Bei den vielen Beispielen zu Decluttering haben wir prima gesehen, dass ALLE Aspekte einer Darstellung mal unter die Lupe müssen:

- Chart-typ (Display type) ok?
- Text genug/klar?
- passt Layout?
- sind Farben ok?

Ich geb meinen Studenten immer die Figure-Checklist:
Chart type haben wir gestern schon abgefrühstückt, dann kommen wir jetzt also zum Text.
das hier ist problematisch, hatten wir gestern schon.
Ein minumaler Text muss sein...
Aber, das hier ist ebenso problematisch, es ist SO VIEL TEXT nötig, dass die Legende um einiges größer ist als die Abbildung...

Dann geht Aufmerksamkeit für die Daten definitiv verloren ...
Und mit Abkürzungen sollte man GAAAANZ sparsam sein.

Meine Erfahrung, alles was ich denke 'ist doch klar' ist für wen der in einem anderen Kontext unterwegs ist überhaupt nicht klar!
Lasst uns mal ein Spiel machen, jeder posted einen Abkürzung von der sie/er denken, die sollte hier bei Real Scientist jeder kennen.

Und die anderen posten darunter eine Interpretation.

Ich fang an:
DNA
Danke für die vielen Beispiele, gerne weitermachen, ich guck auch weiter rein!

Weiter mit Text in Abbildungen, wir wissen jetzt: muss rein, und besser es ist verständlich.

Sonst.... @xkcd dazu
Bitte nie Text-Rotation!!!! Sonst drehen alle hier ihre Köpfe nach links - und das passiert auch in Vorträgen, bei Büchern, etc.

Da gibt es Studien* zu, wenn Text nicht horizontal ist verlangsamt sich die Lesegeschwindigkeit.

*ich hab es nicht zur Hand, aber gelesen vor 4 yr
Fast immer kann man den TExt besser verteilen, zum Beispiel den Balken breiter machen:
Oder aber auch: Chart um 90Grad drehen - bei einem horizontalen Balkendiagramm ist immer genug Platz für die x-Achsenbeschriftung
Aber Text ist nicht nur an den Achsen, man kann auch die Daten beschriften, hier z.B. die Bergnamen und dann noch so ein niedliches Piktogram.

Ist das nicht schön!
Und na klar, man kann dann auch mal seinen Frust rauslassen, z.B. wenn man als Journalist schon wieder Corona-Zahlen visualisieren muss.. .

Hier in der @FT
Wobei ich nicht weiss, ob das ein FT orginal war oder ob wer ein FT annotiert hat mit der FT SChrift...
Dann muss man auch das WIE überlegen. "ALL CAPS" oder "Capitalized Letters" oder "alles klein"?

Merke, nicht alles ist gleich gut lesbar, es kommt auf die Menge an etc.

Was mögt ihr?
Ja, und eigentlich müsste man hier dann auch über Typographien sprechen..

aber: im wissenschaflichen Kontext werden einfach Defaults genommen, oder die Schriftart ist vorgeschrieben.

Die einzige Diskussion die es gibt ist: Serif oder Sans Serif ...
Entwarnung: beides lesbar!
Apropos Default Font, bei Microsoft ist da was in Bewegung, adios Calibri heisst es da!

Sehen alle ok aus, aber guckt euch mal die ZAHLEN an!!
Wenn eins (1) und l (kleines L) gleich sind haben wir in den Wissenschaften ein Problem...

microsoft.com/en-us/microsof…
Im Design Bereich kann man mit Typographie viel mehr machen als hier bei uns..
Ein letzer Hinweis, Typographie ist besonders wichtig in Tabllen mit Zahlen:
- Einheiten direkt untereinander stehen -> tabular fonts
- keine Ascender und Decender

Und: keine Font empfehlung, man muss es ausprobieren, oft ist Arial anders bei Mac/PC, bei Word und Illustrator...

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22 Jul
Ein paar Beispiele zum Arufrämen von Charts - "Decluttering".
(c) DarkHorseAnalystics

Decluttering Beispiel: Balkendiagramm.

PS Ich würd die Achsenbeschriftung noch da lassen...
Vorher und Nacher
Decluttering Beispiel: TABELLE

(c) DarkHorseAnalystics
Read 17 tweets
22 Jul
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...

Was ist hier was? Zwei abstrakte Bilder
Read 21 tweets
21 Jul
Zur Krönung des Tages meine Top10-Charts der Chart-krisen..

Also, was sind die TOP10 Fehler die ich immer wieder sehe und immer wieder verbessere und mir immer wieder den Mund fusselig rede?
#Platz 10: Falsche Charttyp für die Daten.
...da seid ihr ja schon alte Hasen nach heute.

Vielleicht als letztes Beispiel noch das hier aus der Zeit:
#Platz9: keine (unvollständige) Beschriftung.

Merke: nicht nur Achsen brauchen eine Beschriftung sondern auch Farbcodes müssen erklärt werden!

Unten: eine der #worstchartsever und ein Abbildung ohne Farbcode, publiziert in nature... 🙄
Read 32 tweets
21 Jul
Wir macht man gute Charts?

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.

(merke, Time ist immer irgendwie 'ne Line!)
Read 14 tweets
21 Jul
Wir sind uns hier jetzt einig, dass Visualisierungen oft sinnvoll sind für Daten.

Aber welche Visualisierung ist die richtige? Es gibt hunderte,.... lasst uns mal ein paar angucken.

Es gibt hunderte solcher Übersichten:
(c)Anna Vital Übersicht verschiedener Charts
Eine gute Übersicht bietet Severino RIbecca mit dem @dataviz_catalog ♥️♥️♥️

Jeder Chart-Typ wird erklärt, es gibt educational videos, Hinweis auf 🛠️Tools mit denen man die Vis erstellen kann etc

datavizcatalogue.com/index.html
Ebenfalls ganz gut ist
datavizproject.com,
Read 13 tweets
21 Jul
Wir visualisieren Daten aus zwei Gründen: um diese zu kommunizieren, z.B. Corona-Zahlen an Allgemeinheit;

Wir visualisieren auch um selber die Daten zu verstehen und Phänomene und Trends überhaupt zu FINDEN.

[Wir sagen: EXPLORATORY and EXPLANATORY data visualization]
Das Visualisieren beim EXPLAINING, also kommunizieren helfen ist klar; wir können pre-attentiv, also schon allein beim Sehen Trends und Abweichungen sehen.

Hier ein Experiment, guckt das Bild gleich nur einen Bruchteil einer Sekunde an + schreibt auf an was ihr euch erinnert
Read 20 tweets

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