Vizualizarea datelor este o modalitate excelentă de a spune o poveste despre date. Dar care este cel mai bun mod de ao face? Înțelegerea percepției și cunoașterii umane poate ajuta designerii să o facă în mod eficient.

Oamenii au folosit imagini vizuale pentru a ajuta să spună povești și să ilustreze răspunsuri la întrebări esențiale de mii de ani. Cel mai vechi exemplu de vizualizare a datelor este probabil o hartă de acum aproximativ 27.000 de ani și, pentru o lungă perioadă de timp, a fost rar să se vadă vizualizări de date pentru altceva decât geografie.

Creierul nostru este construit în mod unic pentru a recunoaște tiparele și conexiunile? Astăzi, trăim într-o epocă de aur a vizualizării datelor. Comunicarea eficientă a datelor se poate dovedi provocatoare și, deși graficele ne pot ajuta să înțelegem date complexe și chiar să le vedem dintr-o nouă perspectivă, atunci când vine vorba de transmiterea corectă a unui mesaj către public sau de luarea deciziilor de afaceri bazate pe date, vizualizarea poate fi un mod esențial pentru a o realiza. Dar ce este în spatele puterii vizualizării datelor?

Context istoric al proiectării vizualizării datelor

Vizualizarea datelor are o istorie lungă și a făcut progrese semnificative între secolele XVII și XIX. Ideea prezentării grafice a datelor cantitative a apărut în secolul al XVIII-lea când Rene Descartes a inventat un sistem bidimensional de coordonate pentru a afișa valori pentru operații matematice. Acest sistem a fost îmbunătățit când William Playfair pionierat forme grafice așa cum le cunoaștem astăzi. I se atribuie faptul că a inventat diagrame liniare și bare, iar mai târziu diagrama circulară și graficul cercului.

De-a lungul anilor, utilizarea graficelor cantitative a devenit mai răspândită. Metodologia și eficacitatea acestora au crescut semnificativ în a doua jumătate a secolului al XX-lea odată cu publicarea cărții lui Jacques Bertin Semiologia graficii . Munca sa a fost crucială, deoarece a constatat că, pentru a prezenta informații intuitiv, clar și eficient, percepția vizuală funcționa în conformitate cu reguli și tipare care ar putea fi urmate.

Bertin a studiat eficacitatea diferitelor tipuri de diagrame. În exemplul de mai jos, diagramele cu tarte arată producția de diferite tipuri de carne în mai multe țări. Bertin le considera ca fiind „inutile”. În mijloc - prin utilizarea vizualizării matriciale, tiparele la nivel înalt devin mai vizibile imediat. Și în dreapta, deoarece țările și producția de carne nu au o ordine naturală, pot fi produse multe alte matrice - inclusiv exemplul prezentat - care au oferit mult mai multă claritate. În acest scenariu, reordonarea categoriilor a îmbunătățit semnificativ prezentarea datelor.

Ce legătură are psihologia cu vizualizarea datelor?

Percepția vizuală este abilitatea de a vedea, interpreta și organiza mediul nostru. Vizualizarea datelor poate fi extrem de eficientă, deoarece profită de abilitățile naturale ale creierului uman. Este rapid și eficient.

John Tukey , un influent matematician american și statistician teoretic, a spus: „Cea mai mare valoare a unei imagini este atunci când ne obligă să observăm ceea ce nu ne-am așteptat niciodată să vedem”.

Cunoașterea, care este tratată de cortexul cerebral, este mult mai lentă și necesită mai mult efort pentru procesarea informațiilor. Prezentarea datelor vizual accelerează percepția noastră și ajută la reducerea sarcinii cognitive.

În exemplul de mai jos, tabelul ne permite să vedem numere precise. Cu toate acestea, am putea veni rapid cu cele mai mari și mai mici cifre pentru resursele regenerabile de apă? Nu ușor, dar aceleași date devin mult mai clare și mai ușor de înțeles atunci când sunt prezentate vizual în graficul cu bare din dreapta.

Influența dominantă a percepției vizuale în comparație cu alte simțuri este ilustrată în mod adecvat într-un exemplu de către fizicianul danez Tor Norretranders . El a demonstrat puterea vizualelor prin convertirea capacității simțurilor umane în intrări standard ale computerului. Sight-ul iese în evidență, deoarece are aceeași lățime de bandă ca o rețea de calculatoare. Capacitatea canalului său este de 10 ori mai mare decât atingerea și de 100 de ori mai puternică decât auzul sau mirosul. Micul pătrat din colțul din dreapta jos este locul în care suntem conștienți cognitiv de experiențele senzoriale.

Prelucrare pre-atentă

Procesarea vizuală nu numai că domină intrările senzoriale, cantitatea de date și viteza cu care procesăm sunt mult mai mari decât suntem conștienți. Acest fenomen este cunoscut sub numele de „prelucrare pre-atentă”. Este subconștient și rapid. Este nevoie de 200-500 de milisecunde pentru ca ochiul să transmită și creierul să proceseze proprietatea pre-atentă a stimulului vizual (asta este mult mai rapid decât modul în care creierul poate procesa datele foilor de calcul).

„Prelucrarea pre-atentă este acumularea subconștientă de informații din mediu. Toate informațiile disponibile sunt prelucrate pre-atent. Apoi, creierul filtrează și procesează ceea ce este important. Informațiile care prezintă cea mai mare evidență (un stimul care se remarcă cel mai mult) sau relevanță pentru ceea ce gândește o persoană sunt selectate pentru o analiză ulterioară și mai completă prin procesare conștientă (atentă). ” - din Wikipedia

Procesarea pre-atentă este un avantaj pentru proiectanți, deoarece implementarea sa abilă permite oamenilor să înțeleagă ceea ce este prezentat mai rapid. Un extrem de competent designer poate ajuta pe cineva care vizualizează vizualizarea datelor să absoarbă mai multe informații mai rapid și cu mai puțin efort, deoarece ușurează procesarea conștientă și scade încărcarea memoriei.

Avantajele procesării pre-atente:

• Rapid / Automat
• Emoţional
• Impulsuri / Unități
• Obiceiuri
• Credințe
• Stereotip
• Subconştient

Mulți variabile vizuale declanșează un răspuns pre-atent. Învățând ce elemente vizuale sunt accentuate automat și apoi încorporându-le în tablouri de bord, putem proiecta vizualizări care spun povestea datelor în mod eficient.

Variabile vizuale

Introdus de Jacques Bertin , variabilele vizuale sunt diferențele dintre elemente percepute de ochiul uman. Studiate mult timp, aceste variabile oferă mijloacele prin care să înțelegem modul în care creierul uman procesează și navighează informațiile vizuale. Setul original de „variabile retiniene” consta din șapte variabile: poziție, dimensiune, formă, valoare, nuanță de culoare, orientări și textură.

Graficele de mai jos prezintă exemple de variabile vizuale utile pentru a arăta diferențe calitative sau cantitative - conform lui Bertin. Ele demonstrează, de asemenea, un mod de prezentare a atributelor prin puncte, linii sau zone.

Un studiu realizat în 1984 de William Cleveland și Robert McGill a clasificat cele mai comune aspecte pe care două forme le pot avea pe baza cât de ușor creierul uman detectează diferențele dintre ele. Au comandat următoarele caracteristici vizuale de la cea mai mică la cea mai mică:

Poziția de-a lungul unei scale comune

Deoarece împărtășim un sistem comun de referință spațială, poziția este cea mai ușoară caracteristică de recunoscut și evaluat în ceea ce privește elementele din spațiu.

Exemple: Diagramele cu bare, diagramele Scatter

Poziții de-a lungul unor scale nealiniate, identice

Este ușor să comparați scale separate repetate cu aceeași axă, chiar dacă acestea nu sunt aliniate. Diagramele de tip panou sau „multipli mici” sunt un exemplu excelent în acest sens. Rezultatul este o grilă de diagrame care urmează toate același format vizual, dar care prezintă seturi de date diferite. În comparație cu o singură diagramă mai mare, multiplii mici pot ajuta la supraplotarea, atunci când datele pot deveni ascunse sau ocluse deoarece există prea multe elemente reprezentate.

Exemplu: multipli mici (denumite diagrame Rellis, Lattice, Grid și Panel)

Lungime

Lungimea poate reprezenta în mod eficient informații cantitative, deoarece lungimea unui element se poate scala la valoarea datelor pe care o reprezintă. Creierul uman recunoaște cu ușurință proporțiile și evaluează lungimea, chiar dacă obiectele nu sunt aliniate.

Exemplu: diagrame cu bare

Direcţie

Direcția este ușor recunoscută de ochiul uman. Poate utiliza diagrame liniare și de tendință, de exemplu, pentru a prezenta date care se modifică în timp.

Exemplu: diagrame de tendințe

Unghi

Unghiurile ajută la realizarea comparațiilor, oferind un sentiment de proporție. Studiile arată că unghiurile sunt mai greu de evaluat decât lungimea sau poziția. Cu toate acestea, diagramele circulară sunt la fel de eficiente ca diagramele cu bare stivuite, cu excepția cazului în care există mai mult de trei părți în ansamblu.

Exemplu: diagrame

Zonă

Magnitudinea relativă a zonelor este mai greu de comparat cu lungimea liniilor. A doua direcție necesită mai mult efort de procesare și interpretare.

Exemplu: diagrame cu bule

Volum

Volumul se referă la utilizarea obiectelor 3D în spații bidimensionale, care le fac semnificativ mai greu de evaluat. Cu toate acestea, studiile sugerează că obiectele 3D pot fi percepute mai precis atunci când se compară două forme de aceeași dimensionalitate.

Exemplu: diagrame 3D

Saturația culorii

Saturația culorilor se referă la intensitatea unei singure nuanțe. Creșterea intensității culorilor poate fi percepută intuitiv ca numere de valoare crescândă. Cu toate acestea, este greu să evaluezi cu exactitate rezultatele.

Exemplu: Heatmaps

Înțelegerea clasificării variabilelor vizuale este esențială pentru a crea vizualizări convingătoare ale datelor. Cu toate acestea, nu înseamnă că designerii trebuie să se limiteze la diagrame și să difuzeze parcele. Cleveland și McGill notează: „Ordinea nu are ca rezultat o prescripție precisă pentru afișarea datelor, ci mai degrabă este un cadru în care să funcționeze”.

Culoare

Saturația culorilor și umbrirea sunt cele mai puțin exacte atunci când vine vorba de percepția tiparelor și a comportamentului, potrivit lui William Cleveland. Cu toate acestea, culoarea poate fi un instrument puternic pentru proiectanți de vizualizare a datelor pentru a transmite sens și claritate atunci când afișează date. Cu toate acestea, este esențial ca designerii să înțeleagă cum funcționează culoarea și ce face și ce nu face bine.

Culoare în context

Percepția noastră despre culoare depinde de context, culoare și contrastul acesteia cu obiectele din jur.

Un exemplu extraordinar este un experiment realizat de Akiyoshi Kitaoka, profesor la Departamentul de Psihologie de la Universitatea Ritsumeikan din Japonia, unde alunecă o bucată de hârtie gri pe un gradient negru-alb. Hârtia pare să-și schimbe culoarea pe măsură ce se deplasează lateral. În fiecare moment, percepem culoarea diferit pe măsură ce o înconjoară diferite nuanțe de gri. Vedeți videoclipul de mai jos:

În articolul său Reguli practice pentru utilizarea culorii în diagrame , Stephen Few derivă câteva reguli practice din aceste observații:

1. Dacă doriți ca diferite obiecte de aceeași culoare într-un tabel sau un grafic să arate la fel, asigurați-vă că fundalul - culoarea care le înconjoară - este consistent.
2. Dacă doriți ca obiectele dintr-un tabel sau un grafic să fie ușor de văzut, utilizați o culoare de fundal care să contrasteze suficient cu obiectul.

Culoarea spune o poveste

Culoarea nu este doar decor. Este cel mai bine atunci când este utilizat în mod semnificativ și strategic. Culoarea ar trebui să ajute să spună o poveste și să comunice obiectivul setului de date prezentat. După cum se spune, „mai puțin este mai mult”.

Culorile contrastante trebuie aplicate doar diferențelor de semnificații din date pentru a reduce sarcina cognitivă. Culoarea poate accentua și elementele principale ale vizualizării.

Absența culorii nu face ca o diagramă bună să fie mai puțin eficientă. Griul este un bun punct de plecare în etapa de ideatie și, odată identificat un punct de focalizare, aplicarea culorii va sublinia acele părți.

Definiți palete de culori

Setul de culori aplicat de un proiectant de vizualizare a datelor poate schimba complet semnificația datelor. Multe instrumente vă pot ajuta să selectați o paletă de culori semnificativă, în funcție de natura datelor. Iată câteva:

• ColorBrewer . Paletele sunt împărțite în trei tipuri:
  • Categoric (utilizat pentru a separa articolele în grupuri distincte)
  • Secvențial (utilizat pentru codificarea diferențelor cantitative)
  • Divergent
• Paleta Viz . Viz Palette are grijă de accesibilitate, proiectând pentru daltonism și nuanțe perceptuale uniform distanțate. Include un „raport de culoare” care identifică nuanțele care ar putea arăta la fel în diferite situații.

Aplicarea principiilor Gestalt la vizualizarea datelor

principii gestalt percepției poate ajuta la clarificarea modului în care creierul organizează elemente pe baza trăsăturilor comune în timp ce încearcă să dea sens informațiilor vizuale. Teoria Gestalt se bazează pe ideea că creierul uman va încerca să simplifice și să organizeze imagini sau modele complexe care constau din multe elemente, aranjând subconștient părțile într-un sistem organizat care creează un întreg, mai degrabă decât o serie de elemente disparate.

Similitudine

Principiul similarității spune că mintea noastră va grupa automat elementele cu proprietăți vizuale comune ca fiind „similare”. Culori similare, forme similare, dimensiuni similare și orientări similare sunt percepute ca un grup. Acest principiu este ilustrat în graficele de mai jos.

Spre deosebire de graficul din stânga cu bare în culori diferite, acestea sunt de același albastru în dreapta. Având în vedere că există o singură variabilă (Costuri / Venituri), acest lucru are sens. Având bare în aceeași culoare, este mai ușoară înțelegerea datelor și elimină tulpina cognitivă suplimentară cauzată de utilizarea diferitelor culori din stânga.

Proximitate

Apropierea este mai eficientă decât similitudinea, deoarece ochiul uman percepe elemente care sunt legate în funcție de cât de aproape sunt unul de altul.

În graficul de mai jos, scopul este de a compara vânzările pe țări în trei trimestre. Deși este ușor să comparați vânzările fiecărei țări într-un sfert din cauza apropierii lor, ar fi dificil să analizați vânzările în funcție de țară.

Diagrama revizuită o comunică mai clar. În acest caz, informațiile sunt prioritare pentru a se concentra asupra obiectivului de vizualizare, deoarece păstrează principalele puncte de date mai apropiate.

Incintă

principiul regiunii comune , introdus de Palmer în 1992, demonstrează modul în care incinta elementelor cu o limită clar definită tinde să fie percepută ca un grup dacă împărtășesc o zonă comună.

În exemplul de mai jos, cele trei bare din zona umbrită cu gri par să facă parte dintr-un grup. Această tehnică îi ajută pe spectatori să se concentreze asupra unui grup de obiecte dintr-o diagramă.

Concluzie

Înțelegerea elementelor cheie ale percepției umane și a procesului cognitiv este o parte esențială a proiectării vizualizărilor excelente a datelor. Când lucrați la produse cu nevoi de vizualizare a datelor - fie că este un tablou de bord B2B sau o aplicație financiară - designeri trebuie să fie conștienți de procesul de percepție vizuală al creierului uman și de principiile fundamentale de proiectare a vizualizării datelor.

Familiarizarea cu principiile gestalt cunoscute ale percepției vizuale poate fi un mare beneficiu pentru proiectanți și îi poate ajuta să înțeleagă modul în care creierul transformă imaginile complexe în tipare. Conștientizarea acestor principii este valoroasă în procesul de realizare a unei ierarhii vizuale mai explicite atunci când concepeți vizualizări de date și proiectați diagrame mai eficiente.

În plus, conștientizarea procesării pre-atente și a variabilelor vizuale, precum și aplicarea corectă a culorii, îi va permite proiectanților să creeze vizualizări mai eficiente ale datelor.

---

Spuneți-ne ce părere aveți! Vă rugăm să lăsați gândurile, comentariile și feedback-ul dvs. mai jos.

• • •

Lecturi suplimentare pe blogul de proiectare ApeeScape:

• O prezentare completă a celor mai bune instrumente de vizualizare a datelor
• Vizualizarea datelor - cele mai bune practici și fundamentări
• Cele mai bune exemple de vizualizare a datelor și modele de tablouri de bord
• Proiectarea tabloului de bord - Considerații și cele mai bune practici
• COVID-19: Ultimul caz de utilizare a gândirii de proiectare

Înțelegerea elementelor de bază

De ce este importantă vizualizarea datelor?

Vizualizarea datelor poate oferi o perspectivă pe care statisticile descriptive tradiționale nu o pot face. Odată cu actuala proliferare rapidă a datelor, proiectarea vizualizării datelor este un mod puternic și coerent de a comunica vizual conținut cantitativ și de a permite utilizatorilor să proceseze mai ușor și mai rapid cantități mari de informații.

De ce este atât de puternică vizualizarea?

Simțul vederii noastre oferă informații mult mai rapid decât celelalte simțuri și procesăm ceea ce vedem chiar înainte de a ne gândi la asta. Proiectarea vizualizării datelor profită de acest răspuns senzorial rapid, motiv pentru care vizualizarea datelor în proiectare este atât de puternică și comunică atât de eficient.

Care sunt beneficiile vizualizării?

Proiectarea vizualizării datelor oferă informații mai rapide și îmbunătățite asupra seturilor de date și oferă spectatorilor posibilitatea de a le procesa mai rapid.

Cum utilizați vizualizarea datelor?

Vizualizarea datelor este prezentarea grafică a datelor. Proiectarea vizualizării datelor folosește elemente vizuale precum diagrame, grafice și hărți care oferă o perspectivă asupra tendințelor și tiparelor din date.

Cum este viziunea legată de psihologie?

Psihologii studiază senzația pentru a înțelege percepția. Simțurile noastre sunt baza fiziologică a percepției, care este procesul prin care creierul selectează, organizează și interpretează senzațiile adunate de receptorii noștri senzoriali, ochii.