Karte, Wissensnetz, JSON: Wie der Datenatlas Sankt Aldegund funktioniert
Im ersten Teil dieser kleinen Serie begann alles mit einer Einwohnerzahl. Aus 549 wurden irgendwann 530, 526 und 580 – und aus der Frage nach der richtigen Zahl entwickelte sich Schritt für Schritt ein Datenmodell für meinen Heimatort Sankt Aldegund.
Damit entstand eine Grundlage, auf der sich sehr unterschiedliche Informationen miteinander verbinden lassen: Gebäude und Bauphasen, historische Ereignisse, Quellen, Koordinaten, Bevölkerungszahlen und Kulturorte.
Der nächste Schritt führte zurück zu dem, womit das Projekt ursprünglich einmal angefangen hatte: zur Gestaltung.
Wie wird aus all diesen Daten eine Oberfläche, auf der sich Zusammenhänge tatsächlich erkennen lassen? Wie lässt sich ein langgezogenes Moseldorf auf einer Karte erfassen? Wann hilft eine Linie, wann eine Zahl, wann ein Diagramm? Und an welchen Stellen lohnt sich auch einmal der Blick direkt in die Datenstruktur?
Genau dort treffen im Datenatlas Sankt Aldegund Datenmodellierung, Webentwicklung und Gestaltung aufeinander.
Ein Dorf zwischen Mosel und Steillage
Sankt Aldegund besitzt eine Form, die man auf der Karte sofort erkennt.
Der historische Ort zieht sich schmal zwischen Mosel und Hang entlang. Straßen, Häuser und Denkmäler folgen dieser Topografie. Für die Denkmalkarte wollte ich genau diese räumliche Struktur sichtbar machen und den verfügbaren Raum gut nutzen.
Die Koordinaten der Denkmäler liefern dafür die Grundlage.
Aus ihnen berechnet der Atlas zunächst die räumlichen Abstände. Anschließend wird die gesamte Punktgeometrie gemeinsam gedreht, sodass die Längsrichtung des Ortes in der Darstellung besser zur Geltung kommt.
Die relativen Positionen und Abstände bleiben dabei erhalten. Die Kirche bleibt neben ihren Nachbarn, die Form des Ortes bleibt dieselbe. Lediglich die Orientierung der gesamten Darstellung verändert sich.
Auch der Nordpfeil folgt dieser Drehung und zeigt weiterhin die geografische Orientierung.
So entstehen aus derselben Punktwolke zwei Ansichten: geografisch nordorientiert und für die Atlasansicht gemeinsam gedreht.
Dieselben Punkte, dieselben Abstände – eine andere Ausrichtung.
Abb. 1: Dieselben georeferenzierten Denkmalpunkte in zwei Ansichten. Für die Atlasdarstellung wird die gesamte Punktgeometrie gemeinsam gedreht; relative Positionen und Abstände bleiben erhalten.
Wenn fünf Denkmäler sehr eng zusammenrücken
Im historischen Ortskern liegen manche Denkmäler dicht beieinander.
Auf der Karte können dadurch mehrere Marker auf wenigen Pixeln zusammentreffen. Der Atlas fasst sie in solchen Situationen vorübergehend zu einer Gruppe zusammen.
Steht beispielsweise eine 5 in einem Marker, liegen dort fünf einzelne Objekte dicht beieinander.
Mit zunehmender Vergrößerung lösen sie sich wieder in ihre einzelnen Punkte auf.
Im Datenbestand bleiben währenddessen fünf eigenständige Objekte mit fünf eigenen Kennungen und fünf eigenen Koordinaten erhalten. Die Karte wählt abhängig von Maßstab und verfügbarem Raum eine passende Darstellung dafür.
Dieses kleine Detail zeigt sehr anschaulich, wie Datenstruktur und Benutzeroberfläche zusammenspielen.
45 / 45 und 10 / 45 erzählen unterschiedliche Geschichten
Bei den Denkmal-Daten stieß ich auf eine andere gestalterische Frage.
Einige Eigenschaften sind nahezu vollständig dokumentiert, andere bei einem kleineren Teil der Objekte.
Der Datenbestand sieht beispielsweise so aus:
45 / 45 – Bauform
44 / 45 – Material
43 / 45 – Koordinaten
10 / 45 – ausdrücklich genannte Stilzuordnung
Diese vier Zahlen sehen ähnlich aus. Für eine Auswertung beschreiben sie jedoch sehr unterschiedliche Datengrundlagen.
Bei der Bauform steht der vollständige Denkmalbestand zur Verfügung. Eine Auswertung der Stilzuordnungen basiert dagegen auf zehn entsprechend beschriebenen Objekten.
Bei analytischen Kennzahlen führt der Atlas deshalb Ergebnis, Grundgesamtheit sowie vorhandene und fehlende Werte gemeinsam.
So bleibt bei jedem Prozentwert unmittelbar erkennbar, auf welcher Datengrundlage er beruht.
Abb. 2: Datenabdeckung im Denkmalbestand. Bauform, Material, Koordinaten und Stilzuordnung sind unterschiedlich dicht erfasst – eine wichtige Bezugsgröße für spätere Auswertungen.
Auch „nicht datiert“ erzählt etwas über den Ort
Für zwei bestehende Einzeldenkmäler ist derzeit keine belastbare veröffentlichte Datierung bekannt.
Im Atlas stehen sie entsprechend als:
nicht datiert
Auch das gehört zur Beschreibung des Datenbestands.
Eine Jahrhundertsauswertung zeigt damit neben den bekannten Zeitangaben zugleich, wie vollständig die zeitliche Einordnung der Gebäude derzeit möglich ist.
Ähnlich verhält es sich bei historischen Bevölkerungszahlen. Zwischen manchen überlieferten Werten liegen Jahre oder Jahrzehnte. Die Abstände zwischen den Datenpunkten gehören ebenso zur Geschichte der Daten wie die Zahlen selbst.
Solche Lücken zeigen, an welchen Stellen die Quellenlage dicht ist und wo weitere Recherche noch neue Erkenntnisse bringen kann.
Eine Kirche, zwölf Ereignisse und viele Wege durch die Geschichte
Schon im ersten Teil spielte die Alte katholische Pfarrkirche St. Bartholomäus eine wichtige Rolle.
Im Datenmodell trägt sie die Kennung:
SA-KD-004
Mit diesem einen Datensatz sind zahlreiche historische Ereignisse verbunden.
Eines davon ist:
EV-007
die erste belegte Kirche an diesem Ort im Jahr 1144.
Das Ereignis wiederum verweist auf die Quellen, aus denen sich diese Aussage ableitet.
Damit entsteht zunächst eine einfache Kette:
Kirche → Ereignis → Quelle
Bei derselben Kirche wiederholt sich dieses Prinzip über viele Jahrhunderte.
1522 kommt der „Christus in der Rast“ hinzu.
1601 die Stiftung des Rultz-Altars.
1762/63 der Umbau der Kirche.
nach Oktober 1872 die Profanierung.
1967–1971 die Restaurierung.
3. Oktober 1971 die erneute Weihe.
Aus einer Kirche wächst so ein historischer Knotenpunkt.
Genau diese Struktur bildet das Wissensnetz grafisch ab. Eine Linie steht dort für eine Beziehung, die im Datenbestand hinterlegt ist. Aus Kennungen und Verweisen entsteht auf dem Bildschirm ein Netz aus Bauwerken, Ereignissen, Kulturorten und Quellen.
Abb. 3: Ein Ausschnitt aus dem Beziehungsmodell der Alten Kirche. Von SA-KD-004 führen gespeicherte Verknüpfungen zu historischen Ereignissen und von dort zu den jeweils hinterlegten Quellen.
Dieselben Daten, andere Fragen
Besonders deutlich wird die Rolle der Gestaltung bei den Bevölkerungsdaten.
Eine Zeitreihe zeigt, wie sich die Einwohnerzahl über Jahrzehnte entwickelt hat.
Eine Altersstruktur zeigt, wie sich die Bevölkerung zu einem bestimmten Zeitpunkt zusammensetzt.
Und die im ersten Beitrag beschriebenen Zahlen 530, 526 und 580 erzählen wiederum etwas über unterschiedliche Stichtage, Quellen und Erhebungszusammenhänge.
Jede dieser Darstellungen greift auf Daten über denselben Ort zurück und stellt eine andere Frage an sie.
Das gilt ebenso für die Gebäudestatistik. 224 Gebäude mit Wohnungen lassen sich als Gesamtzahl nennen. Eine Gruppierung nach einer, zwei oder mehreren Wohnungen zeigt zusätzlich die innere Struktur dieses Bestands.
Auswahl, Reihenfolge, Gruppierung, Abstände und Beschriftungen formen so unterschiedliche Ansichten auf denselben Datenbestand.
Ein Blick unter die Oberfläche
An dieser Stelle darf es ein wenig technischer werden.
Hinter Karten, Zeitreihen und Verbindungen stehen strukturierte Datensätze. Die Alte Kirche sieht in stark gekürzter Form beispielsweise so aus:
{
"id": "SA-KD-004",
"name": "Alte katholische Pfarrkirche St. Bartholomäus",
"datierung_text": "spätes 12./frühes 13. Jahrhundert; Umbauten bis 1762/63",
"analyseanker": 1200,
"sources": ["S02", "S03", "S06", "S11", "S14", "S20"]
}Das Ereignis von 1144 greift dieselbe Kennung wieder auf:
{
"id": "EV-007",
"jahr_von": 1144,
"titel": "Alte Kirche erstmals erwähnt",
"verknuepfte_objekte": ["SA-KD-004"],
"sources": ["S06", "S11", "S14"]
}Hier wird die Beziehung sichtbar, bevor überhaupt eine Linie gezeichnet wird.
SA-KD-004 bezeichnet die Kirche.
Im Ereignis EV-007 taucht dieselbe Kennung unter verknuepfte_objekte auf. Daneben stehen die IDs der zugehörigen Quellen.
Aus genau solchen Verweisen erzeugt der Atlas später Detailseiten, Zeitleisten und Beziehungen im Wissensnetz.
Für technisch Interessierte ist das der direkteste Blick darauf, wie der Atlas unter seiner Oberfläche funktioniert.
Abb. 4: Blick in die Datenstruktur des Atlas. Die Kennung SA-KD-004 verbindet den Denkmal-Datensatz der Alten Kirche mit dem Ereignis EV-007 und den jeweils zugeordneten Quellen.
Gestaltung übersetzt Struktur
Viele Entscheidungen im Atlas beginnen im Datenmodell und enden in einer sichtbaren Form.
- Koordinaten werden zu Punkten.
- Zeitangaben werden zu Positionen auf einer Zeitachse.
- Beziehungen werden zu Linien.
- Grundgesamtheiten werden zu Diagrammen.
- Kennungen verbinden Datensätze miteinander und führen den Besucher von einem Objekt zum nächsten.
Die Gestaltung bringt diese unterschiedlichen Ebenen in eine Form, die sich lesen, vergleichen und erkunden lässt.
So erscheint derselbe historische Ort gleichzeitig als Straßen- und Gebäudestruktur, als Folge von Ereignissen, als Quellenbestand, als JSON-Datensatz und als grafisches Beziehungsnetz.
All diese Ansichten beschreiben Sankt Aldegund aus einer anderen Richtung.
Wieder zurück nach Sankt Aldegund
Der erste Beitrag begann mit einer einfachen Ortsgrafik und einer Einwohnerzahl.
Heute lässt sich Sankt Aldegund im Atlas auf ganz unterschiedliche Weise betrachten: als Karte, als Zeitreihe, als Netz historischer Beziehungen, als Sammlung einzelner Denkmäler oder als strukturierter Datenbestand.
- Unter einer Zahl steht ihre Datengrundlage.
- Hinter einem Kartenpunkt stehen Koordinaten und ein Datensatz.
- Eine Linie im Wissensnetz führt auf eine gespeicherte Beziehung zurück.
- Jede Visualisierung eröffnet einen bestimmten Blick auf denselben strukturierten Bestand.
Damit schließt sich der Kreis zur ursprünglichen Grafik.
Damals wollte ich Sankt Aldegund auf einen Blick zeigen.
Heute kann man sich durch den Ort hindurchklicken.
Über den Autor: Ben Thoma ist Grafiker und Webprogrammierer und entwickelt seit rund 20 Jahren Websites. Sankt Aldegund ist sein Heimatort. Den Datenatlas entwickelt er als eigenes Projekt an der Schnittstelle von Gestaltung, Webentwicklung, Ortsgeschichte und strukturierten Daten.
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