Die Wurzeln der modernen Infografik

Joseph Priestleys historische Charts gelten als erste moderne Infografiken.

Visualisierung ist ein Königsweg des Erklärens. Vielleicht haben Infografiken ihren allerhöchsten Peak schon hinter sich, vielleicht ist es auch nur ein wenig ruhiger geworden, weil mit Podcasts, Vlogs und Newslettern noch mehr Möglichkeiten im Raum stehen, die Welt zu erklären. Oder weil quadratische Bildformate, wie sie auch Social Networks bevorzugt werden, sich nicht besonders gut mit viel Information vertragen, oder weil textlastige Grafiken in Social Networks schlechter gerankt werden – das wäre alles eigene Analysen wert.

Aber wie hat es eigentlich begonnen?

Data, Data Science, Infografik

Als Vater der Infografik gilt schlüssigerweise auch ein WIssenschaftler, dem als ersten die intensive Verwendung des Begriffs “data” nachgesagt wird. Joseph Priestley, ein Universalgelehrter des 18. Jahrhunderts, der sich vor allem mit Physik, Chemie und Philosophie beschäftigte, erstellte 1765 “A Chart of Biography”, eine Zeitleiste, auf der die Lebensspanne bedeutender Wissenschaftler ihrer Zeit eingezeichnet war. Eine simple Linie zeigt an, wann die Person lebte und wie lange.

Das klingt heute unspektakulär, war aber für damals ein revolutionär neuer Zugang. Weder die Visualisierung abstrakter Konzepte noch die Darstellung in Zeitleisten noch die Reduktion auf Grafiken waren damals üblich. – Ein Beleg für die Einzigartigkeit ist unter anderem, dass “A Chart of Biography” ausdrücklich erwähnt wurde, als Priestley in die Royal Society aufgenommen wurde. Priestley ist immerhin auf ein Miterfinder des Radiergummis, hat bewiesen, dass Kohle elektrischen Strom leitet, er hat Lachgas entdeckt und relevante Forschungen zu anderen Gase geliefert.

Vier Jahre später, 1769, erschien “A New Chart of History”, diesmal sogar in Farbe. In dieser Grafik versuchte Priestley, historisch relevante Ereignisse aus aller Welt und ihre Beziehungen grafisch darzustellen. Damit war er auch einer der Pioniere der Globalgeschichte, also der Ansicht, dass sich Geschichtsforschung mit Ereignissen in aller Welt und nicht nur in Europa beschäftigen müsse.

Datenvisualisierungen – Ziel und Zufall

Die beiden Visualisierungen sind Pionierwerke der Datenvisualisierung und sie zeigen auch heute noch aktuelle Probleme und Herausforderungen der Visualisierung auf:

  • Der Raum ist noch begrenzter als in textlichen Darstellungen, die Entscheidung, wer oder was in die Darstellung aufgenommen wird und was nicht, ist also noch relevanter.
  • Nähe in der Grafik suggeriert Zusammenhänge – über Beziehungen zwischen den einzelnen Personen sagt Priestleys Biography-Map allerdings nichts aus (ein sehenswerter Versuch, solche intellektuellen und politischen Netzwerke mit zeitgenössischen Mitteln darzustellen, ist “Six Degrees of Francis Bacon”).
  • Die mehrdimensionale Darstellung der History-Map, die Zeit, räumliche Ausdehnung, Macht und Intensität oder Häufigkeit der Ereignisse darzustellen versucht, liefert auf den ersten Blick ein klares Bild der relevanten Punkte. Sie erzeugt zugleich aber auch leere Flecken, die den Eindruck dunkler Zeiten oder leerer Regionen entstehen lassen – obwohl Priestley nur schlicht nichts darüber sagen konnte.
  • Und beide Visualisierungen sind zugleich Quelle und Geschichte: Sie sind und schreiben Geschichte, indem sie den für ihre Zeit relevanten Forschungsstand darstellen. Damit sind sie zugleich auch Quelle für die Prioriäten und neue Methoden der Forschung ihrer Zeit.

Für Data Analytics- und Data Science-Anwendungen in der Wirtschaft ist diese Ausschluss oft recht praktisch. Anwendungen sollen ein konkretes Ziel verfolgen und den Weg dorthin zeigen. Im Forschungszusammenhang, wenn Ziele noch nicht feststehen oder eigentlicher Gegenstand der Frage sind, kann das problematisch sein. Auch zielstrebige Data Scientists wie Ken Jee empfehlen allerdings oft mal einen offeneren, mehr auf den Zufall abstellenden Zugang,  um Daten produktiv zu nutzen. – Dieser Zugang beschreibt den Unterschied zwischen Visualisierungen (die eine weitere Quelle sind, um etwas herausfinden zu wollen) und Illustrationen (die etwas bestimmtes zeigen, ein bestimmtes Merkmal hervorheben wollen).

In wirtschaftlich orientierten Data Analytics- und Datenvisualisierungs-Anwendungen wird der Unterschied gelegentlich vernachlässigt. In den Digital Humanities, der geisteswissenschaftlichen Anwendung von Data Analytics- und Data Science-Methoden, läuft dagegen in jüngster Zeit eine intensive Debatte darüber, wie nicht nur Visualisierungen und Modellierungen offengehalten werden können, um neue Perspektiven zu ermöglichen, sondern wie sogar das Konzept von Daten überdacht werden kann, um besser mit Unsicherheiten und Ausschlüssen umgehen zu können (nachzulesen zum Beispiel hier).

Damit kommt man dann auch wieder zu Joseph Priestley zurück. Der verwendete den Begriff “data” auch, um historische Ereignisse zu beschreiben (nicht nur Zähl- und Messbares) und erlaubte sich zum Beispiel auch die für das 18. Jahrhundert wohl noch gewagte Feststellung: Die Schriften gäben “no sufficient data on the physical nature of Christ’s resurrected body.” …