Colosseum in Rom. Foto: Willian West/Unsplash

TIL: Man unterscheidet nicht mehr so richtig zwischen großem und kleinen Latinum

Gespräch in der Mittagspause: Es gibt kein kleines Latinum mehr.

Das ist nicht ganz richtig. Siehe Wikipedia:

Latinum – Wikipedia:

Seit 1979 ist in einigen deutschen Ländern das Latinum („KMK-Latinum“, eine Vereinbarung der deutschen Kultusministerkonferenz) an Stelle des früher üblichen „großen“ oder „kleinen“ Latinums getreten. Dabei gibt es in vielen Bundesländern die Möglichkeit, neben dem Latinum weiterhin das kleine oder große Latinum zu erwerben; das Latinum selbst wird dabei aus Unterscheidungsgründen im Schülerjargon als „normales“, „mittleres“, oder, falls es neben dem großen Latinum geführt wird, als „einfaches Latinum“ bezeichnet.

Ich habe mal gegoogelt und daraus ist diese Visualisierung entstanden:

Latinum dataviz

Beitragsbild: Photo by Willian West on Unsplash

Lesezeichen für Verkehrsmeldungen gelöscht

Heute war es so weit. Ich habe das Lesezeichen für die Stauschau gelöscht. Wahrscheinlich verrate ich damit mal wieder, wie alt ich wirklich bin. Die Verkehrsmeldungen des regionalen öffentlich-rechtlichen Hot-AC-Senders waren jahrelang mein Begleiter. Erst im Ohr, als ich im Auto noch Radio gehört habe. Als das immer unhörbarer wurde (3-Element-Break, geheimnisvolles Geräusch, kurze Playlist, viel Hot Hot Rotation usw.), habe ich immer mal wieder auf der Webseite der Verkehrsredaktion nachgesehen, wie die Verkehrslage ist.

Ab jetzt nicht mehr. Tatsächlich ist der Löschvorgang schon einige Zeit her, ich komme jetzt erst zum Aufschreiben meiner Motivation.

(Noch eben zu den Lesezeichen: Die sind für mich ein ganz wesentlicher Bestandteil der Art und Weise, wie ich Dinge, die ich vielleicht nachschlagen muss, organisiere. Mein Chrome-Browser ist eine Chronik meiner Beschäftigungen und Passionen. Aber Lesezeichen sind auch etwas für alte Menschen, I get it.)

Warum habe ich das Lesezeichen entfernt? Weil mir der Prozess, wie Verkehrsnachrichten gemacht werden, nicht mehr gut genug ist. Aus den Messdaten von Schleifen auf der Autobahn und den Beobachtungen von Polizisten werden Berichte generiert, die dann eine halbe Stunde später verlesen werden.

Google zeigt mir in seiner Karten-App Google Maps aber in Echtzeit an, wo es gerade besonders dicht auf den Straßen zugeht, und stellt mit seiner Rechenpower sogar mit künstlicher Intelligenz Berechnungen darüber an, wie sich die Verkehrslage in den nächsten Stunden verändern wird. Meine ganz persönliche Erfahrung ist es, dass man sich darauf verlassen kann.

(Und wie gut Google Maps geworden ist, hat gerade erst wieder ein Essay im Vergleich mit allen anderen Karten-Programmen gezeigt.)

Mit einer kleinen Ausnahme: Nach einem der jüngsten kleineren Updates der App auf dem Smartphone will mich Google Maps immer eine Ausfahrt zu früh auf die Staatsstraße locken. Dabei wäre das ein Umweg von zehn Minuten gewesen. Aber das ist nur ein kleiner Bug, mit dem ich auf Sicht leben kann.

Jawbone und das Gefühl, im Regen stehen gelassen worden zu sein

Heute möchte ich über Jawbone schimpfen. (Ja, es gibt schon hunderte Litaneien da draußen im Netz über eben dieses Thema.) Aber Hunde markieren auch eine Stelle noch einmal, die ein Artgenosse schon einmal markiert hat. Betrachtet es einfach als meine zwei Cent im Trevi-Brunnen.

Wenn man sich für eine neue Software entscheidet und in diese viel Zeit investiert, fühlt man sich an diese gebunden. Das ist ein psychologischer Effekt, den man Lock-in-Effekt nennt. Marketing-Experten können die nächsten Zeilen getrost überlesen. Wenn man alle seine Pivot-Tabellen mit Excel erstellt hat und weiß, wie das geht, wird man so schnell nicht auf Google Sheets wechseln. Wenn man wie ich Twitter mag und dort seine Communities gefunden hat, hofft man darauf, dass es Twitter noch lange geben möge. Twitter = Beruf, Facebook = Privatmensch. Ich sehe aber den Zeitpunkt kommen, wo ich umstellen werden muss.

Jeden Abend, wenn ich die Kinder ins Bett bringe, gehört der Druck auf das kleine, geriffelte Knöpfchen auf meinem Jawbone-Up-Armband dazu. „Papa, wie weit bist du gelaufen?“ Ein Umlauf der kleinen weißen LEDs bedeutet einmal das eingestellte Tagesziel an Schritten. Bei mir sind das 5000, was natürlich an sich viel zu wenig ist. (Erinnert sich noch jemand an die Kampagne von der Bundes-Ullala?)

Wenn Urlaub ist, geht das auch mal auf 10, 15.000 Schritte hoch. Warum ich das messe? Weil ich meiner schlechten Laune auf der Spur bin. Wenn ich mich zu wenig bewege, bekomme ich schlechte Laune. Meine Familie kann an klirrend-kalten Wintertagen oder verregneten Herbsttagen ein Lied davon singen. Dem bin ich mit meinen Jawbone-Produkten auf die Spur gekommen. Auch wenn mir ein guter Hausarzt das wahrscheinlich auch so hätte sagen können.

Das Gleiche gilt für die Schlafmenge, die ich so bekomme. Wenn ich dauerhaft, das heißt über ein paar Tage, weniger als sieben Stunden pro Nacht bekomme, bewege ich mich in einen tranceartigen Zustand hinein, indem mir alles egal ist. Aber ich kann mich kaum noch konzentrieren. Und ach, die schlechte Laune ist auch wieder da. Im Urlaub schlafe ich schon mal mit den Kindern ein, und das sind wichtige Einzahlungen auf mein Schlafkonto. Auch diese Erkenntnis verdanke ich Jawbone.

Mein Jawbone Up Move, den ich derzeit benutze, ist mein viertes Produkt von Jawbone und mein dritter Up Move. Als die mal bei Gravis ausverkauft wurden, habe ich mich eingedeckt. Damals wusste ich nicht, dass die nicht lange halten. Die 60 Tage, die einer der Jawbone-Kritiker als Lebenszeit für das Up-Move-Armband berichtet, scheinen mir ganz zutreffend zu sein.

Aber das Lock-in! Meine Daten sind jetzt bei Jawbone und in meiner Google-Tabelle im Jawbone-Format gespeichert.

Wahrscheinlich muss ich mir beim Weihnachtsmann eine neue Android-Wear-Smartwatch wünschen. Dann sind meine Daten bei Google sicher und ich muss nach einem Migrationsskript suchen. Oder ein Abo für Gyrosco.pe zahlen. Da habe ich meine Jawbone-Daten auch angebunden.

Spurensuche bei Jawbone

Bei der Recherche für diesen Post bin ich für die Bildauswahl auch auf die Presseseite von Jawbone gegangen. Da ist seit September 2015 nichts Neues mehr gepostet worden. Alarm, Alarm, da ist trotz fast 600 Millionen Dollar Funding der Insolvenzverwalter nicht mehr weit.

UI Pattern: die Pille #design

Vor kurzem war ich auf eine Tableau-Schulung für die neue Version der Datenvisualisierungssoftware. Mit der habe ich schon seit längerem herumgespielt, aufmerksame Leser des Blogs wissen das. (Also Mutti.) Bei der Arbeit mit der Tableau-Version 10 ist mir dieses Muster aufgefallen.

NewImage

Da dachte ich mir: Das ist aber ein ungewöhnliches Designelement. Es ist zwar flat, aber nicht so eckig, wie sonst dort die Elemente sind.

Aber es gibt ein anderes Programm, das ich täglich nutze, bei dem sich dieses Muster in aller Offenheit auch zeigt: Outlook für Mac 2025 oder wie das heißt. Bei den Mac-Versionsnummern ist Microsoft immer ein bisschen sehr kreativ, damit man die Software nicht mit der PC-Variante verwechselt. 

Mail Entwurf Outlook Mac

Neue Studie zur redaktionellen Analytics-Nutzung

Zum ersten Mal gesehen habe ich Rasmus Kleis Nielsen in Hamburg im Verlagsgebäude des SPIEGEL-Verlages. Er trat den versammelten, wissbegierigen Journalisten mit einem detailreichen Vortrag charmant in den Hintern. Der Vocer Innovation Day 2015 war die Veranstaltung im letzten Jahr, die mich letztes Jahr wohl am meisten geprägt hat. Über den Auftritt von Melissa Bell habe ich hier, glaube ich, schon erzählt. Dass Nielsen mich irgendwie an Barney Stinson erinnert, habe ich noch nicht geschrieben.

Jetzt hat er eine neue Studie vorgestellt, in deren Vorwort er sich auch bei einer meiner ehemaligen Kommilitoninnen bedankt, die jetzt an seinem Institut forscht. (Was mich unheimlich stolz macht als Absolvent der TU Dortmund in Journalistik.) Zurück zum Thema. Der Titel der Studie: Editorial Analytics – How News Media are Developing and Using Audience Data and Metrics (PDF-Download).

Das Thema treibt mich auch gerade um: Editorial Analytics. Zahlen für die Redaktionsarbeit, wie kann man mit denen arbeiten, wie machen das andere?

News organisations all over the world have in recent years increased their use of analytics – systematic analysis of quantitative data on various aspects of audience behaviour aimed at growing audiences, increasing engagement, and improving newsroom workflows.

Viele Redaktionen haben den Gebrauch von Big Data gelernt. Das Wachstum von focus.de ist meiner Meinung nach auch Ergebnis einer stark analysegetriebenen Themenfindung: Was funktioniert bei welcher Zielgruppe? Wie kann man diese Erfolge wiederholen.

Die wichtigste Antwort des Reports vorab: Es gibt keinen EINEN Weg für alle Mediengattungen. Jede Analyse-Lösung ist maßgeschneidert worden auf lokale Bedürfnisse des Mediums. Und keine Lösung ist perfekt, daran ließen die Befragten keine Zweifel.

Wir suchen gerade für unser Startup einen Audience Development Manager. Das ist auch der Titel, der in der Branche oft für diese Zahlenmenschen verwendet wird.

At the centre of this development are people in the newsroom with new job titles like ‚audience editor’, ‘growth editor’, ‘audience development editor’, or ‘audience engagement editor’. They are developing and using analytics for editorial purposes that were in the past more narrowly tied to predominantly commercial objectives, using tools and techniques previously rarely used by journalists.

Als ich vor neun Jahren nach München kam und zum ersten Mal in einer großen Onlineredaktion war, gab es dort Business Analysts. Die untersuchten die Zahlen für Redakteure. Und für die Vermarkter-Kollegen. Offenbar geht der Trend zu eingebetteten Analysten, wenn man die so nennen darf.

Eines der Tools, das die Studie in Erinnerung ruft, ist Ophan, eine In-House-Entwicklung des Guardians auf der Basis der Elasticsearch. Davon gibt es auch ein Video bei Vimeo. Die Studie enthält auch einen beeindruckenden Chart, wie eine Contentdetailansicht für ein einzelnes Contentobjekt aussieht.

Für die Studie haben die Autoren (neben Nielsen auch Federica Cherubini) in insgesamt 30 Redaktionen Interviews geführt. Dabei haben sie herausgefunden, dass es eine Kombination von drei Faktoren braucht, damit man von wirklich datengetriebenen Redaktionen sprechen kann:

  • eine an Daten interessierte Redaktionskultur
  • die richtigen Tools
  • die richtigen Mitarbeiter, die analysieren können

Dabei stießen gerade die fortschrittlichsten Redaktionen durchaus an technische Grenzen. Die Entwicklung zum verteilten Publizieren habe die Tools durchaus an einigen Stellen technisch überholt, so Nielsen und Cherubini:

Current approaches are better at dealing with an older internet of desktop web use, homepage traffic, and referrals from search and social than with more recent trends like mobile web use, app/browser proliferation, and distributed content consumed across multiple platforms and devices.

Gerade von Buzzfeed haben wir so etwas auch schon gehört. Besonders in Erinnerung geblieben ist mir dieses GIF, das das Problem moderner Publisher erläutert:

Man kann also auch Data Science in GIFs packen. War klar bei Buzzfeed.

Bei der Financial Times (mit Paywall) ist Renee Kaplan Head of Audience Engagement.

In Kaplan’s view audience engagement is about building a relationship with readers: ‘Audience engagement is about getting our journalism out in front of more audiences, and more of the right audiences.’

Sie betont die „richtige“ Zielgruppe, weil sie Nutzer in zahlende Nutzer konvertieren will. Aber ich finde das auch ein wichtiges Thema für ganz normal werbefinanzierte Seiten.

UK, USA top. Und wir so?

Besonders interessant sind natürlich die Fallstudien aus dem eigenen Land. So wird auch Sebastian Horn von Ze.tt aus dem Zeit-Verlag zitiert:

Part of the reason why Ze.tt was created was to experiment so we’re also going to experiment with different data tools. We’re going to give them a try and see if they give us useful information. However, we don’t want to overwhelm ourselves with too much. We don’t want to cover our walls with monitors that show random graphs. They will have to be meaningful numbers that people look at and help them make decisions.

Den Ansatz der Studie, keine alles lösende Antwort mit dem EINEN Dashboard zu geben, finde ich gut. Welches Problem will das Medium mit den Zahlenkolonnen oder Charts lösen? Keine Dashboard-Wüste produzieren, die auf einem Monitor an der Wand blinkt (kenne ich auch, finde ich gut für Sensibilisierung, nicht aber für Handlungsempfehlungen). Sondern herausfinden – wo funktioniert welcher Content, wie gehen die Headline-Tests aus, wann peakt mein Content – eben spezielle Dinge. Was ist mein Problem, das genau definieren – dann die Lösung finden. Und nicht von der Lösung her denken. Also den Regeln folgen, die für gutes Produktmanagement immer gelten. Dann passt es.

In eigener Sache

Wer mit mir an Tools mitarbeiten will: Wir suchen noch und immer wieder Praktikanten fürs Produktmanagement. Für den Sommer und den Herbst sind noch Plätze frei.

Blogstatistik 2015. Oder auch: Gehversuche mit Tableau (3)

Der Mai war gut zum Traffic auf meinem kleinen Blog. Er war mit Abstand der beste Monat in diesem Jahr:

Tableau-Grafik der stärksten Monate im Blog, vom Traffic her

Tableau-Grafik der stärksten Monate im Blog, vom Traffic her

Ich habe mir gedacht, dass lag sicher am Besuch der IA Konferenz, die ist immer im Mai und funktioniert auch in der Regel ganz gut. Aber da war ich dieses Jahr überhaupt nicht. Die Konferenz ist in diesem Jahr nämlich ausgefallen.

Der Gewinner des Jahres lag auch im Mai vorne.

Top-Artikel des Jahres

Top-Artikel des Jahres

Au weh, die Trendlinien von Tableau

Und wenn ich mir den Trend der Monate ansehe, sollte ich schnell mit dem Bloggen aufhören. Lohnt sich nicht:

Der Trend geht eindeutig nach unten bei der Zahl meiner Besucher

Der Trend geht eindeutig nach unten bei der Zahl meiner Besucher

Macht aber Spaß. Ich mache weiter. Ich habe noch eine Liste in Wunderlist mit mehr als 60 Themenideen, mehr als 50 Entwürfe in WordPress gespeichert und mir laufen auch sicher noch weitere Ideen über den Weg. Negativen Traffic soll es im Januar geben, rechnet Tableau aus. Das kann ja nicht sein.

Die mobile Explosion: Gehversuche mit Tableau (2)

Dieser Tweet hat mich inspiriert:

Das muss man besser darstellen können. Hier ist mein Versuch mit Tableau – die Daten habe ich in eine Excel-Tabelle kopiert, neu eingegeben, weil es da die Formatierung zerhauen hat und dann in Tableau eingespielt:

Bandbreite wird genutzt, es geht voran.

Bandbreite wird genutzt, es geht voran.

Unaufhaltsam ist das Wort, finde ich. (Quelle: Ist alles aus dem Meeker-Report, dem mit den hässlichsten Folien der Welt.)

Peak Blu-Ray?

Die Figur des Peak Irgendwas ist so amerikanisch wie Burger und das Suffix -gate für Skandale. Im Web ging Peak Google vor einiger Zeit um. Bei einem Artikel, den ich gesehen habe, fehlt mir Peak Blu-Ray als Gedanke. Den habe ich mal visualisiert, weil der Artikel komplett ohne eine Grafik auskam:

 

Number Blu Ray Releases

Stattdessen schrieb sich der Autor die Finger wund:

During the first year of Blu-ray Disc’s commercial availability in 2006, there were 135 titles released, according to data from home entertainment tracking service The DVD & Blu-ray Disc Release Report. And every year since, there’s been a steady climb in retail releases on the format: 297 in 2007, 705 in 2008, 1,061 in 2009, 1,393 in 2010, 1,888 in 2011, 1,919 in 2012 and 2,098 in 2013.

That trend changed in 2014.

Kriegt wahrscheinlich Zeilengeld.