Що таке хороша візуалізація даних?

Згідно з означенням Енді Кірка, візуалізація даних -  це візуальне представлення та презентація даних, що  сприяє розумінню. На мою думку, розуміння - це ключовий критерій оцінки візуалізації. Історія, передана за допомогою візуалізації, чи факт, що вона намагається донести, має бути зрозумілий кінцевому користувачу.  Щоб досягти розуміння важливо виконати декілька критеріїв: правдивість, неспотвореність, контекстуальність, естетичність, інформаційна цінність.

Почнімо з правдивості та неспотвореності. Під ці критерії підпадають, як правильність, репрезентативність та коректність методології збору даних, так і перенесення справжніх рис цих даних  у візуальну площину, використання коректної шкали, відображення трансформацій, що їх над даними здійснили та загальна відповідність історії візуальної та історії реальної. Хоча методологія збору чи репрезентативність даних не належать до площини власне візуалізації, кінцевий адресант мусить розуміти потенційні проблеми інтерпретації зображення. До прикладу, при візуалізації результатів опитування варто було б зазначати розмір вибірки, спосіб опитування і статистичну похибку. Якщо у даних було багато пропущених значень, це також має бути повідомлено.

Правдивість при саме зображенні полягає у використанні прямих (не логарифмічних) шкал, порівняння вийнятково понять, що вимірюються схожим способом, та представлення їх у спосіб, що не завадить коректному порівнянню, уникнення маніпуляцій з масштабом, вибірковою візуалізацією, уникнення хибних кореляцій, як у відомому прикладі.

Інший аспект оцінки візуалізації полягає у естетичності візуального ряду. Хоча естетичність - поняття досить суб’єктивне, але все ж існують певні стандарти, що пропагують не використовувати 3D візуалізацію для двовимірних даних, а також градієнт, форму,  віддзеркалення і термоядерні кольори одночасно.  З одного боку, мета візуалізації це досягнення розуміння, а не краса зображення. З іншого, було доведено, що естетичність візуалізації сприяє залученню уваги користувача, тобто спонукає його до вивчення основного повідомлення, що ми його хочемо донести(2). Також можна згадати візуалізації, які у прагненні до естетичності втрачають в інформаційній цінності. Правило, яким, як на мене, варто було б послуговуватись - це візуалізація має бути настільки простою наскільки можливо, але не простіше, звісно із винятком для візуалізацій, що мають передусім розважальну, а не інформаційну мету.

Контекстуальність і інформаційна цінність візуалізації пов’язані тим, що будь-яка візуалізація повинна розповідати історію. Ця історія повинна забезпечити користувачам розуміння контексту, у якому візуалізація створена, але і привносити щось нове у їх розуміння світу. Візуалізація лише заради візуалізації не має існувати. Гарним прикладом цілісної історії, на мою думку є візуалізація усіх супутників Сонячної системи від  National Geographic (atlas of moons). Зрозуміло, що не кожна візуалізація має бути повною і в автора не завжди є розкіш сподіватися на півгодини вільного часу читача, і зазвичай для тих тем, що на часі не потрібно вибудовувати великий контекст, варто лише виділити певний факт чи інсайт.

Підсумовуючи усе вищесказане, неможливо створити вичерпний перелік критеріїв якості візуалізації, особливо у тому, що стосується її естетичності. Показники правдивості, неспотвореності, контекстуальності, естетичності, інформаційної цінності, це те - що найчастіше викликає у мене питання до чужих візуалізацій, особливо з аналітичної точки погляду. На практиці ж, задля створення хорошої візуалізації варто чітко розуміти меседж, що ми його хочемо передати, уникати типових помилок, і непогано було б мати сторонню думку про те, чи зрозуміло із зображення, що малось на увазі, і чи не виникає якихось сторонніх конотацій, що могли б спотворити розуміння інших.
