Kognitive Belastung

»Die kognitive Belastung beschreibt den Umfang des Arbeitsspeichers, den eine Person verwendet, wenn sie neue Informationen aufnimmt und sie in das Langzeitgedächtnis überträgt. Vereinfacht ausgedrückt, hilft uns die kognitive Belastung dabei zu beurteilen, wie leicht oder schwer es für jemanden ist, etwas Neues zu verstehen.«

– Eva Sibinga, Erin Waldron: Cognitive Load as a Guide: 12 Spectrums to Improve Your Data Visualizations

Die kognitive Belastung wird in drei Arten unterteilt, die alle für die Datenvisualisierung relevant sind:

Intrinsische Belastung

Die intrinsische Belastung der in einer Visualisierung dargestellten Daten kann je nach Anzahl der Datensätze und Anzahl der Dimensionen hoch oder niedrig sein.

Ein Blasendiagramm mit fünf Dimensionen: Einkommen auf der x-Achse, Lebenserwartung auf der y-Achse, Region als Farbe, Bevölkerung als Blasengröße und Ländername in den Tooltips.

Quelle: gapminder.org/tools

Extrinsische Belastung

Die extrinsische kognitive Belastung ergibt sich aus der Art und Weise, wie die neuen Informationen präsentiert werden. Sie ist abhängig vom Design der Datenvisualisierung. In den meisten Fällen möchtet ihr die gesamte kognitive Belastung so gering wie möglich halten, um es eurem Publikum so einfach wie möglich zu machen. Dabei haben Datenvisualisierungen schon eine viel geringere extrinsische kognitive Belastung als tabellarische oder textuelle Daten. Zusätzliche Informationen, wie aggregierte Werte und Textelemente, die erklären, wie das Diagramm gelesen und wie bestimmte Werte erklärt werden können, gut verständlichen Diagrammtitel, visuelle und textuelle Anmerkungen können die kognitive Belastung noch deutlich weiter verringern.

CO, Werte in einem besetzten Konferenzraum am 4. Juni 2019

Die Grafik zeigt die CO₂-Konzentration in einem Konferenzraum an einem Vormittag. Das Design ist einfach und klar, aber es gibt eine Menge zu tun, bevor das Diagramm vollständig verstanden werden kann:

  • Hilfreicher Titel

  • Einheiten und Methode im Untertitel, nicht in der Legende versteckt

  • Beschreibungen innerhalb der Grafik

  • Gestrichelte Schwellenwertlinien zur besseren Unterscheidung

  • Zeitleiste mit bedeutungsvollem Startpunkt und relevanten Beschreibungen

  • Quellangabe

Lernbezogene Belastung

Die lernbezogene kognitive Belastung ist die Anstrengung, die euer Publikum aufbringen muss, um die neue Information in ihr mentales Modell zu übernehmen.

Ein Datensatz über das Bruttoinlandsprodukt und die Produktivität von Ländern werden erfahrene Wirtschaftswissenschaftler*innen viel leichter verstehen als Schüler*innen – die lernbezogene Belastung unterscheidet sich für beide Gruppen deutlich.

Auch die Verwendung von weniger gebräuchlichen Diagrammtypen kann zu einer höheren lernbezogenen Belastung führen. Aktienhändler*innen können in Candlestick-Diagrammen vermutlich sofort die Tage erkennen, an denen die Aktien verkauft oder gekkauft werden sollen. Andere werden einige Zeit mit dem Diagramm benötigen, bevor sie es verstehen können:

Beispiel für ein Candlestick-Chart mit grünen und roten Candlesticks

Quelle: datavizcatalogue.com/methods/candlestick_chart.html

Einige Konzepte der Theorie kognitiver Belastung, die im Bildungsbereich verwendet werden, lassen sich gut in die Datenvisualisierung übertragen:

Pre-Teaching (Vorunterricht)

Dies ist eine Unterrichtsstrategie, bei der Studierenden das Vokabular vermittelt wird, bevor der eigentliche Unterricht beginnt. Der Inhalt der Daten kann dann auf dem vertrauten neuen Vokabular aufbauen, die kognitive Belastung durch den neuen Inhalt wird nicht mehr durch das neue Vokabular verstärkt.

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Effekt der geteilten Aufmerksamkeit (Chunking)

Der Effekt der geteilten Aufmerksamkeit tritt auf, wenn das Publikum seine Aufmerksamkeit zwischen zwei oder mehr voneinander abhängigen Informationsquellen aufteilen soll. Dies kann ein Text und eine Visualisierung sein, die entweder räumlich oder zeitlich voneinander getrennt sind.

Um die Daten effektiv interpretieren zu können, sollten die einzelnen Informationsquellen möglichst gut integriert werden:

  • Einheiten und andere kontextbezogene Informationen sollten in die Visualisierung integriert werden.

  • Eine direkte Beschriftung ist der Verwendung separater Farblegenden vorzuziehen.

Separate Legende