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Data Storytelling – Ein Wegweiser aus dem Zahlen-Nirwana
Communications – PR, Content, Redaktion Tools 16. November 2017

Data Storytelling – Ein Wegweiser aus dem Zahlen-Nirwana

Erinnert ihr euch noch an den Tag, als der oder die Lehrer:in mit der Integralrechnung in den Unterricht kam? Genau das ist der Moment, in dem es begann: Von da an hatten Zahlen einfach ein schlechtes Image bei mir. Es soll wohl einen kleinen Bevölkerungsanteil geben, vermutlich ein Prozentsatz von fast Nullkomma nichts, der sich mit Daten, Statistiken oder jeglichen Angaben von Zahlenkolonnen wohlfühlt. Für den Rest gibt es eine charmante Möglichkeit, auch Ziffer-Verweigerern Daten schmackhaft zu machen und sie für die eigene PR und Markenbekanntheit zu nutzen:, und zwar mit Data Storytelling.

Mann mit Einkaufswagen, Grafik
Ein Beispiel vom Caritas-Report, wie eine Statistik visualisiert wird | Quelle: Marion Luttenberger

1.000.000 Daten, 1.000 Gesichter und 1 Ziel

Die nächste Sportcheck-Filiale ist statt 300 Meter 65 Kalorien vom Bahnhof entfernt. In einer mittelgroßen Tüte Popcorn in amerikanischen Kinos stecken nicht 20 Gramm Fett, sondern sie hat mehr Fett als ein Frühstück mit Speck und Eiern, ein Big Mac und Pommes Frites sowie ein Steak Dinner zusammen. Diese beiden Beispiele zeigen, dass Daten echt sexy und – vor allem gut verpackt – auch verständlich sein können.

Animierte Grafik bildet Gruppe von Menschen ab, die unter einem Kreisdiagramm stehen
Ein gutes Data-Storytelling-Konzept gibt es auf der Webseite der US-Organisation inequality.is real

Tatsächlich verbergen sich 1.001 Geschichten in einer Zahlenkolonne. Sie müssen nur entdeckt werden. So nutzt Google jedes Jahr seine Datenerkenntnisse, um ein Resümee der beliebtesten Suchanfragen der Internetnutzer zusammenzufassen: Google – Year in Search

Datenvisualisierung hat viele Gesichter und genauso viele Ziele. In der PR und im Marketing kann das unbeliebte mathematische Wesen genutzt werden, um:

Vier Beine sind bis zum Knie dargestellt, deren Schuhe an etwas kleben
Ein Beispiel, wie eine Statistik unkonventionell visualisiert wird (Quelle: Marion Luttenberger)

Kontraste, Trends oder Ausreißer: Die richtige Verpackung beim Data Storytelling

Die größte Herausforderung in der Visualisierungsarbeit steckt darin, die richtige Form für seine Daten zu wählen. So können die hausinternen Erkenntnisse genutzt werden, um Kontraste zu zeigen, wie es die Wochenzeitung Die Zeit bereits perfektioniert hat. Ein gutes Beispiel ist ihre interaktive Erklärung, warum die AfD in bestimmten Regionen in Deutschland so erfolgreich war:

Deutschlandkarte vereinfacht dargestellt mit farbigen Diagramm darunter
Der Datenking unter den Medienmachern: Die Zeit und ihre Scrollytelling Reportage „Stadt, Land, Vorurteil“ (Quelle: Zeit online)

Zudem können Wendepunkte aufgezeigt werden. Von der dramaturgischen Perspektive aus betrachtet sind gerade solche Darstellungen spannend, da zwei oder mehr Protagonist:innen aus unterschiedlichen Richtungen kommen, sich an einer bestimmten Stelle treffen und wieder auseinandergehen. Der große Clash der Mächte, quasi.

zweifarbiges Liniendiagramm
Auch die Berliner Morgenpost wartet mit immer mehr interaktiven Grafik auf, wie der „So tickt Berlin an deiner Linie“ Check, der vor kurzem den Data Journalism Award gewann

Für die Minimalist:innen unter den Daten-Newbies gibt es auch die Möglichkeit, den sogenannten Ausreißer aus den Zahlenergebnissen zu nutzen. Der Vorteil bei dieser Methode ist: Hier konzentriert sich die Aussage der Datenvisualisierung auf das Wesentliche. Es richtet das Spotlight komplett auf das, worauf es den Macher:innen ankommt. So nutzt der Streamingdienst Spotify das Hörverhalten seine Nutzer:innen, um charmante Werbeaktionen mithilfe von Data Storytelling durchzuführen.

Ansprache der User in knalligen Farben. Hand mit Blume im Hintergrund
Auch Spotify nutzt seine Daten für seine Werbearbeit. (Quelle: Spotify)

Die drei genannten Beispiele sind nur ein kleiner Überblick der Variationen, die sich in der Welt des Daten-Storytelling verbergen. Wer noch mehr Potentiale sehen möchte, sollte einen Blick in die Videos vom Datengott Hans Rosling werfen. Die TED Talks des – mittlerweile verstorbenen – schwedischen Gesundheitsexperten mit Hang zu Datengeschichten beweisen: Grafiken müssen nicht per se eine jpg-Datei sein, um die Zielgruppe zu erreichen. Ein Blick in die vielen Gesichter von Daten? Dann schaut euch den Beitrag von Hans Rosling an.

Lost in Datawana?

Die Beispiele waren schön und gut, doch wie gelangt ihr überhaupt dorthin? Bevor ihr die Ärmel hochkrempelt und euch an die Arbeit macht, solltet ihr diese Fragen klar beantworten können:

  • Wer ist die Zielgruppe, zu der ich spreche?
  • Was soll das Publikum wissen oder tun?
  • Was weiß dein Publikum bereits über das Thema?
  • Welche Fehlannahmen hat es eventuell darüber?
  • Womit kann es mithilfe von Data Storytelling überrascht werden?
  • Wie kann ich Daten nutzen, um einen Standpunkt klarzumachen?

Die Antworten sind euer Anker, damit ihr im Daten-Nirwana nicht verloren geht. Gleichzeitig helfen sie euch, immer das Ziel im Auge zu behalten.

Drei verschiedene Quotes zum Thema Data-Storytelling
Drei verschiedene Quotes zum Thema Data-Storytelling

In Sachen Datenvisualisierung heißt die goldene Regel: Weniger ist mehr!

Möge die Macht der Daten beim Brand Storytelling mit euch sein!

Obwohl Datenauswertungen seit Winston Churchills Spruch „Ich traue keiner Statistik, die ich nicht selbst gefälscht habe“ ein kleines Imageproblem haben, bleibt es dabei: Wenn zwei Werte richtig aufbereitet gegenübergestellt werden, kann die Zielgruppe selbst eins und eins zusammenzählen und feststellen, dass zwei genau das Richtige für sie ist. Ein guter letzter Tipp folgt von Cole Nussbaumer, die als Head-of-Datenexpertin von Google den lieben, langen Tag von Zahlen umgeben ist: „Don´t be a data fashion victim“. Bei all den kreativen Möglichkeiten, die wir haben, passiert es leicht, Grafiken oder sonstige Datenvisualisierungen zu überhäufen. Weniger ist auch hier mehr. Das Wesentliche ist das Beste beim Data Storytelling, denn im Endeffekt sollte die Zielgruppe die Grafik ohne Aufwand verstehen können.



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