Тема: теория информационного дизайна 16

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:

1. 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.
2. 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 Продолжить чтение →