Роберт Плутчик создал колесо эмоций, RJ Andrews (автор Info we trust) развеселил колесо, добавив эмоджи, ну а мы всю эту красоту перевели.
А как вы взаимодействуете со своими эмоциями?
Впервые Плутчик предложил свою модель в форме конуса (3D) или колеса (2D) в 1980 году, чтобы описать взаимосвязь эмоций. Он предложил 8 основных биполярных эмоций: радость VS грусть; гнев VS страх; доверие VS отвращение, удивление VS ожидание. Кроме того, его модель отражает интенсивность выражения одной и той же эмоции с помощью цвета. Как и цвета, первичные эмоции могут быть выражены с различной интенсивностью, а еще могут смешиваться друг с другом, образуя новые эмоции.
А вот еще один проект об эмоциях — Atlas of emotions. Атлас Эмоций был заказан Далай-ламой. «Чтобы найти новый мир, нам нужна карта, а для того, чтобы обрести спокойствие, нам нужна карта наших эмоций». Задача этого Атласа — помочь нам осознать свои эмоции. Осознание эмоций — это понимание того, как они включаются, что мы чувствуем и как мы реагируем. Atlas of emotions выделяет пять базовых эмоций — гнев, страх, грусть, отвращение и радость.
На сайте есть тамлайны, которые показывают, как мы реагируем на одну и ту же ситуацию в зависимости от эмоции. Ниже смотрите пример реакции на ситуацию «Ваш друг злится на вас». Если в ответ включается гнев, вы начнете спорить. Если в ответ включится другая эмоция, вы поведете себя тоже по-другому. Смотрите на сайте!
Еще есть графики интенсивности эмоций. Ниже смотрите, как выражается отвращение.
И последний раздел показывает, как мы реагируем на эмоцию. В данном случае — на страх.
Дзена вам и визуализаций ;)!
Timelines Revisited — это каталог на основании 263 таймлайнов, разработанный группой InfoVis Университета Британской Колумбии в Канаде. Авторы — Matthew Brehmer, Bongshin Lee, Benjamin Bach, Nathalie Henry Riche, Tamara Munzner.
— Какова средняя температура больных в энской больнице?
— 36,6 °С, включая гнойное и морг!
Альберто Каиро разобрал график из твиттера Трампа и объяснил, как распознать манипуляции средним арифметическим.
Все началось с твитта Дональда Трампа про рост ВВП в США.
#CrookedHillary = Obama’s third term, which would be terrible news for our economic growth — seen below. pic.twitter.com/y9WJoUaaql
— Donald J. Trump (@realDonaldTrump) July 30, 2016
Альберто Каиро взялся проанализировать те же данные ВВП из BEA (Бюро Экономического Анализа) глубже. И для начала оформил данные в поквартальный временной ряд.
На графике видно, что на конец президентского срока Дж. Буша младшего — начало президентства Обамы как раз выпал кризис (2007 — 2009). А в дальнейшем показателии ВВП не сильно отличаются от тех, что были раньше. Еще лучше это видно на погодичной столбиковой диаграмме:
Другой способ представить те же данные — это по президенту:
При таком подходе становится очевидным, что замедление роста ВВП — это проблема не только Обамы, он и при Буше младшем уже был. Про рост экономической стагнации можно почитать Роберта Гордона. А если вкратце — сравнивать ВВП последних лет и ВВП до 70х, когда был бум экономического роста, связанный с технологическим прогрессом, не имеет смысла. И сам вопрос, мерить ли экономический прогресс черз ВВП, тоже остается открытым. Можно было бы поспорить, что уровень безработицы и рост зарплаты не менее важны.
И на последок, еще один график, который подтверждает общее замедление экономического роста. Чем короче описываемый отрезок времени — тем меньше рост ВВП:
Есть и другие варианты анализа этих данных (дискуссия была горячая) — от Xan Greg и Catherine Mulbrandon.
Оригинал статьи: Trumpian data visualization, Автор: Альберто Каиро
Продолжаю читать “Guide to Information Graphics. The Do’s & Don’ts of presenting data, facts, and figures” Донны М. Вонг. В прошлой статье я писала о этапах работы. Теперь — краткое руководство по работе с шрифтами. Все становится ясно, если ответить себе на вопрос ‘зачем?’. При работе с диаграммами текст используется для пояснений. Поэтому единственный критерий выбора шрифта — читабельность.
.
Не используйте стилизованные шришты.
Не используйте белый текст на черном или цветном фоне.
Из книги Донны М. Вонг. Текст слева — ‘Это легко читать?’, текст справа — ‘Не поворачивайте текст’.
Из книги Найджела Холмса Wordless Diagrams
Из диалога с Найджелом:
Я давно ратую за юмор в инфографике. Это способ подружиться с читателями, помочь им расслабиться, когда перед ними вереница чисел или замысловатые научные концепции. Мне всегда хотелось, чтобы читатель получал удовольствие от изучения, а не чувство, что он делает домашнюю работу. Если я вызову улыбку — я уже наполовину помогу читателю увидеть то, что я пытаюсь объяснить. Многие академики и data-дизайнеры ненавидят такой подход. Они настаивают на «фактах и только фактах». Любое отклонение — это зло, зло, зло! Они даже придумывают псевдонаучные теории, которые важно звучат “optimal data-ink-ratio” или “chartjunk.” (те же самые пуристы часто допускают элегантный дизайн, результатом которого становится data art с едва различимым смыслом. И это то, что я называю chartjunk).
Я не утверждаю, что вся инфографика должна быть смешной. Или какая-либо вообще. Может, юмор и неправильное слово. я скорее имею ввиду «хороший юмор» — положительное чувство, чувство дружелюбного настроя и открытости. Конечно, некоторые темы серьезны сами по себе, и там нет пространства для юмора — речь идет о раке, рабстве, терроризме. Но разве нам нужно быть такими серьезными во всем остальном? Почему мы не позволяем себе сделать графику чуть более доступной — включить элемент, который вызовет улыбку. Неужели серьезность автоматически делает источник авторитетным, а веселая картинка — нет?
Источник: Nigel Holmes on humor
Визуализация — это инструмент, мощный и действенный. И начинается она с фактов — тщательно отобранных, проверенных и осознанных. Мы про это публиковали статью Ильяшина, переводили наставления Донны Вонг, напоминали о когнитивных искажениях. Теперь у нас появился отличный пример того, что будет, если невнимательно относиться к фактам и подкреплять их картинками.
Все началось с записи жж-юзера burckina_new «Что нужно знать о репрессиях человеку, любящему свою страну?». В статье автор говорит и показывает, что советские репрессии сильно преувеличены ради злого умысла. Не буду тут размещать текст, смотрите по ссылке выше. Скажу только, что пост вызвал бурю критических комментариев. А археолог Павел Колосницын написал подробную ответную статью «Что надо знать о том как можно манипулировать с цифрами, человеку, любящему свою страну«.
Приведу здесь пару разобранных графиков из этого ответа с характерными ошибками при визуализации данных. А целиком статью — читайте по ссылке выше.
В этом графике bruсkina_new использует круговую диаграмму, чтобы показать, насколько незначителен процент репрессированных по сравнению со всеми жителями страны. Оставлю за кадром вопрос, откуда взялась цифра про жителей всей страны (про это читайте у Колосницина). Посмотрите на саму цифру репрессированных — 10-14 млн. Цифра показательна сама по себе, и использование процентного соотношения для ее обеления — манипуляция.
burckina_new сравнивает СССР 1930-1940х с (внимание!) Россией и США 1992-2002. Цифр и параметров на графике столько, что мозг начинает бурно протестовать. В добавок, автор забывает включить в анализ причины преступлений, поэтому цифры перестают отвечать сами за себя.
Будьте осторожны с графиками — без качественных данных и их обработки они пустая оболочка и манипуляция. Ну и читайте нас, конечно, повышайте визуальную грамотность.
Читаю Донну М. Вонг “Guide to Information Graphics. The Do’s & Don’ts of presenting Data, Facts, and figures”. Буду делиться интересным по ходу дела. Для начала, про саму Донну. Донна училась в Йеле у Эдварда Тафти, потом 6 лет работала редактором раздела бизнес графики в New York Times, потом возглавила отдел визуализации информации в Wall Street Journal, а теперь работает консультантом. В книге она пишет о том, как подступиться и на что обращать внимание при визуализации информации.
Донна выделяет четыре основных этапа при визуализации информации. Их удобно использовать в работе как чек-лист.
Последний этап особенно важен в профессиональном контексте. Как пишет Донна — если опечатка не испортит рассказа, то неверная цифра дискредитирует диаграмму целиком.
Продолжаем наши подборки. Поговорим про самый ходовой инструмент визуализации в бизнес контексте — Excel.
Допустим, у вас есть таблица. Много строк. И есть колонка с параметром, по которому все эти строки сравниваются. Например: продажи по каждому магазину торговой сети, выручка по товарным категориям, тиражи изданий, или что-либо неважно. Главное — что график строить вроде как незачем, а сравнить значения в таблице хочется. Для этой цели в Excel есть простые диаграммы внутри ячеек. Вот тут можно подробно прочитать, как это делать с помощью функции REPT.
К такой диаграмме можно еще добавить подписи, превратить в диаграмму Гантта или оформить в виде пунктирной линии с маркером-окончанием. Об этом читайте в статье про дополнительные возможности.
«От правильного графика к успешной визуализации: 10 приёмов» мы написали специально для Вас, на основе нашего многолетнего опыта работы. За нашими плечами – несколько сотен проектов визуализации данных различного масштаба, и мы делимся этим с вами совершенно бесплатно. Продолжить чтение →
Недавно sketchapp.me перевели полезную статью Эрика Klimczak, основателя и креативного директора Truth labs. Делимся.
Последнее время множество людей и компаний ищут способы интересного представления своих данных для удобства их чтения и анализа. За свою карьеру мне посчастливилось работать с разными высоконагруженными интерфейсами, и я хотел бы поделиться своими мыслями, как создать качественный и функциональный продукт такого плана.
Многие люди уже осветили эту тему, так что я попытаюсь сфокусироваться на наиболее сложных частях процесса.
При разработке дизайна сложных систем вы неизбежно столкнетесь с множеством пользователей или личностей, для которых вы его делаете. Руководство, менеджеры, аналитики — все эти категории пользователей имеют свои собственные потребности в данных и особенности работы.
Определение хороших “персонажей” и генерация инсайтов — это уже искусство само по себе, и тут я не буду углубляться в детали. Если вам интересно, почитайте этот полезный пост от Cooper.
Важно идентифицировать типы пользователей заранее и организовать вокруг них ваши задачи по информационной архитектуре и макетам.
Ниже я привел материалы, которые мы использовали для приложения по отчетности в сфере здравоохранения, наш прошлогодний проект. В системе есть разные пользователи, для каждого нужен свой собственный процесс работы с данными. Как только мы определили ключевые роли, мы включили их в результаты работы по каждой сессии проекта.
Презентация дизайна группе клиентов может быть довольно тяжелой задачей. Поясняете ли вы макеты, диаграммы сценариев или обсуждаете визуальные представления, сложно заставить всех следовать собственному видению.
Организация графики по людям поможет вам (и вашим клиентам) не сбиться с толку в процессе обсуждений.
За годы практики я усвоил эффективный подход к формированию страниц. Ключевая идея проста:
Показывайте пользователю сначала то, что он должен увидеть, затем структурируйте остальную часть страницы на основе истории пользователя или иерархии информации.
Концепт формирования страницы — это ключевой принцип написания прозы (и многих других форм коммуникации), я очень тесно столкнулся с этим при написании книги. В последние годы я провел много времени за написанием своей книги “Style: The Basics of Clarity and Grace”. Помимо хорошего руководства для письма, она выразительно описывает этот принцип:
Когда вы начинаете с несущественных деталей, вашей аудитории сложно не только понять, для чего служит каждый элемент, но и уловить общий смысл происходящего.
Вот этот принцип полезно держать в уме при разработке UX. Ниже я привел два принципа, которые мы используем при формировании страницы.
Задайте своим дашбордам определенную структуру. Спросите себя — какую историю я пытаюсь донести этой информацией?
Я вижу множество дашбордов и сервисов визуализации данных на behance и dribbble, красиво разработанных (визуально), но при этом невероятно посредственных. Они либо А) представляют собой множество виджетов, собранных в макет без иерархии в духе pinterest или B) избыточны в визуальных плюшках, которые не совсем уместны для представляемых данных.
Картинка слева демонстрирует подход Mission Control к представлению данных… что сильно перегружает интерфейс. Чтобы этого избежать, мы организовываем данные так, будто вы читаете журнальную статью.
Не то, чтобы я хотел высказаться о неуместности интерфейса в стиле Mission Control… сам я бы хотел создать такой дизайн. Но для большинства случаев попросту нет необходимости видеть все и всегда.
Главное, на что стоит обратить внимание — избегайте визуальных недоработок. Формируйте информацию на странице так, чтобы пользователю сначала подавалась главная порция данных, а затем уже следовал поддерживающий эти данные контент.
Есть много (слишком много) дизайнов, злоупотребляющих диаграммами в пользу эстетики. И самое худшее в том, что эти “плохие привычки”, похоже, набирают популярность. Куда ни глянь, везде гистограммы, которые лучше было бы заменить круговыми диаграммами или линейные графики, которые должны быть столбчатыми. Давайте вместе прекратим это… Вот несколько советов для правильной визуализации данных:
Это не круто — пресные таблицы строк с данными. Тем не менее, именно отсюда стоит начать. Вы сможете думать о доступных переменных в данных, сможете распознать связи между разными категориями данных.
Помимо того, чтобы просто пялиться на строки данных в надежде, что умные идеи сами запрыгнут к вам в подсознание, вы можете изучить эти замечательные ресурсы:
В этом процессе нет универсального решения. Не бойтесь погрузиться в данные и попытаться создать базовые диаграммы, миксуя разные переменные. Это требует времени, но оно того стоит. Некоторые из моих лучших идей зародились именно в работе с файлами сырых данных.
Я не сразу осознал это, но некоторые графики работают лучше других для артикуляции конкретных данных. Довольно легко выбрать диаграммы, которые будут хорошо вписываться в дизайн, но при этом будут неспособны качественно презентовать необходимые данные. Я и сам грешил подобным (люблю все эти рассеянные диаграммы).
В зависимости от типа данных некоторые виды визуализации работают лучше других. Как выбрать подходящую диаграмму? Оцените имеющиеся данные. Есть два основных типа:
Дискретные данные — отдельные значения, которые можно посчитать. Например, количество очков или лайков в Facebook.
Непрерывные данные — любое значение в диапазоне. Например, осадки в течение сезона или рост/вес человека.
Вкратце: линейные графики лучше работают на непрерывных данных, а столбчатые – на дискретных. Этот принцип закрепился во мне после прочтения “Руководства по информационной графике The Wall Street Journal” Доны Вонг. Как бы я хотел прочитать эту книгу раньше. Это бесценное руководство для выбора подходящих графиков, что нужно и что нельзя делать в представлении информации.
Наконец, как дизайнер высоконагруженных данными систем, вы должны постоянно спрашивать себя: “должен ли я пойти менее проторенным путем и сделать что-то нестандартное? Или же воспользоваться проверенными временем диаграммами?”.
Недавно я наткнулся на эту статью от 37 Signals — «Три графика — все, что мне нужно». Автор доказывает, что эстетические качества визуализации уступают по своей важности возможностям решить презентационные проблемы. Я полностью согласен с этой идеей. Тем не менее, я думаю, что такое мнение демонстрирует очень утилитарный подход. Я думаю, что кастомные визуализации могут улучшить юзабилити данных и выглядеть при этом уникально и привлекательно.
Для меня это графики из разряда “на все случаи жизни”. Таблицы, строки и столбчатые диаграммы отлично работают для размещения многих типов данных, но они также довольно просты (на все случаи жизни). Как профессиональный дизайнер я хочу, чтобы моя работа была полезной и красивой.
Например, The New York Times дополняет свои статьи кастомными интерактивными визуализациями. Вы можете посмотреть их работы здесь. Вот пара примеров безупречных кастомных визуализаций:
Этот пример показывает обычный линейный график, дополненный важными пояснениями по ходу движения данных на графике.
В этом 3D-графике смена перспективы не только смотрится визуально красиво, но и помогает пользователю лучше понять относительность данных.
Пример из Selfiecity.net показывает отличный способ использования фактического контента для создания визуализации.
И напоследок, снимок из проекта, который мы разрабатывали с CNN: мы используем цветовое кодирование для показа выбора политических партий. Для одновременной визуализации демографических данных используется 3D-моделирование.
Как показывает опыт, мы пытаемся прийти к кастомной визуализации, когда данные и техника требуют этого, но у нас всегда есть план Б, если данные не лучшим образом выглядят в данном решении, или клиент хочет менее амбициозный подход.
Почему же мы помещаем все эти данные на страницу? Ответ: чтобы люди могли принимать решения, анализировать, предсказывать будущее и т.д. Суть в том, что ваши пользователи не должны восторгаться выбранными вами цветами, они просто делают свою работу.
Так что вот мой совет — после того, как вы разметили свою страничку, и все хорошо, спросите себя: “И что?”. Посмотрите на каждый график, виджет, диаграмму, табличку и представьте, что пользователь сможет из них извлечь. Часто вы придете к заключению вроде “это неважно” — это и есть звоночек к тому, что нужно что-то переделать, переосмыслить.
Со мной такое случалось несколько раз — я создал в прекрасном смысле сложные дашборды, в которых размещались серия графиков трендов, круговых диаграмм и карт с кучей точек. И клиент задает вопросы: “Я просто хочу знать, работает ли продукт… где я могу это увидеть?” или “Мне нужно знать только 3 вещи… X, Y и Z. Где эти данные?”.
Увы. В этот момент вы понимаете, что вы заблудились в джунглях и упустили общую картину.
В помощь в таких ситуациях я выбрал использование текста для того, что конкретно хочет знать пользователь.
Скриншоты выше сделаны с двух наших недавних проектов. Оба просто говорят пользователям, что им нужно с помощью текста, им не приходится высчитывать результат по графикам, интерпретировать все эти данные в уме. Этот подход нравится нашим клиентам, особенно в случае высокоуровневых данных.
Но, как я ранее упоминал, всегда стоит рассматривать пользу с точки зрения разных “персонажей”, чтобы использовать те или иные решения максимально уместно.
Во всех формах дизайна важно сохранять баланс.
Стремитесь презентовать ваши данные в оригинальном виде, но не перебарщивайте с дизайном и ненужными отвлекающими моментами.
Выберите правильный тип графика для своих данных, но не забывайте о рациональной иерархии для построения странички.
Текст: Helen @ sketchapp.me