Was passiert, wenn wir Informationen nicht nur visuell lesen, sondern auch durch andere Sinne erleben können? In unserer digitalen Zeit sind Daten allgegenwärtig. Datenphysikalisierung ist dabei die physische Verkörperung von Daten, um abstrakte Informationen durch Eigenschaften wie Größe, Gewicht, Farbe, Textur, Bewegung und Form verständlich zu machen. Sie greift das wachsende Bewusstsein für Materialien als eigenständige Informationsträger auf und zeigt ihr Potenzial, Kommunikation und Inhalte zu erweitern.

Physische Artefakte haben dabei eine lange Geschichte als Informationsträger. Frühe Beispiele wie mesopotamische Tonmarker (5500 v. Chr.) oder Khipu (datenkodierte geknotete Schnüre der Inkas, 2600 v. Chr.) reichen Tausende von Jahren zurück. Heute nutzen Ausstellungen und öffentliche Räume wie das »Futurium« Dateninstallationen, um Informationen zu vermitteln. Internationale Forschungskonferenzen, Fachbücher und Design-Awards behandeln und würdigen zunehmend Arbeiten zur Datenphysikalisierung.

Im Gegensatz zur Datenvisualisierung, die hauptsächlich visuelle Kanäle zur Datenrepräsentation nutzt, ermöglicht Datenphysikalisierung multisensorische Erlebnisse. Gleichzeitig hat Datenphysikalisierung das Potential Inklusivität zu fördern. Die Wahl des Materials – mit Blick auf physikalische Eigenschaften, Ursprung, Lebenszyklus und subjektive Assoziationen – beeinflusst zusätzlich die Bedeutung und Interpretation eines Objektes. Für Designer*innen stellen diese zusätzlichen Informationsebenen jedoch die Herausforderung dar, diese Dimensionen konzeptionell zu erfassen und effektiv zu codieren.

Zusammengefasst: Datenphysikalisierung gilt als »heißes Thema« für Designerinnen und Forscherinnen und eröffnet neue und interessante Gestaltungsräume für Experimente mit Materialien. In diesem Projektseminar werden wir experimentell die Verwendung von Materialien und Textilien für die Datenphysikalisierung untersuchen. Als Ausgangspunkt für diese Erkundung werden wir uns von Daten zu den »17 UN-Nachhaltigkeitszielen« inspirieren lassen. Techniken wie digitales Stricken und Weben, 3D-Druck und digitales Garnspinnen sowie traditionelle Handarbeit können als Designstrategien genutzt werden, um Daten in physische Formen zu übersetzen. Dabei beschäftigen wir uns auch mit Material-Driven Design, Kreislaufdesign, Materialketten, Biomaterialien und nachhaltigen Praktiken. Ziel des Kurses ist die Schaffung physischer Datenrepräsentationen oder dafür geeignete Materialstudien. Die Projekte können sich zum Beispiel um folgende Fragen und mehr entwickeln:

• Welche Arten von Materialien und Techniken können wir verwenden, um Daten darzustellen, und wie beeinflussen ihre Eigenschaften die Art und Weise, wie wir sie interpretieren?
• Wie kann Datenphysikalisierung einen Mehrwert zu traditionellen Datenvisualisierung, Texten oder Statistiken schaffen?
• Wie können physische Eigenschaften gezielt eingesetzt werden, um Barrierefreiheit und Inklusivität für Menschen mit Beeinträchtigungen zu verbessern?
• Wie können nachhaltige Praktiken in die Schaffung von Datenphysikalisierungen integriert werden?
• Wie können wir Datenphysikalisierungen so gestalten, dass sie nicht nur künstlerisch, sondern auch praktisch und funktional zur Informationsvermittlung beitragen?
• Wie können Materialien und Textilien kreativ verwendet werden, um Daten darzustellen?
• Können Materialeigenschaften (z. B. Dehnbarkeit, Flexibilität, Reaktivität) genutzt werden, um Datenphysikalisierungen interaktiv zu gestalten?
• Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Verbindung von Daten mit Materialien, und wie können wir diese angehen? Wie können Materialien nicht nur zur Darstellung von Daten, sondern auch zur Stärkung der Botschaft eingesetzt werden?
• Welche ethischen Fragen sollten wir beim Gestalten von Datenphysikalisierungen berücksichtigen?

Der Kurs wird durch Exkursionen, ein Symposium mit Gastredner*innen und praxisnahe Workshops bereichert. Ihr werdet bei der Entwicklung eurer Designkonzepte, Forschungsmethoden und schriftlichen Dokumentationen begleitet und unterstützt. Es sind keine Vorkenntnisse in Daten oder Datenvisualisierung erforderlich. :)