Datenbereitstellung-1-Charts

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ChatGPT weil ich nix von Nussbaumer hab

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1
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Was ist der Zweck von Diagrammen (Charts)?

Komplexe Daten visuell verständlich machen, Muster oder Entwicklungen zeigen, Vergleiche ermöglichen.

2
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Warum sind Charts in Medien besonders wirkungsvoll?

Weil sie schnell erfasst werden, emotional wirken können und gezielt Meinungen beeinflussen – visuelle Rhetorik.

3
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Was versteht man unter einem "misleading graph"?

Ein irreführendes Diagramm, das durch Manipulation von Achsen, Maßstäben oder Design falsche Eindrücke vermittelt.

4
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Wie kann ein Balkendiagramm irreführend dargestellt werden?

Durch abgeschnittene Y-Achse (z. B. beginnt nicht bei 0), falsche Proportionen oder zu enge Balkenabstände.

5
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Wie können Kreisdiagramme (Pie Charts) manipulieren?

Durch unproportionale oder nicht summierende Segmente, 3D-Effekte oder Farbverwendung, die Dominanz suggeriert.

6
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Was ist der Effekt von fehlender Quellenangabe oder Datengrundlage?

Die Aussage des Charts wird nicht überprüfbar – Vertrauen und Objektivität werden untergraben.

7
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Wie kann man erkennen, ob ein Chart manipulativ ist?

Durch kritisches Prüfen von Achsen, Skalierung, Kontext, Farben und Datenbasis.

8
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Was ist eine neutrale Datenvisualisierung?

Ein sachlich gestaltetes Diagramm mit vollständigen Daten, nachvollziehbarer Skalierung und klarer Quelle.

9
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Wie beeinflussen Farben die Wahrnehmung in einem Diagramm?

Signalfarben oder starke Kontraste lenken Aufmerksamkeit und können Emotionen oder Gewichtungen erzeugen.

10
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Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität in Charts?

Korrelation zeigt eine Beziehung, Kausalität behauptet eine Ursache-Wirkung – oft fälschlich gleichgesetzt.

11
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Was sollte man bei der Achsenskalierung beachten?

Skalen sollten bei 0 beginnen (außer gut begründet), gleichmäßig sein und keine Verzerrungen erzeugen.

12
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Warum ist Medienkompetenz bei der Bewertung von Charts wichtig?

Weil Leser kritisch prüfen müssen, ob ein Chart objektiv ist oder gezielt manipuliert.

13
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Welche Rolle spielt Vertrauen in Medien bei der Bewertung von Datenvisualisierungen?

Hohe Vertrauenswürdigkeit kann dazu führen, dass visuelle Aussagen weniger hinterfragt werden.

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Wie kann man ein misleading graph verbessern?

Durch vollständige Skalen, sachliche Farben, korrekte Proportionen, klare Legenden und Quellen.

15
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Was ist ein Chartjunk?

Unnötige grafische Elemente (3D-Effekte, Cliparts, Schatten), die vom eigentlichen Inhalt ablenken.

16
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Was ist ein typischer Fehler bei Datenachsen?

Zu große/kleine Einheiten, fehlende Beschriftung, Achsenstart ≠ 0 ohne Hinweis.

17
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Wie helfen Diagramme bei der Meinungsbildung?

Sie vermitteln Informationen schnell, können aber auch zur emotionalen oder verzerrten Wahrnehmung führen.

18
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Was ist die Verantwortung von Medienschaffenden bei der Nutzung von Charts?

Objektive und nachvollziehbare Darstellung von Daten – keine Verzerrung durch Design.

19
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Was bedeutet "visuelle Suggestion"?

Ein Chart vermittelt durch Form, Farbe oder Aufbau eine bestimmte Interpretation, ohne dies offen zu sagen.

20
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Welche Charttypen sind am häufigsten in der Berichterstattung?

Balken-, Linien-, Kreis- und Säulendiagramme – je nach Datenart und Zielsetzung.

21
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Wann verwendet man ein Balkendiagramm?

Bei Vergleichen zwischen Kategorien – gut lesbar, auch bei vielen Datenpunkten.

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Wann verwendet man ein Liniendiagramm?

Zur Darstellung von Entwicklungen über Zeit – ideal für Trendanalysen.

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Wann ist ein Kreisdiagramm sinnvoll?

Zur Veranschaulichung von Anteilen am Ganzen – funktioniert nur bei max. 5–6 Segmenten sinnvoll.

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Wann eignet sich ein Säulendiagramm (Column Chart)?

Ähnlich wie Balkendiagramm – besonders gut bei wenigen Datenpunkten und direktem Höhenvergleich.

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Was ist ein Flächendiagramm (Area Chart)?

Eine Variante des Liniendiagramms mit eingefärbtem Bereich – gut zur Darstellung von Mengenentwicklungen.

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Wann verwendet man ein Punktdiagramm (Scatter Plot)?

Zur Darstellung von Zusammenhängen (Korrelationen) zwischen zwei numerischen Variablen.

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Wann ist ein Histogramm geeignet?

Zur Darstellung von Häufigkeitsverteilungen – zeigt, wie oft Werte in bestimmten Bereichen auftreten.