€ 1.600 professional Sekunde. So viel Zinsen muss Deutschland für seine Schulden bezahlen. Insgesamt hat der deutsche Staat Schulden in den Billionen – mehr als tausend Milliarden Euro. Und die Regierung plant, noch mehr zu machen, bis zu einer Billion zusätzliche Schulden wird gemunkelt, dass sie in den nächsten 10 Jahren folgen sollen.
Die Zahlen, die an staatlichen Finanzen verbunden sind, sind so groß, dass man wahrscheinlich nicht realistisch beurteilen kann, wie viel sogar 1 Milliarde Euro oder Greenback sind.
In diesem Artikel zeige ich, dass herkömmliche Pay attention und Diagramme Vermitteln Sie nicht ein Gefühl dafür, wie viel Geld auf dem Spiel steht, wenn es um Regierungsausgaben geht. Ich zeige dann wie Ein bisschen Programmierung kann dieses Geld interaktiv visualisieren und wie es sich auf andere Zahlen bezieht. Ich werde Deutschland als Beispiel verwenden, da es derzeit eine Menge Medienberichterstattung erhält und seine Schuldenstatistiken frei verfügbar sind.
Einfache Aufzählung
Zunächst werden wir eine einfache Aufzählung der wichtigsten Fakten als erste Methode verwenden, um Informationen in Beziehung zu setzen. Es schließt Haushaltsschulden aus. Wie wir später sehen werden, schlägt diese einfache Methode im Vergleich zu den durch einfachen Skripten bereitgestellten Visualisierungstools völlig fehl.
- 1.600 €: Zinssatz professional Sekunde
- 25.503 €: Schulden professional deutscher Staatsbürger, wenn die Staatsverschuldung aufgeteilt wird
Und hier ist schon ein großer Sprung für uns. Wir springen direkt in die Milliarden:
- 49,5 € Milliarde: Zinssatz professional Jahr
- 100 Milliarden €: Sondervermögen (Euphemismus für Schulden) für die deutsche Armee
- 500 Milliarden €: geplant Zusätzliche Schulden für die Infrastruktur
Jetzt machen wir einen weiteren Sprung:
- € 2,11 Billion: Gesamtverschuldung der deutschen Regierung (ab März 2025)
Nachdem wir diese Zahlen gelesen haben, wissen wir vielleicht ein bisschen mehr über die Schulden Deutschlands. Aber wir haben kaum ein Verständnis dafür, wie sie sich miteinander beziehen. Ja, wir wissen, dass 1 Milliarde € tausendmal 1 Million € beträgt. Aber das ist nur gesunder Menschenverstand.
Wir würden uns wahrscheinlich besser abschneiden, wenn wir die Zahlen nebeneinander sehen könnten. Das werden wir als nächstes tun.
Linear skalierte Diagramme
Unter Verwendung von Python und der Matplotlib -Ploting -Bibliothek ist es unkompliziert, ein einfaches Diagramm zu erstellen. (Der vollständige Code ist im Ressourcenabschnitt dieses Artikels am Ende verknüpft.)
Ich habe vier Zahlen ausgewählt, um gemeinsam zu visualisieren: € 1.600 (weil die meisten Leute es wissen Wie viel ist das schon), 25.503 € (weil es die versteckten Schulden, die ein Deutsch hat, intestine zeigt), 1 Milliarde € (weil dies eine sehr große Summe ist, etwas, das große Unternehmen nicht einmal professional Jahr verdienen) und schließlich 49,5 Milliarden € (denn so viel Deutschland muss derzeit nur in Zinsen professional Jahr ausgeben das ist mehr als die meisten anderen BIP der Länder).
import matplotlib.pyplot as plt
# Knowledge
quantities = (1600, 25503, 1e9, 49.5e9, )
labels = ('Per-sec. curiosity', 'Per-person debt','€1 billion', 'Yearly curiosity')
plt.determine(figsize=(10, 6))
plt.bar(labels, quantities, shade=('orange', 'orange', '#03A9F4', '#ff0000'))Nachdem wir diesen Code ausgeführt haben, erhalten wir das folgende Grundstück:
Was wir sofort sehen: Wir sehen das kleine Geld nicht. Die riesigen Beträge zwergen die 1.600 € vollständig. Ich würde wetten, dass jeder, der dies liest, mehr Verbindung zu nur 1.000 € hat als beispielsweise 1 Million €. Wir wissen, welche € 1.000 uns leisten könnten. Ein paar 1.000 € sind für die meisten Menschen ein gutes monatliches Einkommen.
Das Diagramm erkennt es jedoch nicht einmal.
Ist der Fehler, den ich linear skalierte Achsen verwendet habe? Mal als nächstes sehen.
Logarithmisch skalierte Diagramme
Bei der Visualisierung der Daten logarithmisch halten wir uns an Python und Matplotlib. Wir müssen lediglich eine einzelne Codezeile hinzufügen und direkt ein aktualisiertes Diagramm erhalten:
Ist es besser? In gewissem Maße, Ja! Wir können jetzt beginnen, den Unterschied zwischen alltäglichen Beträgen (wie den Zinsen von 1.600 € professional Sekunde) und den geplanten Ausgaben (dh Schulden) zu erkennen.
Dank der logarithmischen Skalierung erscheinen sie in derselben Tabelle. In dieser Visualisierung wächst das Diagramm nicht linear, sondern logarithmisch. Dies bedeutet, dass der Abstand zwischen zwei Markierungen auf der y-Achse kein festes, gleiches Inkrement darstellt (wie zuvor im linear skalierten Diagramm). Stattdessen stellt jeder Schritt eine Multiplikation mit einem konstanten Faktor dar. In unserem Grundstück wird der Abstand durch Multiplizieren mit 100 (oder zwei nachverfolgenden Nullen) bestimmt.
Für unseren Zweck: Ist eine solche logarithmische Skalierung besser als lineare Skalierung? Ja, auf jeden Fall.
Aber reicht es aus? Können wir es nicht besser machen, zu vermitteln, was Deutschlands für 500 Milliarden Euro zusätzliche Schulden plant? Und wie hängt diese Schulden auf andere, bereits bestehende Schulden zusammen?
Ja, natürlich können wir. Mit ein wenig HTML, JavaScript und einigen CSS -Stylen können wir schnell eine einfache interaktive Webseite erstellen. Für einen Anfänger kann es über ein Wochenende leicht machbar sind.
Eine statische Webseite ist alles, was sie braucht!
Datenwissenschaftler und -Programmierer streiten sich Tag für Tag mit Knowledge-in. Instruments wie Excel- und Python -Skripte helfen ihnen dabei, die Daten zu transformieren, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Manchmal kann jedoch eine einfache Webseite die Beziehung zwischen Zahlen besser vermitteln. Besonders wenn wir über die enormen Summen sprechen, die an staatlichen Schulden verbunden sind.
Wir beginnen unsere Visualisierung in HTMLdurch Stapel ein paar Div-Elemente übereinander:
...
<div class="debt-wrapper">
<h2 class="debt-title">€25,503 (Debt per German citizen <em>if whole governmental debt is cut up </em>)</h2>
<div class="debt one-thousand" data-height="25503"></div>
</div>
<div class="debt-wrapper">
<h2 class="debt-title">€1 billion</h2>
<div class="debt billion" data-height="1000000000"></div>
</div>
<div class="debt-wrapper" id="interest-year">
<div class="debt-header">
<h2 class="debt-title">€49,5 billion (German curiosity per 12 months)</h2>
</div>
<div class="debt ruler" data-height="49500000000"></div>
</div>
...
Für jeden Abschnitt geben wir den Betrag in € in einem HTML -Attribut an.
Als nächstes werden wir JavaScript verwenden Um die Mengen in eine leicht zu erregende Visualisierung zu verwandeln.
Dafür definieren wir das Jedes Pixel entspricht 1.000 €. Durch die Verwendung rechteckiger Formen können wir additionally einen beliebigen Geldbetrag darstellen:
doc.addEventListener("DOMContentLoaded", perform() {
const wealthBars = doc.querySelectorAll(".debt");
wealthBars.forEach(bar => {
if (!bar.dataset.scaled) {
const quantity = parseInt(bar.dataset.top) / 1000;
const width = Math.min(Math.sqrt(quantity), 200); // Cap the width pixels
const top = quantity / width;
bar.fashion.width = width + "px";
bar.fashion.top = top + "px";
bar.dataset.scaled = "true";Zuletzt fügen wir ein CSS -Styling hinzu, um die gerenderte Webseite intestine aussehen zu lassen:
.debt-wrapper {
show: flex;
flex-direction: column;
align-items: middle;
margin: 20px 0;
}
.debt-title {
font-size: 20px;
margin-bottom: 10px;
}
/* Debt Bars */
.debt {
place: relative;
transition: top 0.3s ease-out, width 0.3s ease-out;
background-color: #ffcc00;
max-width: 200px; /* Most width for bars */
}Wenn Sie all dies zusammenfügen (den vollständigen Quellcode im Abschnitt Ressourcen unten finden) erhalten wir Folgendes (ich habe weitere Schlüsselnummern hinzugefügt, die ich für related für die deutsche Schulden in Angemusse hielt):
Das ist eine leicht verständliche Visualisierung! Sie können es hier selbst erkunden: https://pasenmaeher.github.io.
Diese einfache Webseite repräsentiert genauer die enorme Menge an frischen Schulden, die Deutschland machen möchte. Verwendung von Primary Programmierung Fähigkeiten, wir zeigen, wie sich die Schulden auf alltägliche Beträge (wie 1.600 €) und bestehende Schuldenkosten (wie die 49,5 Milliarden € professional Jahr) beziehen. Fangen Sie einfach an, nach unten zu scrollen, und Sie bekommen ein Gefühl dafür, wie viel Geld es ist. Im obigen GIF haben wir nicht einmal 1% des gesamten Weg nach unten gescrollt (schauen Sie sich die Bildlaufleiste nach rechts an, sie bewegt sich kaum).
Erinnern Sie sich daran, dass 1 Pixel 1.000 € entspricht. Auch wenn Sie 10.000 € professional Monat verdienen, sind das nur 10 Pixel, was in den Schuldenbars kaum auffällt. Wenn Sie nur 1 Pixel nach unten scrollen, haben Sie 200.000 Euro neuer Schulden aufgedeckt (mit der Ausfall -Barbreite von 200). Selbst wenn Sie 1 Million € (professional Jahr) verdienen, ist dies nur ein bloßes Schriftrollen von 5 Pixel. Wie viel Geld Sie auch verdienen, zeigt die Visualisierung: Es ist buchstäblich ein Rückgang des Schulden Ozeans.
Wenn Sie Deutsch sind, fühle ich mich nicht neidisch, insbesondere nicht für die kommenden Generationen: Jemand muss dies zurückzahlen. Zusätzlich zu bestehenden Schulden.