schnees Karte half dabei, eine entscheidende Idee voranzutreiben: Krankheiten könnten durch den Kontakt mit einer noch unbekannten Ansteckung - Bakterien - verursacht werden.
Florence Nightingales „Rosendiagramme“ zeigten Todesfälle aufgrund von Krankheiten (blau), Kriegsverletzungen (rot) und anderen Ursachen (schwarz). (Wellcome Library, London) **********
In der Mitte des 19. Jahrhunderts war die Sklaverei eines der größten sozialen Probleme. Und es war die Sklaverei, die einige der bemerkenswertesten Datenvisualisierungen des Landes antrieb: "Sklaven-Karten".
Als die Südstaaten 1860 und 1861 abzusondern begannen, fielen Unionstruppen in Virginia ein, um zu versuchen, die Sezessionisten zurückzuschlagen. Aber wo sollen sie ihre Kräfte konzentrieren? Mitten in den Kämpfen im Juni 1861 erstellte die Küstenvermessungsbehörde der Bundesregierung eine faszinierende Karte von Virginia, die eine Strategie vorschlug. Auf der Karte wurde anhand der Daten der letzten Volkszählung die Sklavenkonzentration in den einzelnen Grafschaften von Virginia dargestellt: Je dunkler die Grafschaft, desto höher der Prozentsatz der versklavten Bevölkerung.
Ein Trend wurde sofort deutlich: Ost-Virginia war der Hotspot der Sklaverei. Die westliche Region war vergleichsweise sklavenfrei. Dies deutete darauf hin, dass es dem Westen weniger wichtig ist, für die Erhaltung der Sklaverei zu kämpfen. in der Tat könnte es sogar die Seiten wechseln und sich den Unionisten anschließen. Die Karte war eine zutiefst politische Datenvisualisierung, betont Susan Schulten, Historikerin an der Universität von Denver und Autorin von Mapping the Nation . Es sollte gezeigt werden, dass nur eine relative Minderheit der Virginer die Sklaverei unterstützte - und davon profitierte. Es schlug auch eine militärische Strategie vor: Versuchen Sie, den Westen gegen den Osten auszuspielen.
"Es war ein Durchbruch", stellt Schulten fest. „Es war ein Versuch zu beeinflussen, wie die Regierung die Nation sah und wie das Militär sie verstand. Es lenkte Lincolns Aufmerksamkeit darauf, wo die Sklaverei am schwächsten war. “
Bald darauf erstellte die US Coast Survey eine weitere Karte, die die Sklavendichte aufzeichnete, mit der Ausnahme, dass diese Karte alle südlichen Staaten abdeckte. Präsident Lincoln war fasziniert von dieser Karte, die er während des Bürgerkriegs so oft konsultierte, dass sie "die Spuren vieler Dienste" aufwies, wie ein offizieller Porträtist, Francis Bicknell Carpenter, später in Erinnerung rief. Eines Tages hatte Carpenter die Karte ausgeliehen, um sie zu untersuchen, als Lincoln den Raum betrat.
" Sie haben sich meine Karte angeeignet, oder?" Sagte Lincoln. „Ich habe mich schon überall danach umgesehen.“ Der Präsident setzte seine Brille auf, „und als er sich auf einen Koffer setzte, begann er sehr ernsthaft darüber nachzudenken“, wie Carpenter später schrieb. Lincoln wies auf die Position hin, an der Judson Kilpatricks Kavalleriedivision der Armee jetzt gegen konföderierte Truppen kämpfte. "Es ist so, wie ich es dachte", sagte er. „Er ist in der Nähe von ___County, wo die Sklaven am dicksten sind. Jetzt sollten wir uns einen ‚Haufen 'davon schnappen, wenn er zurückkommt.“ Ähnlich wie bei der Karte von Virginia benutzte Lincoln die Karte, um das Land auf eine neue Weise zu verstehen - um zu sehen, wo die Südstaatler am ehesten und am wenigsten dran wären Kämpfe gegen den Norden.
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Bis zum Ende des 19. Jahrhunderts hatte die Datenvisualisierung einen neuen Bürgertyp geschaffen. Gebildete Personen in den USA oder in Europa fühlten sich statistisch immer wohler. "Die beiden vorherrschenden Worte unserer Zeit", schrieb Oliver Wendell Holmes 1860, "sind Recht und Durchschnitt."
Eine wahre Gläubige war die britische Krankenschwester Florence Nightingale. Als Kind war sie von Mathematik so verzaubert, dass sie Informationen über ihre Gartenarbeit in Tabellen zusammenfasste. Statistiken, sagte sie, seien ein Werkzeug, um „den Gedanken an Gott“ zu kennen; Wenn man müde war, war ein Blick auf eine Zahlentabelle „perfekt wiederbelebt“.
Während des Krimkrieges hatte sie die Möglichkeit, ihre Datenkenntnisse zu verbessern. Auf dem Feld war Nightingale entsetzt über die schlechten Bedingungen der Armeekrankenhäuser und Soldatenkasernen, die mit Kot und Ungeziefer übersät waren. Sie überredete Queen Victoria, sich mit dem Thema zu befassen, und Nightingale arbeitete mit ihrem Freund William Farr, dem führenden Statistiker des Landes, zusammen, um die Sterblichkeitsraten der Armee zu analysieren. Sie deckten eine erstaunliche Tatsache auf: Die meisten Soldaten im Krimkrieg waren nicht im Kampf umgekommen. Sie waren an „vermeidbaren Krankheiten“ gestorben - genau die Art, die durch schreckliche Hygiene verursacht wurde. Räumen Sie die Hygiene auf und Sie würden Leben retten.
Nightingale erkannte geschickt, dass es zu schwierig sein würde, Zahlen- und Texttabellen zu analysieren. Sie brauchten eine Datenvisualisierung - "um die Augen zu beeinflussen, was wir der Öffentlichkeit nicht durch ihre wortfesten Ohren vermitteln". Ihre Erfindung war die elegante "Polarkarte", eine neue Variante des Kreises Grafik: Jedes Stück des Kuchens zeigte Todesfälle für einen Monat des Krieges und wurde größer, wenn die Todesfälle zunahmen, und farblich markiert, um die Todesursachen anzuzeigen. Die Fans nannten es das „Rosendiagramm“, weil es wie eine Blume aussah.
Die Königin und das Parlament konnten auf einen Blick erkennen, wie wichtig Hygiene ist. Sie gründeten schnell eine Sanitärkommission, um die Bedingungen zu verbessern, und die Sterblichkeitsraten sanken. Nightingale war eine der ersten Personen, die Datenvisualisierung erfolgreich nutzte, um zu überzeugen - um Einfluss auf die öffentliche Ordnung zu nehmen.
"Sie war eine Aktivistin und wollte etwas bewirken", sagt Lynn McDonald, emeritierte Professorin an der University of Guelph in Ontario und Herausgeberin von The Collected Works of Florence Nightingale .
Die Visualisierung bestimmte sogar die Ausdehnung des US-Territoriums. Viele Amerikaner wollten nach Westen ziehen, aber die Eliten waren sich nicht sicher, ob das Innere für die Landwirtschaft geeignet war. Einige glaubten, es sei eine "Great American Desert"; Joseph Henry, Wissenschaftler und Sekretär der Smithsonian Institution, betrachtete den Westen als "unfruchtbare Abfälle ... ungeeignet für die Landwirtschaft" und erstellte Karten, in denen die Niederschlagsdaten der Armee analysiert wurden, um seine Behauptung zu untermauern. Andere meldeten sich mit ihren eigenen Datenvisualisierungen zurück und argumentierten das Gegenteil: Die Niederschlagsmuster im Westen seien zyklisch, so dass das Land dort durchaus Weidetiere tragen könne. Die Expansionisten siegten schließlich. Die Vision von Manifest Destiny wurde nicht nur mit Reden, sondern auch mit Infografiken aufgebaut.
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In diesem Frühjahr produzierte das Wall Street Journal eine faszinierende Datenvisualisierung mit dem Titel „Blue Feed, Red Feed“. Auf der Website des Journals erstellte „Visual Correspondent“ Jon Keegan eine interaktive Seite, die zeigt, wie Facebook für Benutzer aussieht, die „sehr liberal“ sind. oder „sehr konservativ“. Da der Facebook-Newsfeed die Geschichten hervorhebt, die Freunde „mögen“, werden Menschen mit vielen liberalen Freunden in der Regel viele Linksnachrichten angezeigt, und umgekehrt. Keegan wollte den Lesern zeigen, wie laut es in der Echokammer war.
Das Ergebnis war krass: Als Sie sich den „blauen Feed“ anschauten, zeigten sich Fotos von einer starken, entschlossen aussehenden Hillary Clinton. Der "rote Feed" zeigte einen Beitrag über "Hillarys giftige Pläne für die zweite Änderung" mit der Überschrift "geradezu böse".
Das Zeitalter der Daten hat anscheinend sogar einen neuen Job geschaffen: den Datenjournalisten, der nicht nur gerne telefoniert und Geschichten schreibt, sondern auch Code schreibt und Daten verarbeitet. Für die Story „Blue Feed, Red Feed“ analysierte Keegan einen großen akademischen Datensatz von Facebook-Postings. Dank Programmiersprachen wie R oder Python können heutige Datenjournalisten täglich eine Datenvisualisierung durchführen.
„Es war noch nicht einmal zehn Jahre her, dass wir eine ausgeklügelte Datenanalyse mit der gleichen Geschwindigkeit erstellen konnten, mit der jemand eine Geschichte schreiben kann“, sagt Scott Klein, Datenjournalist bei ProPublica. „Und jetzt können wir es.“ Die Nachrichtenagenturen veröffentlichen jetzt oft ganze Datenbanken mit einer Suchoberfläche, weil die Leser gerne im großen Datenfluss stöbern.
„Wir können uns auf ein Maß an Datenkompetenz verlassen, auf das wir uns vor 100 oder sogar vor 40 Jahren nicht verlassen konnten“, fügt Klein hinzu. Alltägliche Menschen haben Werkzeuge, um die Informationen ihres Lebens zu erfassen. Google hat beispielsweise kürzlich seine Online-Tabellenkalkulationsanwendung aktualisiert, damit die Nutzer automatisch Visualisierungen aus den von ihnen eingegebenen Daten generieren können.
Der nächste Schritt? Virtuelle Realität. Alberto Cairo, ein Journalismusprofessor an der Universität von Miami, stellt sich vor, er würde ein VR-Headset aufsetzen, um einen Bericht zu lesen oder fernzusehen, und Visualisierungen in 3-D vor sich herumschwimmen sehen. "Wie kann man ein Datenbild über ein echtes Bild legen?", Fragt er sich. Das ist die Frage für die William Playfairs dieses Jahrhunderts.
