Mit „Eurovision Voting Communities – Does Neighborhood Predict Alliance?“ gewannen Charan Kumar Kharade Somoji Rao, Melanie Baur und Michael Krone den ersten Platz in der Kategorie „Creative Topic“ des internationalen Graph Drawing Contest 2026. Die ausgezeichnete Visualisierung entstand im Rahmen einer Masterarbeit und untersucht mehr als 50 Jahre Punktevergabe beim Eurovision Song Contest.
Zwölf Punkte für das Nachbarland? Beim Eurovision Song Contest (ESC) wird seit Jahrzehnten darüber diskutiert, ob bei der Punktevergabe neben der Musik auch geografische Nähe und kulturelle Verbindungen eine Rolle spielen. Genau dieser Frage geht die prämierte Arbeit „Eurovision Voting Communities – Does Neighborhood Predict Alliance?“ nach. Entwickelt wurde die Visualisierung von Charan Kumar Kharade Somoji Rao im Rahmen seines Masterarbeitsprojekts an der HFT Stuttgart unter Betreuung von Prof. Dr. Michael Krone und Prof. Dr. Melanie Baur. Beim Graph Drawing Contest 2026 überzeugte das Projekt die Jury und erreichte den ersten Platz in der Kategorie „Creative Topic“.
Wer gibt wem Punkte?
Für die Untersuchung wurden die Abstimmungsergebnisse des Eurovision Song Contest von 1975 bis 2025 ausgewertet. Im Mittelpunkt stehen sogenannte „Voting Communities“: Gruppen von Ländern, die sich über längere Zeiträume hinweg überdurchschnittlich viele Punkte geben. Um Veränderungen sichtbar zu machen, wurde der Zeitraum in zwei Phasen aufgeteilt: 1975 bis 1999 und 2000 bis 2025. Da sich das Abstimmungssystem des ESC im Laufe der Jahre mehrfach verändert hat, wurden die Ergebnisse so aufbereitet, dass sich die Punktevergaben über die Jahrzehnte hinweg vergleichen lassen. Mithilfe von Methoden der Netzwerkanalyse konnten anschließend Gruppen von Ländern identifiziert werden, zwischen denen besonders starke Abstimmungsbeziehungen bestehen.
Eurovision-Ergebnisse als Netzwerk
Das Herzstück der Arbeit ist eine große Europakarte. Die teilnehmenden Länder werden als Knoten dargestellt, während Verbindungen besonders auffällige Abstimmungsbeziehungen zeigen. Gleichzeitig wird sichtbar, welcher Voting Community ein Land in den beiden untersuchten Zeiträumen angehörte. Weitere Darstellungen zeigen, wie sich diese Communities über die Jahrzehnte verändert haben. Passend zum Eurovision-Thema greift die Gestaltung Elemente aus der Welt der Musik und des ESC auf – von musikalischen Begriffen für unterschiedliche Abstimmungsmuster bis hin zum charakteristischen Herzmotiv.
Besonders interessant sind die Geschichten, die sich hinter den Daten verbergen. So wird die starke Verbindung zwischen Griechenland und Zypern durch die gegenseitige Vergabe hoher Punktzahlen im untersuchten Zeitraum unterstrichen. Ein anderes Bild zeigt sich zwischen Belarus und Deutschland, welche die einseitigste Beziehung im untersuchten Datensatz haben – Deutschland hat zwar regelmäßig Punkte von Belarus erhalten, aber nie Punkt an Belarus vergeben.
Wer noch tiefer in die Abstimmungsmuster des Eurovision Song Contest eintauchen möchte, kann die Daten auch interaktiv erkunden. Eine ergänzende Webanwendung (https://eurovision-visualisation.streamlit.app/) ermöglicht detailliertere Analysen, die über die Darstellung auf dem statischen Poster hinausgehen – etwa zu einzelnen Ländern und ihren Abstimmungsbeziehungen über die Jahre.
Entscheidet die Nachbarschaft?
Die Antwort auf die zentrale Frage „Does Neighborhood Predict Alliance?“ lautet: teilweise. Gerade bei nordischen und mediterranen Ländern zeigen sich Gruppen, die deutlich mit ihrer geografischen Lage zusammenhängen. Gleichzeitig gibt es auffällige Beziehungen, die sich nicht allein durch Nachbarschaft erklären lassen. Die ausgezeichnete Arbeit macht damit aus Tausenden einzelner Punktevergaben eine visuelle Geschichte über mehr als fünf Jahrzehnte Eurovision. Sie zeigt zugleich, wie Datenanalyse, Netzwerkanalyse, Visualisierung und Design zusammenspielen können, um komplexe Zusammenhänge verständlich und anschaulich zu vermitteln.