Claim: ich visualisiere alles, was nicht bei drei auf dem Baum ist;
Übersichten zu Forschungsartikeln (sog. Graphical Abstracts) - die geben visuell die Hauptergebnisse wieder.
🛠️Alert: die kommerzielle Plattform biorender.com erlaubt auch Laien da was gutes hinzukriegen für die Biologie,
Gemeinfrei (CC0) sind Icons der Biologie hier zu haben: bioicons.com
Ich erstelle Abbildungen zu großen Datensätzen, zB wie sich Lipide in Membranen an veränderter Umgebung anpassen (Bakterien).
Wenn das nicht passiert, würden die Zellen platzen/schrumpfen weil Stoffaustausch eingeschränkt ist - bis heute unklar wie es reguliert wird.
Wir nutzen Visualisierunge um Phänomene, die wir selber gerade erst entdecken, begreifbar zu machen:
Klonale Hämatopoese = Ansammlung somatischer Mutationen, v.a. beim Altern.
Wenn man das biologische Alter von Zellen weiss, kann man besser entscheiden ob diese geeignet sind für eine Zelltherapien z.B. bei Leukämie AML ALL etc.
Wir visualisieren auch klinischen Studien - beteiligte Ärzt*innen verstehen dann schneller wie und was getestet wird.
Jetzt untersuchen wir, ob solche Diagramme auch die Patientenkommunikation verbessern kann, vor allem bei langen (>2 Jahre) Therapieplänen z.B. Leukämien.
Statt solchen Dingern (oder GAR KEINEN VISUALISIERUNGEN, kommt auch vor)
Lieber so was:
Farbe systematisch einsetzen, Piktogramme zur schnellen Orientierung, Zeit auf die x-Achse wie üblich, und Text konsoliedieren.
-> weniger Platz braucht es ausserdem
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Gestern haben wir für unsere Daten einen passenden Charttyp rausgesucht - für alle nochmal hier zur Erinnerung der Spickzettel dazu:
(ps ich abe keine offene Version, da wäre eine DE Übersetzung vielleicht auch gut!)
PS EINEN passenden Charttyp, nicht DEN passenden Charttyp, es gibt immer mehrere richtige Lösungen
Das muss je nach: Kernaussage, nach Zielpublikum, nach Interaktionsformat: Papier, interaktiv Java, in einem Forschungsartikel oder 15-sek TikTok, angepasst werden!
Abstrakte Kunst und wissenenschaflichen Abbildungen sind gar nicht so unähnlich...
1. eigenen Datentyp kennen (Trend? Kategorie? Verteilung? Uni-, Bi, Multivariat?) 2. verschiendes ausprobieren, z.B. mit dem Chart-Selektor unten 3. dann Feedback einholen! --> loop to 1
Eigentlich ist es ganz leicht.
Für Einzelbeobachtungen in Kategorien kann man die Größe in
- Länge (Balkendiagramm, stacked bar)
- Fläche (Tree map, bubble, area char)
- Tortenstücke (Pie chart, lieber nicht Donuts!)
kodieren.
Bei der Visualisierung von Trends kann man
- Liniendiagramm (paar Beobachtungen, mehrere Zeitpunkte)
- Slopechart (nur 2 Zeitpunkte)
- Radar Chart (zyklische Daten)
- Sankey Diagram (viele Verläufe, Verteilungen)
nutzen.