In diesem Kurs, der am Beginn meines Haupt­studiums stand, ging es darum sich mit Klima­themen auseinander­zusetzen und ein Thema in Form einer Daten­visualisierung im Web zu kommunizieren. Mein Team­partner und ich entschlossen uns dazu den CO2-Rechner des deutschen Umwelt­bundesamtes als Daten­grundlage zu verwenden. Abhängig von unterschiedlichen Typen von Ver­braucher*innen zeigten wir, welche Emitter wie viel CO2 verursachen und was wirkungsvolle politische Maßnahmen zur CO2-Reduktion sind.

Der Prozess des Kurs­projektes gestaltete sich sehr zäh und anstrengend. Sowohl mein Team­partner als auch ich selbst hatten nahezu keine Erfahrung im Umgang mit Daten, UI-Design und Web­entwicklung. Gerade deswegen lernte ich in diesen Bereichen enorm viel und fand Gefallen an der Kom­plexität, die Daten­visualisierungs­projekte mit sich bringen.

Ziel dieses Projekt­wochen­kurses war es, mithilfe eines speziellen Scrolly­telling­formates ein datengestützes Interview zu visualisieren. Das Ergebnis meines Teams zeigt die Touch-Interaktionen einer Instagram­nutzerin während der Verwendung der App. Parallel dazu wird ein Interview gezeigt, welches die Interaktionen kommentiert und Entscheidungen, die während dem Benutzen der App getroffen werden, hinterfragt.

Das experimentelle Visualisierungs­konzept und der daten­journalistische Ansatz in diesem Kurs gaben mir eine Vorstellung davon, welche spannenden Formen Daten­visualisierung annehmen kann und wie Informations­gestaltung völlig neuartige Erlebnisse schaffen kann. Durch meinen Teampartner Jona erkannte ich, wie unverzichtbar technisches Wissen bei der präzisen Umsetzung von Gestaltungs­projekten mit Daten im Web ist.

Im Mittelpunkt des Kurses stand das Thema Zeit. Zusammen mit meiner Team­partnerin erarbeitete ich eine Website, die das Thema Pro­krastination sowohl inhaltlich behandelt, als auch in der Gestaltung und Struktur der Seite aufgreift. Mithilfe verschiedener Abzweigungen navigieren Leser*innen durch einen virtuellen ‚Kaninchenbau‘, der neben den eigentlichen Inhalten viele verspielte Ablenkungen bereithält.

Das offene Konzept der Projekt­idee ermöglichte es uns experimen­tell mit der Gestaltung umzugehen und in viele verschiedene Richtungen zu gehen. Das Projekt half mir dabei jenseits gestalterischer Konven­tionen Möglich­keiten im UI-Design auszutesten. Außerdem finde ich die Spannung zwischen linearer Erzählung und geleiteter Exploration bis heute ein faszi­nierendes Feld im UI-Design.

Bei der Suche nach einem Praktikums­platz konzentrierte ich mich auf die Felder des Designs, die ich in den vorherigen Semestern am spannendsten fand. So war ich sehr froh, als ich eine Zusage des Berliner Design­büros Figures erhielt, welche sich auf datenbasiertes Story­telling im Web spezialisiert haben. Während meines Praktikums arbeitete ich hauptsächlich an einem Projekt für das Fraunhofer Institut zum Thema Wasser­stoff. Dabei ging es darum, die Rolle von Wasser­stoff in der zukünftigen Energie­versorgung Deutsch­lands zu beleuchten. Ich begleitete das Projekt in der Konzeption und übernahm das UI-Design, sowie die Gestaltung der Daten­visualisierungen.

Das Projekt war für mich sehr fordernd, da ich mich erstmals intensiver mit Sketch, Figma, D3 und Observable auseinander­setzte. Außerdem war ich zum ersten Mal in der Situation, dass ich mit Program­mierern zusammenarbeitete und mein Prototyp so auf­bereitet sein musste, dass er als Entwurf für den Kunden und als Vorlage für das Develop­ment funktioniert. Auch wenn ich im nachhinein vieles anders machen würde, habe ich durch diese Arbeit sowohl hand­werklich als auch design­theoretisch und in der Kommu­nikation mit Kund*innen viel dazu gelernt.

Schon in den Vorstellungs­gesprächen mit Figures legten wir fest, dass ich auch ein eigenes Projekt während meines Praktikums durchführen würde. Da in diesem Jahr die Bundes­tags­wahl anstand und gerade die neuen Wahl­programme der Parteien veröffentlicht wurden, entschloss ich eine Arbeit über Wort­häufigkeiten in den Pro­grammen zu machen. Dabei konzentrierte ich mich auf Worte, die zum Themen­feld ‚Klima‘ gehören. Zum ersten mal erarbeitete ich eine Daten­visuali­sierung von der Konzeption, über die Daten­sammlung, bis hin zu Design und Develop­ment selbst. In jedem der Schritte bekam ich beratende Unter­stützung vom Team.

Besonders die Teile des Projekt­prozesses die Program­mierung erforderten, waren sehr lehr­reich für mich. Die Auswertung der Wahl­programme nahm viel Zeit in Anspruch, da diese nur als PDFs vorlagen und ich erst eine Pipeline erstellen musste, um daraus Wort­häufigkeiten extra­hieren zu können. Für das Web­development arbeitete ich erstmals mit dem JavaScript Frame­work React. Die erlernten Fähig­keiten in der Program­mierung gaben mir Sicher­heit zukünftige Datavis-Projekte mehr nach meinen Vorstellungen durchführen zu können.

Nach meinem Praktikum wollte ich tiefer in die Materie der Daten­visualisierung einsteigen. Im Mapping Cities Kurs ging es darum, Daten von einem Kooperations­partner zum Thema ‚Stadt‘ zu visualisieren. Zusammen mit meinen Team­partner­innen aus dem Studien­gang Urbane Zukunft gestaltete ich eine Scrolly­telling Website, die Miet­preise in Deutschland in Relation zum Einkommen bestimmter gesellschaftlicher Gruppen visualisiert. Das Projekt soll zeigen warum deutsche Groß­städte mehr günstigen Wohn­raum brauchen.

Da unsere Daten nur in stark verarbeiteter und spezifisch kontextuali­sierter Form vorlagen, lieferte das Projekt sehr ein­geschränkte Möglich­keiten die Daten zusammen zu visualisieren und in den Kontext einer stringenten Story zu setzen. Diese Heraus­forderung gemeinsam zu bewältigen, lehrte mich viel über die Arbeit im Team. Darüber hinaus konnte ich meine Fähig­keiten im Programmieren mit React stark verbessern.

Der Kurs bei Mark-Jan Bludau beschäftigte sich mit der Visuali­sierung von beziehung­sorientierten Daten mithilfe von Netzwerk­dar­stellungen. In meinem Projekt visualisierte ich die Neben­einkünfte von aktuellen deutschen Bundestags­abgeordneten und ihre dadurch entstehende Beziehung zu Unternehmen. Die Daten bezog ich von der API von abgeordnetenwatch.

Auch wenn die entstandene Website in einigen Punkten nicht ausgereift ist, lernte ich in diesem Kurs viel über das Visuali­sieren von komplexen Datenstrukturen. Anders als bei meinen bisherigen Visuali­sierungen, arbeitete ich mit einem explorativen Ansatz, was mich dazu zwang mich mit der Kombination verschiedener Filter­möglichkeiten auseinander­zusetzen. Mein größtes Learning bestand jedoch im Umgang mit einer API und dem Verarbeiten, Filtern und Aufbereiten großer Datenmengen.

Citizen Science ist ein Ansatz bei dem Laien aus der Zivil­gesellschaft an Forschungs­projekten mitarbeiten. In unserem Seminar beschäftigten wir uns mit den Merkmalen von Citizen Science und den möglichen Rollen von Designer*innen in solchen Projekten. Für meine praktische Arbeit entwickelte ich eine Visuali­sierung, die einen umfangreichen Datensatz zu Gedenk­tafeln in Berlin zeigt und mithilfe eines Scrolly­tellings in die Themen Berliner Erinnerungs­kultur einführt.

Um noch mehr Insights zu generieren erweiterte ich den bestehenden Datensatz mithilfe eines eigenen Scripts zum Scrapen von Wikipedia-Daten, was sehr zeitaufwendig war. Dennoch war es mir durch meine Vorerfahrung erstmals möglich so ein umfangreiches Projekt in kurzer Zeit alleine zu realisieren. Die beratende Unterstützung in Coding-Fragen seitens des Kurses und des Dozenten gaben mir zusätzliche Sicher­heit in der Projektumsetzung.

Da ich mich bis dahin noch nie mit Karten­visualisierungen beschäftigt hatte, wählte ich diesen Kurs, welcher sich mit der Wirk­mächtigkeit von Karten auseinander­setzte. Bei meinem Projekt zur Gestaltung und Produktion einer Karte, recherchierte ich Daten zu Dörfern, die durch den Tagebau in Deutschland zerstört wurden. Innerhalb eines Scrollytelling-Formats visualisierte ich die Dörfer und Tagebaue mit einer Karten­darstellung und Bildern zur Tagebau­historie in Deutschland.

Die Begrenzt­heit der Datenlage zwang mich dazu ein Bubble-Chart in der Visuali­sierung zu verwenden, um die Ungewissheit der genauen Verortung der Dörfer adäquat zu visualisieren. Mein Interesse für das Thema war und ist sehr groß, was mir dabei half das Projekt bis ins Detail auszuarbeiten. Erstmals fühlte ich mich in der Bearbeitung eines Datavis-Projektes und dessen End­ergebnis sehr wohl und denke, dass das Projekt meine bisher erworbenen Fähig­keiten auf dem Gebiet gut repräsentiert.