Ein Freund fragte explizit nach diesem alten Eintrag (und nach einem noch kommenden) — da tue ich ihm gerne den Gefallen. Er erschien ursprünglich im Herbst 2009 bei Immersion I/O.
Bei Expedition Ego (damals noch 1ung7a) tauchte in den Statistiken ein interessanter Verweis von einem Gästebuch auf. Da Tim und ich den Link aber in dem Gästebuch nicht auf die Schnelle bei der Menge an Einträgen und Seiten finden konnten (nicht nur, dass keine genaue Quelle gab – es wurde auf einen nicht mehr existierenden Inhalt bei Expedition Ego verwiesen, und die Statistik gab nicht her, welcher das war), beschloss ich, das ganze mal ein wenig professioneller anzugehen: mit Datamining.
Dafür musste ich mir zu erst einmal das Gästebuch genauer ansehen:
Zum Bild: Das Gästebuch, von dem der Link stammt.
Auch wenn der Inhalt auf eigene Art und Weise sehr interessant war, war die Struktur (um genau zu sein: das HTML) der Seite und ihrer Folgeseiten zur Analyse doch wichtiger. Um alle Seiten des Gästebuches automatisiert durchforsten zu können, hatte ich mir angesehen, welche und wie die Seiten des Gästebuchs geladen wurden. Mit dieser Information würde ich später eine automatisch generierte Liste von abzuarbeitenden Seuten erstellen können. Also schaute ich mir dazu die Navigation unten auf der Seite an, und hatte dann die zweite Seite der Gästebucheinträge laden lassen.
Dann hatte ich mir in der Adresszeile des Browsers angesehen, wie sich die URL der Seite verändert. Leider gar nicht! Da würden also Inhalte wahrscheinlich dynamisch mit JavaScript nachgeladen. Um festzustellen, wie die Seiten nachgeladen wurden, reichte ein Blick in den Quelltext (eben das HTML) an der Stelle, bei der die Navigation war.
In der eben erwähnten Navigation fanden sich also die Seiten, die tatsächlich geladen wurden. Nun musste ich nur noch wissen, wie viele Seiten es in dem Gästebuch insgesamt gab: 140.
Mit dieser kleinen Vorarbeit war es nun möglich, mit einem Datamining-Programm (ich benutze Anthracite — wird leider nicht mehr weiter entwickelt) eine Analyse zu erstellen. Dazu hatte ich einen einfachen Workflow gebaut:
Zum Bild: Der einfache Ablauf benötigt nur eine Quelle, einen Suchparameter, eine Auswertung und eine Ausgabe.
Aufgrund der wirklich einfachen Art der Suche mussten die Auswertung und die Ausgabe nicht detailliert eingestellt werden. Interessant war ja nur, auf welcher Seite der Link sein würde. Nach Starten des minings wurde dann auch das Ergebnis (in Rohform) präsentiert.
Auf Seite 16 also sollte ich den Link finden, und in der Tat:
Zum Bild: Die Seite in dem Gästebuch, aus dem der Link stammt.
Der Link war also nicht nur ein Link, sondern auch ein eingebundenes Bild, dass es bei Expedition Ego nicht mehr gab. Und weil's so schön ist und nicht mehr (so schnell) verloren geht: Ein Hut, ein Stock, ein Regenschirm….
Saudi Arabien (davon knapp 40% bei Saudi Aramco) vor Indien, und, inzwischen nicht mehr verwunderlich, China auf Platz zwei hinter den USA. Direkt Klischees bedienen: In Deutschland dreht es sich bei den Clustern um Forschung, Logistik – und Finanzen. Interessant dann auch die Verteilung der Anwendungen, und in welchen Ländern diese sind.
When we started researching this topic we very quickly saw, that the debate whether to pull out the troops, staying or even enforcing is not too much about arguments, it’s a battle of possible scenarios. Every side seems to have their own positive and negative visions of how things will happen in the future if certain steps are done. The resulting map The Afghan Conflict - A Map of Possible Scenarios is the attempt of a summary of the most popular possible scenarios around the afghan conflict, according to a pullout or stay of the Allied troops. And is based on interviews with journalists, politicians and political foundations.
Spannendes Beispiel gelungenes Informationsdesign – und es ist nicht der Feind.