Мы живем в век данных; сегодня, мы имеем дело с системами, размер которых превышает всё, что человечество когда-либо создавало. Ежедневно, человек потребляет примерно 34 гигабайта контента, и по мере роста технологического прогресса, эта цифра будет только увеличиваться.
В мире постоянной информационной перегрузки, нам нужен простой способ восприятия больших объемов данных. Данные должны формироваться таким образом, чтобы их было легко обрабатывать, и мы можем сжать большой объем информации, представив его визуально. Визуализируя данные, вы можете представить их в формате, который можно будет легко изучать и применять на практике.
В этой статье, я опишу, что такое визуализация данных, как ее можно использовать, и что нужно принимать во внимание, создавая ее.
Что такое визуализация данных?
Визуализация данных — это способ представления собранных данных в определенной форме. Как правило, она помогает людям принимать решения. Мы используем визуализации для расширения нашего восприятия.
Краткая история визуализации данных
Визуализация данных имеет долгую и захватывающую историю, и хотя у меня не получится рассказать ее в одной статье, я упомяну два основных шага ее развития.
Карты
Первой попыткой визуализации данных стала картография — примерно 6000 лет назад, когда была создана первая карта. Карта города Конья — самый старый зарегистрированный пример визуализации данных.
Со временем, карты эволюционировали, и становились всё более и более подробными.
Сегодняшние карты — это самые распространенные примеры визуализации данных в мире.
Наука
История визуализации данных — это история науки. Ученые используют визуализации чтобы записывать, и затем исследовать различные измерения.
Ниже вы можете увидеть работу Кристофа Шейнера, который был современником Галилея. Чтобы отслеживать солнечные пятна, Шейнер наблюдал за ним из своего телескопа, и записывал увиденное. Эта визуализация стала как записью научных наблюдений, так и данными для будущего анализа.
Почему визуальная информация так важна?
Возможно, одно из лучших определений визуализации данных было придумано Альберто Каиром, автором книги «Функциональное искусство: введение в графики и визуализацию». Он описывает визуализацию данных как графическую репрезентацию, предназначенную для того, чтобы люди могли увидеть то, что они обычно не видят. Он имеет ввиду, что визуализации позволяют людям извлекать из больших объемов данных определенные паттерны. Человеческий мозг отлично распознает визуальные образы. Процесс распознавания происходит подсознательно, и дизайнеры могут использовать это природное свойство, когда им необходимо быстро передать большой объем информации.
Например, предположим, что у вас есть большой набор данных, таких, как глобальное изменение температуры с 1880 года, представленный в виде таблицы. Довольно сложно отслеживать паттерны из такого скопления чисел. Однако, если те же данные представить в визуальном формате, мы сможем моментально увидеть паттерн в виде роста температуры.
Эмоциональный отклик
Визуализация данных способна не только помогать распознавать паттерны, но и убеждать людей. Хорошая визуализация может вовлекать читателей, и говорить с ними на глубоко эмоциональном уровне. Когда дизайнеры визуализируют данные, они берут абстрактность, и делают ее реальной и ощутимой. Таким образом, если вы хотите изменить чье-то поведение, вы должны представлять информацию в визуальном формате.
Вот два примера того, как визуализация данных может сделать мир лучше. Первый пример — проект Маковое Поле, который отражает количество человеческих жизней, оборвавшихся в результате войн. Каждый мак представляет из себя отдельный военный конфликт; стебель растет с года начала войны, и расцветает этот цветок к моменту ее окончания. Размер цветка передает количество смертей, а различные цвета лепестков отражают вовлеченные в конфликт территории.
Следующий пример — Plane Truth (игра слов — прямой перевод — «чистая правда», при этом, первое слово, также, переводится как «самолет». Прим. пер.), который показывает все крушения самолетов, начиная с 1993 года. Здесь можно увидеть, что человеческий фактор стал причиной значительного количества крушений, что дает нам причину разрабатывать новые технологии, которые бы улучшали безопасность перелетов.
Запоминающийся опыт
Мы реагируем на дизайн визуализации так же сильно, как и на саму информацию. Хорошо продуманные визуализации могут улучшить наши отношения со зрителем; персонализированная визуализация, созданная опытным дизайнером, может не только привлечь внимание пользователя, но и надолго ему запомнится.
Визуализация данных в цифровых продуктах
Визуализация данных становится очень популярной в СМИ. Такие популярные ресурсы, как New York Times, Bloomberg News, и CNN всё чаще и чаще применяют визуализации в своих публикациях. Читатели часто оценивают качество их историй, основываясь на предоставленных визуализациях.
Такой тип визуализаций используется в качестве дополнения к общей картине. Они редко используются вне контекста, поскольку в этом случае, они мало что будут значить.
Интересный факт: если на любую страницу добавить какой угодно график, то внезапно, контент этой страницы станет более убедительным (даже, если этот график не имеет никакого отношения к контенту страницы).
Визуализации, которые рассказывают истории
Визуализация данных может рассказывать истории. Некоторые из самых интересных историй, опубликованных в популярных СМИ, являются визуализациями, поскольку визуализация способна превратить нечто сложное, в нечто простое для понимания.
Визуальный анализ
Визуальный анализ позволяет более широко и быстро исследовать данные.
Дашборды
Дашборды основываются на идее, что анализировать визуальную информацию проще, чем набор цифр. По своей сути, дашборд — это упрощение данных, позволяющее быстрее принимать решения. Обычно, мы просматриваем данные на дашбордах для того, чтобы сделать из них какие-либо выводы. Например, мы хотим подтвердить свои умозаключения, и найти динамику. Также, в дашбордах важно то, что они автоматически обновляют визуализации.
Карты
Когда вам нужно визуализировать геопространственные данные, использование карт — естественный выбор. Некоторые компании делают этот вид визуализации своей особенностью. Одна из таких компаний — Uber, использует карты для удовлетворения широкого круга потребностей. Большинство из нас знакомы с интерактивной картой Uber, которая показывает где находится ваш водитель, и позволяет отслеживать его маршрут.
О чем стоит подумать прежде, чем начать создавать визуализацию
Как и с любым аспектом вашего дизайна, с визуализацией нужно обращаться с осторожностью. Плохая визуализация может легко ввести людей в заблуждение. Ниже приведены четыре основных принципа визуализации данных, которые следует учитывать:
1. Разберитесь с тем, что хотите передать
Прежде, чем приступить к созданию визуализации, подумайте о том, для чего она предназначена. Какую задачу она должна выполнять?
2. Говорите только правду
Любая хорошая визуализация должна основываться на хороших данных. Помните, что даже лучшая эстетика не спасет плохой контент. Уважайте свою аудиторию и передавайте им только достоверную информацию.
Советы:
- Дайте ответы на следующие вопросы: «Откуда взялись данные?», и «Как были рассчитаны предоставляемые числа?»
- Перепроверьте данные, и убедитесь, что они правильно организованы.
3. Отобразите только нужный объем данных
Визуализация должна содержать правильное количество важных данных. Довольно часто, дизайнеры либо слишком упрощают, либо слишком усложняют визуализацию. И то, и другое — плохо для дизайна, поэтому, вам нужно найти подходящий баланс.
4. Знайте свою аудиторию
Ваши пользователи отличаются от вас. У них будут свои мысли по поводу передаваемой вами информации, и вы должны это учитывать. Подберите тот тип визуализации, который идеально подойдет вашей аудитории. Проведите тестирование, и проверьте, как люди будут интерпретировать визуализацию.
Интересный факт: люди часто неправильно интерпретируют визуализации. В 2014 году, Pew Research Center провели исследование, в котором они попросили 1000 тестируемых описать, что они видят на представленном ниже графике. Только 63% смогли правильно понять информацию. Учитывая то, что диаграммы рассеивания — это довольно стандартный способ передачи данных, передача их с использованием нестандартного типа визуализации уменьшит процент людей, которые смогут их понять.
Заключение
Мы живем в золотой век визуализации данных. Большое количество инструментов позволяет нам создавать их, затрачивая минимум усилий. Все это способствует поиску и инновациям. В то же время важно понимать, что визуализация — это не только графики, эффективно передающие информацию. Как дизайнеры, мы должны создавать визуализации, которые делают жизнь лучше. Мы должны помогать людям узнавать что-то новое, и лучше понимать мир, в котором они живут.
Перевод статьи Ника Бабича
