Hamburger leben länger!

Vorbildlich: Das Max-Planck-Institut für Demografieforschung hat nicht nur herausgefunden, dass die Lebenserwartungen in Deutschland sehr unterschiedlich verteilt ist, sondern stellt auch gleich Rohdaten der Studie inklusive Geodaten zum Download zur Verfügung. So konnte ich recht schnell diese Karte erstellen:

Sie zeigt, wie stark der Anteil von Uralten (das sind jene, die gegen Ende des 19.Jahrhunderts in der jeweiligen Region geboren wurden, im Untersuchungszeitraum von 1989 bis 2002 also 105 Lebensjahre oder mehr auf dem Buckel hatten) nach oben oder unten vom Bundesdurchschnitt abweicht. Und siehe da: An der Küste lebt sich’s länger! Ganz besonders lange leben die Hamburger, die Stadt ist Spitzenreiter mit einem Hochbetagten-Anteil, der um 71 Prozent über dem Durchschnitt liegt.

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Bornheim ist wieder Bornheim

... und die Geodaten zu Frankfurter Stadtteilen sind aktualisiert
Höhenstraße: Hier beginnt nun wieder Bornheim

Höhenstraße: Hier beginnt nun wieder Bornheim

Der Frankfurter Stadtteil Bornheim ist nun auch offiziell wieder dort Bornheim, wo ja eigentlich immer Bornheim war: Ab der Höhenstraße die Bergerstraße aufwärts. Ende letzten Jahres hat die Stadt die Stadtteilgrenze offiziell in Richtung Südwesten verschoben – dorthin, wo sie nach dem Gefühl der Bornheimer schon immer gehört, an die Höhenstraße. Zuvor gehörte auch der mittlere Teil der Bergerstraße, zwischen Höhenstraße und Bornheim-Mitte gelegen, offiziell zu Nordend-Ost. Wie es einst zu dieser irritierenden Grenzziehung gekommen war, erklärt Stadtkind Ffm hier. Nun also beginnt Bornheim an der Höhenstraße, und Arnsburger-, Petterweil- und mittlere Bergerstraße, der Germaniaplatz und die St.Josefskirche, sie alle sind endlich zu Hause. :)

Anlass für mich, die Geodaten der Frankfurter Stadtteilgrenzen zu aktualisieren. Bei dieser Gelegenheit habe ich auch viele Ungenauigkeiten ausgebessert. Jetzt also ganz frisch und noch besser als vorher:

KML-Daten zum Download

  • KML-Daten: alle Stadtteile von Frankfurt am Main (Download)
  • KML-Daten: Frankfurter Stadtteile, zugeschnitten auf Darstellung von Wahlergebnissen (Download)

Geodaten für Frankfurt am Main: Stadtteile zum Download

Frankfurter Stadtteile

Liebevoll gezeichnet: Frankfurter Stadtteile

Ich weiß jetzt so ungefähr, wie Slartibartfaß sich fühlte, der sein Leben dem Zeichnen von norwegischen Fjorden widmete. Bei mir sind es die Grenzen der 46 Stadtteile von Frankfurt am Main. Mit Hilfe von Google Earth und auf Grundlage dieser Karte habe ich stundenlang Polygone gemalt, bis mir die ganze Stadt vor den Augen verschwamm. Aber es hat sich gelohnt, denn nun kann ich für lokale Visualisierungen immer wieder auf diese Daten zurückgreifen – zum Beispiel, um zu vergleichen, wie es um die Ärztedichte in den einzelnen Stadtteilen steht. Und ihr könnt das auch, denn ich stelle meine Geodaten zum Download zur Verfügung!

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Google reicht nicht mehr

So viel Visualisierung war nie wie bei der Bundestagswahl 2013: Die Berliner Morgenpost erstellte eine vielgelobte Berlin-Wahlkarte, Zeit online machte aus der Landkarte Deutschlands eine Karte von Wahlland. Am besten gefällt mir der Wahlatlas von Michael Neutz:   Er ist intutiv zu bedienen, zeigt mir schnell, was ich wissen will (zum Beispiel die Wahlkreis-Hochburgen einer bestimmten Partei) und bietet mehrere Zugangswege zu den Daten, bis hin zu der Möglichkeit, die Darstellung der Häufigkeiten auf der Deutschlandkarte anhand von eigenen Werten zu verändern.

Im Blog von Open Data City sind noch viele weitere Beispiele gesammelt. Meine Wahlkarten für Frankfurt am Main sind nicht dabei. Das hat schon seine Richtigkeit, denn längst sind, wie die Linksammlung beweist, viel komplexere Visualisierungen möglich als jene, die ich mit Hilfe von Google in der Wahlnacht erstellt habe.

Aber was hätte ich machen sollen – ich war jung und hatte ja nichts außer Google! Immerhin: Mit Fusion Tables, dynamischen Templates (für die Info-Fenster) und dem Image Chart Editor (für die Balkendiagramme) konnte ich interaktive Wahlkreis- und Stadtteilkarten für Frankfurt machen, die es sonst nirgends gab, und mit allen wichtigen Informationen versehen, darunter der Wahlkreis-Gewinner, die Verteilung der Erststimmen auf die Direktkandidaten und das Zweitstimmen-Ergebnis als Chart. Letzteres generierte sich dynamisch aus den Parteiergebnissen in meiner Tabelle (hier steht, wie das geht).

Allerdings war vor allem die Sache mit den dynamischen Charts eine Zitterpartie, denn Google stellt den Dienst in Kürze ein. Auch deshalb stellt sich für mich immer drängender die Frage: Ist es wirklich noch klug, sich bei Visualisierungsprojekten auf die Werkzeuge von Google zu verlassen? Nachhaltige Projekte laufen immer Gefahr,  ihre Funktionalität zu verlieren, falls Google sich entschließt, den in Anspruch genommenen Dienst zu beerdigen (womit man ja immer rechnen muss). Und selbst, wenn das nicht der Fall ist, bleibt trotz guter Vorbereitung immer eine Unsicherheit: Wird das Tool funktionieren? Oder schlägt zum Beispiel gerade dann, wenn es darauf ankommt, der Upload einer Datentabelle fehl: “Try again later!”? Ein Alptraum, zumindest an Wahlabenden.

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Fusion Tables: So werden Infofenster auf einer Karte dynamisch

Infofenster, dynamisch gefüllt

Infofenster, dynamisch gefüllt

Wie sich mit Hilfe des Google-Werkzeugs Fusion Tables eine interaktive Karte erstellen lässt, habe ich hier schon mal beschrieben. Alles, was man dafür braucht: Eine Datentabelle und einen Google-Account.

Sofern die Tabelle Ortsinformationen enthält, lässt sich daraus eine Karte machen, die bestimmte Punkte oder auch ganze Bereiche (etwa einen Stadtteil oder ein Bundesland) markiert und auf Klick ein Fenster mit weiteren Angaben (etwa Einwohnerzahl oder Öffnungszeiten) einblendet. Welche Daten das sind und wie sie im Fenster dargestellt werden, kann man bei Fusion Tables konfigurieren.

Was aber, wenn das Fenster keine statischen Informationen enthalten, sondern sich dynamisch füllen soll? Der konkrete Anwendungsfall: Auf meiner Karte der Frankfurter Wahlkreise für die Landtagswahl, die ich für fr-online.de erstellt habe, werden in den Infofenstern die Direktkandidaten aufgelistet – und immer dann, wenn es ein Porträt dazu gibt (die erst nach und nach veröffentlicht werden), soll ein entsprechender Link zu diesem Text eingeblendet werden. Das Ganze bitte, ohne dass andernfalls Lücken oder Leerzeilen entstehen. Die Lösung: dynamische Templates.

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Karten-Visualisierung: Drei Tools im Test

Wenn es in Statistiken um Ländervergleiche geht, bietet sich oft eine Heatmap oder Choroplethenkarte zur besseren Verständlichkeit an – eine Gebietsstufenkarte, auf der die verschiedenen Länder oder Regionen je nach Wert unterschiedlich intensiv eingefärbt sind. Regionale Unterschiede oder auch mögliche Zusammenhänge lassen sich damit auf einen Blick erfassen. Dieser Tage legte das Statistische Bundesamt zum Beispiel Zahlen aus 2010 zur Armutsgefährdung in den EU-(und einigen Nicht-EU-)Staaten vor – eine Gelegenheit, mal das eine oder andere Werkzeug für das Erstellen interaktiver Karten jenseits von Google Fusion Tables zu testen. Angeschaut habe ich mir OpenHeatMap, CartoDB und Tableau Public.

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Jüdische Frankfurter – und was aus ihnen wurde

Stolpersteine für Hermann und Paula Eschwege

Stolpersteine auf dem Weg zu meiner Arbeit: Hermann und Paula Eschwege wohnten in der Wittelsbacher Allee. Ihre Geschichte beim Klick aufs Bild.

Wohl fast jeder, der mit offenen Augen durch Deutschlands Straßen geht, ist schon einmal über einen dieser messingfarbenen Pflastersteine für Opfer des Nationalsozialismus gestolpert: “Hier wohnte” steht darauf eingraviert, gefolgt von einem Namen, dem Geburtsdatum, dem Ziel der Deportation und, soweit bekannt, dem Todesdatum. Bis zum Jahresende werden 38.000 davon verlegt sein, die meisten in Deutschland, aber auch in vielen anderen Ländern Europas – eine mit Preisen bedachte Initiative des Künstlers Gunter Demnig.

Aus Frankfurt am Main wurden etwa 12.000 Menschen deportiert, die meisten in den Jahren 1941 bis 1945. An 700 von ihnen erinnert jeweils ein Stolperstein, eingelassen in das Pflaster vor dem letzten Wohnhaus. Doch können diese Zahlen wirklich einen Eindruck davon vermitteln, wie viele Frauen, Männer und Kinder in dieser Zeit gewaltsam aus ihrem Leben und aus der Mitte einer Stadtgesellschaft gerissen wurden? Die Opfer der Nazis lebten nicht irgendwo abgeschirmt, sondern waren Nachbarinnen und Nachbarn, im Westend, in Bockenheim, im Gallus, in Sachsenhausen, im Nordend, in Eschersheim, im Ostend, in Höchst. Wohin wurden sie verschleppt, nachdem die Nazi-Schergen sie im Morgengrauen aus ihren Wohnungen geholt und zu Sammelstellen wie der Großmarkthalle getrieben hatten? Wie viele Menschen deportierte die Gestapo nach Theresienstadt, nach Lodz, Kaunas, nach Auschwitz, Majdanek und in andere Ghettos und Konzentrationslager? Wem gelang die Flucht? Wie viele nahmen sich das Leben?

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Hier blitzt die Frankfurter Polizei

Eine einfache Tabelle mit Daten, die von der Polizei zur Verfügung gestellt wurden, wird zu einer Blitzer-Karte

Eine einfache Tabelle wird im Handumdrehen zu einer Blitzer-Karte

Ein einfaches Beispiel für lokalen Datenjournalismus mit hohem Nutzwert: Eine Karte, auf der die Orte der Geschwindigkeitsmessungen in einer bestimmten Woche eingezeichnet sind. Die Daten stellt die Polizei zur Verfügung, sie werden in eine einfache Tabelle übertragen und mit Hilfe von Google Fusion Tables als Karte ausgegeben.

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Badeseen im Rhein-Main-Gebiet

Tabelle: Badeseen in Rhein-Main

Tabelle: Badeseen in Rhein-Main

Ein weiteres Beispiel für Datenjournalismus im Lokalen, diesmal in einer Form, die sich alljährlich wieder verwerten lässt, sofern man die Daten aktuell hält. Ich habe eine Karte erstellt, die umfassend Auskunft über die Badeseen der Rhein-Main-Region gibt: Lage, Wasserqualität, Ausstattung, Parkplätze, Eintrittspreise … Hintergrund ist eine Tabelle bei Google Fusion Tables. Die Daten zur Wasserqualität stellt das Hessische Landesamt für Umwelt und Geologie zur Verfügung.

Auf der Karte ist der Zustand an der Markerfarbe zu erkennen: Grün steht für eine ausgezeichnete, gelb für gute, violett für ausreichende Wasserqualität. Rot sind Seen markiert, zu denen keine behördlichen Angaben zur Wasserqualität vorliegen.

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Die besten (und die schlechtesten) Orte der Welt für Frauen

Es ist Frauentag! In diesem Jahr habe ich für die FR eine Karte erstellt, auf denen einige der besten (und einige der schlechtesten) Orte weltweit markiert sind: Wo haben Frauen die größte Aussicht auf gleiche Bezahlung für gleiche Arbeit? Wo sind die Lebens- und Arbeitsbedingungen für Journalistinnen, Politikerinnen, für Mütter und Ehefrauen am besten? Und in welchem Land ist die Ungleichbehandlung zwischen Männern und Frauen am größten?

Basis für die auf eine Google Map übertragenen Angaben ist der Global Gender Gap Report von 2011, in dem auch die erstaunliche Tatsache nachzulesen ist, dass Lesotho in Sachen Gleichberechtigung weiter ist als Deutschland.


Die besten (und schlechtesten) Orte für Frauen auf einer größeren Karte anzeigen

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