Этот пост — немного необычный. Это перевод поста Стивена Фью, гуру информационного дизайна и автора многих книг по визуализации. Он затронул очень важную тему, связанную с степенью «красоты» инфографики и графиков.
…далее идёт текст от лица Стивена:
В ответ на мой недавний пост про Tableau 8, в значительной степени критически настроенный в отношении новых диаграмм из кружков (packed bubble charts, полноценного достойного русского аналога пока нет — поэтому будем называть их так) и облаков из слов, Chad Skelton (Чад Скелтон) из The Vancouver Sun написал возражение (http://blogs.vancouversun.com/2013/03/21/in-defence-of-eye-candy-bling-and-tableau-8/). Он поддержал мою критику, но также и отметил, что иногда стоит использовать диаграммы из кружков для того чтобы представлять информацию общественности, например, в новостных публикациях, потому что «столбиковые диаграммы слишком скучны».
Стивен подозревает, что ты излишне украшаешь графики!
Скелтон предполагает, что существует градация, иерархичность «интереса» к различным графикам, возможно, основанная на форме и цветах которые используются для отображения данных. Но возможно ли поместить различные объекты, кодирующие данные, такие как прямоугольники (в столбиковых диаграммах), линии, отдельные точки данных (в точечных диаграммах), и круги (в пайчартах и диаграммах из кружков) на некоторую непрерывную линию — от скучности на одном конце, до яркой, соблазняющей глаз красоты на другом? Вспоминая начало 1980х годов, William Cleveland и Robert McGill предложили иерархию графических методов, основанную на эмпирических исследованиях, но их результаты работы были градацией считывабельности (иначе говоря, нашей возможности воспринимать информацию представленная графическими объектами легко и правильно). Полезность и применимость их градации была очевидна, так как наша возможность понимать информацию, содержащуюся в графиках, полностью завязана на наши возможности четко и аккуратно понимать атрибуты, закодированные простыми значениями (положение в пространстве, длины, площади, углы, наклоны, интенсивность цвета, и т.д.). Итак, возвращаясь к предложению Скелтона, существует ли иерархия интереса среди различных способов графического отображения информации, и если есть — то помогает ли она улучшить считывабельность?
Что есть противоположность «скучному», на что так напирает Скелтон? Он пишет:
Многие люди, которые создают визуализации данных — журналисты, НКО, правительственные организации — стараются изо всех сил привлечь внимание людей к своим данным в современном онлайн-мире, заполненном бесконечным количеством отвлекающих вещей. И когда вы пытаетесь привлечь чьё-то внимание, основенно если ваши данные — результат какого-то статистического среза — то дополнительная красота на графике способна сильно продлить «жизнь» визуализации.
Визуализация данных — не только способ представления данных. Визуализации часто являются «рекламными биллбордами» которые вам приходится делать, чтобы привлечь внимание людей к информации, которая на самом деле является первопричиной создания коммуникации.
В самом деле, качество визуального представления не имеет ничего общего с информацией, которая содержится в диаграмме. Наоборот, в случае заинтересованности, главный измеритель — это степень желания разглядывать диаграмму. Чем больше диаграмма привлекает глаз читателя — тем она более интересная. Тем не менее, бесполезно пытаться привлечь чьё-то внимание, если привлекать внимание не к чему. Я не вижу проблемы в том, что диаграммы из кружков привлекают внимание, они беспокоят меня потому что как только они захватывают внимание — с этого момента они не дают никакой дополнительной информации. Подобная диаграмма похожа на ребенка который кричит «посмотри на меня, посмотри н меня», но просто стоит с грустным выражением лица. Пока вы не полюбите ребёнка, подобное ощущение — лишь полное расстройство.
Аргументация, согласно которой диаграмма должна содержать определённую степень красоты для того, чтобы привлечь внимание читателя, даже когда задача решается отображением данных в не самых эффективных видах, страдает от двух фундаментальных проблем:
- В мире шума, кричать громче и громче — не самое эффективное средство пробираться сквозь шум в попытках быть услышанным. Попытка кричать ярче лишь создаёт ещё больше шума.
- Предполагается, что вы не можете привлечь чьего-то внимания к данным без использования using an inferior chart, one that is visually eye-catching but information-impoverished.
В отношении первой проблемы, когда люди начнут уставать от просмотра сотен красиво раскрашенных кружков, произвольно расположенных на экране, что нам останется делать — лишь заставить их постоянно вращаться и крутиться? Относительно второй проблемы, диаграмма которая привлекает внимание через отображение информации в неэффективной форме — это далеко не всегда ошибка дизайна. Графики могут быть специально предназначены для того, чтобы и привлекать внимание и чтобы рассказывать информацию — но для того чтобы достичь этого, требуется мастерство.
Для того чтобы продемонстрировать, как диаграмма с кружками, наподобие той которая появилась в Tableau 8, была полезна в его работе, Скелтон опубликовал следующий пример:
Название диаграммы: Где работают сотня самых высокооплачиваемых сотрудников
Эта диаграмма показывает потенциально интересную тему для жителей Ванкувера, но на деле приоткрывает слишком мало из-под завесы тайны. Лишь небольшое количество названий агентств возможно прочитать, и только лишь шесть из кружков включают в себя значения. Если бы были использованы столбики, то не было бы необходимости включать их значения в подписи, но в предложенном примере нет иного пути сравнить значения из размеров кружков. Размер легенды (от 0 до 10) в левом нижнем углу не может быть использован для интерпретации значений закодированных в кружках (потому что шкала одномерная), основанная на показателе «длина», что относится к диаметру круга — но их значения закодированы не диаметрами а площадями! Этот график безумно несовершенен. Если бы журналист показал такое количество информации в тексте, то его бы скоро уволили за профнепригодность — но, так как мы даём графике шанс, то пытаемся рассматривать её как декорацию а не как контент.
Я написал Скелтону и предложил продемонстрировать, что столбиковая диаграмма подобного контента не обязательно должна быть скучной, если он сможет предоставить исходную информацию. Я запросил всю информацию, которая была доступна (на самом деле, эта информация относительно зарплат была доступна онлайн в открытом виде) относительно агентств, зарплат, и т.д. — и за текущий и за прошлый периоды. Скелтон ответил с готовностью, но прислал только то что использовал — список агентств, и количество сотрудников в каждом, кто получал зарплаты из списка ТОП-100. Эта информация, сама по себе, не представляет большого интереса. Как житель Ванкувера, я бы хотел знать, как отличается текущий год от предыдущего, и не только по количеству людей, но также и по размерам их оплат. Как Эдвард Тафти говорил давно,
«Если статистика слишком скучна — значит, у вас неправильные цифры».
График любого типа, который будет содержать подобную информацию, не вызовет особого интереса. Возможно, Скелтон отобразил данные именно в виде диаграммы с кружками потому, что пытался скрыть недостаточность информации. «Одевая» диаграмму к красоты для того чтобы привнести интереса, который не существует в самой информации — обманывает зрителя. В Книге The Elements of Style, Strunk and White пишут:
«Тот, кто не считает своего читателя достаточно умным, не может писать хорошо».
Я с этим согласен.
Диаграмма, которая отображает богатый набор интересных данных, не будет скучной, даже если она — всего лишь простой бар-чарт. Для того чтобы проиллюстрировать этот факт, я начал работать с данными, предоставленными Скелтоном, и затем добавил то, что посчитал интересным журналисту добавить для повышения читательского интереса (часть из представленных ниже данных, на самом деле, были до-придуманы дополнительно, чтобы проиллюстрировать идею в целом).
(в дальнейших комментариях Стивен просит учесть, что это лишь первый набросок и он может быть значительно улучшен, но главный вопрос, который он раскрывает, по-прежнему звучит так: «Правильно ли использовать для визуализации те средства, когда возможность информирования зрителя снижается за счет попытки привлечь чьё-то внимание?»)
Это значительно обогатило набор информации, отображённой в более простом для считывания виде, и приглашает зрителя гораздо глубже взглянуть на историю в деталях.
Скелтон смущён тем, что это требует от журналистов существенных дополнительных усилий:
Для новостных агентств, эта постоянная борьба между «восхищением» и «точностью» — вторая натура. Самый аккуратный способ изобразить какую-нибудь встречу у консула — фотография большого количества людей ожидающих в очереди чтобы что-то сказать. Но большинство газет предпочтут опубликовать фото одного, наиболее харизматичного, поднявшего свой палец и кричащего что-то.
Эх, когда же работой журналистики стало производство интереса и восхищения, которое нематериально, и не гарантировано никем? Я знаю, что новостные агентства пытаюся выживать. Я разделяю мнение Скелтона, что в современном мире становится всё сложнее и сложнее быть услышанным. Не каждое сообщение стоит прочитать, но тем не менее, когда сообщение стоит того — попытка разукрасить его и снизить чёткость и понятность приводит к дополнительному шуму.
Как могут журналисты получить больше читательского внимания, для того чтобы читатели больше внимания уделяли графикам? Я верю, что они могут это делать только предоставляя тот контент, который реально интересен, корректнен, чёток и применим для дальнейшего осмысления. Если они это делают достаточно часто — то они поднимают свой кредит доверия. Например, The New York Times — мой первичный источник новостей. Я подписан на это издание чтобы показать мою поддержку экспертности журналистики, и сделать что-либо чтобы помогать им оставаться на плаву. Я просматриваю статьи на моём iPad и читаю отдельные статьи ежедневно. Как я выбираю статьи, которые я читаю? — Я просматриваю заголовки, которые дают мне чуть больше информации о содержании. Я не выбираю статьи на по принципу «самая красивая», я выбираю «самые умные».
Забавная дискуссия-обсуждение есть в комментариях к оригинальному посту http://www.perceptualedge.com/blog/?p=1612