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Bessere Visualisierungen durch Präattentive Wahrnehmung

Durch Datenvisualisierungssoftware wie Tableau und PowerBI und deren Self-Service Vermarktung und Anwendung, ist gute Datenvisualisierung von wichtigster Bedeutung. Mit immer größeren Datenmengen, die wir verarbeiten müssen, wird es zunehmend wichtig, komplexe Informationen klar und prägnant darzustellen. Tools wie Tableau oder Power BI ermöglichen es, in wenigen Schritten aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen. Doch was macht eine Visualisierung besonders wirkungsvoll? Ein entscheidender Faktor ist die präattentive Wahrnehmung.

Präattentive Wahrnehmung ist ein Konzept aus der Wahrnehmungspsychologie und beschreibt die Fähigkeit unseres Gehirns, bestimmte Reize unterbewusst und innerhalb weniger Hundertstelsekunden zu erfassen. Dadurch unterscheiden wir intuitiv zwischen einfachen und komplexen visuellen Reizen, ohne aktiv darüber nachdenken zu müssen. Wenn wir präattentive Merkmale gezielt nutzen, können wir die Aufmerksamkeit des Betrachters steuern und die Lesbarkeit unserer Visualisierungen erheblich verbessern.

Im Folgenden betrachten wir einige präattentive Merkmale und erläutern, wie sie effektiv für die Datenvisualisierung und Dashboardgestaltung genutzt werden können

Präattentive Merkmale und ihre Bedeutung in der Datenvisualisierung

1. Länge (vs. Fläche)

Unser Gehirn ist besonders gut darin, Längenunterschiede wahrzunehmen und Verhältnisse zwischen Längen einzuschätzen. Balken- oder Säulendiagramme nutzen dies optimal aus, da der Betrachter die Länge einzelner Balken leicht vergleichen kann. Flächen hingegen, wie sie etwa in Kreisdiagrammen vorkommen, sind deutlich schwerer einzuschätzen, da unser Gehirn Flächenvergleiche weniger präzise verarbeitet.

Anwendung:

Ein Balkendiagramm zeigt zwei Balken, deren Verhältnis genau 0,75:1 beträgt. Der Betrachter kann dies nahezu sofort erkennen. Ein Kreisdiagramm mit denselben Werten würde hingegen mehr kognitive Anstrengung erfordern, um die Verhältnisse richtig einzuschätzen. Für schnelle, präzise Vergleiche sind daher Balkendiagramme besser geeignet.

2. Farbe (vs. Form)

Farbe ist ein starkes präattentives Attribut, das schnell Aufmerksamkeit erzeugen kann. Sie eignet sich besonders gut, um einzelne Datenpunkte hervorzuheben oder Gruppen zu kennzeichnen. Das menschliche Gehirn kann jedoch nur eine begrenzte Anzahl von Farbreizen gleichzeitig verarbeiten – in der Regel etwa fünf Farben. Zu viele Farben führen zu Überforderung und erschweren die Wahrnehmung.

Anwendung:
Nutze Farbe, um die wichtigsten Elemente hervorzuheben, und beschränke die Farbvielfalt auf ein Minimum. In einem Scatterplot ist es beispielsweise effektiver, einen wichtigen Punkt durch eine auffällige Farbe hervorzuheben, als ihn durch eine andere Form zu kennzeichnen. Beachte hierbei auch die Herausforderungen der Farbblindheit und kulturelle Unterschiede in der Farbwahrnehmung, die die Verständlichkeit beeinflussen können.

Achtung:

Knapp 10% aller Männer und knapp 2% aller Frauen haben eine Form der Farbblinheit. Auch haben verschiedene Farben in verschiedenen Kulturen unterschiedliche Bedeutungen. Diese Punkte müssen immer bei der Erstellung einer Visualisierung beachtet werden.

3. 2D-Position und Gruppierung durch Einschließung

Unsere Wahrnehmung ist darauf ausgerichtet, Cluster oder Gruppierungen in einem 2D-Raum sofort zu erkennen. Ein weiterer präattentiver Effekt ist das „Einschließen“ von Elementen. Wenn Punkte in einem Diagramm in einer gemeinsamen Umrahmung dargestellt werden, interpretieren wir diese automatisch als zusammengehörige Gruppe. Der geübte Betrachter fragt sich dabei auch, warum bestimmte Punkte gruppiert sind und andere nicht.

Anwendung:
Verwende diesen Effekt in Punktediagrammen, um Ausreißer oder Cluster hervorzuheben, die näher betrachtet werden sollen. So kannst du den Betrachter lenken und seine Aufmerksamkeit auf die relevanten Datenpunkte fokussieren. Ein Diagramm mit Cluster-Einschließung sorgt dafür, dass die relevanten Gruppen sofort ins Auge fallen.
 

Achtung:
Durch das Einschließen der Cluster steht für den Konsumenten der Visualisierung sofort ein Zusammenhang zwischen den Datenpunkten und den Cluster da, auch wenn dieser vielleicht nicht gegeben ist! Im Beispiel sind alle Datenpunkte gleich aber durch das angewendete einschließen der verschiedenen Datenpunkte entstehen komplett verschiedene interpretationen der Daten!

4. Vermeidung von 3D-Visualisierungen

Dreidimensionale Visualisierungen werden oft als visuell ansprechend empfunden, führen jedoch häufig zu Verzerrungen. In den meisten Fällen erschweren sie den Vergleich der Daten, da das menschliche Auge Schwierigkeiten hat, 3D-Objekte korrekt zu interpretieren. Die präattentive Wahrnehmung funktioniert am besten in zweidimensionalen Darstellungen, die klare und direkte Vergleiche ermöglichen

Weitere Literatur und Empfehlungen

Die präattentive Wahrnehmung basiert auf fundierten wissenschaftlichen Erkenntnissen. Stephen Few und Colin Ware, renommierte Experten auf dem Gebiet der Datenvisualisierung, haben wichtige Standards entwickelt, die in der Visualisierungswelt stark berücksichtigt werden. Ware hat in seinen Werken zur Wahrnehmungspsychologie besonders die Wirkung präattentiver Merkmale auf die Informationsverarbeitung hervorgehoben, während Few konkrete Leitlinien zur praktischen Anwendung bietet. Diese Grundlagen verdeutlichen, wie wir Visualisierungen gestalten können, um schnelle und effektive Informationsverarbeitung zu fördern.

Checkliste für präattentives Design

  • Do: Verwende Balken- oder Säulendiagramme, wenn du Verhältnisse darstellen möchtest. Vermeide Kreisdiagramme, da Flächenvergleiche schwerer fallen.
  • Don’t: Nutze zu viele Farben – dies kann die Wahrnehmung überladen. Bleibe bei maximal fünf Farben und nutze sie gezielt für wesentliche Datenpunkte.
  • Do: Verwende Gruppierungen und Einrahmungen in Scatterplots, um Cluster hervorzuheben und den Blick des Betrachters zu lenken.
  • Don’t: Vermeide 3D-Visualisierungen, da sie die Daten schwerer lesbar machen und die präattentive Wahrnehmung beeinträchtigen.

Die gezielte Nutzung präattentiver Wahrnehmungsmerkmale ist oft der entscheidende Unterschied zwischen einer leicht verständlichen und einer verwirrenden Visualisierung. Wenn wir bewusst Merkmale wie Farbe, Länge und Position einsetzen, lenken wir die Aufmerksamkeit des Nutzers gezielt und erleichtern ihm die Interpretation der Daten. Indem du diese Prinzipien anwendest, kannst du wirkungsvolle, klar strukturierte Visualisierungen gestalten, die das Verständnis der Daten erheblich fördern. Wenn du mehr zu Visualisierungs-Tools wie Tableau oder Power BI erfahren möchtest, stehe ich dir gerne zur Verfügung.

Marius Business Intelligence

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