Theory of Cognitive Fit

Informationen müssen vom Empfänger aufgenommen, akzeptiert und verstanden werden, um die gewünschte Reaktion auszulösen. Als Möglichkeiten der schriftlichen Informationspräsentation bieten sich neben der Kommunikation in Textform auch Tabellen und Diagramme an. Viele Autoren haben sich bisher mit dem Thema Tabelle vs. Grafik auseinander gesetzt. Einer der ersten, der sich mit dem Vergleich der beiden Präsentationsformate im Hinblick auf die Verbesserung der Entscheidungsqualität befasst, ist Washburne (1927). Er befragt mehrere tausend Schüler zu 16 unterschiedlichen Präsentationsformaten und unter Berücksichtigung von drei unterschiedlichen Fragestellungen (konkreten Wert suchen, Werte miteinander vergleichen, Trends identifizieren) und zeigt damit, dass Tabellen und Grafiken in unterschiedlichen Situationen vorteilhafter sind. Beide schneiden jedoch immer besser ab als Textinformation.

Nach dieser Pionierarbeit befasst sich die Forschung erst wieder in Zusammenhang mit der Entwicklung der Computertechnologie in den 1960er Jahren und der erleichterten Erstellung von Diagrammen mit diesem Thema. Spätestens ab den 80er Jahren, wo diese Technologie auch der breiten Masse zugänglich wird, kommen zunehmend Diagramme als Präsentationsformat in Mode. Man versucht, mit Hilfe von Grafiken und Abbildungen bessere Lösungen durch Visualisierung zu erreichen. Dies gelingt durchaus in einigen Gebieten wie der Architektur oder im Ingenieurwesen, kann aber nicht gleich in der Finanzberichterstattung Fuß fassen. Zu Beginn dieser Entwicklung sind die Diagramme den Tabellen weiterhin unterlegen, da vor allem auch Drucker qualitativ schlechte Ergebnisse bringen. Die technische Weiterentwicklung bewirkt aber auch hier einen Umbruch in der Informationsvisualisierung und löst massive Diskussionen in der Wissenschaft und Praxis aus. Vor allem im Zeitraum der 80er und 90er finden sehr viele Experimente hinsichtlich der Wahl des passenden Präsentationsformates statt. Die ersten Erkenntnisse von Washburne, dass Diagramme überlegen sind, kann allerdings in vielen Fällen in Nachfolgestudien nicht konsistent nachgewiesen werden.

Die inkonsistenten Ergebnisse werfen die Frage nach weiteren Einflussvariablen auf. Dickson et al. bringen im Jahre 1986 das Thema Aufgabenstellung und Komplexität der Aufgabenstellung ins Zentrum der Diskussionen. Sie sind der Meinung, dass diese Variablen einen entscheidenden Einfluss auf das Präsentationsformat ausüben und können dies auch in einem Experiment mit mehr als 840 Teilnehmern (Studenten) unter Beweis stellen. Die bis zu diesem Zeitpunkt empirisch nicht belegten Argumente zur generellen Überlegenheit von Grafiken (in allen Situationen) können damit widerlegt werden, da einfache Vergleiche bzw. das Suchen einer Zahl bei Tabellen zu besseren Ergebnissen führt. Hard und Vanecek untersuchen 1991 auch das Thema Aufgabenstellung im Zusammenhang mit Präsentationsformat und können in einem Experiment ebenfalls eine Beziehung zwischen Präsentationsformat und Entscheidungsfindung nachweisen. Diese Ergebnisse der empirischen Untersuchungen führen dazu, dass Vessey (1991) eine zentrale Theorie zur Auswahl des passenden Visualisierungsinstruments (Tabelle oder Diagramm) entwickelt: die Theory of Cognitive Fit. Diese besagt, dass für jede Aufgabenstellung eine „interne“ Präsentationsform in den Köpfen der Berichtsempfängern verankert ist, welche nur dann zu einer optimalen Entscheidung führt, wenn diese mit der zur Verfügung gestellten „externen“ Präsentationsform (am Bildschirm oder am Papierausdruck) übereinstimmt. Sie gliedert Aufgaben in räumlich („spatial“) und symbolisch („symbolic“) und ordnet jeweils eine Präsentationsform der jeweiligen Aufgabenstellungen zu. Eine Frage nach dem Zusammenhang wird demnach als räumlich klassifiziert und damit besser mit einer räumlichen Darstellung beantwortet, also mit einem Diagramm. Umgekehrt eine Frage nach einem spezifischen Wert wird als symbolisch eingestuft und ist damit mit einer Tabelle besser beantwortbar.

Theory of Cognitve Fit

Abbildung 1: Theory of Cognitive Fit (Vessey, 1991)

Hwang und Wu entwickeln diesen Gedanken weiter und finden heraus, dass es bei sehr komplexen und sehr einfachen Aufgabenstellungen keinen Unterschied zwischen Tabellen und Grafiken in der Informationsübermittlung gibt. Bei den meisten Aufgabenstellungen mit mittlerem Komplexitätsgrad kann jedoch eine Favorisierung eines Präsentationsformates (Diagramm) vorgenommen werden. Systematisch in die Theorie wird die Komplexität der Aufgabenstellung dann von Speier et al. eingearbeitet:

Trotzdem kommt es zu widersprüchlichen Ergebnissen in der Praxis, welches die Frage nach individuellen Einflüssen aufwirft. 

Individual Influences on Cognitive Fit

Abbildung 3: Individual Influences on Cognitive Fit (Speier 2006)
Extended Theory of Cognitive Fit

Abbildung 2: Extended Theory of Cognitive Fit (Speier et al., 2003)

Das Identifizieren der internen Präsentationsform unterliegt also neben der Aufgabe und deren Komplexität noch weiteren Einflüssen, was den Prozess in der Praxis oft verkompliziert. Durch die Art des Unternehmens (z.B. Geschäftsmodell, Prozesse, Hierarchien, Branchen oder IT-Systeme) und die Unternehmenskultur wird die Datenstruktur vorgegeben, und die Anzahl sowie Verschiedenheit der Daten wiederum hat einen Einfluss auf die geeignete Darstellungsform. Zusätzlich spielen Faktoren wie Erfahrung, Herkunft (Kultur) und persönliche Eigenschaften der Berichtsempfänger (Arbeitsspeicher, Motivation, bevorzugte Methoden zur Entscheidungsfindung, Persönlichkeitstyp) beim Lesen und Verstehen von Visualisierungen eine bedeutende Rolle. Aus diesem Grund sollen Berichte bzw. die gewählten Visualisierungstypen an den konkreten Anwendungszweck im Unternehmen und die Spezifika der Zielgruppe angepasst werden. Es ist also eine Erweiterung der Theory of Cognitive Fit um individuelle Faktoren notwendig.

 

Aktuelle Forschung im Bereich der Neurowissenschaften (beispielsweise durch Analyse von Eye Tracking Aufzeichnungen) lässt ein genaueres Messen und damit bessere Rückschlüsse auf die kognitive Last unterschiedlicher Entscheidungsvorlagen zu (Baddeley and Hitch, 2000). Damit kann entsprechend dem Empfängerkreis und dessen Vorerfahrung ein optimaler Fit der Informationsvisualisierung erreicht und eine Überlastung der Empfänger vermieden werden. Das Vermeiden einer Überlastung (engl. Information Overload) ist zentral, da in einem solchen Zustand Information nicht mehr verarbeitet werden können, welche aber kritisch für ein Unternehmen sein könnten (Falschlunger et al., 2016). Neueste Erkenntnisse zeigen, dass auch bei hohem Komplexitätsgrad, die Verwendung von Diagrammen vorteilhafter sein kann (Falschlunger et al., 2016). Als wahrscheinlichste Erklärung für die neueren Ergebnisse gilt der allgegenwärtige Einsatz von Diagrammen im internen und externen Berichtswesen und damit die höhere Erfahrung mit Diagrammen. Um Information verarbeiten zu können müssen Schemata im Langzeitgedächtnis aufgebaut werden. Dies geschieht über Wiederholung und bewusstes Auseinandersetzen mit den jeweiligen Inhalten aber auch mit den Präsentationsformaten (Pollock et al., 2002). Hinzu kommt, dass visuelle Informationen bedingt durch die kognitive Architektur des Gehirns schneller verarbeitet werden können, sofern diese richtig aufbereitet sind (Baddeley and Hitch, 2017). 


Renommierte Autoren in diesem Wissenschaftsbereich

Aufbauend auf wissenschaftlichen Diskursen und eigenen Experimenten wurden im speziellen im englischsprachigen Raum zwei Autoren sehr bekannt Edward Tufte und Stephen Few; sowie im deutschsprachigen Raum Rolf Hichert. Diese Autoren befassten sich ganzheitlicher mit dem Thema und haben versucht, Konzepte und Regeln für Visualisierungen speziell für die Praxis anzubieten.

 

Edward Tufte beschreibt umfangreich die Entstehung von grafischen Darstellungen und setzt sich in zahlreichen Veröffentlichungen und Fachbüchern mit der menschlichen Wahrnehmung sowie Anomalien beim Verarbeiten von visuellen Informationen auseinander. Er ist der Begründer der sogenannten Incell-Diagramme bzw. Sparklines, beschränkt sich in seiner Arbeit aber keineswegs rein auf Visualisierungen im Berichtswesen.

 

Stephen Few beschäftigt sich mit Datenvisualisierung im unternehmerischen Kontext. Er betreibt selbst eine Beratungsfirma, ist aber gleichzeitig einer der führenden Wissenschaftler in diesem Gebiet. Eines seiner Steckenpferde ist Dashboard-Design. Eines der wenigen umfassenden Werke zum Thema Gestaltung von Dashboards wurde von ihm unter dem Titel „Information Dashboard Design“ verfasst.

 

Rolf Hichert ist für sein Regelwerk SUCCESS und für seine Bestrebungen eines internationalen Standards (IBCS – International Business Communication Standards) bekannt, welches als Grundlage für die Berichtserstellung dienen soll. Er ist Begründer bzw. Befürworter der sogenannten Inbar-Diagramme, welche durch ihn im deutschsprachigen Raum im unternehmerischen Kontext eingesetzt werden.

  • Say – Vermittlung der Botschaft
  • Unify – Einheitliche Darstellung
  • Condense – Erhöhung der Informationsdichte
  • Check – Darstellung der richtigen Daten
  • Express – Wahl der besten Darstellungsform
  • Simplify – Vermeidung von überflüssigen Elementen
  • Structure – Gliederung des Inhalts

 

Seit mehreren Jahren gibt es Bemühungen, mit Eye Tracking die visuelle Wahrnehmung zu messen und empirisch gesicherte Empfehlungen zu geben. Treiber ist der Forschungsschwerpunkt CRF der FH OÖ, Fakultät für Management in Steyr.

 

Das Forschungsteam entwickelt Gestaltungsgrundsätze für ein wahrnehmungsoptimiertes Reporting Design (GWORD). Diese bilden eine zentrale Basis für die unternehmensspezifische Optimierung von Reports, wobei der Prozess der individuellen Ausgestaltung ebenfalls mit Eye Tracking Analysen unterstützt wird. Damit erhalten Unternehmen empirisch geprüfte, wahrnehmungsoptimierte Reports für ihre Entscheidungsträger.