rstudio::global 2021 – Rückblick auf 24 Stunden rund um Data Science und R

Your R is My R too: Reflections on creating the Mi-R community (Speaker: Danielle Smalls-Perkins)

Die weltweite R-Community hat bei der Beteiligung von weiblichen Nutzern aus ethnischen Minderheiten Fortschritte gemacht.  Diese Entwicklung soll weiter vorangetrieben werden. Vor diesem Hintergrund wurde vor sechs Monaten eine ganz besondere Community gegründet: Mi-R (Minority R). In diesem Talk wurden die Herausforderungen und Highlights der ersten sechs Monate seit der Gründung von Mi-R reflektiert und die Zukunftspläne aufgezeigt. Wir finden diese Initiative großartig!

Reporting on and visualizing the pandemic (Speaker: John Burn-Murdoch)

John Burn-Murdoch ist Journalist im Bereich Data Visualization bei der Financial Times und Creater des Coronavius Trajectory Tracker Charts. Laut Burn-Murdoch müssen Visualisierungen klarer, leichter und schneller zugänglich sein. Um dies umsetzen zu können, müsse man sich diese Frage von Beginn an stellen. Außerdem sollte man „vorsichtig“ sein, wenn man Datenvisualisierungen für die "breite Masse" produziert, da man schnell auf Fallstricke stoßen kann. Außerdem können selbst einfache Anpassungen in der Darstellung schon zu einem komplett verschiedenen Meinungsbild führen.

Er bezieht sich auf eine wissenschaftliche Untersuchung zur Erfassung von Visualisierungen. Dabei sagt er, dass Titel/Überschriften viel Aufmerksamkeit auf sich ziehen und dadurch eine hohe Bedeutung haben. So ist beispielswiese eine großartige Grafik wenig Wert, wenn Titel/Beschreibung nicht passen. Außerdem erwähnt er, wie wichtig das Feedback der Leute ist, um die eigenen Skills zu verbessern und noch mehr Leute zu erreichen.

Außerdem geht Burn-Murdoch auf die Entstehungsgeschichte und die Gestaltung des Corona Trajectory Trackers ein, insbesondere auf die Veränderungen an der Grafik in der Entstehung im Hinblick auf große Anzahl an nicht fachkundigen Empfängern (Einfügen von aktivierenden Titel, mehr Beschreibungen/Text). Auf der rechten Seite werden einige Tipps für eine gute Grafikerstellung gegeben.

Es ist wichtig sich bewusst zu machen, was die Takeaways der Rezipienten sind. Dabei sollte sich die Frage gestellt werden welche inhaltlichen Fragen die Grafik für sie beantworten soll anstatt wie die Visualisierung gestaltet ist. Konkret geht er zum Beispiel auf Log Scale ein (Logarithmische Darstellung), die viele Empfänger verwirren kann.  

Er unterscheidet zwischen zwei Lagern: Menschen, die sich die Grafiken/Visualisierungen analytisch anschauen und andere, die sie in erster Linie als Signal sehen, ob die Lage gut oder schlecht ist. Dabei sieht er das Risiko, Menschen mit zu wissenschaftlicher Herangehensweise (Terminologie, Methodik) abzuschrecken. 

Außerdem geht er auf die Rolle von Animationen bei der Visualisierung von Daten ein –Interaktive Visualisierungen gewinnen in Wissenschaft und Unternehmenspraxis zunehmend an Bedeutung und können eine viel stärkere Reaktion beim Empfänger auslösen.  

Fazit: Spannendes und relevantes Thema, Burn-Murdoch hat durch die Popularität seiner Grafiken einen sehr großen Erfahrungsschatz sammeln können und somit ist seine Kernmessage: Fokus auf die Verständlichkeit und die Botschaft der Visualisierung statt auf die Methodik!  

Fünf Praxistipps für anschauliche Data Science Visualisierungen finden sie hier.