KICKSTARTER PROJECTS IN GERMANY
SEMESTER
IG2
KURS
PROGRAMMIERTES ENTWERFEN 2
LAUFZEIT
5 MONATE
PROJEKTBESCHREIBUNG
Im Kurs “Programmiertes Entwerfen 2” beschäftigte ich mich mit Datenvisualisierung. Die Hauptaufgabe des Kurses bestand aus der Konzeption und Umsetzung einer interaktiven Datenvisualisierung mittels Javascript auf Basis einer HTML-Seite.
In diesem Projekt visualisierte ich Daten aller Kickstarter Projekte, welche in Deutschland zwischen 2015 und 2018 durchgeführt wurden.
HERAUSFORDERUNGEN
Koordination der Zusammenarbeit zwischen internationalen, dislozierten Stakeholdern.
Innovative Designideen waren technisch oft schwieriger umzusetzen als erwartet und erforderten Anpassungen.
Die alleinige Umsetzung machte ein strukturiertes und bewusstes Projektmanagement umso entscheidender.
LEARNINGS
Designentscheidungen haben einen starken Einfluss auf die technische Umsetzung und umgekehrt.
Der Umgang mit JavaScript, Libraries und Python-basiertem Datenhandling stärkten mein Verständnis im Coding.
Deutlicher Ausbau von Coding-Skills und Systemverständnis für künftige Design- und Softwareprojekte.
DAS ZIEL
Im Kursprojekt sollte auf Basis eines geeigneten Datensatzes die Entwicklung einer interaktiven HTML Seite mit Datenvisualisierungen stattfinden, welche komplexe Zusammenhänge von vielschichtigen Informationen sichtbar macht und Nutzer*innen exploratives Arbeiten mit diesen Datenvisualisierungen ermöglicht.
Mein Projektziel war die Analyse und visuelle Aufbereitung eines umfangreichen Datensatzes zu Crowdfunding-Projekten der Plattform “Kickstarter”.
Bis zum Projektende soll eine mittels HTML, CSS und Javascript eine Website entstehen. Diese soll mindestens drei unterschiedlichen Darstellungen des Datensatzes abbilden, welche interaktiv miteinander verknüpft sind.
Zur Demonstration des programmierten Prototypen bitte klicken.
DIE KONZEPTION
Die Grundlage meines Projekts bildete ein Datensatz von Kaggle mit rund 330.000 Kickstarter-Projekten aus den Jahren 2015 bis 2018, der im Projektverlauf auf deutsche Projekte (ca. 4.200 Einträge) reduziert wurde.
Im Laufe der Konzeption entstanden verschiedene Visualisierungen zu zentralen Projektparametern, wie Status, Laufzeit, Fortschritt und Kategorie. Danach wurde Datensatz mit Python bereinigt, strukturiert und für die visuelle Darstellung aufbereitet, um verschiedene Ebenen der Datenexploration zu ermöglichen.
STATUS
Die ersten drei Visualisierungen sollen den Betrachter*innen Schritt für Schritt in die Thematik einführen und alle Eigenschaften eines Projekts vorstellen. Dabei werden die Eigenschaften eines Projekts auf die geometrische Form des Rechteck übertragen. Der Projektstatus ist farblich codiert und steht für Projekte, welche abgeschlossen, unterbrochen, aktiv, abgebrochen oder fehlgeschlagen sind. In dieser Darstellung unterscheiden sich die Projekte nur durch ihren Status.
LAUFZEIT
Die Laufzeit gibt die Dauer eines Projektes in Tagen an. Die Dauer des Projekts wurde auf die Breite des Rechtecks gemappt. Die bestehende Datenvisualisierung der Projektstatus wird somit um die Laufzeit erweitert. Somit wird die Datenvisualisierung Stück für Stück komplexer.
FORTSCHRITT
Der Fortschritt wurde auf die Höhe der einzelnen Projektrechtecke gemappt und umfasst den Wertebereich von 0 bis 1, inklusive aller Zwischenstufen. In dieser Visualisierung wird zum Projektstatus und zur Laufzeit noch der Status addiert. Somit sind alle drei Basiseigenschaften eines Projektes vorgestellt und den Betrachter*innen bekannt.
KATEGORIE
In einer neuen Darstellung werden die verschiedenen Projekte in einem Balkendiagramm in ihre Kategorien unterteilt. Die Projekte werden zunächst alphabetisch in ihre angegebenen Kategorien unterteilt und anschließend mit dem durchschnittlichen Finanzierungserfolg in die Höhe gezogen. In dieser Form der Darstellung wird die Konfiguration aus Kategorie, zugehörigem Status und prozentualem Finanzierungserfolg ins Verhältnis gesetzt.
ZEIT
Die fünfte und letzte Datenvisualisierung soll nochmals den zeitlichen Aspekt in den Fokus rücken. Alle 4.200 Projekte werden auf einmal in einer Zeitspirale dargestellt. So soll eine genauere und ungefilterte Übersicht über alle Projekte entstehen. In dieser Visualisierung lassen sich Zusammenhänge zwischen Projektlaufzeit und Finanzierungserfolg noch deutlicher erkennen.
