Screenshot Elevation, "a free, open source route visualizer that renders personal GPS data in 3D space, built in Processing"

Und schon die nächste Folge der Linktipps. In den letzten Tagen kam einfach zu viel lesenswertes rein, als dass es in nicht öffentlichen Linklisten versauern sollte. Es ist dann letztlich doch wieder etwas mehr geworden als ursprünglich geplant und auch diesmal sollte die Einteilung zwischen Redaktion, Content Management und Webentwicklung nur eine grobe Richtlinie sein. Ich wünsche viel Spaß beim Lesen, Kommentare sind wie immer willkommen.

Redaktion

• Der britische Guardian ist nicht erst seit der Aufbereitung der Afghanistan Protokolle ein Vorzeigekandidat im Bereich Datenjournalismus. Hier gibt’s einen Blick hinter die Kulissen: How the Guardian is pioneering Data Journalism with free tools
• Nochmal der Guardian: John Keenan hat einen interessanten Kommentar geschrieben: Why raw data sites need journalism
• AdAge hat sich einige grundsätzliche Gedanken zur Datenvisualisierung gemacht: Why Data Visualization Is About to Become Very Important for Your Brand Ich finde den Artikel insofern interessant, als das ich DV noch nie wirklich in direktem Zusammenhang mit der Werbeindustrie gesehen habe – wobei es natürlich ein logischer Schritt ist, gerade mit komplexen und/oder auffälligen Visualisierungen zu werben. IBM macht das – wie mir im nachhinein aufgefallen ist – schon länger.
• OpenData, OpenGovernment, Gov2.0: Viele Begriffe die immer wieder auftauchen. Was dahinter steckt steht beim Datenjournalist, den ich hiermit auch endlich mal in meine Blogrole aufnehme.
• Ulrike Langer hat ein interessantes Interview geführt. Der Digitalspezialist: Interview mit Mark Luckie

Content Management

• Martin Sauters “Open Mind“-Blog steht nicht ohne Grund in meiner Blogroll. Das liegt vor allem an den regelmäßigen hilfreichen Tipps die dort erscheinen. Aktuell ist so ein überzeugendes Leseargument die bislang 10-teilige Serie “Produktiver mit Typo3“.
• Kurze Einführung für die schreibende Zunft: HTML5 for journalists Ebenfalls lesenswert zum gleichen Thema: Was müssen Journalisten und PR-Leute über HTML5 wissen? bei Lost and Found.
• Auch wenn die Chefs selbst nach nur einer knappen Woche Lebensdauer der eigenen Firma “FlowingMedia” von Google assimiliert wurden: TimeFlow ist ein Open Source-Tool um chronologische Verläufe optisch aufzubereiten und strukturierte Datensätze einfacher zu analysieren. Nach eigenen Angaben richtet sich die Anwendung, die unter Mitarbeit von Sarah Cohen (u.a. Washington Post) entstand, insbesondere an Journalisten. Hier gibt’s noch einen Blogpost dazu: A timeline takes its first steps
• Das großartige Gephi nimmt bekanntlich am diesjährigen Google Summer of Code teil und langsam werden die ersten Zwischenergebnisse bekannt. Ein auch von mir lang erwartetes Feature ist ein ordentliches Datenmanagement innerhalb der Anwendung – was hiermit offensichtlich Formen annimmt: Introducing Data Laboratory

Webentwicklung

• GPS-Routen + Processing + 3D: All das kombiniert das Open Source Tool Elevation, das laut Selbstbeschreibung so klingt: “a free, open source route visualizer that renders personal GPS data in 3D space, built in Processing by Dave Shea.” Leider steht die Entwicklung wohl derzeit still, das letzte Update war bereits im Januar. (via Schockwellenreiter)
• Christian Heilmann hat seine Hack-Sammelsurium auf isithackday.com übersichtlich zusammengefasst. Einige sehr nützliche Sachen dabei und definitiv jeden Klick wert.

Fotonachweis: Screenshot von http://exnihilo.mezzoblue.com/elevation

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• Datenvisualisierung (3) – Tipps, Tools, Webservices und Links
• Lesenswert: programmierende Journalisten, Protovis und Python Tutorials, Abmahnlexikon

Screenshot "What they know" - Wall Street Journal Online

Urlaub vorbei, Alltag wieder da – und damit auch wieder ein wenig Leben in diesem Blog. Da es gefühlte Ewigkeiten hier kein Update mehr gab, fange ich als Aufwärmübung mal wieder mit den Linktipps an, darunter unter anderem einige sehr gute Artikel zu gelungenem Datenjournalismus und vieles aus dem Bereich Webentwicklung. Ach, und einen Termintip für Kurzentschlossene gibt’s auch. Viel Spaß dabei!

Redaktion

• Das Wall Street Journal hat in einer sehr anschaulichen, interaktiven Visualisierung aufgearbeitet welche Datenspuren in Form von Cookies, Beacons und Flash-Cookies bei einigen großen Webseiten wie Google, MSN, Meriam Websters etc anfallen, um den einzelnen User nachzuverfolgen und besser zu identifizieren. Dictionary.com gewinnt dabei mit 234 Instanzen klar den Negativpreis. Weitere Details und natürlich die Anwendung gibt es unter What they know.
• Der Guardian gibt einen Einblick in den eigenen Datenjournalismus im Fall der Afghanistan War Logs, die Wikileaks veröffentlichte: Wikileaks’ Afghanistan war logs: how our datajournalism operation worked Wie man es vom Guardian DataBlog gewohnt ist, gibt es diverse Datensätze zum Download. Sehr interessanter Bericht.
• Christoph Kappes hat sich bei Carta Gedanken dazu gemacht, ob das Internet tatsächlich nichts vergisst. Einige sehr interessante Punkte dabei und ich überlege gerade, welche Stationen meines virtuellen Lebens wohl noch im Netz stehen…
• Die Berliner Gazette hat After the paywall: on the state of online journalism von Mercedes Bunz übersetzt. Hier gibt’s den Text auf deutsch: Verwirrend, herausfordernd, aufregend.
• Achtung, schamlose Eigenwerbung: Ich habe vor kurzem für t3n.de einen Gastartikel über Tools zur Datenvisualisierung schreiben dürfen. 10 Wege zur Datenvisualisierung jenseits von Balken und Kuchen hat einigen Anklang gefunden, was ich natürlich super finde. Tipps zu weiteren Tools nehme ich natürlich auch hier in diesem Blog gerne entgegen.
• Termintip für Kurzentschlossene: Am 24. August findet in Amsterdam die Konferenz “Data-driven journalism: What there is to learn” statt. Weitere Infos und Anmeldung unter http://datadrivenjournalism.net Die Konferenz ist kostenlos, Anreise und Unterkunft müssen selbst gezahlt werden.

Content Management / Webentwicklung

• ScraperWiki hat seinen source code inklusive bug tracker und Wiki veröffentlicht. Mehr Infos gibt’s hier: Get the source to ScraperWiki
• Bei Gephi tut sich wieder etwas und die ersten Resultate des Google Summer of Code werden sichtbar. Entsprechend wurde die Graph Streaming API angekündigt, die ziemlich vielversprechend aussieht.
• Das umfangreiche Tutorial zu Ruby on Rails 3 von Michael Hartel ist erschienen. Die Onlineversion ist kostenlos, pdf und gedruckte Version sind kostenpflichtig.
• Ein schönes Tutorial von Holger Drewes beim Open Data Network: Daten der Weltbank mit Google Maps visualisieren
• Ich bin kürzlich über http://openstructs.org gestolpert. Ich hatte bislang noch keine Zeit mich intensiver damit zu beschäftigen. Wer also damit bereits Erfahrung gemacht hat: ich würde mich über einen Bericht freuen. Die Selbstbeschreibung des Projekts klingt zum Einstieg schonmal nicht schlecht: “OpenStructs is an education and distribution site dedicated to open source software for converting, managing, viewing and manipulating structured data”.

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CMS Made Simple New Logo

In guter Tradition gibt’s auch diesmal wieder die Bekanntmachung, dass eine neue Version von CMS Made Simple veröffentlicht wurde. Angesichts der Release-Taktung (die letzte Version kam Anfang Mai) bin ich gespannt bis der Sprung zur 2.0 Version kommt. Außerdem gab’s kurz vorher noch eine neue Homepage und ein neues Logo. Da war also jemand fleißig.

Ich habe hier nur die wichtigsten Änderungen im Überblick gelistet. Das vollständige Changelog gibt’s wie immer im Blog auf cmsmadesimple.org. Dort stehen auch die ausführlichen Begründungen und neuen Features, weshalb ich sie hier nicht nochmal alle aufschreibe. Also, das hat sich geändert:

• Aus dem {stylesheet} Tag wurde {cms_stylesheet}
• Massenkopieren von Pages
• Neues {content_module} Tag
• SSL Support verbessert
• Modul Manager überarbeitet
• Dokumentation überarbeitet
• etc…

Viel Spaß beim Update! Und falls ihr das diff-package zum Update sucht: Das gibt es diesmal nicht.

[update 14.07.2010] Mittlerweile ist CMS Made Simple 1.8.1 “Mankara” veröffentlicht worden. Es ist ein wichtiges Security Release, also bitte so schnell wie möglich updaten. Mehr Infos gibt es hier [/update]

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(c) Rainer Sturm / pixelio.de

Wie angekündigt, haben sich wieder einige Links angesammelt. Diesmal gibt es gelungene Tutorials zu Protovis und den Einstieg in Python, zum Thema Datenjournalismus und ein sehr hilfreicher Überblick zum Thema Abmahnung.

Redaktion

• Die Diskussion um programmierende Journalisten ist ja nicht neu. Bei PBS/Mediashift ist in den letzten Tagen ein wirklich interessanter Artikel erschienen, der sich deutlich für Programmierkenntnisse bei der schreibenden Zunft ausspricht. Einige der genannten Ausreden kommen mir verdächtig bekannt vor. Umso besser, dass mich die Pro-Argumente überzeugt haben: Why Journalists Should Learn Computer Programming (hier lohnt auch ein Blick in die interessanten Kommentare)
• Im vorigen Link werden ausserdem weitere interessante Verweise genannt, wovon ich hier vor allem die folgende zwei empfehlen möchte: Fresh Eyes: What can journalists learn from a web coder? und Michelle Minkoff: Self-teaching data and programming skills
• Alle die in der ein oder anderen Weise im Netz publizieren, können früher oder später die Bekanntschaft mit Abmahnanwälten machen. Der “Journalist” hat passend zum Thema das sehr lesenswerte Abmahnlexikon erstellt – damit man als Laie überhaupt erstmal versteht, was was ist. Als weitere Einführung und allgemeinen Überblick hat Dr. Web was zur rechtssicheren Gestaltung von Internetseiten geschrieben. Und wer sich sagt “betrifft mich alles nicht – passiert mir nicht” sollte vielleicht mal in der c’t 13/2010 den sehr interessanten Artikel von Holger Bleich “Ein falscher Klick” lesen (nicht online verfügbar).

Webentwicklung

• Bei Eager Eyes gibt es eine sehr gute Einführung in Protovis. Bisher sind zwei Teile erschienen: “A Protovis Primer part 1” zeigt als praktische Einführung den Umgang mit Variablen und Funktionen anhand eines einfachen Bar Charts. A Protovis Primer part 2 geht weiter und behandelt u.a. den Import von Daten z.B. mit Hilfe von jQuery und geht auf Filterregeln, Anker und Kennzeichnungen ein
• Wenn man sich z.B. als Journalist dazu entschieden hat, die eigenen Fähigkeiten zu erweitern und Programmieren zu lernen, steht man irgendwann vor der Frage: Python oder Ruby? Jedenfalls ging es mir so. Für beides gibt es Gründe. Wer sich für Python entschieden hat, dem dürften folgende Links weiterhelfen: How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python (pdf, 1MB) Das OpenBook ist allerdings bereits gute zwei Jahre alt, bietet aber trotzdem einen guten Einstieg. Aktuellere Einsteigerinfos und Tutorials gibt es hier: WikiBooks – Python Programming und The Python Tutorial auf den offiziellen Seiten selbst. Die Deutsche Übersetzung des Tutorials zu Version 3.1 gibt es übrigens auf http://tutorial.pocoo.org/.
  Und für alle Ruby-Interessierten: Der Schockwellenreiter hat mir die Arbeit abgenommen
• In der Aktuellen Ausgabe der Zeitschrift “Weave” wurde das Thema Datenvisualisierung ebenfalls angesprochen und die Online-Aktivitäten von fünf Kreativen getrackt und visualisiert. Ich habe den zugehörigen Artikel leider noch nicht lesen können, bin aber über das Log-Tool und den Quellcode gestolpert, das ich mir mal näher anschauen wollte.

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• Lesenswert: Visualisierungs-Tools, Maptivism, Übersicht Visualisierungsformen
• Lesenswert: Open Source Lizenzen, Open Data, re:publica 2010 Nachlese und Datenjournalismus

(c) Markus Hein / Pixelio.de

Screenshot FlatPress Standard Frontend

Flatpress

Website: http://www.flatpress.org
Features/Kurzbeschreibung laut Website
* Standard-compliant (XHTML valid)
* Plugin support
* Widget system
* Easy to customize with themes (powered by Smarty)
Speicherformat Inhalte: Text files
Anforderungen: PHP4 oder höher
aktuelle Version: 0.909.1
Lizenz: GNU General Public License (GPL)
Demo: n/a
Anmerkung: In der Ausgangsversion macht Flatpress nicht mehr und nicht weniger als den Standard-Job. Für alle die es etwas bequemer oder vielfältiger haben wollen lohnt sich daher ein Blick in die Plugin-Sammlung, die den Funktionsumfang durchaus stark erweitert. Plugins für Galerien, Stats, Spamschutz, Captcha etc. sind vorhanden, TinyMCE als WYSIWYG-Editor steht in angepasster Version zur Auswahl. Ebenso ein Deutsches Sprachpaket und deutsche Tutorials zu Installation, Upgrade und Datensicherung. Für die Templategestaltung setzen die Programmierer auf Smarty als Engine. Und nein, trotz des Namens gibt es keinen Zusammenhang mit WordPress und damit funktionieren WP-Plugins in der Regel bei Flatpress auch nicht!

Screenshot gpEasy Admin Interface

gpEasy

Website: http://www.gpeasy.com
Features/Kurzbeschreibung laut Website:
* WYSIWYG Editor (CKEditor)
* Galleries (ColorBox)
* SEO Friendly Links
* Free and Open Source (GPL)
* Runs on PHP
* File Upload Manager
* Editable Theme Content
* Deleted File Trash Can
* Multiple User Administration
* Works in Safe Mode with FTP Functions
* reCaptcha for Contact Form
Speicherformat Inhalte: flat file
Anforderungen: PHP 4.1 oder höher
aktuelle Version: 1.6.3
Lizenz: GNU General Public License (GPL)
Demo: bei opensourcecms.com
Anmerkung: Die Feature Liste spricht eigentlich schon für sich: Hier handelt es sich um ein nicht mehr ganz so puristisches System, bei dem man dem Anwender den WYSIWYG-Ansatz nicht nur für das Editieren der Inhalte, sondern gleich für das komplette System verspricht. Ob die Wahl des FCKEditor die richtige ist, bleibt Geschmackssache. Das System dürfte aber allen Anwendern liegen, die es weniger abstrakt oder technisch haben wollen und direktes on-page editieren bevorzugen, statt Text files hochzuladen. Verschiedene Themes und Plugins sollten für Standardseiten reichen. Eine deutsche Sprachversion liegt vor.

Blick ins Mapix Admin Backend: Folder editor

Mapix

Website: http://mapixcms.org
Features/Kurzbeschreibung laut Website:
* One or many “Site template” to define the skeleton of your site(s)
* Multiple sites (different domain names)
* Multiple users and groups with granular permisssions
* Multiple languages for each content (localization)
* Search engine friendly URL (Search Engine Optimization)
* 404 (page not found) customization
* Easily integrates local or remote XML files and HTTP services
* XSL templates (direct or cascading transformations)
* A customizable cache for each page
Speicherformat Inhalte: XML files
Anforderungen: Apache with .htaccess (mod_rewrite) enabled, PHP 5.2+ with DOM, XSL and CURL extensions, PHP should NOT be run in Safe Mode (check your php.ini), the convert program is required by the images editor (resize, crop, rotate)
aktuelle Version: 0.9.3
Lizenz: GNU GPL
Demo: Frontend Demo, Admin/Editor/Designer Demo
Anmerkung: Mapix sticht durch seinen anderen Ansatz aus der Liste heraus: Sowohl die Feature List als auch die klare Ausrichtung auf XML/XSL-Standards und die Selbsteinstufung als Content Management Framework lassen erahnen wohin die Reise geht. Im Gegensatz zu den anderen Kandidaten muss man sich hier mit dem System beschäftigen, statt es nur auf den Server zu laden und loszulegen. Als Belohnung winken Features, die die anderen Systeme nicht direkt bieten. Eher ein Fall für technisch versiertere Nutzer.

Beim CMS Stacey ist weniger mehr, simpler geht es kaum

Stacey

Website: http://staceyapp.com/
Features/Kurzbeschreibung laut Website:
“No database setup or installation files, simply drop the application on a server and it runs. Your content is managed by creating folders and editing text files. No login screens, no admin interface.”
Speicherformat Inhalte: Text files und Ordner
Anforderungen: PHP 5 oder höher, Optional: Apache mit mod_rewrite, htaccess file support
aktuelle Version: 2.1.0
Lizenz: n/a
Demo: n/a, Beispielseiten
Anmerkung: Für Puristen: Die Template Engine nutzt kein php, simples HTML und CSS reichen aus, der Rest funktioniert über Platzhalter. Default-Templates werden natürlich mitgeliefert, RSS/Atom-Feeds werden automatisch generiert, Clean-URLs sind möglich und die Navigation ist einfach anpassbar. Durch den Verzicht auf Template-Engines und Php-Dynamik kann man keine Wunderwebsites erwarten aber für einfache und eher puristische Internetauftritte durchaus eine Überlegung wert (siehe Beispielseiten). Bei der Vergabe der Dateirechte in der Installationsanleitung würde ich allerdings nochmal genauer hinschauen bevor ich 777 Rechte für Verzeichnisse verteile. Das sollte/muss auch anders gehen.

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Content Management, Open Source & Webentwicklung

• Gute Nachrichten von Moritz Stefaner: Seine Tools zur Datenvisualisierung Elastic Lists und revisit sind jetzt Open Source.
• Mal wieder eine sehr gute Übersicht über mögliche Formen und Varianten der Visualisierung gibt’s hier: A Tour through the visualization zoo Mit dabei auch einige gute Links zu Tools mit denen die Visualisierungen umgesetzt wurden
• Wer Netzwerkstrukturen zum Beispiel mit Gephi visualisiert bekommt ein weiteres Tutorial an die Hand. Darin geht es um farbliche Anpassungen und allgemeine Node/Edge-Auszeichnungen. Ausserdem gibt es ein neues Plugin, was für alle interessant sein dürfte, die geocodierte Datensätze vorliegen haben: Map geocoded data with gephi
• Hier im Blog war ja schon mehrmals die Rede von Yahoo Pipes und YQL. Warum die Tools so interessant sind und was Open Data damit zu tun hat, zeigt die Hack Competition rund um Warwickshire in England. Verwaltungsdaten wurden öffentlich gemacht und die Programmierer durften loslegen – und hier kommen die Yahoo Tools ins Spiel: A short adventure with Yahoo Pipes zeigt ein einführendes Beispiel, grundlegender wird es bei Christian Heilmann, der die einzelnen Entwicklungsschritte gut dokumentiert: Building a mashup with Government Data – Warwickshire Info
• Ein Testkandidat mehr für Visualisierungen: Protovis Uni Standford | free, open-source, BSD License. Gerade ist die Version 3.2 erschienen, die Steamgraphs und Forced-Directed Layouts unterstützt.
• Wer noch eine Stufe tiefer eintauchen möchte wird vielleicht bei Biofusion Design fündig. Dort gibt’s eine mehrteilige Serie zum Thema Cooking an MVC framework for data visualization

Redaktion

• Bei MedialDigital gibt es ein interessantes Interview mit OWNI-Datenchef Nicolas Kayser-Bril: “Labor für innovativen Journalismus” Dabei geht es unter anderem um Datenjournalismus vs. traditioneller Journalismus und natürlich generell um OWNI
• Nochmal Republica Nachlese: A journey to the world of maptivism Folien und Video des Vortrags von Christian Kreutz auf der re:publica 2010
• Wer Statistiken mag, sollte mal bei Nationmaster vorbeischauen. Diverse Themen mit klassischen Umsetzungen (Charts, Maps…) Leider kein Open Data.

Das war zwar noch nicht alles was aufgelaufen ist, aber bestimmt genug zum Wochenende. Der Rest dann beim nächsten Mal.

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• Freebase Gridworks 1.0 sieht nach einem vielversprechenden Open Source Tool zur Handhabung von Datensätzen aus. Aus der Selbstbeschreibung:
  

  “Freebase Gridworks is a power tool that allows you to load data, understand it, clean it up, reconcile it internally, augment it with data coming from Freebase, and optionally contribute your data to Freebase for others to use. All in the comfort and privacy of your own computer.”

  Freebase selbst versteht sich als eine Art Information-Hub, als “strukturierte Datenbank trifft Wiki“, wie Golem.de es nennt. Die Inhalte stehen unter Creative Commons und können von jedem eingebunden und verarbeitet werden. Ein Blick lohnt sich allemal.

• Was das Semantic Web ist und wie diverse Netzpersönlichkeiten dazu stehen zeigt die 15-Minütige Doku von Kate Ray Wb 3.0 – A story about the Semantic Web Mit dabei sind unter anderem Tim Berners-Lee, Clay Shirky, Chris Dixon, David Weinberger und Nova Spivack.
• Ein interessantes Video über Googles Public Data Explorer läuft auf Fora.tv Der Vortrag an der Berkeley Graduate School of Journalism behandelt unter anderem Themen wie “Making Public Data Accessible and Useful” und “Using Google to Search and Graph Statistics”. Übrigens:So sollte eine Navigation innerhalb eines Videos aussehen!

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• New York Times Archive als Linked Data

Content Management & Redaktion

• Grundsätzliches I: Wer gerade anfängt sich mit dem Thema Open Data zu beschäftigen, kann schonmal den Überblick verlieren. Die Netzpresse gibt mit Offene Daten für Deutschland eine kurzweilige Einführung ins Thema und klärt dabei auch Abkürzungen wie CAR und CKAN.
• Christiane Schulzki-Haddouti hat gerade ein Projekt zur Analyse und Visualisierung von Parteispenden veröffentlicht, das aktuell auf Zeit Online erscheint. Hintergründe und mehr zum Thema steht in bisher drei Teilen im Blog von Kooptech.
• Markus Bösch erklärt im lab-Blog was Creative Commons überhaupt ist und was es nicht ist – ein Selbstbedienungsladen zum Beispiel.
• Wer sich einen allgemeinen Überblick über freie Lizenzmodelle verschaffen möchte, findet ihn beim Smashing Magazine Überblick über Open Source und ähnliche Lizenzen

Die re:publica 2010 ging vorgestern zu Ende. Thema einiger Sessions waren u.a auch Open Data und Datenvisualisierung. Für alle die nicht mit vor Ort sein konnten (so wie ich leider auch) folgende Links

• Lorenz Matzat hielt eine Session zum Thema Daten-Journalismus in der Praxis und war so nett die Folien dazu bei Slideshare abzulegen. Die passende Linksammlung dazu gibt’s übrigens im Open Data Network Wiki
• Grundsätzliches II und nochmal Lorenz Matzat: Data Driven Journalism – Versuch einer Definition
• Daniel Dietrichs vom Open Data Network Deutschland hat einen Vortrag zu “Hacks4Democracy” gehalten. Hier gibt’s die Folien zur Session. Ich freue mich schon auf die Ergebnisse
• In eigener Sache: Ich suche die Folien zum Workshop von Urs Kleinert “Coding for data journalism” -bislang leider erfolglos. Falls jemand was findet, bitte melden. Kaum ist dieser Artikel erschienen, zieht Lorenz Matzat im Open Data Network Blog nach. Direkter Link zu den Folien zu Urs Kleinerts Workshop “Coding for data journalism”

Webentwicklung

• Als Nachtrag zum letzten Artikel zur Datenvisualisierung: Flare. Eine Actionscript Bibliothek, die das Erstellen interaktiver Visualisierungen vereinfacht. Erschienen als Open Source unter BSD Lizenz. Die Demos sind wirklich beeindruckend und für jeden, der sich mit der Erstellung von Visualisierungen beschäftigt und für den das Flash-Format kein Hindernis darstellt, dringender Testkandidat.
• Gerade erst gefunden, daher noch nicht getestet: http://www.uuorld.com. Aus der Selbstbeschreibung: “UUorld (pronounced “world”) provides an immersive mapping environment, high-quality data, and critical analysis tools. “

Edit: Ich habe den Link zu Urs Kleinerts Session nachgezogen. Ausserdem hatte der Feed heute ein paar Probleme und WordPress war nicht gut auf mich zu sprechen. Sorry, falls es im Feedreader eures Vertrauens Chaos gab. Sollte jetzt aber alles wieder gehen.

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Data Mining: Mapping the Blogosphere

Im dritten und vorerst letzten Teil meiner Kurz-Serie zum Thema Datenvisualisierung gibt es einen Überblick über diverse Möglichkeiten wie man Datensätze grafisch aufbereiten kann. Wer sich zuvor die ersten beiden Teile der Serie durchlesen möchte findet sie hier:
Teil 1: Einführung und Beispiele
Teil 2: Warum Daten visualisieren?

Bevor ich zum eigentlichen Thema dieses Beitrags komme, zunächst ein kurzes Video von Tim Berners Lee’s Kurzansprache auf der TED Konferenz. Ich finde “The Year Open Data Went Worldwid” bietet eine sehr gute Zusammenfassung und Einführung ins Thema. In meinem anschließenden Beitrag nehme ich das angesprochene Thema “Open Data” kurz auf, mache einen kurzen Abstecher in zum Thema “Datenaggregation” und außerdem gibt’s jede Menge nützliche und lesenswerte Links.

Video: Tim Berners Lee “The Year Open Data Went Worldwid”

Die passenden Links zu den im Video angesprochenen Themen gibt es drüben bei Infosthetics.com

Open Data, Scrapping, Aggregation oder “Keine Visalisierung ohne Daten”

Es ist so einfach wie logisch: Am Anfang jeder Datenvisualisierung steht die Datenbeschaffung. Wo keine Daten, da keine anschauliche, ansprechende und aufregende grafische Umsetzung. In den seltensten Fällen stolpert man auf seinem Weg zur Visualisierung aber über bereits ordentlich formatierte, kategorisierte und strukturierte Datensätze. Eben jene brauchen aber die meisten Programme oder Services um richtig arbeiten zu können. Zwei wichtige Fragem im Zusammenhang mit Visualisierungen sind also: Woher bekomme ich die Daten und wie bekomme ich sie in die richtige Form?

Am Anfang steht meist die Idee, einen bestimmten Sachverhalt zu erklären. Darauf erst folgt die Beschaffung der Daten, die im Großteil der Anwendungsfälle allerdings im Netz vertreut oder zentral aber unstrukturiert vorliegen. Um diese Daten zu beschaffen und in strukturierte Form zu bringen, gibt es einige Ansätze, die ich kurz ansprechen möchte.

Ein Ansatz, Daten frei zugänglich und frei von Kontrollmechanismen und Einschränkungen wie Copyrights oder Patenten zu machen, fällt unter das Stichwort “Open Data“. Eine Initiative, die sich in Deutschland die Unterstützung dieser Bewegung auf die Fahnen geschrieben hat, und sich nach eigenen Angaben als “Netzwerk zur Förderung von Open Data, Open Government, Transparenz und Partizipation” beschreibt ist das Open Data Network.

Wer sich ein wenig mit dem Thema beschäftigt wird schnell die Bedeutung der Thematik ua. auch für den Bereich Semantic Web erkennen. Weitere Stichwort in diesem Zusammenhang sind u.a. RDF und Linked Data, Das Thema hier allerdings weiter auszuführen würde jeglichen Rahmen sprengen. Daher zum praktischen Nutzen: In Großbritannien ist man bereits einen Schritt weiter und hat http://data.gov.uk eröffnet, eine Datenbank für frei zugängliche Datensätze der britischen Regierung, die bereits diverse Anwendungen generierte. Einen ausführlichen Bericht gibt es u.a. hier.

Ebenfalls interessant in diesem Zusammenhang sind die Bemühungen des britischen “Guardian”, der u.a. den “Data Store” für offene Regierungsdaten der ganzen Welt ins Leben rief – inklusive API, für den einfachen Abruf der Daten aus Anwendungen heraus (dazu: Artikel beim OpenData Network). Spätestens jetzt, dürfte jedem klar sein, welche Anwendungsmöglichkeiten sich künftig bieten werden.

Dennoch ist die größte Zahl an Datensätzen nicht so leicht zugänglich. Weitere Wege um Daten aus unstrukturierten Quellen auszulesen, können zum Beispiel folgende sein:

• ScreenSrapping und Text- bzw. Data-Mining: Tools dazu sind u.a. Scraperwiki.com (derzeit noch in der Beta-Phase) oder auch das Firefox-Add on “Piggy Bank“, das am MIT entwickelt wurde. Letzteres dient auch dazu mit Hilfe des Add ons direkt Mashups zu erstellen.
• Yahoo hat sich ebenfalls hervorragende Tools zur Datenverarbeitung einfallen lassen. Für den Einstieg in die Datenaggregation eignet sich insbesondere Yahoo Pipes, das einen einfachen, da bereits selbst visualisierten Ansatz, um verschiedene Datenquellen zu filtern, zu verbinden und zu durchsuchen darstellt. Die Ergebnisse können anschließend komfortabel in verschiedenen Ausgabeformaten bereitgestellt und genutzt werden
• Ebenfalls sehr mächtig und eher für Entwickler gedacht ist die Yahoo Query Language (YQL). Durch die Verschachtelung diverser Abfragen kann jede beliebige Adresse im Netz gefiltert und strukturiert in XML- uns JSON-Format ausgegeben werden. Praktischerweise hat Yahoo für diverse Anwendungsgebiete bereits umfangreiche Datasets bereitgestellt, zum Beispiel Geo-Informationen oder Verkehrswesen

Am Ende jeder Datenaufbereitung sollte wie bereits kurz angesprochen ein strukturierter Datensatz stehen. Als gut geeignet für die Weiterverarbeitung in Tools und Anwendungen haben sich XML oder darauf basierende Formate wie bspw. GEXF (Graph Exchange XML Format) erwiesen.

Visualisierung von Netzwerkstrukturen mit Gephi (Screenshot)

Software & Tools

Die klassische Methode ist es immer noch Anwendungen und Visualisierungen selbst zu erstellen bzw. zu programmieren. Eine kleine Auswahl nützlicher Helfer:

• Um Datensätze auf Karten zu visualisieren, ist der bekannteste Weg die Verwendung von Google Maps. Google bietet eine eigene API um das Kartenmaterial mit eigenen Datensätzen in eigenen Anwendungen zu nutzen. Einen gelungenen Schnelleinstieg bietet die Präsentation von Stefan Petterssen (Google Technology User Group Stockholm) von Anfang April. Natürlich gibt es auch die offizielle umfangreiche Dokumentation von Google selbst sowie diverse Tutorials im Netz.
• Für die Visualisierung insbesondere von Netzwerkstrukturen finde ich persönlich Gephi ein hervorragendes Tool. Ein gewisses Interesse an der Einarbeitung in neue Software vorausgesetzt, lassen sich mit Gephi schnell attraktive Ergebnisse erzielen. Der Quick Start Guide erklärt das Wesentliche und lässt auch Anwender ohne tiefergehende Kenntnisse von Mathematik und Statistik mit Gephi arbeiten.
• Noch einfachere Visualisierungen von Netzstrukturen verspricht NodeXL, dass sich als Template für Windows 2007 einbindet.
• Thisislike.com bietet ein eigenes Tool zur Konvertierung von XML in Graphml. Das Graphml-Format wird u.a. von Tools wie Gephi zur Visualisierung genutzt.
• Textmining: Automap ist ein Tool zur Extraktion von Netzwerkstrukturen aus Texten, oder wie es in der Selbstbeschreibung heißt: “AutoMap can extract content analytic data (words and frequencies), semantic networks, and meta-networks from unstructured texts” Ein sehr interessanter Ansatz, wie ich finde und sicher einen Test wert.
• Degrafa ist ein Open Source Grafik-Framework zur Anwendung mit Adobe Flex. Darauf aufbauend steht Axiis (ebenfalls Open Source) für das zur Verfügung, was am ehsten unter Data Visualizition fällt. Ein schönes Beispiel ist eine historische Browser Statistik. /via Schockwellenreiter
• Wer Datensätze vorliegen hat und bereits JavaScript beherrscht findet einen Startpunkt beim JavaScript InfoVis Toolkit, das dabei helfen will interaktive Visualisierungen zu erstellen.
• Viele Visualisierungen sind mit Hilfe der Programmiersprache Phyton umgesetzt. Wer einen einfachen Einstieg sucht wird hier fündig: Learn Python in 10 minutes
• Eine kostenfreie Desktop-Variante bietet Tableau Public. Der Entwickler generiert die Visualisierung zwar auf dem Heimrechner, überträgt schließlich aber alles an das Unternehmen, wo die Anwendung gehostet wird. Dort werden die Grafiken serverseitig generiert, der Anwender erhält lediglich einen JavaScript-Schnippsel zum Einbinden auf der eigenen Seite. Durch die serverseitige Generierung kommt es allerdings zu leichten Verzögerungen während der Anwendung, wie User berichten.
• Auch IBM stellt mit BigSheets seinen Kunden eine Visualisierungslösung für große Datenmengen zur Verfügung. Mehr dazu bei Heise
• Microsoft will nicht hinten anstehen und schiebt mit Pivot ebenfalls eine Software an den Start – zur Zeit allerdings noch im Labor-Stadium und natürlich den eigenen Flashkonkurrenten Silverlight vorausgesetzt.

Gehört zu den bekanntesten Visualisierungsdiensten im Netz: ManyEyes.com

Webservices

Webservices können einem viel Arbeit abnehmen. Wer kein Problem damit hat, Daten an Dritte zu geben, für den könnten diese Dienste interessant sein:

• http://many-eyes.com – Eine der bekanntesten Seiten zur Datenvisualisierung mit diversen Möglichkeiten zur grafischen Aufbereitung. Gehört zu IBMs Collaborative User Experience Group und ist Teil des Testlabors
• http://www.swivel.com – Hauptsächlich gewöhnliche Chart-Visualisierungen, allerdings um Sharing Komponenten erweitert. Kostenlose Alternative: Google Docs
• http://hint.fm/seer – vergleicht Google Suggests

weiterführende Links

Wer weitere Ideen und Tools sucht, wird sicherlich auf den folgenden Seiten fündig

• Das Blog KoopTech widmet sich immer wieder dem Thema Open Data oder auch Mapping. Nennenswert sind dazu zum Beispiel die Artikel Open Data für Journalisten, Diverse Links zu Open Data und Infografik und die Serie Kartografien der Macht
• 50 Great Examples of Data Visualization zeigt das Webdesigner Depot. Auch einige Tooltipps dabei
• Datamining Blog von Matthew Hurst zu Text Mining, Visualization and Social Media
• Understanding the power of social media with infographics von Designreviver.com

Und bereits aus dem 1. Teil dieser Serie bekannt:

• flowingdata.com
• visualcomplexity.com
• informationisbeautiful.net
• infosthetics.com

Kennt ihr weitere Tipps, Tools, Tutorials, Software, Webanwendungen etc? Dann freue ich mich über einen Kommentar!

Copyrights der Bilder in diesem Artikel:
Titelbild: http://datamining.typepad.com/gallery/blog-map-gallery.html
Screenshot Gephi: http://gephi.org/wp-content/gallery/screenshots/untitled-14.png

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• Lesenswert: Vergessliches Internet, DDJ, Datenvisualisierung, Tutorials, ScraperWiki
• Sehenswert: Freebase Gridworks, Semantic Web, Google Public Data Explorer

Stefanie Posavecs "Literary Organism" ist eine Visualisierung von Jack Kerouacs "On the road"

Im ersten Teil meiner kurzen Serie zur Datenvisualisierung ging es darum, das Thema grob zu umreißen und vorzustellen. Neben einigen Beispielen habe ich versucht einen kleinen Überblick über unterschiedliche Formen der Datenvisualisierung zu geben.

Diesmal geht es darum , warum sich die Mühe lohnt, Daten statt in einer Tabelle vielleicht in kreativeren Formen abzubilden. Dabei spielen insbesondere die Punkte “Aufmerksamkeit” und “Interaktivität” eine wichtige Rolle.

Aufmerksamkeit: Die neue Währung im Internet

Unkonventionelle, kreative und gekonnte Umsetzungen von Daten bringen direkt mehrere Vorteile. Der erste ist dabei ganz offensichtlich: Datenvisualisierungen – wie die Verwendung von Bildern allgemein – erhöhen die Aufmerksamkeit des Betrachters. Nichts ist ermüdender als tausende von Zeichensätzen in tabellarischer Form. Verpackt man diese Zahlen jedoch in einer Grafik, ist die Aufmerksamkeit schnell hergestellt. Gleiches gilt bereits seit Ewigkeiten wie selbstverständlich für Texte. Deshalb erfährt auch jeder angehende Journalist in der ersten Grundkurs-Stunde das “Bleiwüsten” schlecht, die Verwendung von Bildern dagegen top ist.

Da Aufmerksamkeit nach gegenwärtigem Kanon die neue Währung im Internet (Link 1, 2) ist, sollte dieser Aspekt am wenigsten unterschätzt werden. Bei tausenden von Links, die einem durchschnittlichen Surfer bei der täglichen Tour durch das Netz unterkommen, darf sich freuen, wer den Leser an sich bindet – und sei es nur für mehr als das übliche kurze, mehrsekündige Anlesen eines ggf. interessanten Texts. Wer es schafft die Aufmerksamkeit des Anwenders zu erlangen, hat den ersten Schritt zum Leser getan.

Gekonnte Datenvisualisierungen im speziellen können erstaunen, begeistern, faszinieren und fesseln. Sie können dabei dem Betrachter je nach Thema jede Menge Spaß bringen, ihn unterhalten aber genauso einen ernsten Sachverhalt besser und einprägsamer transportieren als ein geschriebener Text. Durch Datenvisualisierunge im Internet kommt dabei einer Komponente besondere Bedeutung bei: Der Interaktivität

Während Infografiken und Schaubilder sowohl als Printprodukt als auch online alle genannten Vorteile bringen, und vornehmlich das Ziel verfolgen Sachverhalte/Informationen zu transportieren, wird dem Nutzer von aufwendigeren Visualisierungen wie Mashups durch die Interaktivitätskomponente ein Erlebnis gegeben – und somit Bindung erzeugt.

Interaktivität als Bindungsinstrument und Brückenbauer

Durch die Verbindung von Informationsgehalt mit Interaktivität wird dem Leser/User die Möglichkeit gegeben, sich individuell und direkt mit der Materie auseinanderzusetzen und gezielt Informationen zu vertiefen – und das im Idealfall von der Metaebene bis auf die niedrigste Stufe heruntergebrochen.

So kann bspw. ein Map-Mashup einen Überblick über alle in Deutschland existierenden Restaurants einer Kette zeigen. Ein Zoom in die Karte zeigt Standorte einer Region, weitere Zoomstufen tiefer zeigt ein Pop-Up die Details eines Restaurants inklusive Speisekarte, weiterführendem Link, Öffnungszeiten etc. Gleiches gilt für politische Themen, so wie die bereits im ersten Teil dieser Serie erwähnte Karte zu den Auswirkungen der Wirtschaftskrise in Frankreich.

Interaktivität selbst kann aber auch die Brücke zur Herstellung einer Datenvisualisierung bedeuten, indem die Betrachter/Anweder zusammenarbeiten und der Grad der Interaktivität selbst als Visualisierung zurückgeführt wird. Das beweist die aktuelle Crisis Map Haiti des OpenStreetMap-Projekts bei der User aktiv mit eingebunden werden, das Kartenmaterial zu aktualisieren. Bei diesem Beispiel ergab sich zudem eine Rückführung der Interaktivität um erneut Daten zu visualisieren – nämlich eben jene (Inter-)aktivität der User selbst, wie das Beispiel “Interaktion mit OpenStreetMap in 2008” zeigt oder auch eine Animation der Änderungen an der Karte von Haiti nach dem Beben.

Soweit zu den theoretischen Hintergründen, warum es sich lohnen kann Daten zu visualisieren. Im nächsten Teil wird es wieder eine Menge mehr Links zum Thema geben, insbesondere dazu, mit welchen Tools und Webservices man Daten visualisieren kann.

Link zum Titelbild: Mehr zu Stefanie Posavecs Arbeit inkl. hochaufgelösten Bildern unter http://www.notcot.com/archives/2008/04/stefanie_posave.php

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