Die Grundlagen von Dataviz mit Modular Information Design unterrichten – ein Erfahrungsbericht

Seit sechs Jahren unterrichtet Superdot erfolgreich im Studiengang Digital Ideation an der Hochschule Luzern - Design & Kunst. Das Modul heisst «Studio Information Esthetics» und dauert drei Wochen. Ziel des Kurses ist es, den kompletten Zyklus eines Informationsdesign-Projekts zu durchlaufen und als Ergebnis eine innovative Datenvisualisierung zu erstellen. 

Dieses Jahr kam zum ersten Mal das von Superdot entwickelte Modular Information Design System zum Einsatz. Dies hat zu Verbesserungen bei der Geschwindigkeit und dem Verständnis der Gestaltung von Datenvisualisierungen geführt. Wir waren froh, dass der Unterricht nach zwei Jahren wieder vor Ort in einer schönen Atelierraum-Atmosphäre stattfinden konnte.

Superdot Teaching Methode

Wie kann man den komplexen Umgang mit Daten und die Erstellung innovativer neuer Diagrammtypen vermitteln? Nicole Lachenmeier und Darjan Hil haben sich intensiv mit dem Thema komplexer Datenanalysen und Visualisierungen auseinandergesetzt. Das Lehrkonzept von Superdot basiert auf den Methoden des Modular Information Design und dem damit verbundenen Data Experience.

Die Studierenden besuchen diesen Kurs ohne Vorkenntnisse zu Daten, Datenvisualisierung oder Informationsdesign. Beginnend mit den Inputs zum einfachen Umgang mit Excel und Tableau werden erste Datenanalysen erstellt. Hierbei ist jedoch besonders wichtig, explorativ ein Gespür für den Datensatz zu gewinnen, sich aber vom Tool zu lösen und auf Papier eigene Ideen zu entwickeln. Statt die Studierenden, wie an vielen Hochschulen üblich, mit Regeln, Vorlagen und Kopieranleitungen auszustatten, regt unsere Unterrichtsmethode dazu an, im Kontext von gegebenen Daten, eine eigene gestalterische Sprache zu finden. 

Durch kurze Inputs und Zwischenpräsentationen im Atelier wird das eigene Beurteilungsvermögen geschult und auch wichtige Themen wie Data Literacy und Graph Literacy besprochen. Die Kenntnisse der Wechselbeziehungen zwischen den einzelnen Parametern einer Datenvisualisierung werden mit den 80 Elementen des Modularen Informationsdesigns persönlich erprobt. Es gilt im experimentellen Rahmen systematisch die Grenzen der Lesbarkeit auszutesten, auch mal zu scheitern und daraus neue kreative Wege abzuleiten. In diesem Kontext leistet die Raumsituation des Ateliers wertvolle Dienste, weil die Gruppendynamik vor Ort besonders für diese Lernform wichtig ist und sehr schwer online stattfinden kann.

Sustainable Development Goals visualisieren

Dieses Jahr haben wir von Superdot bei Digital Ideation erneut mit dem Datensatz der United Nations zum Thema Sustainable Development Goals gearbeitet. Die Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung wurde im September 2015 von den Vereinten Nationen verabschiedet und deckt ein breites Spektrum an Themen ab – von Meeresbiologie über Abfallerzeugung bis hin zum Zugang zu Bildung. Statistische Daten sind ein Schlüsselelement bei der Überprüfung der 17 Ziele für nachhaltige Entwicklung. 

Die Datenbank der UN ist gross und hat Tabellen, in denen bei bestimmten Ländern oder Jahren Daten fehlen. Ein realistischer Übungscase für die Studierenden, um zu sehen, dass die Datengrundlage nie perfekt ist und dass in Visualisierungsprojekten dafür Lösungsstrategien gefunden werden müssen. Nach einem gründlichen Screening der Daten entscheiden die Studierenden, welches Thema sie bearbeiten wollen und welche Strategie sie für die Daten einschlagen werden.

Dataviz-Plakate erweitert mit Animation und Augmented Reality

Die hier folgenden Bilder zeigen die Resultate von der Generation Information Aestethics 2022. Alle Studierenden haben das Modul erfolgreich bestanden und konnten am letzten Tag ihr Plakat präsentieren. Zusätzlich wurden neben dem Prozess und dem finalen Plakat auch Experimente mit einem Zweitmedium präsentiert. Dabei konnten die Studierenden zwischen Animation oder Augmented Reality auswählen. Die unten folgenden Bilder zeigen den letzten Stand der Plakate am Präsentationstag am Ende des neuntägigen Kurses.