Storytelling mit Daten bezeichnet die Praxis, Datenvisualisierungen in einen narrativen Kontext einzubetten, der eine klare Botschaft trägt, den Leser durch die Daten führt und eine emotionale oder intellektuelle Verbindung zu den Zahlen herstellt.
Rubrik: Mediendesign & Digitale Medien · Unterrubrik: Infografik & Datenvisualisierung · Niveau: Einsteiger Synonyme / Auch bekannt als: Data Storytelling, narratives Datendesign, datengetriebenes Erzählen, Scrollytelling (digitale Variante)
Was ist Storytelling mit Daten?
Der Begriff wurde maßgeblich durch Cole Nussbaumer Knaflics gleichnamiges Buch (2015) geprägt, aber das Konzept ist älter: Schon Edward Tufte sprach von der „Narration" als zentraler Funktion guter Visualisierungen. Storytelling mit Daten bedeutet, dass eine Visualisierung nicht einfach Daten abbildet, sondern eine Aussage macht. Die Frage lautet nicht: „Welche Daten habe ich?" sondern: „Was möchte ich dem Leser zeigen, und wie führe ich ihn dahin?"
Erklärung
Die drei Säulen des Data Storytellings:
1. Die Botschaft (So What?): Jede Visualisierung sollte eine klare Hauptbotschaft haben, die in einem Satz formulierbar ist: „Die Investitionen in erneuerbare Energien sind in Deutschland seit 2015 dreimal so hoch wie in fossile Brennstoffe." Diese Botschaft bestimmt, welche Daten gezeigt werden, welcher Chart-Typ gewählt wird und wie die Grafik gestaltet ist.
2. Der Kontext: Daten brauchen Kontext, um bedeutsam zu sein. Ist 5 % Wachstum viel oder wenig? Im Vergleich zu was? Zum Vorjahr? Zum Branchendurchschnitt? Zum Zielwert? Kontext wird durch Vergleichslinien, Benchmarks, historische Referenzen und erklärende Annotationen hergestellt.
3. Die Struktur: Storytelling folgt einer Struktur. Im Datenjournalismus ist die klassische Struktur: Situation → Komplikation → Auflösung. Oder in der Visualisierungssprache: Ausgangszustand zeigen → Problem oder Veränderung hervorheben → Konsequenz oder Erklärung liefern.
Annotation als Schlüsselwerkzeug: Die direkte Beschriftung von Ereignissen im Chart ist eines der wirkungsvollsten Mittel des Data Storytellings. Ein Pfeil mit „Hier begann die Finanzkrise" auf einem Zeitreihendiagramm macht die Interpretation unmittelbar ohne zusätzliche Erklärung im Fließtext. Annotationen verbinden Chart und Kontext im selben visuellen Raum.
Präattentive Attribute: Storytelling nutzt die Wahrnehmungspsychologie. Bestimmte visuelle Eigenschaften werden blitzschnell (präattentiv, vor bewusster Aufmerksamkeit) wahrgenommen: Farbe, Größe, Bewegung, Position. Ein einziger roter Balken in einem grauen Balkendiagramm zieht sofort die Aufmerksamkeit auf sich. Das ist das Werkzeug des Storytellers: Hervorhebung durch Kontrast.
Scrollytelling: Die digitale Form des Data Storytellings ist das Scrollytelling – eine Webseite, bei der beim Scrollen nach unten die Visualisierung Schritt für Schritt verändert wird. New York Times, Spiegel und viele andere Medien nutzen dieses Format. Technisch wird es mit D3.js, Flourish Stories oder Scrollama.js umgesetzt.
Explorativ vs. erklärend: Eine wichtige Unterscheidung: Explorative Visualisierungen (Tableau-Dashboards, interaktive Datenbankabfragen) dienen der eigenen Analyse – hier ist Storytelling sekundär. Erklärende Visualisierungen (Infografiken in Artikeln, Präsentationscharts) dienen der Kommunikation mit anderen – hier ist Storytelling unverzichtbar. Viele Visualisierungsfehler entstehen, weil explorative Charts direkt publiziert werden, ohne die Redaktionsarbeit des Storytellings.
Beispiele
- New York Times – „The Upshot": Scrollytelling-Artikel wie „How the Virus Got Out" (2020) – animierte Weltkarte zeigt Reiserouten von Wuhan aus, schrittweise durch Scrolling enthüllt.
- Der Spiegel – Daten-Seiten: Infografiken, bei denen ein einziger Datenpunkt durch Farbe oder Größe hervorgehoben wird und der erklärende Text darauf verweist.
- Gapminder-Präsentationen (Hans Rosling): Rosling ist der bekannteste Data Storyteller: Er kombinierte animierte Bubble Charts mit mündlicher Narration und emotionalen Appellen – eine perfekte Integration von Daten und Geschichte.
- Annual Reports: Unternehmensberichte, die Finanzdaten durch starke narrative Rahmung (Themenjahre, Leitfragen, Vergleiche mit Wettbewerbern) in lesbare Geschichten verwandeln.
- Wissenschaftskommunikation: „Visual Abstracts" in Fachzeitschriften – eine Infografik, die die Hauptergebnisse einer Studie als visuell strukturierte Geschichte zusammenfasst.
In der Praxis
Workflow nach Knaflic:
- Kontext verstehen (Wer ist die Zielgruppe? Was ist die Botschaft?)
- Richtigen Diagrammtyp wählen
- Unnötiges entfernen (Data-Ink Ratio, vgl. Data-Ink Ratio)
- Aufmerksamkeit lenken (präattentive Attribute nutzen)
- Den Leser durch die Daten führen (Annotationen, Hervorhebungen)
- Die Geschichte erzählen (Chart und Text als Einheit)
Tools für Scrollytelling: Flourish Stories (einfachste Option), Scrollama.js (JavaScript-Bibliothek für Scroll-Events), D3.js mit Scrollama, Pageflow (Open-Source für Redaktionen).
Vergleich & Abgrenzung
Storytelling mit Daten ist ein Ansatz, kein Tool oder Diagrammtyp. Es beeinflusst die Wahl aller anderen Elemente:
- Welcher Chart-Typ die Geschichte am besten erzählt (vgl. Balkendiagramm, Liniendiagramm)
- Welche Farben Aufmerksamkeit lenken (vgl. Farbwahl in der Datenvisualisierung)
- Ob Animation die Geschichte unterstützt (vgl. Animierte Datenvisualisierung)
Häufige Fragen (FAQ)
Wann sollte man Data Storytelling aktiv betreiben? Immer dann, wenn eine Visualisierung für ein Publikum bestimmt ist, das die Daten nicht bereits kennt und keinen eigenen analytischen Auftrag hat. Also: in Journalismus, Unternehmenskommunikation, Wissenschaftskommunikation und Lehre. Für interne Analyse-Dashboards ist reine Explorations-Visualisierung legitim.
Welche häufigen Fehler gibt es beim Data Storytelling? Keine klare Botschaft (alles zeigen statt das Wichtigste), fehlende Hervorhebung (Leser weiß nicht, worauf er schauen soll), Widerspruch zwischen Text und Chart (Text sagt etwas anderes als die Grafik zeigt), zu viele Botschaften in einem Chart (dann lieber aufteilen) und mangelnde Zielgruppenanpassung (technische Visualisierungen für Laien-Publikum).
Verwandte Einträge
- Data-Ink Ratio
- Farbwahl in der Datenvisualisierung
- Animierte Datenvisualisierung
- Dashboard Design
- Balkendiagramm
Weiterführend
- Knaflic, Cole Nussbaumer (2015): Storytelling with Data. A Data Visualization Guide for Business Professionals. Hoboken: Wiley.
- Segel, Edward / Heer, Jeffrey (2010): Narrative Visualization. Telling Stories with Data. In: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 16 (6), S. 1139–1148.
- Cairo, Alberto (2019): How Charts Lie. Getting Smarter about Visual Information. New York: Norton.
