Tableau: Ist der erste Film immer der erfolgreichste?

Hinter den Kulissen der Tableau Kino Tour – Teil 2: Die Filmreihen

Dies ist der zweite Teil in einer dreiteiligen Serie zu den technischen Hintergründen der Tableau Kino Tour. Teil 1 beschäftigt sich mit dem Auslesen und Nutzbarmachen der IMDb-Daten, hier geht es um Filmreihen, der dritte Teil wird sich mit den Daten zum “Tatort” beschäftigen.

In den letzten Jahren wurde es unter Filmstudios und Produzenten immer populärer, einen oder meist gleich noch mehrere Teile nachzuschieben, sobald ein Film erfolgreich war. Neudeutsch spricht man dann von einem Franchise – um nicht zu sehr in Anglizismen zu verfallen sprechen wir im Kontext der Tableau Kino Tour lieber von Filmreihen. Die Idee ist ja an sich auch nichts neues, mehrteilige Filme oder Fortsetzungen gibt es schon sehr lange. Man denke nur an “Star Wars”: Der erste Film 1977 wurde noch als einzelnes Werk konzipiert, dann wurden nach dem großen Erfolg zwei weitere Teile produziert, 16 Jahre später nochmals drei Teile, und dann wiederum 10 Jahre später nochmals drei Teile – wovon bisher allerdings erst einer tatsächlich veröffentlicht wurde, auf die restlichen beiden müssen wir uns noch ein wenig gedulden.

Weiterlesen →

Tableau Kino Tour: Budget vs. Einspielergebnis

Hinter den Kulissen der Tableau Kino Tour – Teil 1: Die IMDb

Im letzten Quartal 2016 haben wir als würdigen Nachfolger der Tableau Stadion Tour 2015/16 die Tableau Kino Tour 2016/17 aus der Taufe gehoben. Nach vier bisher sehr erfolgreichen Stationen (Frankfurt, Hamburg, Berlin und Düsseldorf) warten jetzt im zweiten Teil der Tour in 2017 noch Wien, München, Zürich und Stuttgart auf uns. Da immer wieder die Frage nach den Daten kam, die hinter der Kino Tour stecken, und auch weil es tatsächlich ein sehr interessantes und spaßiges Projekt war, diese Daten zu generieren, habe ich im Folgenden mal die einzelnen Schritte zusammengefasst, vom Download der Quelldaten bis zum fertigen Produkt. Aus Copyright-Gründen dürfen wir die fertigen Daten leider nicht einfach so zum Download anbieten, aber mit der Schritt-für-Schritt-Anleitung sollte es nicht allzu schwierig sein, das zuhause selbst nachzustellen.

Weiterlesen →

Die Tableau Kino Tour 2016/17

Tableau Kino Tour

Tableau Kino Tour

Seit ich denken kann bin ich ein riesiger Kino- und Filmfan. Als andere Kinder Astronauten oder Feuerwehrmänner werden wollten, lautete mein Berufswunsch “Kameramann”. Unmengen meines Taschengeldes sind demzufolge später in die Kassen der Münchner Kinos gewandert. So war es nur logisch, dass ich später als Student versucht habe, über einen Nebenjob im Kino a) besagte Ausgaben zu refinanzieren, und b) so nahe wie möglich an der Quelle neuer Filme zu sitzen. Vom Popcorn-Schaufler hatte ich mich bis zum Teamleiter und schließlich auch zum Filmvorführer hochgearbeitet. Und trotz der damit alltäglich gewordenen Beschäftigung mit Kino und Film, haben sie bis heute ihren Reiz und ihre Faszination für mich nicht verloren. Weiterlesen →

Visuelle Datenanalyse macht Sinn

Schon wieder ist mehr als ein Jahr vergangen, in dem dieses Blog mehr oder weniger komplett brach lag. Und in der Zwischenzeit ist so viel passiert!

Im Rahmen meines Jobs beim Institut für Verkehrsforschung am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Berlin habe ich nicht nur an der theoretischen und praktischen (Weiter-)Entwicklung von großmaßstäblichen Verkehrsnachfragemodellen gearbeitet, sondern habe daneben natürlich auch die daraus und auch aus anderen Projekten resultierenden Erkenntnisse (mit-)publiziert. Bei dieser Forschung habe ich hauptächlich mit R, Shiny, PostgreSQL/PostGIS, QGIS und vereinzelt ein paar Zeilen Python gearbeitet. Und ich liebe sie alle, wann immer ich mit ihnen arbeiten darf. Aber ich fand es zunehmend schwierig und anstrengend, Daten einfach, schnell, und trotzdem optisch ansprechend zu visualisieren. Natürlich lassen sich mit R und ggplot druckreife Plots erstellen, und Shiny und Leaflet erlauben die Generierung von interaktiven Grafiken und Karten. Aber manchmal ist es einfach nicht zielführend, sich mit den Feinheiten der jeweiligen Einstellungen und dem Schreiben des notwendigen Codes zu beschäftigen. Ich empfand es insbesondere in der höchst spannenden Phase der explorativen Datenanalyse (quasi dem ersten Date mit neuen Daten im Rahmen des Analyseprozesses…) als sehr störend, dass ich mich so viel mit Code und anderen technischen Aspekten beschäftigen musste, was mich von der eigentlichen Arbeit mit den Daten abgelenkt hat, nämlich dem Verstehen der Daten. Um nochmals die Dating-Analogie zu bemühen wäre das so, als würde man sich mehr damit beschäftigen, was man zum Essen bestellt oder worüber der nächste Small-Talk gehen soll, als sich mit dem (Gesprächs-)Partner zu beschäftigen und sich nur auf ihn/sie zu fokussieren. Wahrlich kein Erfolgsrezept… Weiterlesen →