Meine journocode-Freundin und Kommilitonin Kira Schacht hat heute eine tolle Heatmap erstellt. In einem Projekt will sie rechte Parteien miteinander vergleichen, der Tileplot (von Fliesen/Kacheln) wird eine ihrer Darstellungsweisen dafür sein.

Denselben Code, den Kira in ihrem Tweet verlinkt, habe ich letztes Jahr für eine Codierungskarte benutzt.

Bildschirmfoto 2016-01-16 um 16.17.49Nutzen meiner Grafik

Die Seite medien-doktor.de beurteilt wissenschaftsjournalistische Beiträge aus Print, Online, Radio und PR nach festen Kriterien. Beispielsweise wird überprüft, ob Experten zum Thema befragt wurden und ob Aussagen belegt werden.

Nun kann man nach einigen Jahren Beurteilung mit dem Datensatz einige Thesen überprüfen: Haben Printmedien stärker mit Kriterium X zu kämpfen als Onlinemedien? Schneidet Zeitung Y bei jedem Artikel gleich gut ab oder werden nur Beiträge von Autor Z gut bewertet?

Der Tileplot kann solche Zusammenhänge gut veranschaulichen. Sagen wir, die Objekte 1-8 sind  Artikel eines Onlinemediums. Rot eingefärbte Rechtecke stehen für „Kriterium nicht erfüllt“, grüne für „Kriterium erfüllt“ und graue für „Kriterium nicht anwendbar“. Hat man zusätzlich die Information, von welchem Autor die Beiträge jeweils stammen, kann nun überprüft werden ob die schlechten Bewertungen von Artikel 4 und 5 vielleicht an einer einzelnen Person festzumachen sind. Vielleicht kann auch eine Veränderung in den Ergebnissen im Bewertungszeitraum festgestellt werden, wenn man die Beiträge chronologisch ordnet. Man könnte die verschiedenen Medien untereinander vergleichen und und und.

Die Kachel-Heatmap eignet sich also für viele interessante Analysen und Vergleiche. Ein tolles, sogar interaktives Beispiel für Heat-Tileplots zeigt den Einfluss von Impfungen auf verschiedene Krankheiten:

Wer diese Darstellung selbst einmal ausprobieren will (wenn auch nicht interaktiv): Das hier ist mein Code zur Beispielgrafik. Darunter gibt es noch ein Bild vom Aufbau der Beispieldaten, die ich dafür verwendet habe. Klickt auf Kiras geteilten Link, wenn ihr mehr über die Heatmap wissen möchtet! Wenn ihr mit dem Code noch nichts so recht anfangen könnt, werft einen Blick in den R Crashkurs auf unsere journocode-Website. Da erfahrt ihr alles rund um R, wie man es runterlädt und wie man es benutzt.

Viel Spaß beim ausprobieren!

library(ggplot2)
library(reshape2)
library(plyr)

Objekte <- read.csv("/Users/MarieLou/Desktop/Journocoding/Beispiele/Objekte.csv", header=T, sep=';', dec=',')

base_size <- 24
                
(p <- ggplot(melt(Objekte), aes(variable, Objekte)) 
+ geom_tile(aes(fill = value), 
colour = "white", 
size = base_size * 0.1) 
+ scale_fill_gradient(low = "coral2", high = "palegreen3"))

p + theme_grey(base_size = base_size) + labs(x = "", y = "") + scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + scale_y_discrete(expand = c(0, 0)) + theme(legend.position = "none",
axis.text.x = element_text(size = base_size * 0.65, angle= 0, hjust = 0.5, colour = "grey50"))             

Bildschirmfoto 2016-01-16 um 17.18.41