Applied Data Science UNBOXED

Erzähl mir eine Geschichte aus Daten! Data Storytelling & Visualisierung in der Praxis

• Marina Bräm, Samuel Frei • Season 1 • Episode 5

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Folge 5 | Kontext ist King?

Wenn man Marina Bräm und Samuel Frei von der Hochschule Luzern (HSLU) fragt, dann auf jeden Fall, wenn es um professionelles Data Storytelling geht. 

Mit der preisgekrönten Informationsdesignerin und dem Designforscher gehen wir in dieser Folge der Frage nach, wie wichtig eine gut strukturierte und vielschichtige Geschichte aus Daten ist. Denn wer mit Daten arbeitet und sie für ein Publikum aufbereitet, hat – frei nach Spiderman – viel Macht und damit auch viel Verantwortung, sagt Samuel Frei. 

Infografiken beispielsweise, die aus Daten entstehen, seien weit mehr als «ein nettes Add-on, ein paar hübsche Oberflächen oder visuell aufgepeppte Zahlen», sondern vielmehr Produkte hochkomplexer, fast «chirurgischer» Präzisionsarbeit, so Marina Bräm. 

Im Detail sprechen wir mit den beiden Experten darüber

  • wie man mit Data Storytelling, Visualisierung und Co. unsere immer komplexer werdende Welt verständlich erklären und bisher Unsichtbares sichtbar machen kann,
  • warum es überhaupt eine Geschichte zu den Daten braucht – denn sprechen die Daten nicht schon für sich? 
  • Welchen Einfluss künstliche Intelligenz auf das Erzählen mit Daten hat, 
  • und was es alles braucht, um ein:e gute Storyteller:in zu werden. 


Tauchen Sie mit uns ein in die faszinierende Welt des Data Storytelling und erfahren Sie, was Marina Bräm und Samuel Frei an ihrer Arbeit besonders fasziniert und warum herkömmliche Tafelkreide dabei auch eine Rolle spielt. 

Dies und vieles mehr in dieser Folge. 

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Spider-Man und die Verantwortung der Datenvisualisierung
[0:00]
Spider-Man sagt, mit viel Macht hat man eine Riesenverantwortung. Und diese Verantwortung, kritisch zu hinterdenken, wo kommen die Daten, wo ist der Kontext, wo kommen sie her, sind die verlässlich erfasst worden, wer gibt mir die Daten, ist das schon manipuliert, was mache ich daraus, wo mache ich sie zu einfach, wo lasse ich Dinge weg, die ganz wichtig sind, wie der Kontext, oder lasse ich Kontextinformationen weg und vereinfache ich den Sachverhalt so sehr, dass mein Publikum, das es sieht, sagt, es ist ja alles klar. Nur weil es klar ist, heisst das nicht, dass es unbedingt der Ethik, der Transparenz und diesem ganzen kausalen Zusammenhang dann noch stimmt. 

Die Datenvisualisierung ist das eine, der Kontext das andere, die wirklich präzise Textarbeit mit «wie beschriften wir die ganzen Angelegenheiten und die Legenden und alles?»

Das ist ein Gesamtwerk, das kann man nicht genug oft sagen und auch mit ihnen trainieren, weil das sind so Nebengeräusche, die irgendwie nicht so ernst genommen werden, aber irgendwie einfach zeigen, wo wird professionell gedacht und wo nicht. 

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Einführung in Data Storytelling mit Marina Bräm und Samuel Frei
[1:11]
Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Podcast-Folge. Das Thema heute: Erzähl mir eine Geschichte aus Daten! Wie man mit Data Storytelling, Visualisierung und Co. unsere immer komplexer werdende Welt leicht verständlich und entspannend erklärt und sichtbar macht, was vorher unsichtbar war. Ich freue mich, meine heutigen Gäste begrüssen zu dürfen. Marina Bräm. Sie ist preisgekrönte Informationsdesignerin, Hochschuldozentin, gefragte Speakerin und dank ihrer ausgezeichneten Infografiken Vorreiterin im Data Journalismus. Samuel Frei ist studierter Biologe, Hochschuldozent und Designforscher im Bereich der visuellen Kommunikation und Storytelling am Department Design und Kunst an der Hochschule Luzern. Seit 2020 leitet Samuel das Modul Data Visualisation im Masterstudiengang Applied Information and Data Science. Mit den beiden Experten möchte ich heute darüber sprechen, warum es überhaupt eine Geschichte zu den Daten braucht, denn sprechen die Daten nicht schon für sich? Was der Unterschied ist, Daten einfach darzustellen und eine Geschichte über die Daten zu erzählen? Und zuguterletzt erörtern wir, was es dazu braucht, um ein guter Data-Storyteller zu werden. Talent oder Übung oder beides, dies und vieles mehr in dieser Episode.

Hallo Marina und Samuel, schön, dass ihr heute hier seid. 
Vielen Dank für die Einladung, Christina. Schön, hier zu sein, merci vielmals. Ich freue mich auch. 
Es ist ja schon ein bisschen paradox, dass wir hier ein Medium, nämlich diesen Podcast nutzen, um über etwas Visuelles zu sprechen, ohne es zeigen zu können. 

Visuelle Kommunikation ohne visuelle Hilfsmittel
[2:39] 
Wie können oder wollen wir heute mit dieser Herausforderung umgehen?

Ich würde jetzt mal ganz spontan sagen, wir gehen mehr ins Erzählerische. Das heisst, wir brauchen die gesprochene Sprache. Und wenn wir dann Visualität reinbringen wollen, dann arbeiten wir vielleicht mit Metaphern, die dann die Bilder in unseren Köpfen einfach evozieren. 

Das ist ein guter Plan. Okay, ja, ich habe ganz viele Fragen an euch beide, denn Data Storytelling ist ein faszinierendes Gebiet, wie ich finde.

Kritzeleien vs. Data Storytelling und Data Visualisation
[3:00]
Ich persönlich brauche ja zum Lernen und Merken so kleine Zeichnungen, um das grosse Ganze vor Augen zu haben. Sonst habe ich immer das Gefühl, dass mir etwas fehlt. Aber das, was ich so hinkritzle, bildet natürlich nicht die Wissenschaft und auch nicht die grosse Kunst ab, die hinter Data Storytelling und Data Visualisation steckt. Was ist das eigentlich genau und wo liegt der Unterschied? 

Der Unterschied zwischen dem Kritzeln und dem tatsächlichen professionellen Produkt? Also ich denke, in der Konzeption liegt der grosse Unterschied, dass man halt wirklich mit auf dem Radar hat, was wirklich der Aufhänger ist und wie wir quasi vom Grossen und Ganzen in die Kleinigkeiten hineingehen oder in die Details oder eben auch in die gut strukturierten Beispiele. Ja, ich würde sagen, in der Konzeption liegt natürlich die ganze Hauptarbeit, dass alles aufeinander abgestimmt ist. Was mit den Kritzeleien noch nicht erreicht ist, aber natürlich erwiesen ist, dass dies natürlich unsere Merkleistung sehr, sehr unterstützt. 

[4:06]
Data Storytelling und Data Visualisation, das sind zwei ganz grosse Begriffe. Was unterscheidet diese beiden Bereiche? 

Ich würde jetzt mal sagen, um gleich noch den Bogen zu schlagen zu deinen Kritzeleien. Eine Kritzelei ist im Prinzip eine Idee, die du aus einem Kopf in eine visuell wahrnehmbare Form gebracht hast, ein visuelles Element. Und eine Datenvisualisierung, wie das Marina erklärt hat, ist eine ausgearbeitete, im Prinzip visuelle Darstellung von Daten, die einer gewissen Konvention folgt, die in sich selber eine Aussage macht zu einer bestimmten Datenmenge.

Diese für sich eben spricht, trotzdem aber tut das Erzählen diese Daten und diese Visualität in einen grösseren Kontext stellt. Das heisst, wenn ich drei verschiedene Daten visualisiert habe, entsprechen die über die Fakten, zeigen sie was, stellen sie was dar. Mit dem Erzählerischen bringe ich die drei Visualisierungen in einen Kontext zueinander, kann auch Dramaturgie aufbauen, ein Setting, einen Kontext erklären, Fragen beantworten und eröffnen, die dann vielleicht in der dritten Visualisierung wieder beantwortet werden. Das heisst, wir haben visuelle Strukturen, die uns helfen, Dinge zu erinnern, die Kritzelei, die du brauchst, um dich daran zu erinnern, und gleichzeitig diesen Spannungsbogen, das im Erzählerischen liegt, eine Grundvoraussetzung, die wir als Menschen eigentlich immer nutzen, wenn wir uns gegenseitig Geschichten erzählen. Das ist der Grund, wenn es eine gute Geschichte ist, dann erinnern wir uns daran, wenn es nicht nur eine Liste von Aufzählungen ist, was ich heute bis am Abend gemacht habe. 

Die Ursprünge des Data Storytelling
[5:41]
Stichwort Geschichten. Seit jeher lieben wir Menschen gute und spannende Geschichten, denn gute Geschichten schaffen Aufmerksamkeit, gehen in die Köpfe und erreichen Herzen. Sei es als Höhlenmenschen, die sich am Lagerfeuer über die letzte Jagd austauschten, damals vor langer, langer Zeit, oder als Social-Media-Fans, die sich TikTok-Reels anschauen. Seit wann gibt es denn Data Storytelling im eigentlichen Sinne? Doch nicht erst, seit es Computer gibt, oder? 

Ich würde es ein bisschen ausweiten und nicht unbedingt auf Data Storytelling beschränken, sondern wirklich, ich glaube, das Vermitteln von Inhalten oder von Informationen, das geht sehr weit zurück. Also da sind wir uns gar nicht ganz einig, wie weit zurück das gehen soll. Also von Tonscherben und Steinen über Schnüre mit Knöpfen drin und alles Mögliche. Da wurden ja schon Zeichen gesichtet oder gefunden, die auf Informationskommunikation zurückführen lassen. Sehr spannend sind natürlich immer die Bemühungen, ich glaube auch schon aus dem didaktischen Vermitteln heraus, wo meistens Lehrpersonen versucht haben, schon früh zurück zu überlegen, mit welchem strategischen System ist es möglich, Dinge zu vermitteln und die sich auch dann die Schülerinnen und Schüler merken können. Und da könnte man auch Hans Rosling sprechen lassen, der eigentlich Data Storytelling ein bisschen revolutioniert hat und leider nicht mehr unter uns ist, aber sicher ein unglaublicher Pionier war, mit seinen Feuerwerken, die er vermittelt hat. Und eigentlich aus dem banalen Grund heraus, dass er sagte, wenn ich eigentlich die konventionellen Grafiken meinen Studierenden vermittle, dann ist es eigentlich, wie wenn ich mit Affen kommuniziere. Es ist immer 50-50, ob sie sich daran erinnern können oder ob sie die richtigen Resultate nennen.
 
Und das bestätigt eigentlich, dass die Beziehung zwischen den Inhalten und auch das Zusammenspiel zwischen Text und Visualisierung extrem wichtig ist und eigentlich komplett banalisiert wird in der heutigen Welt. Ja, es geht sicher früh zurück, dass wir Visualisierung gesehen haben, aber ich glaube, das Zusammenspiel zwischen Bild und Visualisierung ist, das ist sicher neuer. 

Ja, Hans Rosling ist auf jeden Fall ein Begriff. Er war ein sehr bekannter schwedischer Mediziner. Er hat auf jeden Fall sehr entertainend-mässig Daten rübergebracht. Auf jeden Fall ein gutes Beispiel.

Kriterien für erfolgreiches Data Storytelling und Data Visualisation
[8:03]
Ja, du hast ja schon gesagt, worauf es darauf ankommt, damit Data Storytelling oder Data Visualisation erfolgreich ist. Welche Kriterien müssen denn noch erfüllt sein? Also welche Herangehensweisen sind so üblich? Einfach sich hinsetzen und sich etwas überlegen? Oder gibt es da Methoden?
 
Das ist eine grosse Frage. Einerseits geht es ja darum, man muss eine Datenquelle  haben und jetzt die Frage überprüfen, sind die Daten überhaupt verlässlich, wo kommen die her? Auch im ganzen Sinn der Ethik kann das, was die Grundlage ist, kann ja nicht besser sein, als was man dann daraus Visualisierungen generiert. Und das ist natürlich die Frage, wenn man Datenjournalismus betreibt, wie das Marina macht, da gehört das dazu, die Hintergrundinformationen zu kennen und wo kommen die Daten und dann eben auch in die Datenanalyse zu gehen, diese Datenbank anzuschauen. Was sind da für Phänomene sichtbar, die überhaupt interessant wären für ein Publikum und dann zu wissen, für welches Publikum man das macht. Ist es ein Laienpublikum oder ein Expert:innenpublikum? Bevor wir überhaupt beginnen, etwas zu visualisieren, müssen wir uns überlegen, was sind Phänomene, die durch Daten dargestellt werden, die wir, die relevant sind für eine Thematik und die wir einem Publikum vermitteln, erklären, visualisieren wollen.
 
Struktur und Konzeption in der Datenvisualisierung
Ja, ich finde, Samuel bringt das gut auf den Punkt in Zusammenarbeit mit Kundinnen und Kunden. Es ist natürlich auch immer sehr wichtig, dass sie sich bewusst sind oder dass sie sich im Klaren sind, was sie denn jetzt eigentlich kommunizieren wollen oder auch, wo wir den Fokus genau legen auf die Grafik, weil die Infografik oder die Datenvisualisierung, die ist ja nicht ein hübsches Add-on, sondern es ist sehr viel Arbeit. Und es sind sich viele Leute im Voraus auch nicht bewusst, dass man eigentlich wirklich, es ist eigentlich wie eine dritte Dimension, finde ich. Man schafft nicht einfach nette Oberflächen, sondern es muss wirklich bis in die Struktur durchdrungen sein und es muss Sinn machen, wie wir das aufbauen. Und manchmal sind auch die Daten noch nicht klar in der Aufbereitung oder wenn man das dann zusammenstellt mit einem weiteren Fokus, dann sieht man, okay, da ist wieder eine andere Methodik dahinter. Wie gleichen wir das ab? Und was sind denn jetzt wirklich die Leitideen oder die Leitkommunikation. Also da gibt es immer ganz viel abzuleiten oder abzugleichen, 
bevor ich überhaupt ein visuelles Konzept dann erarbeiten kann. Aber das ist dann wirklich so strukturell mit den Daten in Zusammenhang.

Marina Bräm: Eine Reise durch ihre Karriere als Informationsdesignerin
[10:24]
Ja, Marina, du hast es auf jeden Fall jetzt ganz gut dargestellt und auch Samuel, was alles dahintersteckt. Ich weiss zum Beispiel auch, dass du in deiner bisherigen Karriere an vielen sehr speziellen Orten unterwegs warst. Da gehören Schlachthöfe dazu oder die Veterinärpathologie, weil du halt auch verstehen wolltest, wie die Dinge funktionieren, die du in deiner Arbeit abbilden wolltest. Du hast zum Beispiel mehrseitige Infografik-Dossiers über den Ersten Weltkrieg gemacht und dafür auch Preise bekommen. Das sind natürlich Themen, die nichts für schwache Nerven sind. Und seit einigen Jahren arbeitest du erfolgreich als selbstständige Informationsdesignerin. Kannst du ein bisschen so aus deinem Beruf erzählen, was genau fasziniert dich an deinem Beruf? Wolltest du das schon immer machen?

Ich wollte früher eigentlich vor allem nicht am Computer sitzen, was ich jetzt eigentlich mehrheitlich mache, weil ich auch sehr gerne Sport treibe. Aber ich bin natürlich sehr glücklich, dass ich eine sinnvolle Arbeit ausüben kann. Und der Bezug zum Faktischen, der kam ziemlich bald nach dem Graphic Design Studium, weil ich mich nicht wohlfühlte in der ganzen Werbewelt und ein bisschen Zeit brauchte, bis ich herauskristallisieren konnte, wo der Weg genau entlang gehen könnte. Aber dann, als ich eigentlich mit dem ganzen Master und auch der Auseinandersetzung mit der Veterinärpathologie und dem E-Learning in Kontakt kam, hat sich für mich eine neue Welt aufgetan und später auch in der Welt des Journalismus. Also eigentlich alles, was mit dem Vermitteln der Sachverhalte zu tun hat und eigentlich auch die Komplexitäten und das Zusammenarbeiten mit Expertinnen und Experten und da eigentlich ein Bindeglied zu sein und dem auch verpflichtet zu sein, das macht mir Spass.

Marina Bräm: Präzision und Chirurgie in der Informationsvermittlung
Das schärft eigentlich dann die Arbeit und hilft auch zur Präzision. Manche nennen mich auch ein bisschen so die Chirurgin. Ich finde, es passt sehr gut. Es ist auch etwas Genaues und Präzises, wenn man mal das grosse Ganze erfasst hat. 

[12:17]
Kannst du dich an dein aussergewöhnlichstes Projekt erinnern, was dir bis heute in Erinnerung geblieben ist? 

Gute Frage. Also logisch war das Masterprojekt mit der Veterinärpathologie sehr, sehr aussergewöhnlich. Das hat jetzt nicht wirklich mit Daten zu tun, sondern eigentlich wirklich am realen Objekt die Begebenheiten anzuschauen und sich damit zu beschäftigen. Und ich denke, das ist auch mit den Daten sehr wichtig, die Demut zu haben, an das Zielpublikum zu denken. Oder damals hat wirklich das Zielpublikum waren die Studierenden, die nachher mit meinen Inhalten zu lernen hatten und sich auf die Schwelle zu begeben: Was sehen die jetzt tatsächlich, wenn sie eine Sektion ausführen müssen? Wie sieht das in dem Pathologieraum aus? Das Tier ist voller Blut und dennoch muss man herausfinden, woran ist es gestorben und was kann ich als Designerin, welchen Mehrwert kann ich leisten mit einem didaktischen Bild, mit einem didaktischen Aufbau, mit einer Systematik? Und ich glaube, dieses Feuer oder diese Leidenschaft oder auch diese Aufgabe, die trage ich mit mir, egal welches Projekt. Und das war sicher so ein wichtiges Initialmoment. 

[13:24]
Wie kann man sich das vorstellen? Wie lange dauert denn das Projekt von A bis Z, bis es abgeschlossen ist?

Das ist ganz unterschiedlich. Also ich habe natürlich auch im Tagesjournalismus gearbeitet und konnte mir das anfangs nicht vorstellen und habe das aber schätzen gelernt. Und ich habe gemerkt, der Zeitdruck bringt nicht unbedingt schlechte Arbeiten hervor, sondern man muss auf einer sehr schnellen Ebene Entscheidungen treffen, was eigentlich auch Arbeiten auszeichnen kann oder auch voranbringen kann. Aber natürlich gibt es Projekte, die einfach vom Umfang her gross sind oder wo es viele Schnittstellen gibt, wo man natürlich über Monate hinweg arbeitet oder sogar noch länger. Also ich kenne eigentlich die ganze Facette. 
 
[14:05]
Spannend. Und gibt es Projekte, die du ablehnst und wenn ja, aus welchen Gründen?

Ja, ich lehne auf jeden Fall Projekte auch ab. Es muss für mich sicher politisch stimmen. Also ich möchte mich nicht instrumentalisieren lassen. Und ich finde, das gefällt mir auch an der Selbstständigkeit oder hat mir auch gefallen im Journalismus. Und ich möchte mir auch die Unabhängigkeit bewahren, dass ich nicht darauf angewiesen bin, Arbeiten anzunehmen, wo bei mir ein Widerspruch besteht mit dem Auftraggeber. Und dasselbe aber auch, wenn es zwischenmenschlich nicht stimmt oder wenn ich das Gefühl habe, die Wertschätzung mir gegenüber stimmt nicht, dann bin ich eigentlich ziemlich kompromisslos und beende die Zusammenarbeit. Ja, da bin ich mir selber treu genug. 

[14:53]
Das ist ganz wichtig, ja. Auch an dich, Samuel, an dieser Stelle die Frage, was fasziniert dich an deinem Beruf?
 
An welchem Teil von meinem Beruf?

Samuel Frei: Die Faszination für Naturphänomene und Illustrationen
Gute Frage. Weil ich so ein Hansdampf in allen Gassen bin und einerseits das Wissenschaftliche, also meine ehemaligen Ausbildungen als Biologe mitnehme, diese Naturwissenschaften, die teilweise auch oder ein Grossteil davon auch auf Beobachtungen, Daten basieren, das zu verbinden mit dem Visuellen als Unterstützung um komplexe Sachverhalte erklärbar oder auf unterschiedlichen Kodierungen, nämlich auf dem visuellen Code und auf dem verbalen oder textlichen Code zu basieren, das einfach auch einem vielseitigen Publikum komplexe Informationen zugänglich zu machen, damit sie auch teilhaben können an den Phänomenen der Welt, an den Phänomenen oder an der Arbeit der Wissenschaften. Dass es einfach zugänglicher wird. Und weil ich selber auch illustriere, noch immer noch, und Freude habe an diesem sehr genauen oder sagen wir populärwissenschaftlichen Illustrieren von Naturphänomenen, kann ich da ganz viele Elemente verbinden. Und dann noch in meiner Dozierendenrolle das in einem verbalisierten, zusammen in einer Präsentation, einem hoffentlich interessierten Publikum präsentieren zu dürfen, das ist wunderbar. 

Was meinst du denn mit Naturphänomen? 

Das kann zum Beispiel sein, ganz konkret jetzt, wenn ich Tiere beobachte oder wenn ich durch den Zoo gehe oder ich eben als Zoologe, ehemaliger, gibt es verschiedene Tierarten und bzw. es gibt eine Tierart und da gibt es sozusagen so einen Holotyp, das kommt aus dem Lateinischen, das sagt so der Grundtyp. Wenn wir jetzt zum Beispiel 1'000 Kühe anschauen, sehen die alle ein bisschen ähnlich aus. Die meisten haben Hörner, heutzutage nicht mehr die Züchtungen, aber die haben vier Beine usw. Der Holotyp wäre die Idealform, was so eine durchschnittliche Kuh darstellen sollte oder eine bestimmte Rinderrasse. Dieses darzustellen, dieses aus Tausenden von Beobachtungen eine idealisierte Kuh darzustellen, die trotzdem nicht abstrakt erscheint oder Computer generiert, sondern wie wenn sie lebend dastehen würde, so in einer Genauigkeit. Diese Faszination auch von ein bisschen Simulation natürlich, visueller und beim Gegenüber dann eine Begeisterung auszulösen, das fasziniert mich. Also wie so eine Sprache zu finden, die Begeisterung, aber gleichzeitig auch der Wissenschaftlichkeit verpflichtet, auch eine Genauigkeit beinhaltet. 

[17:24]
Wie kann man sich das vorstellen? Nimmst du dann einen Stift? Geht das analog oder arbeitest du komplett mit Programmen, mit KI-Tools? 

Also das Erste, was ich brauche, ist mal meinen Sehsinn, mit dem ich die Daten aufnehme und natürlich die Referenzen. Also ich kann nicht tausend Kühe anschauen, aber mit den Referenzen, wo man Fotos hat, aus dem Internet ganz viele Bilder. Das ist ja die Grundlage, die Datenmenge, also eigene Beobachtungen, Fotografien, Festhalten, Dokumentieren. Und dann arbeite ich noch sehr traditionell. Ich mache meistens zu Beginn eine einfache Bleistiftskizze, um so die Anordnung zu machen und beginne dann im zweiten Schritt nach diesen Grundskizzen anhand von Referenzen dann das Tier, zum Beispiel das Bild zu rekonstruieren mit Fellmusterungen, Färbungen, Details, die ich aus meiner Erfahrungserinnerung eigentlich nicht mehr rekapitulieren oder rekonstruieren könnte. Und dann arbeite ich meistens auch digital nachher, aber im zweiten Schritt. 

Was sind da denn die bekannten Programme? 

Also wenn es um reine Daten geht, arbeite ich ehrlich gesagt meistens noch mit Excel. Aber durch die Illustration gibt es einerseits natürlich die klassischen Dinge wie Photoshop, Illustrator, wenn man in der vektorisierten Grafik arbeitet, oder so Dinge wie Procreate, das sind so Grafikprogramme, mit denen man eben auch über Bilder, Zeichner illustrieren kann. Einfach Tools, die einem erlauben, auch einfach zu korrigieren.

Der Umgang mit Datenanalytics ohne Zeichenfähigkeiten
Genau. 

[18:48]
Du bringst das ja auch den Studierenden bei, zusammen auch mit Marina. Was ist denn aber, wenn man zum Beispiel sich total für Datenanalytics zum Beispiel interessiert, aber nicht gut zeichnen kann? Ist das ein Hindernis? 

Ich würde sagen, überhaupt nicht, weil wir zeichnen ja nicht primär. Wir beginnen meist mit den Übungen, so ein bisschen wirklich die Bleistiftskritzeleien zu machen, um überhaupt unsere Ideen über das, was wir darstellen wollen, mal eine Vorstellung zu haben, eine Anordnung auf einem weissen Papier und dann aber geht es dann schon bald einmal in die Übersetzung. Das heisst, wir haben eine Datenbankanbindung und dann, brauchen wir ein Tool, das diese Daten in eine visuelle Form bringt. Ich persönlich arbeite kaum mit diesen Geräten, ausser Excel oder mal mit der Access-Datenbank, alles irgendwelche alte Tools, wo es heute natürlich ganz viele andere Tools gibt. Aber das ist eigentlich die Aufgabe der Studierenden, weil die sind teilweise viel, viel weiter. Also Marina kennt das natürlich besser als ich. Aber die Studierenden, die kommen aus der Programmierung, die haben die verschiedensten mit Python, wo wir diese Programmiersprachen sind, wo wir auch ihnen dieses visuelle Arbeiten in der visuellen Kommunikation, in der Auseinandersetzung, das können wir mit ihnen die Lernerfahrung zusammen aneignen. Aber die Tools, die müssen sie sich selber aneignen, würde ich jetzt mal behaupten. Weil das bringen sie mal mit. Das sind andere Kurse, wo sie dieses Rüstzeug sich aneignen.

Die Zukunft von KI in der Datenvisualisierung
[20:04]
Jetzt ist ja die KI auf dem Vorsprung. Was haltet ihr davon? Ist das eher eine Chance oder eine Gefahr? Wird man irgendwann ersetzt? Ich frage mal ganz provokativ.

Wir wissen das nicht.

Also ist alles noch Zukunftsmusik. 

Ich weiss nicht. Ich weiss es schlichtweg nicht. Also ich möchte mich davor bewahren, das irgendwie zu verschreien oder irgendwie das zu negativ zu sehen und gleichzeitig auch offen zu bleiben. Also weil ich denke, auf jeden Fall hat die KI grosses Potenzial und viele Chancen. Und dennoch, auf jeden Fall bin ich natürlich auch skeptisch und möchte natürlich meine Skills demgegenüber im Vorteil sehen. Aber das ist natürlich meine Schöndenkerei. Ich muss das kurz richten. Aber wenn ich natürlich zum Beispiel meinem Neffen zuhöre, wie begeistert er von der KI spricht oder eben auch genau weiss, wie er das Tool richtig nutzen kann und als junger Dozent geniale Zusammenfassungen vorbereitet und auch Illustrationen erstellt, die er nicht selber in der Lage ist, dann denke ich, wenn man die Skills nicht hat, befasst man sich vielleicht viel mehr mit der KI und sieht auch viel mehr die Chancen. Und wenn es natürlich die eigenen Skills sind, die man ein bisschen bewahren will, sieht man vielleicht auch mehr ein bisschen die negativen Aspekte. 

Die Kontrolle und Risiken bei der Nutzung von KI in der Datenvisualisierung
Zum Beispiel, dass natürlich auch wirklich Fehlbilder konstruiert werden von der KI. Und da gibt es ja auch unglaubliche Einblicke, was da schon veröffentlicht und publiziert wurde und niemandem aufgefallen ist und wirklich falsche Informationen sind. Und ich denke, die Kontrolle ist enorm wichtig. Also das ist sicherlich ein Hauptanliegen von uns, wenn wir damit arbeiten, wie kann man das kontrollieren und gerade bei grossen Datenmengen und im Austausch mit einem guten Kollegen von uns haben wir das auch thematisiert, dass ein Studio aus Zürich, die mit grossen Datensätzen arbeiten für die ganz grossen internationalen Kunden, die sagen, das ist immer noch zu vage, gerade auch in Bezug auf die Kontrolle, die wir nicht haben können. Und verlassen uns nicht auf eine KI, aber sie können die KI einsetzen im Sinne, dass wenn sie im Code vielleicht einen Fehler haben, also wirklich im Aufbau des Codes, dass natürlich die KI viel schneller ist, um zu schauen, wo gibt es eine Ungereimtheit und das so aufdecken kann. Aber sie wollen das eigentlich nicht aus der Hand geben, um dem Kunden verpflichtet, auch korrekt zu arbeiten. 

Technologie und Menschheit
Also da ist man einfach in einem Spannungsfeld, das man, glaube ich, aushalten muss und auch aushalten muss, dass man Teile von seiner Arbeit vielleicht mit der Zeit ein bisschen neu definieren muss. Aber das Internet ist ja auch eine geniale Erfindung. Und ich denke, die KI wird das Internet noch besser machen. Und es wird alles mit der Zeit sich dem ausbalancieren. Und man ist ja auch dran mit den Regulierungen. Ich hoffe jetzt an das Konstruktive und Positive, dass wir das irgendwie gut machen als Menschheit.

Auf jeden Fall. Es ist ja so, dass es die Hauptaufgabe und auch ein Stück weit Verantwortung eines guten Data-Storytellers oder Visualisers ist, komplexe Daten so aufzubereiten, dass sie erstens glaubwürdig sind und dass sie dann natürlich auch verständlich und bestenfalls emotional greifbar sind. Denn wir sind ja und bleiben auch emotionale Wesen.

Ich würde mich dem sehr gerne anschliessen. Im Prinzip ist es einfach ein technisches Tool und Tools haben immer Vorteile. Und hier auch spielerisch, auch neugierig heranzugehen, was sind die Möglichkeiten?

Aber immer mit der kritischen Haltung auch, wo sind die Grenzen, wo machen wir Dinge oder verlieren wir unsere Handlungsfähigkeit, weil wir jemand anderem das übergeben. Und das braucht eben diese Balance. Aber dazu braucht es eben auch den Mut, das auszuprobieren und nicht zu verschreien, aber gleichzeitig eben auch unsere eigene Handlungsfähigkeit als menschliche Wesen immer auch mit einzubeziehen, was das mit uns macht und wie wir mit dem umgehen, diese Verantwortung, die wir tragen.

Künstlerischer Stil und Handschrift
[24:31]
Jeder Künstler hat ja seinen eigenen Stil oder entwickelt ihn mit der Zeit. Wie würdet denn ihr euren Stil beschreiben? Eure Handschrift sozusagen? 

Ja, tatsächlich würde ich meinen Stil vielleicht so definieren, dass es schon eher reduziert ist. Es hat illustrative Elemente, wo es für mich irgendwie sinnvoll ist, auch etwas von der Illustration mit hineinzugeben, weil ich das ja auch in meinem Bildungsweg mitgenommen habe und ich durchaus auch den Sinn sehe davon, auch in Kombination mit Daten. Aber es gibt auch Arbeiten, die rein grafisch funktionieren. Und ich würde sagen, vom Stil her bin ich schon eher analytisch oder kühl, ein bisschen distanziert vom Stil her. Also die Leute müssen auch wissen, wo mein Stil passt. Also ein Art Director, der mich für ein Magazin mal angefragt hat, hat gesagt, Marina, wir brauchen dich, weil du bist wirklich die seriöse Hand in dem Ganzen und wir wollen diesen Touch mit drin haben, deine Sichtweise. Und ich denke, der hat das damit ja auch gut auf den Punkt gebracht. Also ich bin sicher nicht die, die gerne einfach, man hört das manchmal so, könnte man jetzt noch einen Artikel pimpen oder ein paar Zahlen pimpen. Also damit kann man mich weit wegjagen. Ich bin wirklich interessiert, auf den Grund zu gehen, den Dingen und die strukturell weiterzubringen.

Und da müssen eigentlich alle mitziehen. Und wenn das den Rest nicht interessiert eines Projektteams, dann muss man eigentlich auch nicht mit mir zusammenarbeiten. Aber so darum ist mein Stil, würde ich sagen, eher analytisch und man findet bei mir jetzt nicht blumige Illustrationen, weil das einfach nicht zu mir als Person oder Denkweise passt. Aber es kann sicher sein, dass ich mich einem Stil anpasse von einem Magazin, sei das über die Fonts und die Farbigkeit. Und ich finde das auch immer wieder spannend. Also ich denke, ich kann das auch gut, aber ich habe sicher immer eine eigene Designerhaltung, die sich da mit einbringt und die ich auch nicht gut einfach um 180 Grad drehen kann.

Und diese Designerhaltung kommt auch gut an, denn du hast schon mehrere Preise bekommen.

Ja, vielen Dank. Jetzt habe ich hier noch ganz viel Eigenwerbung.

Danke, Christina. 
Nein, aber gute Arbeit muss man ja auch so darstellen. 
Ja, das ist schön und gibt einem sicher auch tolle Bestätigung. Danke dir. 

Ich würde hier gerne einfach reinspringen, weil ich finde, wahrscheinlich, wenn man vom Bildstil spricht… Ja, du kannst das auch gut differenzieren.

Also mir einfach auch, wenn ich zum Beispiel, wenn ich populärwissenschaftliche Illustrationen mache, ist eben der Sinn, dass meine eigene Sprache möglichst nicht hervorkommt, sondern dass eine Darstellung auch vergleichbar ist mit anderen Leuten, die ähnlich dem Inhalt oder der Wahrnehmung der Realität zugesprochen sind. Ich würde jetzt meinen, wahrscheinlich, dass Marina der Form des Inhaltes, wie der passt, dem Zielpublikum, dem Magazin, aber nicht diese Autorenschaft übernehmen will, sondern die Autorenschaft ist hintendran mit der Genauigkeit, die Datenherkunft und wie das in diesem Sinne rübergebracht werden kann und nicht, sie muss überall pink oder blau reinnehmen, damit alle erkennen, dass das jetzt von ihr ist. Das würde ich jetzt mal behaupten.

Digitale Innovation im Zoo
[27:36] 
Und jetzt zu dir, Samuel. Du hast zum Beispiel mit dem Zoo Zürich einen mobilen digitalen Guide entwickelt, der das Naturschutzlernen in Zoos fördern soll. Und im Rahmen deiner Dissertation untersuchst du, wie sich das Lernen in Kulturinstitutionen angesichts der zunehmenden mobilen Medialisierung verändert. Wie kann man sich das konkret vorstellen? Ich kenne diesen Zoo-Guide nicht. Ist das eine App oder muss man QR-Code einscannen? Wie funktioniert das?

Diesen Zoo-Guide gibt es ja nicht. Das ist nur ein Konzept. Aber jetzt arbeiten wir in anderen Bereichen, wo es das gibt. QR-Codes sind die einzige Möglichkeit, die kennen alle und darum werden die gerne benutzt. Da wissen die meisten, wenn ich diesen scanne, da kommt was. Ein Link, eine Webseite, ein Film läuft ab oder ich höre irgendeinen Audio-Track.

Aber es kann auch sein, dass über Bilderkennung eben die Kamera beziehungsweise das Gerät eine Umgebung erkennt und dann in meiner Umgebung Dinge darstellt. Und jetzt die neuen, die sogenannten Brillen, wo die Information direkt auf meine Brillengläser produziert wird. Das heisst, ich habe kein Gerät, das ich hervornehmen muss, sondern kann mit meiner Brille herumlaufen und es werden zum Beispiel Navigationshilfen zum nächsten Restaurant oder den geringsten Preis, wenn ich jetzt zum Beispiel im Tourismusbereich in den Städten unterwegs bin, werden mir dargestellt. Und die leiten mich dann ganz intuitiv an diese Stelle, wo ich mich dann einchecken kann oder so. 

Ganz spontan fällt mir das Beispiel Pokémon Go ein. 

Ganz genau. Für die jüngeren Leute oder Junggebliebenen. Also ja, das ist auch ein Beispiel sicherlich. Das ist einer der erfolgreichsten Beispiele in diesem Bereich des Entertainment. Das hat unglaublich funktioniert.

Jetzt, nach diesem Riesenerfolg, wo alle die Firmen geschwört haben, jetzt kommt jetzt der Riesendurchbruch, die Anwendung von Augmented Reality ist immer noch auf sehr spezifische Situationen beschränkt. Und auch neuere Versuche, diesen Erfolg von Pokémon Go nachzubilden, ist eigentlich meistens dann nicht wirklich gekommen. Das heisst, hier etwas zu machen, das nicht nur auf Technologieanwendung basiert, sondern eben auch den Menschen mit seinen Bedürfnissen in der Umgebung integriert. Da ist man eigentlich noch nicht so weit gekommen. Sprich, darum forschen wir auch, eben um das Menschsein mit diesen Geräten und zu untersuchen, auch kritisch zu sein und nicht nur die Technologiefortschritte einfach abzubilden und diese zu hypen. 

Also auch kulturelle Aspekte spielen eine Rolle, soziologische, psychologische, all das.

Kommunikation mit verschiedenen Generationen
Ganz genau, ganz genau. 

[30:02]
Ja, spannend. Und sicherlich, wenn man jetzt LinkedIn einfach mal öffnet, da gibt es die Gen-Z-Vertreterinnen und Vertreter, es gibt die Babyboomer. Und wenn ihr zum Beispiel Aufträge habt oder Studierenden beibringt, so und so wäre es gut, mit diesen Zielgruppen zu kommunizieren. Wie kommuniziere ich erfolgreich mit den unterschiedlichen Gruppen?

Ganz spontan, also es gibt gewisse Grundverständnisse oder Wissen, über wie das menschliche Auge funktioniert, also die visuelle Kommunikation beziehungsweise die visuelle Wahrnehmung und die funktioniert bei, sagen wir mal, bei Menschen von einem gewissen Alter ähnlich. Und natürlich, und alles, was dann später kommt, die Kommunikationseigenschaften sind alles kulturell bedingt, aber auch dort gibt es ganz viel Wissen schon, das einerseits festgehalten ist, also die ganzen Graphic Design und viele Dinge, die wir kennen, die basieren auf Wissen, das festgehalten wurde, das geteilt wurde. Und das kann man mal lesen. Jetzt gerade aus der Forschung würde ich meinen, bei uns gehört eben dazu, sich eben auf die Zielgruppe einzulassen. Das heisst, Gespräche zu führen, konkret Interviews zu führen, direkt in den Dialog zu gehen und sie eben nicht nur zu fragen, sondern sie auch zu beobachten in diesen Situationen, für die wir eine Technologie anwenden wollen.

Und hier Erkenntnisse zu gewinnen, basierend auf denen wir dann im Idealfall gemeinsam mit unserer Zielgruppe oder einzelnen Personen Services oder Dienstleistungen zu generieren, die ihnen bei ihrem alltäglichen Gebrauch oder auch beruflichen Kontext unterstützen. Aber das ist immer wichtig bei uns auch, nicht wir als Expertinnen und Experten aus, Forschung, Graphic Design, zu sagen, wir wissen, wie es geht, sondern immer eben auch das Zielpublikum in so einem, nicht unbedingt in einem Co-Design, aber in einem partizipativen Ansatz, weil die Menschen verändern sich ja auch immer wieder und alles, was mal geschrieben wurde, ist vielleicht schon überholt. Und aktuell, im aktuellen Kontext, sich einzulassen und sich die Zeit zu nehmen und das Verhalten und die Bedürfnisse unserer Kundinnen und Kunden oder unserem Zielpublikum entsprechend anzuschauen und diese zu integrieren. 

Da würde ich dann auch direkt ansetzen wollen, Samuel, das ist sehr gut gesagt. Man hat dann die ganze Zeit das Gefühl, für die junge Generation muss es einfach, einfach, einfach sein. Und ich habe eigentlich gegenteilige Einblicke auch gehabt. Also wenn ich auch mit den Studierenden komplexe Grafiken anschaue oder auch ein bisschen aus dem Journalismus erzähle, dass die plötzlich irgendwie total wach werden und interessante Fragen stellen. Wenn man sie dann auch in die Recherche lässt, kommen unglaublich spannende Themen zustande. Also ich glaube, man unterschätzt die Jungen auch sehr, auch in ihrer Lesekompetenz.

Ich glaube einfach, der Rahmen stimmt teilweise nicht oder dass sie sich vielleicht auch teilweise abschrecken lassen. Und sogar haben wir jungen Studentinnen gesagt, dass die GenZ, dass die eigentlich wieder extrem viel Freude haben am gedruckten Werk. Weil sie eigentlich so müde sind von dem Algorithmus und dass sie eigentlich nicht mehr wissen, wo ein Medium anfängt und wo es aufhört und sie eigentlich total in der Überforderung stecken und sie eigentlich auch extrem interessiert sind an der Infografik, wo sie lernen, mit Inhalten sich zu beschäftigen, sie zu fokussieren, Key-Elemente herauszustellen, sie zu kontextualisieren und ich bin immer wieder begeistert, wie gut sie mitmachen, wenn man sie auch mitmachen lässt. Also darum finde ich eigentlich, Samuel sagt das sehr schön und ein tolles Experiment war mal mit einer Infografik, die du erwähnt hast, Christina, dieser Erste Weltkrieg. Das war bei der NZ am Sonntag, wo wir versucht haben, ein Dossier aufzubauen über zwei grosse Doppelseiten und einen gelayerten Layout, also mit einem Zeitstrahl und einer Bildstrecke, die wir von einem Illustrator umsetzen liessen und dann Karten, die ich erstellt habe und ich habe auch das Seitenkonzept oder die Seitenarchitektur aufgebaut. Und das hat ein Lehrer, der hat mich gefragt, ob ich das benutzen darf für den Unterricht mit Sekundarschülern. Und ich habe ihm gesagt, du kannst das haben, aber bitte mach eine Auswertung. Damit ich was daraus lerne. Und das war so spannend und das war so dicht mit Information. Und die Oberstufenschüler, die haben das bestens verstanden.

Spannende Beobachtung auf jeden Fall. 

Ja, und die fanden auch gar nicht, also wir haben eigentlich mit Comics gearbeitet. Und als er gefragt hat, braucht ihr jetzt einen Comics, um das zu verstehen, oder würdet ihr das auch mit historischen Bildern anschauen wollen, war das 50-50. Also ich denke, die können schon folgen, wenn wir interessante Inhalte haben und das auch wirklich gut aufbereiten. Das muss nicht alles irgendwie knitschen und auf Video verblödet werden.

Also zum einen kann man festhalten, die Kommunikation auf Augenhöhe ist mit jeder Zielgruppe wichtig, dass man auch so mit den Leuten direkt spricht. Das wünscht sich ja auch die GenZ. 

Erfolg und Scheitern in der Augmented Reality
[34:38] 
Und zum Thema immersives Data Storytelling oder Augmented Reality, kann man sagen, dass wir trotz allem immer sensationssüchtiger werden? 

Das ist eine Steilvorlage. Danke dir vielmals. Was man merkt ist, ich würde ein Beispiel nennen wollen. Ich kenne vielleicht alle diese Blockbuster-Marvel-Filme, die in den Kinos nicht mehr so gut laufen und es ist eine Serie auf Netflix und all diesen grossen Channels und die werden immer viel mehr mit CGI, also mit diesem computerunterstützten Visualisieren dargestellt und da fliegt einem alles um den Kopf. Und das würde ich mal behaupten, das ist jetzt natürlich anekdotisch, vor 20 Jahren, 30, habe ich den ersten Jurassic Park gesehen und ich bin ein totaler Dinosaurier-Fan und ich war geflasht von diesen Dinosauriern. Und die heutige Jurassic World Part 37, es interessiert mich nicht mehr. Und zwar nicht, weil die Realitätsdarstellung abgenommen hat, sondern weil das Storytelling dahinter, das, was mich verbindet, in der übergeordneten Geschichte, der Inhalt, so flach wird.

Dass eben der Fokus auf diesem immer lauter, immer greller gelegt wurde. Aber im Hintergrund, diese grundlegenden Geschichten, die uns eben als Menschen verbinden, die können klein sein, aber interessant erzählt werden. 

Auf dem Weg zum Data Unicorn
[35:59] 
Stichwort gute Geschichte. Wir schliessen jetzt den Kreis zu unserem Gespräch, denn Data Unicorn ist ja ein Begriff für viele. Also ich zitiere mal den CEO von Go Ignite. Er sagte mal, für mich wäre ein Data Unicorn jemand, der mit Daten eine Geschichte erzählen kann, die dann Klarheit darüber schafft, was die Erkenntnisse bedeuten und welche Massnahmen jetzt ergriffen werden müssen. Jetzt einfach meine Frage, wie wird man ein Data Unicorn? Wird man dazu geboren oder kann man all das, was dahinter steckt, trainieren? 

Also mal als erstes möchte ich immer widersprechen. Also ich finde es ziemlich eine flache Aussage, also dass man auch noch gerade die Massnahmen mit drin hat. Das ist ein totales Marketing-Geschwafel, sorry to say. Denn eigentlich geht es wirklich darum, Hintergründe, Zusammenhänge aufzuzeigen und die Massnahmen müssen eigentlich nicht im Wohlfühlpaket mit drin sein. Nein, das wird dann immer so ein bisschen aus Produktsichtweisen und Marketingsichtweisen so ein bisschen noch mit drangehängt. Und da habe ich Allergien dagegen.

Wenn ich gerade reingrätschen darf, ich würde sagen, das ist ein Fehlschluss. Von der Darstellung von Daten lässt sich noch nicht eine Handlungsanweisung ableiten. 

Absolut, total verkürzt. 

Weil die Daten stellen eine Problematik dar und vielleicht von wo es kommt. Also aufgrund dieser erhobenen Daten. Aber was hier zu tun ist, das ist nicht aus diesen Daten abzuleiten grundsätzlich. Sondern es soll doch eine Diskussionslage oder ein Dialog entstehen. Das ist die gesellschaftliche Aufgabe. Es ist Aufklärung in erster Linie und es ist Differenzierung, die eigentlich überhaupt nicht mehr stattfindet und genau mit solchen Aussagen auch wieder untergangen wird. Also das finde ich wirklich ganz flach, total flach. Also die Aufgabe des Storytellings ist eigentlich, eigentlich die Vielschichtigkeit der Daten einzulösen, die Perspektiven aufzuzeigen, auch die Grau-Werte und nicht nachher zu einem flachen...

Das ist jetzt die Take-Home-Message und jetzt kannst du damit den nächsten Friseur aussuchen und die Welt verbessern und sowieso und dies. Sicher ist es gut, wenn man sieht, wie man das konstruktiv überleiten kann in eine Handlung, aber meistens finde ich, das ist schon sehr von produkttechnisch gedacht und gar nicht verpflichtend im Sinne von Aufklärung zu schaffen und wirklich Insights zu generieren. Die sind nämlich überhaupt keiner Massnahme verpflichtet, sondern die müssen eigentlich immer offen bleiben. Wir sollen Erkenntnisse generieren und möglichst interessant und möglichst vielschichtig und möglichst markant und schlau. Aber daraus müssen wir nichts verkaufen. Wir sind auch gar niemandem was verpflichtet. 

Und ich würde auch noch erwähnen, bei einer Geschichte gibt es sehr unterschiedliche Geschichtenarten. Es gibt eine Geschichte, die kausal von einer Einleitung über einen Konflikt in eine Auflösung kommt, obwohl diese Auflösung nicht unbedingt positiv sein muss, sondern auch offene Fragen wieder aufwerfen kann. Aber diese multiperspektiven Geschichten, die eben verschiedene Ansätze, wie wir Menschen auch mit uns tragen, und das ist ja auch die Welt, oder? Es gibt vielleicht irgendwelche Handlungsanleitungen für, wenn es um Information geht. Aber wenn es darum geht, komplexe Probleme in der Welt zu lösen, braucht es diese Perspektivenvielfalt, die Integration dieser, weil wir haben auch verschiedene Kulturen, unterschiedliche Ansätze, wie wir auch aufgewachsen sind, wie wir das in der Gesellschaft etabliert haben.

Und da hilft einfaches Storytelling genügt nicht, sondern diese Vielschichtigkeit zusammensitzen als menschliche Wesen und uns auszutauschen und im Gespräch, im Erzählen auch unter Umständen neue Dinge in die Geschichte einfliessen lassen. Das gemeinsame Erzählen ist so wichtig eben auch. Nicht nur zuzuhören und das als Wahrheit zu akzeptieren, sondern eben auch beitragen zu wollen. Und diese grosse Geschichte, jetzt rede ich ein bisschen pathetisch oder episch, die grosse Geschichte der Menschheit, dass wir die alle ein bisschen mitgestalten können und eben auch mitsprechen dürfen und sollen. Und eben auch wissen, wo die Rechte liegen oder auch die Pflichten.

Politik, Moral und Storytelling
Unser politisches System, Rechtsgrundlagen und so weiter und Konventionen, ausgehandelte Moral, basiert auf Storytelling. Aber es sind keine einfachen Wahrheiten, sondern komplexe Regelwerke, die ineinandergreifen und nicht einfache, lineare Wahrheiten eigentlich daraus resultieren. 

Verantwortung in der Datenwelt
[40:14] 
All das bringt ihr ja sicherlich auch euren Studierenden näher. Ja, also wenn man jetzt auf die Data Science Studierenden schaut, als Dozierende gebt ihr sicherlich auch Werte weiter, was alles zu diesem Beruf gehört. 

Ja, das ist sicher immer Kontext, Kontext von unserer Seite und aber auch wirklich die intensive Auseinandersetzung zu den Beziehungen, die sie bauen rund um die Daten. Die Datenvisualisierung ist das eine, der Kontext das andere, die wirklich präzise Textarbeit mit «wie beschriften wir die ganzen Angelegenheiten und die Legenden und alle.», es ist ein Gesamtwerk. Das kann man nicht genug oft sagen und auch mit ihnen trainieren, weil das sind so Nebengeräusche, die nicht so ernst genommen werden, aber einfach zeigen, wo wird professionell gedacht und wo nicht. Das ist schon ein grosses Anliegen von uns, nebst dem Data Storytelling, aber auch wirklich, was alles dazu gehört. Nicht nur die Visualisierung, sondern wirklich die ganze Informationsstruktur, sagen wir mal. Samuel unterrichtet das mit super Engagement und Leidenschaft.

Danke vielmals, Marina. Ich würde gerne ergänzen, also wenn ich darf. 

Ja, unbedingt.

Ich finde diese Verantwortung, ich zitiere, Spider-Man sagt, mit viel Macht hat man eine Riesenverantwortung. Und ich würde meinen, Daten-Scientistinnen, die haben ein ganz grosses Werkzeug. Es wird gewünscht, wo man die Zukunft annähernd voraussagen kann. Und diese Verantwortung kritisch zu hinterdenken, wo kommen die Daten, eben dieser Kontext, wo kommen sie her? Sind die verlässlich erfasst worden? Wer gibt mir die Daten? Ist das schon manipuliert? Was mache ich daraus? Aber eben auch, wenn es um die Visualisierung geht, das heisst, ich versuche sie mit Storytelling und mit Visualisierungen zugänglicher zu machen. Wo mache ich sie zu einfach? Wo lasse ich Dinge weg, die ganz wichtig sind, wie der Kontext? Lasse ich Kontextinformationen weg? Und vereinfache ich den Sachverhalt so sehr, dass mein Publikum, das es sieht, sagt, es ist ja alles klar. Nur weil sie klar ist, heisst das nicht, dass es unbedingt der Ethik, der Transparenz und diesem ganzen kausalen Zusammenhang dann noch stimmt. Und diese Verantwortung zu tragen und auch sie kritisch zu hinterfragen, das ist ganz eine wichtige Aufgabe, die wir also hoffentlich in einer Art und Weise auch mitgeben können. Ein Bild zu posten ist einfach, das wirkt teilweise, also wenn man vor allem dann mit realistischen Bildern arbeitet, aber die ganze Geschichte über realistische Bilder im Journalismus, das kennt man, äusserst heikel.

Der Ausschnitt kann eine Wahrnehmung des Publikums so stark verändern. Und was man gesetzt hat, ist ganz schwierig im Nachhinein zu widerrufen. Und diese Verantwortung auf der visuellen Ebene, aber auch wo das Ganze, die Daten herkommen, mit dem haben wir nichts direkt zu tun. Erst einmal aber das ihnen auch mitzugeben oder auch sie zu ermutigen, dass sie diese Verantwortung tragen und dies auch wahrnehmen wollen. Das versuchen wir genau, Marina und ich, in unserem Unterricht mitzugeben. Es ist immer eine gemeinsame Arbeit, auch mit den Studierenden.

Abschied und Zeitkapsel-Session
[43:09]
Das sind wunderbare Schlussworte. Und alle, die uns schon länger hören, die kennen unsere Zeitkapsel. Was möchtet ihr der Zeitkapsel überlassen? Ein Wunsch oder ein Gegenstand? 

Da wir heute zusammen unterrichtet haben und das Modul abgeschlossen haben, haben wir uns für ein gemeinsames Gegenstand entschieden.

Genau, beziehungsweise wir haben zwei mitgebracht und der kommt direkt aus dem Unterrichtsraum, weil hier an der Zentralstrasse 9 gibt es immer noch, das ist eben interessant, wir haben vor allem nur digitale Präsentationen gesehen in unserem Unterricht. Das ist nur ein Drittel des Schulraums und der Rest sind noch Kreide, also schiefer Wandtafeln und wir haben jetzt, Marina hat blau und ich? Du hast weiss. Genau, Schreibkreide, Zeichnungskreide. Wie man auf der Strasse mal das Kind noch, gell?

Absolut. Das heisst, auch wenn der Strom ausgeht, können wir mit denen visuell kommunizieren und gemeinsam Geschichten visualisieren, schreiben.

 Super Gegenstand. Genau. 
 Super, ja. Dann könnt ihr das gerne da reinlegen. 

Das war jetzt verschwunden. 

Das war jetzt die weisse, jetzt kommt noch die blaue Kreide. 

Super, vielen Dank. 

Danke dir. 

Danke dir, vielen Dank, Christina.

[44:18]
Liebe Data Science Begeisterte, wir hoffen, dass euch diese Episode gefallen hat. Vielleicht haben wir ja mit dieser Folge euer Interesse an unserem Masterstudiengang geweckt. Alle Infos dazu findet ihr unter www.hslu.ch/master-ids. In der nächsten Episode sprechen wir darüber, wie man mit KI Emotionen nicht nur von Menschen, sondern auch von Tieren wie zum Beispiel Kühen messen kann. Ihr dürft euch freuen. Abonnieren lohnt sich. Mein Name ist Christina Stumpenhausen. Schön, dass ihr dabei wart bei Applied Data Science Unboxed, ein Podcast der Hochschule Luzern. Bis zum nächsten Mal.