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 і правильність , репрезентативність та коректність методології збору даних , 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 , порівнянні винятково понять , що вимірюються схожим способом , та представленні їх у спосіб , що не завадить коректному порівнянню , уникненні маніпуляцій з масштабом , вибірковою візуалізацією , уникненні хибних кореляцій , як у відомому прикладі .
Інший аспект оцінки візуалізації полягає в 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 — досягнути розуміння , а не краси 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 такою простою , наскільки можливо , але не простішою , звісно , із винятком , для візуалізацій , що мають передусім розважальну , а не інформаційну мету .
Контекстуальність та інформаційна цінність візуалізації пов’язані тим , що будь-яка візуалізація повинна розповідати історію .
Ця історія має забезпечити користувачам розуміння контексту , у якому візуалізація створена , але і привносити щось нове у їхнє розуміння світу .
Візуалізація лише заради візуалізації не має існувати .
Гарним прикладом цілісної історії , на мою думку , є візуалізація всіх 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 пів години 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 сказане вище , 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 .
На практиці ж , задля створення хорошої візуалізації варто чітко розуміти меседж , що його ми 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 .
