În această perioadă, publicul larg petrece mai mult timp decât de obicei urmărind date și vizualizări ale acestora, fapt ironizat și în imaginea de mai sus.
Luna trecută am scris despre analiza datelor și tot ce s-a întâmplat între timp a confirmat afirmațiile de acolo. În continuare, rata fatalității pentru COVID-19 este departe de a fi elucidată. Sunt specialiști care afirmă că ar fi de zeci de ori mai mică, în timp ce alții afirmă că ar fi de zeci de ori mai mare, fiecare cu argumentele sale. Cert e că dacă situația aceasta va mai dura, oamenii vor trage concluzia că nu se pot baza pe date, pentru că nu sunt adevărate.
Astăzi o să dau câteva exemple din graficele pe care le vedem în ultima perioadă în media, pentru a vedea ce putem învăța din greșelile lor. Nu mă refer la cât de frumoase sunt acestea, pentru că unele grafice pot să arate bine, dar să nu fie eficiente. Scopul este să aflăm cum putem crea vizualizări de date eficiente!
Prezintă datele clar
Așa cum se vede, aceasta este o imagine preluată de la TV. A circulat mult pe internet pentru că prezintă un grafic ilizibil. Nu se poate înțelege nimic din axa cu datele calendaristice, nici din legendă și poate nici din algomerarea acelor linii într-un colț de grafic. Și să nu uităm că la TV ne uităm de la o distanță considerabil mai mare.
Scalarea și spațierea sunt esențiale în vizualizarea datelor, la fel și alegerea celui mai potrivit tip de grafic.
Transmite un mesaj
Trec la un exemplu de la noi. Și acest grafic l-am văzut inițial la TV, dar să zicem că nu a fost creat pentru acest mediu. Chiar uitându-ne de aproape, este greu de înțeles ce reprezintă per ansamblu.
La o privire mai atentă, observ că în stânga avem „Număr cazuri active”. Nu ar fi fost mai util să fie număr cazuri noi? De cealaltă parte, linia galbenă este „șerpuită”, ceea ce o face greu de urmărit. Poate ar fi trebuit ales exemplul graficelor foarte bune apărute în această perioadă, care, pentru a prezenta o tendință, nu prezintă datele zilnice brute, ci o medie a ultimelor 7 – 10 zile. Și să nu uit, linia roșie de sus ce scop are?
Creatorul unei vizualizări de date nu trebuie să presupună că cititorul va înțelege corect mesajul său. De aceea, trebuie să lucreze la grafic până când mesajul va fi clar pentru toată lumea.
Decide scopul vizualizării
Am lăsat pentru final cel mai ciudat grafic văzut în ultimul timp. Nu știu dacă înțelege cineva ce este acolo. Să fie un oraș pe axa x și unul pe axa y?! Să ne spună cum s-au descurcat cele două în pandemia din urmă cu un secol?
O analiză a datelor, este pe atât de bună pe cât sunt întrebările adresate înainte de începerea acesteia. Iată câteva întrebări la care trebuie să răspundem înainte de a crea o vizualizare de date:
- de ce avem nevoie de grafic? Pare o întrebare simplă, dar răspunsurile pot fi foarte variate, în funcție de momentul în care ne aflăm cu analiza datelor
- care este audiența pentru care îl facem? La fel ca la întrebarea anterioară, vizualizarea poate fi făcută pentru cel care analizează datele sau poate fi făcută pentru altcineva, caz în care vorbim despre comunicarea rezultatelor sau a poveștii din spatele datelor
- ce date avem care să susțină scopul graficului? Odată ce avem acest răspuns, ne putem gândi la desingul care va fi folosit
- unde / cum va fi prezentat? Așa cum am văzut în exemple, contează mult mediul în care va ajunge
Trebuie reținut de aici că este important să petrecem mai mult timp răspunzând la aceste întrebări, și la altele specifice cazului, și mai puțin timp la analiza și la vizualizarea datelor.
Închei cu o altă vizualizare fără niciun sens, în primul rând din cauza tipului de grafic ales. A se vedea și aduna procentele 🙂
