Datenvisualisierungen mit Flourish

Flourish - Datenvisualisierung

Datenvisualisierungs-Tools gibt es jede Menge. Für Journalisten besonders interessant ist Flourish. Wir stellen das britische Dataviz-Werkzeug vor.

Wer gerne Diagramme erstellt, wird gerne mit Flourish arbeiten. Aus mehreren Gründen:

  • Man braucht man keine Programmierkenntnisse
  • Es ist vergleichsweise einfach zu bedienen
  • Es bietet viele Diagrammtypen
  • Es ist kostenlos

Dass die Basis-Version von Flourish kostenlos ist, liegt daran, dass das Tool 2017 vom Google News Lab gefördert wurde. Seit Anfang Februar ist Flourish in einer offenen Beta-Phase verfügbar. Es ist ähnlich einfach zu bedienen wie der bei vielen Redaktionen beliebte Datawrapper.

Flourish wartet mit einer Vielzahl an Diagrammtypen auf

Nach dem Login klickt man einfach auf „New Visualisation“ und kann aus Dutzenden Diagramm-Templates wählen. Natürlich hat auch Flourish Klassiker wie Linien-, Balken- und Tortendiagrammen an Bord, aber noch viele weitere Diagramm-Typen, zum Beispiel:

  • Slope Charts zeigen, wie sich die Werte für ein Element über zwei Zeitpunkte hinweg verändert haben.
  • Sankey Diagramme zeigen Vorher-Nachher-Werte an, z.b. die Wählerwanderung von einer Partei zu anderen Parteien bei zwei aufeinander folgenden Wahlen.
  • Chart Grid, auch Small Multiples genannt, eignen sich gut, um mehrere Werte im Zeitverlauf zu visualisieren, z.B. als Serie von Balkendiagrammen
  • Treemaps eignen sich hervorragend, um die Zusammensetzung eines großen Ganzen aus den einzelnen Bestandteilen zu visualisieren. Sehr oft werden zum Beispiel Länderhaushalte mit Hilfe von Treemaps visualisiert.
  • Box Plots bieten sich wiederum an, um die Verteilung von Werten innerhalb von Gruppen zu visualisieren und so Ausreißer sichtbar zu machen. Zum Beispiel das Alter jedes Spielers, der an der Fußball-WM teilgenommen hat, und das jeweils sortiert nach den Ländern.

Je nach Diagramm-Typ gibt es unterschiedliche Layout- und Beschriftungsmöglichkeiten, mit denen man zum Beispiel besonders interessante Teilbereiche des Diagramms erläutern kann.

Flourish beherrscht viel mehr Diagramm-Typen als Datawrapper. Damit man ein Gespür dafür bekommt, welches Diagramm sich für welche Darstellung eignet, ist hinter jedem Template auch ein Beispieldatensatz hinterlegt. Ein weiterer Vorteil von Flourish liegt darin, dass man genau auswählen kann, welche Bereiche des zugrunde liegenden Datensatzes visualisiert werden sollen.

Auch Kartenfreunde kommen bei Flourish auf ihre Kosten, weil es viele Shape-Files an Bord hat, auch für einige deutsche Gebiete. Hier ein Beispiel mit den Gewinnern der Wahlkreise bei der Bundestagswahl 2017:

Eine mit Flourish erstellte Karte
Deutschlandkarte mit Wahlkreissiegern bei der Bundestagswahl 2017, erstellt mit Flourish

Wenn Daten auch eine zeitliche Dimension haben, z.B. eine Chronologie, kann man sie mit Hilfe des Time-Map-Templates visualisieren. Für jede Zeile gibt man Längen- und Breitengrad an sowie ein Datum. Heraus kommt eine animierte Karte, die die Punkte in chronologischer Reihenfolge einblendet.

Die Entwicklung neuer Diagramme ist nicht auf das Flourish-Team begrenzt. Jeder Java-Script-Entwickler kann eigene Templates bauen und auf die Flourish-Website zur allgemeinen Verwendung hochladen.

Flourish ist nicht nur ein Visualisierungs-Tool, sondern erlaubt es durch die Story-Funktion auch, komplette Geschichten auf Flourish zu erzählen: Mit dem Story-Editor kann man mehrere Slides zu einer Geschichte zusammenbauen. Für jedes Slide kann man entscheiden, ob es eine Visualisierung oder ob es Text bzw. Bild-Slide sein soll.

Die Basis-Version von Flourish ist kostenlos, die eigenen Diagramme sind dann öffentlich und können von anderen Nutzern kopiert werden. Wer seine Diagramme privat halten oder herunterladen möchte, braucht ein Upgrade zum Personal-Tarif (65 €/Monat). Dafür gibt es dann auch einen bevorzugten Support.

All diese Eigenschaften machen Flourish zu einem empfehlenswerten Tool für (Daten-)Journalisten.

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