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Fragestellung

Wir stellten uns die Frage, wie die Berliner Konzertlandschaft aussieht. Dazu wollten wir wissen, wo die Konzerte eigentlich stattfinden. Sind die Veranstaltungsorte gleichmäßig über Berlin verteilt, oder gibt es Ballungszentren, eventuell auch für bestimmte Genres? Und wie hat sich dies über die Jahre verändert; kann man Muster erkennen?

Wir wollten etwas zu den Konzerten selbst herausfinden. Welche Künstler spielen wo, gibt es Lieblingsorte für bestimmte Künstler? Woher kommen die Bands; sind es überwiegend deutsche Künstler? Wenn sie aus dem Ausland kommen, sind die Nachbarländer stärker vertreten?

Schließlich ging es uns noch um die Leute, die die Konzerte besuchen. Wie viele Leute besuchen die Konzerte, wo kommen sie her und wie viel sind sie bereit, zu zahlen? Außerdem hatten wir uns vorgenommen, einen emotionalen Faktor abzubilden und beispielsweise Reviews oder Tweets über die Konzerte zu zeigen oder analysieren.

Kurz:

Wo gibt es viele Konzerte?
Wie viele Leute gehen zu den Konzerten?
Wie hat sich die Szene verändert?
Was gibt es für Veranstaltungsorte?
Wie viel sind sie bereit zu zahlen?
Was denken die Fans vor, während und nach dem Konzert?

Datenakquise

Wir entschlossen uns nach einiger Recherche der Einfachheit halber, auf die API von Last.fm zurückzugreifen. Dies schränkt zwar die Repräsentativität der Daten ein, ermöglichte es uns jedoch, rechtzeitig bis zum Semesterende fertig zu werden.

Zuerst suchten wir bei Last.fm alle zukünftigen Konzerte in Berlin, da es keine Möglichkeit gab, alle Veranstaltungsorte oder vergangenen Konzerte für einen bestimmten Ort abzufragen. Zusätzlich scrapten wir die Webseite von Resident Advisor und suchten die dort gefundenen Veranstaltungsorte ebenfalls bei Last.fm.

Zu all diesen Veranstaltungsorten luden wir alle vergangenen und zukünftigen Konzerte herunter. Da die Konzerte keine Tags oder Genres beinhalteten, luden wir ebenfalls die Informationen für alle in den Konzerten vorkommenden Künstler. Aus den Tags generierten wir dann über eine sehr simple Liste »hat es diesen Tag, gehört es zu diesem Genre« acht Genres, die wir wiederum für jedes Konzert sammelten und speicherten. Die Umwandlung der Tags in Genres war also sehr unpräzise, so dass alle Erkenntnisse, die einer Verteilung der Genres beruhen, mit einer großen Prise Salz genossen werden sollten.

Die frühesten Konzerte stammen aus dem Jahr 1958 (Tattooine im Grünen Salon, 26.1.1958), aussagekräftige Daten haben wir allerdings erst ab 2006.

Dieses erste Video zeigt die verfügbaren Konzertdaten aus dem Zeitraum von 1993–2011. Man kann dabei sehen wo an einem Tag Konzerte in Berlin stattfanden. Die Größe der Kreise repräsentiert dabei die Anzahl der Leute, die auf Last.fm gesagt haben, dass sie das Konzert besucht haben.

Man sieht gut, dass es am Ende deutlich mehr Konzerte gibt. Man muss aber bedenken, dass dies natürlich auch etwas damit zu tun hat, dass Last.fm erst 2002 gegründet und das Events-Feature erst 2006 eingeführt wurde. Die Daten für die Jahre davor wurden also nachträglich hinzugefügt. Diese Erkenntnis über den Überblick der Daten hat dazu geführt, dass wir uns auf den Zeitraum zwischen 2006–2011 beschränkt haben.

Technische Umsetzung

Hardwaretechnisch entschlossen wir uns, die Anwendung auf dem Cell umzusetzen, da er eine größere Fläche als der außerdem noch verfügbare Surface bietet. Die Anwendung programmierten wir in Flash, da wir auf Grund eines vorigen Projektes bereits Erfahrung mit verschiedenen Möglichkeiten zur Multitouch-Programmierung gesammelt hatten und uns Flash vergleichsweise am besten gefiel. Zur Multitouch-Unterstützung nahmen wir das OpenExhibits-Framework von GestureWorks. Die Daten packten wir in eine MySQL-Datenbank.

Gestaltung

Da der Kurs »Urbane Ebenen« heißt, haben wir beschlossen, die Visualisierung der Konzerte auf eine Ebene über der urbanen zu legen. In der Praxis heißt dies: eine Karte mit bunten Kreisen drauf. Durch Tippen auf einen Punkt erhält man zudem eine Einblendung mit mehr Informationen zum gewählten Veranstaltungsort. Zum Erforschen der Daten durch die Zeit gibt es zusätzlich eine Zeitleiste mit der Anzahl der Konzerte, für das Filtern nach Genre ein gestapeltes Säulendiagramm, das die Genreverteilung für den aktuell gewählten Zeitraum anzeigt.

Karte

Für die Karte wählten wir eine dunkle Farbe, da Konzerte meist nachts stattfinden und wir uns visuell zumindest ein wenig auf unser Thema beziehen wollten. Wir versuchten, möglichst viel auszublenden, dabei aber alle relevanten Informationen zu behalten. Leider gelang es uns nicht, die S- und U-Bahn-Linien einzublenden, die für die Orientierung in einer Konzertlandschaft nicht unwichtig sind. Außerdem sorgen die vielen Straßennamen auf den hohen Zoomstufen für unnötige Unruhe. Zudem planten wir am Anfang noch einblendbare Ebenen mit wichtigen touristischen Punkten, Mietpreisen oder dem Umriss des ehemaligen Ostberlins, um auf den ersten Blick deutlich zu machen, wie ungleich die Verteilung der Veranstaltungsorte ist.

Veranstaltungsorte

Wir entschlossen uns, nicht einzelne Konzerte, sondern deren Veranstaltungsorte zu zeigen. Zur Visualisierung dieser wählten wir Kreise, deren Fläche der Anzahl der Besucher im gewählten Zeitraum entspricht. So erhalten Veranstaltungsorte mit großem Zulauf auch eine größere Ausdehnung auf der Karte und mehr visuelles Gewicht. Anhand der Kreisfarbe zeigten wir das in den im Veranstaltungsort stattfindenden Konzerten am häufigsten vertretene Genre. Dabei ist zu beachten, dass wir bei der Berechnung die Anzahl der Besucher der Konzerte (noch) nicht gewichten, so dass es zu leichten Verfälschungen kommen kann.

Form

Anlehnung an Bokeh-Abbildungen

Die Größe der Kreise bleibt bei allen Zoomstufen konstant gleich, jedoch verändert sich die Transparenz. Je weiter man herauszoomt, desto mehr überlappen sich die Kreise, und desto transparenzer lassen wir sie werden, so dass sich am Ende durch Überlagerungen der verschiedenen Kreise Abstufungen ergeben. Gewissermaßen erinnert dies an Bokeh-Abbildungen aus der Fotografie.

Ein Kritikpunkt ist, dass wir mit den Kreisen nur die Anzahl der Besucher, nicht aber die Anzahl der Konzerte visualisieren. Hierzu experimentieren wir mit Transparenzen, Konturen und ähnlichem herum, kamen aber noch zu keinem zufriedenstellenden Ergebnis.

Genrecharts

Tortendiagramme versuchsweise

Ein weiterer Versuch war es, die Kreise als Tortendiagramme für die Genrevisualisierung zu benutzen. Dies war jedoch zu unübersichtlich, so dass wir uns am Ende für die einfarbige Variante entschieden.

Genrediagramm

Rechts auf der Karte befindet sich ein Diagramm, dass die Verteilung der Genres im aktuell ausgewählten Zeitraum anzeigt. Durch Antippen kann man die einzelnen Genres ein- und ausblenden, so dass man beispielsweise nur Rock und Pop vergleichen kann.

Die Berechnung des Genreanteils bezieht, wie schon bei den Veranstaltungsorten, im Moment die Besucherzahlen der Konzerte noch nicht ein und kann daher noch nicht als hundertprozentig zuverlässig gelten.

Tooltips

Durch Tippen auf einen Veranstaltungsort erhält man mehr Informationen zu diesem: Namen und Adresse, Anzahl der Besucher und Konzerte sowie die Künstler, die dort am häufigsten auftreten – alles bezogen auf den aktuell gewählten Zeitraum.

Geplant wären noch kleine Balken- oder Liniendiagramme, die detaillierter auf den Konzertverlauf im Veranstaltungsort eingehen, sowie ein Tortendiagramm zur Genreverteilung. Bis jetzt hatten wir leider noch keine Zeit, dies umzusetzen.

Interessant wäre es eventuell ebenfalls, zum Vergleichen Informationen zu mehreren Veranstaltungsorten gleichzeitig öffnen zu können.

Zeitleiste

Mit der Zeitleiste kann man sich Veränderungen in der Berliner Konzertlandschaft der letzten Jahre anschauen. Leider muss man sagen, dass es da nicht so viel zu sehen gab; in dem Zeitraum, für den wir verlässliche Daten haben (ab 2006) ist alles relativ gleich geblieben.

Die Zeitleiste, unten zu finden, zeigt die Anzahl der Konzerte über die Jahre an. Es gab Pläne, in einem gestapelten Diagramm ebenfalls die Genreverteilung zu zeigen, aus zeitlichen Gründen fielen diese jedoch flach. Man kann so den Rhythmus des Konzertlebens erkennen; wöchentlich und das Sommer-/Winterloch.

Die Navigation durch die Zeit erfolgt durch Scrollen und Zoomen. Mit einer Pinch-Geste zoomt man sich in die Zeitleiste hinein und kann so einen Ausschnitt genauer unter die Lupe nehmen. Durch Scrollen verschiebt man den Ausschnitt und kann die Veränderungen in der Konzertlandschaft nacherleben. Alle Aktionen werden sofort live auf der Karte reflektiert.

Kritisieren kann man an der Zeitleiste, dass sie die Anzahl der Konzerte, nicht aber die der Besucher zeigt, während auf der Karte wiederum die Anzahl der Besucher visualisiert werden. Beides schien uns jedoch logisch.

Schwarzmarktpreise

Vegleich eBay und Koka36

Anzahl der eBay-Auktionen

Es gibt leider kein öffentliches Archiv zu Konzertpreisen und vergangenen Auktionen. So blieb uns nur die Daten von Koka36 (Berliner Konzertkasse) und eBay zu scrapen und miteinander zu vergleichen. Problematisch hierbei war auch, dass bei Auktionen teilweise Übernachtungen im Preis inklusive sind, die – wenn beim säubern der Daten (mit Google Refine) übersehen – das Ergebnis stark verändern können.

Wir hatten uns gefragt, wie viel die Besucher bereit sind für ein Konzert zu zahlen und schauten, in wie fern das mit dem Künstler, dem Venue oder anderen Faktoren zusammenhängt. Wo sind die Hypes? Wie funktionieren die Dynamiken des Ticketbusiness?

Auch wenn der Datensatz nur knapp 3 Wochen umfasst, bot er dennoch sehr interessante Einblicke …

Die Ticketpreise haben es leider nicht in die Anwendung geschafft, da diese verhältnismäßig kleine Zeitspanne sich kaum in der Masse unseres Hauptdatensatzes wiederfindet.

Fazit

Ost / West

Wir nahmen am Anfang naiv an, dass die Konzerte gleichmäßig über Berlin verteilt sein würden. Dem war nicht so; der Großteil der Konzerte findet im Osten Berlins statt. Die Genres scheinen geographisch relativ gleichmäßig verteilt zu sein, auf Grund der unpräzisen Daten lassen sich hier jedoch keine genauen Aussagen treffen. Wir konnten also keine optimalen Wohnortempfehlungen für jedes Genre generieren, stellen jedoch fest, dass man als Musikfreund besser nicht nach Charlottenburg ziehen sollte.

Sommer- und Winterloch

Wochenrhythmus

Zeitlich gab es zwei interessante Muster. Einerseits konnte man auf der Zeitleiste klar ein Wochenmuster erkennen, bei dem am Montag die wenigsten Konzerte stattfinden und am Samstag die meisten. Andererseits scheint es sowohl bei der Anzahl der Konzerte als auch bei den Besucherzahlen ein Sommer- bzw. Winterloch zu geben.

Leider erzählt unsere Anwendung insgesamt nur wenige Geschichten, in dieser Hinsicht hatten wir uns – besonders im Hinblick auf Veränderungen über die Jahre – mehr erhofft.

Insgesamt war das Projekt sehr vielfältig und komplex was die technischen Aspekte betrifft. In die Gestaltung hätten wir gerne noch mehr Arbeit investiert. Aber immerhin funktioniert’s. :)