Das Visualisieren sozialer Daten scheitert in der Praxis häufig an der Kluft zwischen Inhalt und technischer Umsetzung. Unsere Spezialität ist das Verbinden sozialwissenschaftlicher Analysen mit innovativen Ansätzen der Datenvisualisierung. Dabei können wir auf eine breite Palette von Methoden und Werkzeugen zurückgreifen (Datamining, GIS, Webprogrammierung usw.)
|
Beispiel: Pendelbeziehungen
Auswertung für das Zentrum für Demokratie Aarau
|
|
|
|
Beispiel: Politische Landschaften
Politische Landschaften stellen Städte, Regionen und Dörfer in einem weltanschaulichen Koordinatensystem dar. Zwischen den Polen «links», «rechts», «liberal» und «konservativ» liegen sie als «Inseln», «Gebirge» und «Gräben» und zeigen, worin sich die Werthaltungen zwischen Stadt und Land, Industrie- und Tourismusregion oder deutsch- und französischsprachigen Gebieten unterscheiden.
(Map of the Swiss Political Landscape)
|
|
|
|
Beispiel: Parlament in Facebook
Mit der Programmierung eines Webcrawlers können die sozialen Netzwerke der Schweizer Parlamentarier in Facebook erfasst werden.
Mittels MDS-Analyse und PostScript-Programmierung lassen sich diese Netzwerke Visualisieren
Auswertung für die NZZ
|
|
|
|
Beispiel: Cyberlandschaft
Die Cyberlandschaft zeigt die häufigsten Suchbegriffe der Schweiz. Ausschlaggebend für Nähe und Verteilung der Begriffe im Raum sind die Suchtreffer. Je stärker sich die Treffer zweier Begriffe überschneiden, desto näher liegen sie auf der Karte beieinander.
Auswertung für das NZZ-Folio
|
|
|
Referenzen:
Bundesamt für Statistik, Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (Deutschland), Institute for Environmental Decisions IED, ETHZ, Institut für Rechtswissenschaften UZH, Neue Zürcher Zeitung, NZZ-Folio