K čemu je nám vizualizace?
Tolik vizualizací dat jako za poslední dva roky, to jsme tedy dlouho neviděli. Pandemie nového koronaviru šla ruku v ruce s pandemií datové grafiky: média každý den přinášela (a stále přináší) dosud nevídané objemy grafů nad nejnovějšími statistikami o počtech případů, úmrtí či "vyočkovaných" dávkách. Očekává se, že všichni umíme vizualizovaná data číst, že rozumíme základům statistiky a že chápeme, jaké limity sebou vizualizace dat nese. Z výzkumů se však ukazuje, že tomu tak většinou není. Je skutečně nejvyšší čas se na vizualizace a grafy podívat blíže a naučit se vizualizace dat nejen číst, ale také efektivně vytvářet.
Vizualizace je jako kladívko
Představte si kladívko. Leží před vámi na stole. K čemu všemu ho můžete využít? Pravděpodobně vám jako první naskočí klasické využití: můžeme s ním zatlouct hřebík do zdi. Stejně tak dobře s ním ale můžeme vysklít okno. Rozbít porcelánové talíře. Někoho možná napadne, že by s kladívkem mohl někoho zranit, nebo ho využít třeba v sebeobraně. Kladívko se dá použít různě - je to nástroj s mnoha možnostmi a cíli využití. Vizualizace dat je úplně stejný nástroj - dá se využít k mnoha cílům. Občas se můžeme bavit o etice některých způsobů využití (u kladívka třeba v případě jeho využití k útoku na někoho, u vizualizace například v oblasti vizuální manipulace), ale to nic nezmění na faktu, že lidé nástroje využívají různě pro různé subjektivní cíle.
V první řadě je potřeba si ujasnit, jak toto vizualizační kladívko chceme použít - co je naším cílem. Akademikovi půjde asi spíše o objektivní vizuální předání informace, novinář bude chtít čtenáře i vizuálně zaujmout, politik možná bude chtít i trochu manipulovat. Rozhodnutí, jak budeme kladívko používat, nám pak ovlivní všechny další volby a kroky v procesu tvorby smysluplné vizualizace dat. Pojďme se na některé využití vizualizačního nástroje podívat blíže. Proč tedy vizualizujeme data?
1.1 Chceme vidět do dat
Vizualizace pomáhá nám samotným lépe pochopit data, se kterými pracujeme. Představme si například, že se díváme na data o našich čtenářích z knihovního systému. Tabulka plná čísel je samozřejmě zajímavá, ale žádné trendy, korelace či souvislosti z ní jednoduše nevyčteme. Vizualizace dat nám umožňuje vidět tvar našich dat a odhalovat skryté informace. Podívejte se na video a prozkoumejte doplňující zdroje.
K dalšímu studiu...
Článek: Definice, příklady a zdroje
Anglicky psaný článek na webu nástroje Tableau představuje různé pohledy na vizualizaci dat a její formy. Ke studiu zde.
Proč je datová vizualizace potřeba?
Antony Unwin se v článku zamýšlí, proč je v moderní době vizualizace tak rozšířená: máme mnoho dat a potřebujeme cesty, jak se s nimi vyrovnat. Vizualizace je dnes i oblastí odborného zkoumání a je potřeba ji také učit - ostatně proto jsme tu, že? Ke studiu zde.
1.2 Chceme data efektivně komunikovat
Nejobecnějším důvodem, proč vizualizaci dat využíváme, je efektivní komunikace dat vizuální cestou. Náš mozek je mašina na zpracování vizuální informace a právě tuto jeho schopnost vizualizace dat využívá. Můžeme tak přeložit velké množství čísel do jednoho grafu: ať už jde o obyčejný sloupcový nebo koláčový, či o komplexní interaktivní vizualizaci, u které se nám někdy až tají dech. Podívejte se na video a prozkoumejte příklady komplexních vizualizací v pravém sloupci.
K dalšímu studiu...
Datová žurnalistika
Krásným příkladem efektivity komunikační role vizualizace dat je pole datové žurnalistiky: novináři využívají data v rámci své práce a na výstupu je mnohdy vizualizují do krásných a komplexních datových grafik. Velmi dobré příklady můžete vidět třeba na webu datové redakce portálu iRozhlas, nebo na portálu Sigma Awards - ocenění, které každý rok získávají nejlepší novinářské vizualizace světa.
Datový kabaret Hanse Roslinga
Tisíce dat v jednom efektivním a efektním příběhu podloženém vizualizací. Sledujte mistra vizuální komunikaci statistických dat Hanse Roslinga v jeho datovém kabaretu Don't Panic - jak se proměnil svět? V čem se obvykle mýlíme, když přemýšlíme o stavu našeho světa a společnosti?
Kniha: Faktomluva
Mnoho krásných a funkčních vizuálních komunikací dat najdete i v Roslingově knize Faktomluva, která vyšla i česky.
1.3 Chceme podpořit svůj argument
Vizuální informace má velkou argumentační sílu - ukazují to i některé zajímavé výzkumy. Když ve své komunikaci využijme grafy, dodáváme tím našemu sdělení důvěryhodnost - pro mnoho lidí existuje rovnítko mezi grafem a pravdou: "když je někde graf, tak to už má nějakou váhu, to musí být pravda..." To může být samozřejmě i zneužito (o tom ale až za chvíli).
K dalšímu studiu...
Výzkumy důvěryhodnosti grafů
K tématu přesvědčivosti grafů existují mnohé studie. Doporučujeme například článek Blinded with science: Trivial graphs and formulas increase ad persuasiveness and belief in product efficacy, který ukazuje, jak zdání vědeckosti ovlivňuje naše vnímání důvěryhodnosti.
Jak nám vizualizace pomohla s pandemií?
Vizualizace dat hrají výraznou roli v komunikaci pandemických ukazatelů. Není tedy divu, že se o vizualizaci a jejích tvůrcích v souvislosti s pandemií tolik píše: zajímavý článek například ukazuje, jak nám datoví designéři pomohli pochopit rizika šíření viru.
Limity přesvědčivosti
Míra přesvědčivosti grafu je samozřejmě subjektivní, stejně jako většina věcí v oblasti vizualizace. Z některých výzkumů se například ukazuje, že síla přesvědčivosti grafu je odvislá od prvotního pohledu či názoru čtenáře a síly jeho vlastních přesvědčení.
1.4 Chceme vizualizací manipulovat
Každé vizuální zobrazení dat bude do určité míry rozostřovat data, nikdy nedosáhneme takové kvantitativní přesnosti, jako když čísla ukážeme v tabulce. U grafů nám o takovou přesnost ani nejde. Jsou ale metody, které nám mohou pomoci data rozostřit více, než je nutné: děláme výzkum čtenářů, ale výstupy nevyšly tak, jak jsme si představovali? Jednoduché metody nenápadné manipulace vizuální informací dokážou změnit sdělení grafu, aniž bychom museli jakkoliv zasahovat do dat a čísel: nemusíme lhát a vymýšlet si, stačí jen trochu... vizuálně manipulovat.
K dalšímu studiu...
Kniha: Jak lhát se statistikou
Dnes již tradiční zdroj o kouzlení čísly je dostupný i v českém překladu: kniha Jak lhát se statistikou se grafům věnuje pouze v jedné kapitole. V ostatních částech se věnuje kreativní práci s čísly.
Článek: Věříte grafům?
Pokud si chcete zopakovat a ještě rozšířit znalosti o manipulaci pomocí grafů, doporučujeme ke studiu tento článek v českém jazyce: Věříte grafům?
1.5 Chceme působit na emoce
Vizuální informace působí na emoce příjemce více než čísla a texty. Už jen třeba barvy, které využijeme ve svých grafech, mohou u příjemce vyvolat různé emoce, které jsme třeba ani nezamýšleli. Někdy samozřejmě budeme chtít emoci vyvolávat záměrně a podpořit s její pomocí argumentační (nebo manipulační) sílu naší vizualizace.
K dalšímu studiu...
Emoce a barvy ve vizualizaci
Čtivý text o roli barev a emocí ve vizualizaci dat napsal Cédric Scherer na blogu Storytelling With Data. Pokud se tématu emocí v datech a datových grafikách chcete věnovat i z mírně filozofického hlediska, doporučujeme k hlubšímu studiu i tuto už o něco méně čtivější a přístupnější kapitolu z knihy Data Feminism.
Emoce v datovém umění
Emoční roli datové vizualizace často využívají umělci - i ti dnes vizualizují data. Pokud vás zajímá, jak takové vizualizační datové umění může vypadat, projděte si tento shrnující článek plný příkladů a ukázek.
Shrnuto a podtrženo...
Vizualizace dat je nástroj, který můžeme využívat k různým cílům: získání vhledu do dat, k objektivní komunikaci výstupů z našich analýz, k přesvědčování a podpoře našich argumentů pro dobrou věc. Můžeme ale také chtít vizualizací manipulovat, skrývat data, která se nám nehodí, a rozmlžovat čísla pomocí jejich lišáckého vizuálního zobrazení. Někdy můžeme chtít i útočit na emoce. Každé z těchto využití kladívka může být zcela legitimní (navíc se mohou kombinovat) a každé z nich bude vyžadovat jiné designérské volby a jiná rozhodnutí během tvorby naší vizualizace dat. Důležité je si na začátek odpovědět na otázku: co chci svojí vizualizací vlastně docílit? Ať už vytváříte komplexní vizualizace dat, nebo jen několikrát do roka připravujete běžné sloupcové či koláčové grafy do výroční zprávy, výchozí otázky a přístupy jsou stejné.