Datenvisualisierungen sind ein mächtiges Instrument, um aus komplexen Zahlen und Informationen aussagekräftige Geschichten zu kreieren. Sie dienen dazu, Trends, Muster und Zusammenhänge sichtbar zu machen – und das oftmals auf einen Blick. Aufgrund ihrer visuellen Attraktivität und der voreingestellten Optionen in vielen Software-Programmen greifen Datenvisualisierer häufig zu Regenbogenfarben, die auch als Spektralfarben bekannt sind. Obwohl diese in der Theorie bunt und auffällig wirken, zeigen Forschungen und praktische Erfahrungen, dass sie in der Praxis oft mehr schaden als nützen. Die Nutzung von Regenbogenfarben in der Darstellung von Daten kann zu Missverständnissen, Erschwernissen beim Erfassen der Informationen und sogar zur Ausgrenzung bestimmter Nutzer führen.
Deshalb gilt heute unter Experten eine klare Empfehlung: Regenbogenfarben sind für die Datenvisualisierung meist keine geeignete Wahl. Ein entscheidender Grund, warum Regenbogenfarbskalen problematisch sind, liegt in der eingeschränkten Farbwahrnehmung vieler Menschen. Farbsehstörungen, insbesondere Rot-Grün-Sehschwäche, betreffen bis zu zehn Prozent der männlichen Bevölkerung. Personen mit dieser Art der Farbenblindheit haben Schwierigkeiten, die Unterschiede zwischen bestimmten Spektralfarben zu erkennen. Aus diesem Grund sind viele Visualisierungen, die mit Regenbogenfarbskalen gestaltet wurden, für eine bedeutende Nutzergruppe schwer verständlich oder sogar unlesbar.
Damit wird ein erheblicher Teil des Publikums unabsichtlich ausgeschlossen. Doch selbst Menschen ohne Farbsehstörungen tun sich oft schwer damit, bei Regenbogenfarben eine klare Reihenfolge oder Wertigkeit zu erkennen. Die intuitive Wahrnehmung von Farben folgt für viele Menschen eher einer Abstufung von hell nach dunkel oder umgekehrt. Bei monochromen Skalen – beispielsweise unterschiedliche Sättigungen oder Helligkeiten einer Farbe – fällt es Betrachtern leichter, die Reihenfolge und die Intensität der Datenwerte zu erfassen. Bei Regenbogenfarben hingegen ist die Anordnung der Farben nicht linear oder nachvollziehbar.
Rot, Grün, Gelb, Blau, Violett – die Abfolge der Farben erfolgt nicht nach einer isolierten Helligkeits- oder Intensitätslogik. Folglich führt dies dazu, dass Benutzer Schwierigkeiten haben, Veränderungen in den Daten richtig einzuordnen und einzuschätzen. Die fehlende klare Struktur kann die Informationsaufnahme erheblich behindern und zu Fehlinterpretationen führen. Neben der Frage der Farbwahrnehmung ist auch die Technik der Farbdarstellung selbst ein wichtiger Faktor. Unser Auge ist wesentlich sensibler gegenüber graduellen Änderungen im Helligkeits- oder Sättigungswert einer Farbe als bei abrupten Farbwechseln.
Daher sind kontinuierliche Farbverläufe innerhalb einer einzigen Farbfamilie in der Lage, Veränderungen in den Daten viel klarer und sanfter zu kommunizieren. Regenbogenfarben hingegen erzeugen oft harte Übergänge zwischen sehr unterschiedlichen Farbtönen, die das Auge nicht als fließend wahrnimmt. Die visuelle Unruhe, die dadurch entsteht, kann vom eigentlichen Kern der Datenanalyse ablenken. Dies ist besonders relevant bei der Darstellung von kontinuierlichen, quantitativen Daten, bei denen es wichtig ist, feine Abstufungen und Trends zu erkennen. Die Konsequenzen einer missverständlichen oder schlecht gestalteten Farbschemawahl können gravierend sein.
Jenseits von ästhetischen Beschwerden beeinflusst die Farbwahl auch die Genauigkeit von Entscheidungen, die auf Basis der Visualisierungen getroffen werden. Ein eindrucksvolles Beispiel liefert eine Studie der Harvard Universität, die medizinische Visualisierungen untersuchte. In dieser Studie zeigte sich, dass Zweidimensionale Darstellungen von Herzarterien mit einem Farbübergang von Schwarz zu Rot medizinischen Fachkräften wesentlich effektivere Diagnosen ermöglichten als dreidimensionale Modelle, die Regenbogenfarben nutzten. Die Genauigkeit bei der Diagnose von Erkrankungen wie Atherosklerose und Herzleiden stieg durch den Einsatz der einfarbigen Gradienten signifikant an. Solche Ergebnisse verdeutlichen eindrücklich, dass die Wahl der Farbpalette nicht nur eine gestalterische Entscheidung ist, sondern reale Auswirkungen auf die Interpretation von Daten und dadurch auf praktische Entscheidungen haben kann.
Im journalistischen und wissenschaftlichen Kontext finden sich häufig Beispiele, bei denen Regenbogenfarben falsch eingesetzt wurden und zu verzerrten oder missverständlichen Darstellungen führten. Ein häufiger Fehler ist, Regenbogenfarben bei kontinuierlichen, quantitativen Daten anzuwenden, was eigentlich zu vermeiden ist. Der US-amerikanische Visualisierungs-Experte Drew Skau betont, dass Regenbogenfarben durchaus bei kategorialen Daten Sinn machen können, beispielsweise bei der Darstellung von verschiedenen Arten oder Gruppen, die sich qualitativ voneinander unterscheiden. Bei kontinuierlichen Messwerten – wie Temperatur, Zeitreihen oder Wahlergebnissen – ist jedoch eine monotone oder divergente Farbskala besser geeignet, da sie eine deutlichere Richtungs- und Wertgebung vermittelt. Ein weiterer wichtiger Unterschied besteht in der Art der Daten, die visualisiert werden.
Kontinuierliche Daten besitzen eine definierte Reihenfolge und messen Werte auf einer numerischen Skala. Dabei ist es wichtig, dass Visualisierungsmethoden die Größe von Unterschieden zwischen Datenpunkten klar und verständlich abbilden können. Kategoriale Daten besitzen hingegen keine intrinsische Reihenfolge – sie stellen beispielsweise unterschiedliche Tierarten oder Wahlkreise dar –, weshalb eine Vielfalt unterschiedlicher Farben hier sinnvoll ist. Dieses Verständnis ist zentral dafür, wie Farben bei Visualisierungen eingesetzt werden sollten. Ein willkürlicher Einsatz von Regenbogenfarben bei quantitativen Daten kann dazu führen, dass wichtige Muster übersehen oder falsch interpretiert werden.
Die Verwendung von Regenbogenfarben in der Praxis zeigt sich auch bei der Analyse von Social-Media-Daten während US-Präsidentschaftswahlen. Eine Visualisierung, die beispielsweise die Anzahl der Tweets für verschiedene Kandidaten mit Regenbogenfarben darstellt, erschwert es Betrachtern, die Daten präzise zu erfassen. Ein alternativer Ansatz, der eine einzelne Farbfamilie mit unterschiedlichen Sättigungsstufen verwendet, stellt feinere Abstufungen besser dar und erhöht somit die Verständlichkeit deutlich. Auch bei internationalen Wissenschaftlern und NASA-gestützten Visualisierungen wurde eine Diskussion über die Abschaffung oder zumindest Zurückhaltung bei der Nutzung von Regenbogenfarben entfacht, da diese die Genauigkeit und Verlässlichkeit von Darstellungen beeinträchtigen können. Für Gestalter und Datenjournalisten, die eine geeignete Farbpalette wählen wollen, gibt es mittlerweile eine Reihe empfehlenswerter Werkzeuge.
Eines der bekanntesten ist ColorBrewer, entwickelt von Cynthia Brewer und Mark Harrower an der Penn State University. Mit diesem Tool lassen sich Farbpaletten speziell für Karten und andere Datenvisualisierungen entwerfen, wobei Kriterien wie Anzahl der Datenkategorien, Datentyp und sogar Berücksichtigung von Farbsehstörungen festgelegt werden können. Auch Adobe bietet mit „Kuler“ ein professionelles Farbtool an, das auf der Basis eines Farbkreises harmonische und gut abgestimmte Farbschemata generiert. Zudem stehen zahlreiche Online-Ressourcen bereit, die bei der Auswahl von Farben helfen und sicherstellen, dass Visualisierungen sowohl ästhetisch ansprechend als auch verständlich gestaltet sind. Neben der Wahl der richtigen Farben ist es wichtig, die kulturelle und sprachliche Dimension der Farbwahrnehmung zu berücksichtigen.
Forscher haben herausgefunden, dass verschiedene Sprachgemeinschaften Farben teilweise anders wahrnehmen oder für sie andere sprachliche Kategorien existieren, was das Verständnis von Visualisierungen beeinflussen kann. Auch die Positionierung und Beschriftung von Farben in einer Visualisierung trägt zur besseren Verständlichkeit bei. Abschließend ist festzuhalten, dass die Schönheit von Regenbogenfarben nicht darüber hinwegtäuschen darf, dass sie für die meisten Datenvisualisierungen eine eher schlechte Wahl sind. Die Lesbarkeit, Zugänglichkeit und korrekte Interpretation von Daten sollten immer im Vordergrund stehen, wenn es um die Gestaltung von Visualisierungen geht. Der bewusste Verzicht auf Regenbogenfarben zugunsten gut durchdachter Farbpaletten fördert die Informationsvermittlung und sorgt dafür, dass die Zielgruppen keine wichtigen Informationen übersehen oder falsch interpretieren.
Somit leisten verantwortungsbewusste Farben einen wesentlichen Beitrag zu besserer informativer Gestaltung und fairer Kommunikation von Daten in Medien, Wissenschaft und Alltag.
