{"id":4947,"date":"2016-01-21T14:30:39","date_gmt":"2016-01-21T16:30:39","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.mindthegraph.com\/?p=4947"},"modified":"2022-10-18T08:24:41","modified_gmt":"2022-10-18T11:24:41","slug":"data-visualization-language","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/de\/daten-visualisierungs-sprache\/","title":{"rendered":"Datenvisualisierung: Diese Sprache m\u00fcssen Sie lernen!"},"content":{"rendered":"

Lange Zeit bedeutete Wissenschaft, gro\u00dfe Einsichten in die Mechanismen der Natur zu haben. Im Laufe der Entwicklung f\u00f6rderte die Notwendigkeit, Vorkommnisse und Muster zu registrieren, neue Analysen und komplexe Algorithmen. Dies f\u00fchrte jedoch auch dazu, dass die Wissenschaft nur f\u00fcr wenige Menschen zug\u00e4nglich war.<\/p>\n

Parallel dazu drehte sich die Welt in eine andere Richtung. W\u00e4hrend das Internet die Welt in ein endlos aktualisiertes Netz tauchte, baute die Wissenschaft ihren geheimen Club von Spezialisten auf.<\/p>\n

Es ist erst ein paar Jahre her, dass Wissenschaftler das Bed\u00fcrfnis hatten, ihre Erkenntnisse der \u00d6ffentlichkeit zug\u00e4nglich zu machen.<\/p>\n

Das Problem war, dass die Kluft so gro\u00df war, dass sich nur Wissenschaftler f\u00fcr die Wissenschaft interessieren w\u00fcrden.
\nUnd noch schlimmer, nur Wissenschaftler w\u00fcrden die wissenschaftliche Sprache verstehen. F\u00fcr die breite \u00d6ffentlichkeit waren \"Daten\" ein bedeutungsloses Wort. Es war unerkl\u00e4rlich, leer und auf jeden Fall langweilig.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Datenvisualisierung\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Die Herausforderung war gro\u00df: Wie kann man das Interesse der Menschen an der Wissenschaft wecken?
\nUnd die Antwort war klar: Die Menschen m\u00fcssen die wissenschaftliche Sprache verstehen.<\/p>\n

Die wissenschaftliche Sprache, von der wir hier sprechen, ist auch als Datenvisualisierung bekannt.<\/p>\n

Datenvisualisierung bedeutet, Informationen sichtbar zu machen. Es geht darum, Ihre Arbeit so zu pr\u00e4sentieren, dass andere Menschen sie verstehen und Zusammenh\u00e4nge herstellen k\u00f6nnen. Mit diesem Gedanken im Hinterkopf war der n\u00e4chste Schritt, herauszufinden, wie man Datenvisualisierung erfolgreich macht.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Datenvisualisierung\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Eine erfolgreiche Datenvisualisierung besteht darin, relevante Informationen auf logische und ansprechende Weise zu pr\u00e4sentieren. Es ist wichtig zu erkennen, dass Datenvisualisierung f\u00fcr eine Person, die schon immer die wissenschaftliche Sprache gesprochen hat, nicht einfach ist.<\/p>\n

Zu diesem Zweck bilden Wissenschaft und Design ein perfektes Paar.<\/p>\n

W\u00e4hrend die Wissenschaft Informationen und ein Ziel liefert, sorgt das Design f\u00fcr die visuelle Form und eine Geschichte. Kombiniert liefern sie Datenvisualisierung, wie sie sein sollte.<\/a><\/p>\n

Viele Menschen verwechseln die Idee der Datenvisualisierung mit dem Hinzuf\u00fcgen jeglicher visueller Elemente. Sie k\u00f6nnen dieses Problem umgehen, indem Sie sich fragen: Wie kann ich meine Ergebnisse am besten pr\u00e4sentieren? W\u00fcrden sie sich am besten mit einer Illustration oder einem Text erkl\u00e4ren lassen? Wie w\u00e4re es mit einer Infografik? Oder einem Diagramm?<\/p>\n

Ein wichtiger Schritt bei der Datenvisualisierung ist die Entscheidung, wie Sie Ihre Arbeit kommunizieren wollen.
\nWenn Sie es geschafft haben, wie w\u00e4re es mit\u00a0den zweiten Schritt zu tun?<\/a><\/p>\n

\"Datenvisualisierung\"<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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He has a Ph.D. and solid scientific background in Psychopharmacology and experience as a Guest Researcher at the Max Planck Institute of Psychiatry (Germany) and Researcher in D'Or Institute for Research and Education (IDOR, Brazil). Fabricio holds over 2500 citations in Google Scholar. He has 10 years of experience in small innovative businesses, with relevant experience in product design and innovation management. 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