Abschlussarbeiten im Media Lab | 03.01.2025
Personalisiertes Data Storytelling: Viele Geschichten in einer
Data Storytelling kann dabei helfen, Erkenntnisse aus Datensätzen effektiv zu vermitteln. Das Publikum kann jedoch sehr heterogen sein, vor allem, wenn sich die Data Story an die breite Öffentlichkeit richtet. Durch Personalisierung kann man einzelne Leser*innen besser erreichen.
Data Storytelling bedeutet, komplexe Daten leicht verständlich und spannend aufzubereiten. Dabei kombiniert man Zahlen, Grafiken und Erklärungen mit einer klaren Erzählung, die die wichtigsten Erkenntnisse hervorhebt. Ziel ist es, Informationen nicht nur zu präsentieren, sondern auch emotional ansprechend und einprägsam zu machen. Dafür kommen verschiedenste mediale Formen in Frage, wie etwa Artikel, Videos oder Comics. Aufgrund ihrer Zugänglichkeit eignen sich Data Storys als Kommunikatonsmittel im Journalismus, in der Wissenschaftskommunikation und im Bereich der Bildung.
Optionen für die Personalisierung von Data Stories
Grundsätzlich gibt es zwei Herangehensweisen, wie Personalisierung in Data Storys stattfinden kann: Die erste Möglichkeit ist, die Data Story an die Bedürfnisse und Präferenzen der Leser*innen anzupassen. Man bietet also verschiedene Versionen der Story an, je nachdem, was die Interessen, Vorkenntnisse oder Fähigkeiten erfordern. Auf diese Weise lassen sich die Zufriedenheit und das Verständnis effektiv verbessern. Zum Beispiel könnte man in einem Artikel zur Klimaberichterstattung eine optimistische und eine pessimistische Sicht anbieten, um beide Perspektiven anzusprechen (jüngst umgesetzt in diesem SZ-Artikel). Oder man hält verschiedene Schwierigkeitslevels bereit, um auch Nutzer*innen mit Leseschwierigkeiten Zugang zu den Informationen zu ermöglichen (auch hier gibt es ein schönes Beispiel von der SZ). Als Gestalter*in muss man sich überlegen, ob man diese Entscheidungen automatisiert treffen will oder ob man sie den Nutzer*innen überlassen möchte.
Eine zweite Möglichkeit, die sich bei Data Storys anbietet, ist es, die persönlichen Daten des*der aktuellen Leser*in zu thematisieren. Das können beispielsweise die Daten des Fitnesstrackers sein, der Google-Suchverlauf oder Angaben der Nutzer*innen über das eigene Verhalten. Die Data Story kann so die eigenen Daten präsentieren und sie kontextualisieren. Auf diese Weise kann man Leser*innen zur Reflektion anregen und dabei helfen, die Bedeutung des eigenen Handelns zu verstehen. Ein Beispiel wäre es, den CO2-Fußabdruck der Leser*innen zu berechnen und davon ausgehend die Auswirkungen auf das Klima zu erklären.
Ein personalisierter Data Comic
Um diese zweiten Überlegungen zu erproben, habe ich einen personalisierten Data Comic entwickelt. Ein Data Comic ist eine Data Story in Form eines Comics. Da Inhalte übersichtlich und stückweise in Panels verpackt sind und zudem eine ansprechende, unterhaltsame Form haben, eignen sie sich insbesondere für jüngere Zielgruppen.
Grundlage für die Personalisierung war ein persönlicher Datensatz: Genauer gesagt, die Daten aus einer Lese-App wie etwa Goodreads oder StoryGraph. Im Prinzip handelt es sich um eine Liste von Büchern mit dem Vermerk, wann man sie gelesen hat. Der Comic analysiert diese Daten individuell für jede*n Nutzer*in.
Zwei Comic-Charaktere (Rose und Archie, der Kater) führen den*die Leser*in durch den Comic und erläutern verschiedene Aspekte des Leseverhaltens, wie etwa die Herkunftsländer der Autor*innen oder die Genres der Bücher. Dafür habe ich nicht nur Visualisierungen auf Basis der persönlichen Daten generiert, sondern auch passende Kommentare der Comicfiguren dazu.
Neben den persönlichen Lesedaten hat dieser Prototyp zwei weitere Personalisierungs-Features: Auf Basis der Lesedaten der Nutzer*innen entscheidet sich, ob der*diejenige eher fikitonale Literatur oder Nonfiction bevorzugt. Die Geschichte hat dementsprechend dann einen fiktionalen Anfang/Ende oder einen faktenbasierten Rahmen. Zudem können die Nutzer*innen die Reihenfolge und Anzahl der Unterkaptitel über ihr Leseverhalten über eine Art Navigationsmenü bestimmen.
Webbasierte Umsetzung
Comic-Panels, Visualisierungen und Entscheidungspunkte sind dynamisch und individuell gestaltet. Im Hintergrund sorgt eine Verbindung zu ChatGPT für passende Textfragmente oder Buchempfehlungen. Die modulare Struktur des Prototyps macht es möglich, aus den gleichen Bausteinen ganz unterschiedliche Geschichten zu erstellen.
Takeaways für die Zukunft
Personalisierte Data Stories sind in jedem Fall ein wirkmächtiges Instrument, um Nutzer*innen auf einer persönlichen Ebene anzusprechen. Sie ermöglichen es, ein heterogenes Zielpublikum zu erreichen und zufriedenzustellen. Jedoch erfordert die Umsetzung solcher Projekte derzeit noch viel Aufwand und Expertise. Zudem ist es insbesondere bei der Einbeziehung persönlicher Daten essenziell, diese wirksam zu schützen, um das Vertrauen der Leser*innen zu erlangen. Nichtsdestotrotz ist personalisiertes Data Storytelling ein Feld, das noch ganz am Anfang steht.
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