Mit Infografiken kann man Statistiken objektiv darstellen. Es gibt aber auch eine Vielfalt von Verfälschungsmöglichkeiten, entweder bewusst oder aus Unwissenheit. Viele Grafiken sind irreführend, verwirrend oder zu komplex. Sie werden dann nicht verstanden oder missgedeutet; die Glaubwürdigkeit geht verloren.
Ich setze ja auf beliebte-Vornamen.de auch eine Menge Infografiken ein und bin bestrebt, diese objektiv und leicht verständlich zu gestalten. Darum freue ich mich sehr, dass es jetzt ein tolles neues Buch zu diesem Thema gibt: Informationsvisualisierung: Missbrauch und Möglichkeit von Veruschka Götz und Anna Rigamonti.
Anhand vieler Beispiele helfen die Autorinnen dabei, einzelne Aspekte zu betonen, ohne den Gesamtinhalt zu verzerren. Ein Thema – Farbgebung – wird sogar anhand eines Beispiels aus der Vornamenwelt erklärt:
Ich finde die Idee toll, die Vornamenhitlisten anhand eines Gantt-Diagramms darzustellen. Sobald ich ein gutes Tool zur Erstellung von Gantt-Diagrammen gefunden habe, werde ich das aufgreifen!
Eine Anmerkung zum Farbgebungsaspekt: Ja, es ist antiquiert und klischeehaft, Weibliches rosa und Männliches blau zu markieren. Andererseits können Stereotypen auch nützlich sein: Diese Farbzuordnung ist sehr bekannt, so dass eine Infografik, die diese Farben verwendet, schnell verstanden wird.
Informationen zum Buch
Informationsvisualisierung: Missbrauch und Möglichkeit
Autorinnen: Veruschka Götz und Anna Rigamonti
Verlag: avedition, 2015
ISBN-10: 3899862287
ISBN-13: 978-3899862287
Das sähe ich ganz genauso. Natürlich ist diese Rosa-Himmelblau-Farbgebung nicht vom Himmel gefallen, natürlich kann man sich Gedanken darüber machen, was sie aussagt und wie sie zustande gekommen ist. Und natürlich kann und soll man sich auch über den Themenkomplex „Pinkifizierung“ Gedanken machen.
Nur hat dieses Farbschema eben doch den erheblichen Vorteil, von so ziemlich jedem auf Anhieb verstanden zu werden – und gut verstanden zu werden, ist doch sicher ein Hauptzweck der Visualisierung von Statistik.
Natürlich ist die Farbgebung in dem Negativbeispiel b albern, weil willkürlich und nichtssagend. Aber die in dem als positiv gedachten Beispiel c (Türkis für Mädchen, Gelb für Jungs) scheint mir verkniffen, gesucht und beflissen: „Um Gottes Willen kein Rosa/Bleu, aber um Gottes Willen auch nichts, was nach ‚genau umgekehrt‘ aussehen könnte!“ Ich finde daher a bei weitem am besten.
Schema a kommt dem Leser entgegen und erleichtert ihm die Lektüre und die Aufnahme von Information – Schema c erschwert ihm dieses und kommt ihm stattdessen mit dem Dutzi-Dutzi-Zeigefinger. Und Dienst am Leser sollte ein Leitmotiv allen informierenden Schreibens sein.
Übrigens: Vor ca. 25 Jahren habe ich mal eine kleines, populärwissenschaftliches Büchlein namens „So lügt man mit Statistik“ (Autor: Walter Krämer) gelesen. Da ging es um ganz ähnliches, nur eben nicht nur um das Unterthema Visualisierung, wenn ich mich recht erinnere, und Gender-Kuschereien spielten auch noch keine Rolle. Ich habe das Opusculum als sehr instruktiv in Erinnerung.
Argh, die können’s nicht!
Ich finde alle drei Infografiken mächtig misslungen, weil die Kategorien weiblicher und männlicher Vorname ziemlich durcheinandergemischt werden und auch kein anderes Kriterium der Informationsaufbereitung (etwas Trends nach Zeit) zu erkennen ist. Soll halt hübsch aussehen. Deswegen ist das Buch auch in einem Design-Verlag und nicht in einem wissenschaftlichen Verlag erschienen.
Das Vornamen-Thema wurde hier wohl mehr oder weniger zufällig ausgewählt, ohne dass die Autorinnen sich intensiv damit auseinandergesetzt haben. Die Auswahl der Namen wirkt sehr beliebig, unsereiner hätte die Grafik sicher anders strukturiert. Hier soll sie aber schließlich nur helfen, das Farbenthema zu erklären und das hat funktioniert, finde ich.
Das Buch baut tatsächlich auf einer wissenschaftlichen Arbeit auf, wenn ich richtig informiert bin. In den Design-Wissenschaften gelten eben andere Schwerpunkte als in unseren Fachgebieten.