Журналістика даних: Посібник



Як вести розповідь за допомогою візуалізацій

  • 1754 Перегляди
  • 0 Коментарі
  • 13/02/2013Дата публікації

Візуалізація даних заслуговує на увагу відразу з декількох причин. Вона не тільки може бути приголомшливо красивою та привертати до себе погляд – тобто, це вартісна соціальна «валюта», яка приваблює читачів та сприяє поширенню інформації, - вона також забезпечує позитивну когнітивну перевагу: половина людського мозку обробляє візуальну інформацію. Коли ви надаєте користувачам інфографіку, ви отримуєте доступ до них по найширшому із каналів людської психіки. Якісно розроблена візуалізація даних може створити в глядачів негайне та глибоке враження і прорватися через нагромадження складного сюжету просто до головної теми.

Але на відміну від інших візуальних медіа – таких як фотографія та відео – візуалізації даних властиве глибоке вкорінення у факти, які є придатними для вимірювання. Маючи естетичну привабливість, вона при цьому менш «заряджена» емоційно, має більше відношення до пролиття світла, аніж до «підігріву» теми. У час вузько сфокусованих ЗМІ, які повсякчас налаштовані на аудиторію з певними світоглядними позиціями, візуалізація даних – як і журналістика даних загалом - надає спокусливу нагоду вести розповідь, яка передовсім спирається на факти, а не на фанатизм.

Понад те, як інші форми журналістської розповіді, візуалізація даних може бути ефективною як для топ-новин – швидко передаючи інформацію, таку як місце катастрофи та кількість жертв – так і для «сюжетних» статей, де завдяки їй можна глибше зануритися в тему та надати нову перспективу, допомогти побачити щось знайоме у цілком новий спосіб.

Побачити відоме у новий спосіб

Ілюстрація 86. Рівень безробіття серед людей, подібних до вас (New York Times)

Спроможність візуалізації даних поставити під сумнів поширені судження можна пояснити на прикладі інтерактивної графіки, опублікованої в New York Times наприкінці 2009 року, через рік після початку глобальної економічної кризи. В ситуації, коли рівень національного безробіття в США перебував у районі 9%, користувачі мали змогу відфільтрувати населення США за різними демографічними та освітніми критеріями фільтрації, щоб побачити, наскільки драматично відрізнявся рівень безробіття. Як виявилося, він перебував у діапазоні від менш ніж 4% для жінок середнього віку з авторитетними дипломами до майже половини усіх чорних чоловіків молодого віку, які не закінчили середньої школи. Більше того, в такій нерівності не було нічого нового – цей факт підкреслювали кілька рядків, де були вказані історичні дані по кожній із цих груп.

Навіть тоді, коли ви вже не її не розглядаєте, якісна візуалізація даних потрапляє до вашої свідомості та залишає там тривалу ментальну модель факту, тренду чи процесу. Уявляєте, скільки людей побачили це завдяки анімації, яку поширили в грудні 2004 року дослідники цунамі, і де показано каскади хвиль, що відходять від епіцентру землетрусу в Індонезії, через Індійський океан, несучи загрозу мільйонам жителів узбережжя Південної Азії та Східної Африки?

Візуалізації даних – та породжені ними естетичні асоціації – можуть навіть стати культурними віхами, як це сталося з репрезентацією глибокого політичного розмежування в США після виборів 2000 та 2004 року, де «червоні» республіканські штати заповнили центральні райони, а «блакитні» демократичні зосередилися на північному сході та далекому заході. І нема значення, що в США до 2000 року ЗМІ та провідні телевізійні мережі довільно переходили від червоного до блакитного кольору під час представлення кожної з цих партій, а іноді навіть змінювали цей колір на протилежний щочотири роки. Через це деякі американці досі згадують про епічну вирішальну перемогу Рональда Рейгана у 49 штатах з 50 в 1894 році як про «блакитну».

Але на кожну інфографіку, що породжує візуальне кліше, припадає інфографіка, яка надає потужні фактичні свідчення. Наприклад, така, як опублікована в New York Times карта 2006 року, де кола різних розмірів показували місця проживання сотень тисяч людей, евакуйованих із Нового Орлеану після повені, - цих людей розкидало по всьому континенту під впливом суміші таких факторів, як родинні зв’язки чи програми переселення. Чи ці «загублені» біженці колись зможуть повернутися додому?

Тож якщо ми зараз обговорюємо силу візуалізацій даних, доречно запитати: коли нам слід їх використовувати, а коли не слід?

Коли слід використовувати візуалізацію даних?

У першу чергу ми розглянемо кілька прикладів того, як візуалізація даних може допомогти вам донести вашу оповідь до читачів.

Показати зміни за певний проміжок часу

Ілюстрація 87.Скільки часу потрібно на розбудову технологічної імперії? (Wall Street Journal)

Імовірно, найбільш типове застосування візуалізацій даних – як це втілено у простенькій «температурній діаграмі» ¬– це показати, як змінилися дані за певний проміжок часу. Зростання населення Китаю з 1960 року, чи сплеск безробіття у 2008 році, - це показові приклади. Але візуалізації даних також можуть потужно представляти зміни протягом часу у інших графічних формах. Португальський дослідник Педро М. Круз використав анімовані колові діаграми, щоб показати драматичний занепад західноєвропейських імперій з початку 19 століття. Британія, Франція, Іспанія та Португалія за ознакою загальної кількості населення лускали неначе бульбашки після того, як заморські колонії здобували незалежність. А потім Мексика, Бразилія, Австралія, Індія, зачекаємо трохи... а ось і багато африканських колоній, через які на початку 1960-х років майже «анульовано» Францію.

Діаграма, опублікована Wall Street Journal, показує, скільки місяців потрібно для того, щоб сто підприємців вийшли на магічну цифру доходів - 50 мільйонів доларів. Візуалізація, створена за допомогою безкоштовного інструменту побудови діаграм та аналізу даних Tableau Public, нагадує сліди багатьох літаків, що злітають у повітря, - деякі швидко, деякі повільніше, деякі важко, - накладені один на одного.

Якщо вже мова зайшла про літаки, то є ще один цікавий графік, який зображує зміни в ринковій частці провідних американських авіакомпаній протягом кількох десятиліть консолідації в галузі. Після того, як адміністрація президента Картера запровадила дерегуляцію пасажирської авіації, велика кількість придбань обтяжених боргами компаній призвела до появи національних перевізників на основі менших регіональних авіакомпаній, як це ілюструє інфографіка від New York Times.

Ілюстрація 88. Злиття авіакомпаній (New York Times)

Порівняти значення

Ілюстрація 89. Скільки коштує війна - в людських життях (ВВС)

Втім, візуалізації даних також блискуче себе проявляють тоді, коли є потреба допомогти читачам порівняти два чи більше окремих значення. Це може бути створення контексту для трагічних втрат військовослужбовців у конфліктах в Іраку та Афганістані (порівнявши їх із десятками тисяч загиблих у В’єтнамі та мільйонами смертей у Другій світовій війні, як це зробила ВВС у анімованому слайд-шоу, що супроводжує їхню базу даних жертв війни); чи візуалізація від National Geographic, де дуже мінімалістичний графік показує, з якою ймовірністю ви помрете від серцевих хвороб (імовірність 1 до 5), інсульту (1 до 24) порівняно, скажімо, з імовірністю загибелі в авіакатастрофі (1 на 5051) чи смерті від укусу бджоли (1 на 5678) – і все це «в тіні» великої дуги, яка репрезентує загальні шанси померти (1:1!). ВВС в співпраці з агенцією Berg Design розробила веб-сайт “Dimensions” («Виміри), де ви можете накласти контури значних світових подій – наприклад, розлиття нафти в Мексиканській затоці, повені в Пакистані тощо – на карту Google вашого регіону (howbigreally.com)

Показати зв’язки

Ілюстрація 90. Зарплатня VS результативність (Ben Fry)

Запуск Францією швидкісних потягів у 1981 році не зробив країну меншою в буквальному сенсі цього слова, але розумна візуалізація може показати, наскільки менше часу тепер потрібно, щоб дістатися до різних місць призначення, ніж це було за «традиційних» поїздів. Сітка, накладена на карту країни, виглядає квадратною на ілюстрації «до того», але стискається в середині до Парижу на ілюстрації «після», показуючи, не лише те, що віддалені місця стали «ближчими», але й те, що найбільший виграш у часі забезпечено для першої частини маршруту, доти, доки поїзди не потраплять на не покращені колії, де вони змушені пригальмовувати.

Щоб побачити приклад порівняння двох окремих змінних, погляньте на діаграму від Ben Fry, яка наводить результати бейсбольних команд вищої ліги у співвідношенні з платнею гравцям. Лінія червоного кольору (платня перевищує результати) чи синього кольору (результати вищі за платню) поєднує ці два значення, забезпечуючи зручний спосіб відчути, власники яких команд шкодують про те, що переплачують своїм дорогоцінним гравцям. Більше того, перегляд цих даних за «лінійкою часу» створює яскраву анімацію того, як відбувається чемпіонський забіг до фінішу у поточному сезоні.

Відстежити потоки

Ілюстрація 91. Тропікана (Sourcemap)

Сара Коен, університет Дьюк

 
 

Коментарі 0

Для того, щоб писати свої коментарі, залогіньтесь! Якщо ви не маєте логіну, тоді спочатку зареєструйтесь, щоб його отримати!