Priručnik za data novinarstvo 1.0
Loading

Upotreba vizualizacija da bi se ispričala priča

Prednosti vizualizacije podataka trebaju se uzeti u obzir iz nekoliko razloga. Ne samo da vizualizacija može biti prelijepa i privlačna, što daje na vrijednosti kada želimo privući pažnju čitalaca, već nam daje i veliku kognitivnu prednost – cijela polovina ljudskog mozga je posvećena procesuiranju vizuelnih informacija. Kada korisniku predstavite sliku sa informacijama, do njega dopirete kroz najšire područje njegovog mozga. Dobro dizajnirana vizualizacija podataka može odmah na čitaoce ostaviti dubok dojam i skratiti put do poente kroz kompleksnu priču.

Ali, za razliku od ostalih vizuelnih medija, poput fotografije i videa, osnova vizualizacije podataka su mjerljive činjenice. Iako estetski zahtjevne, manje su emotivno nabijene, više se koncentriraju na rasvjetljavanje nego na zakuhavanje. U vremenu kada su mediji usko fokusirani da publici prenesu neki određeni stav, data vizualizacije i data novinarstvo uopšte daju uzbudljivu priliku da se ispriča priča koja je, prije svega, zasnovana na činjenicama a ne na fanatizmu.

Štaviše, vizualizacija podataka, kao i bilo koja druga forma narativnog novinarstva, može poslužiti da se objavi vijest, jer brzo otkriva nove informacije poput mjesta neke nesreće ili broja žrtava. Može se iskoristiti i za reportažu, da bi se zavirilo dublje u temu i da bismo je vidjeli i iz nove perspektive, da bismo nešto već poznato vidjeli na sasvim novi način.

Vidjeti poznato na novi način

Sposobnost vizualizacije podataka da testira konvencionalno znanje je podvučena interaktivnom grafikom koju je objavio The New York Times 2009,, godinu dana nakon početka globalne ekonomske krize. Stopa nezaposlenosti u SAD-u je bila skoro 9%, a korisnici su mogli, uz pomoć filtera, vidjeti dramatičnu razliku u stopi nezaposlenosti na osnovu demografskih ili obrazovnih razlika. Kao što se pokazalo na kraju, stopa nezaposlenosti je bila između manje od 4% za sredovječne žene sa fakultetskom diplomom do gotovo 50% za mladiće crnce koji nisu završili srednju školu, a ta razlika nije ništa novo – činjenica koju dodatno naglašavaju grafovi historijske vrijednosti svake od ovih grupa.

Figure 4. Stopa nezaposlenih ljudi koji su slični vama (New York Times)

Čak i kada je prestanete gledati, dobra vizualizacija ostavlja u vama trajnu mentalnu sliku činjenica, trenda i procesa. Koliko je ljudi vidjelo animaciju koju su distribuirali istraživači cunamija u decembru 2004., a koja je prikazivala širenje valova od zemljotresa u Indoneziji preko Indijskog okeana i koji su prijetili milionima stanovnika na obalama južne Azije i istočne Afrike?

Vizualizacija podataka, i estetske asocijacije koje ona izaziva, može postati dobiti i kulturološki značaj, kao što je slučaj sa prikazom duboke političke podijeljenosti u SAD-u nakon izbora 2000. i 2004., kada su crvene države koje su držali republikanci obuhvatale središnji dio SAD-a, a plave demokratske države sjeveroistok i zapad. Zanemarimo to da su prije 2000. glavne američke medijske kuće slobodno prelazile iz crvene u plavu da bi predstavile svaku stranku pojedinčano, a neke su to mijenjale svake četiri godine. Tako neki Amerikanci pamte legendarnu pobjedu Ronalda Reagana većinom glasova u 49 plavih država 1984.

Ali za svaku sliku koja prikazuje vizuelni kliše, pojavljuje se i ona koja će svjedočiti o činjenicama, a takva je mapa The New York Timesa iz 2006., na kojoj krugovi različite veličine prikazuju gdje žive stotine hiljada ljudi evakuiranih iz New Orleansa koji su se raspršili širom kontinenta zahvaljujući mješavini ličnih veza i programa preseljavanja. Hoće li se ovi nasukani ljudi ikada vratiti kući?

Sada, kada smo govorili o moći koju ima vizualizacija podataka, pošteno je pitati: kada bismo je trebali koristiti, a kada ne? Prvo ćemo pogledati neke primjere gdje bi vizualizacija mogla pomoći da se čitaocima ispriča priča.

Prikazivanje promjena u toku određenog vremenskog perioda

Vizualizacija podataka se možda najčešće koristi, što znamo iz primjera skromnog linijskog dijagrama, da se prikaže promjena u toku određenog vremenskog perioda. Porast stanovništva u Kini od 1960. ili vrhunac nezaposlenosti od ekonomskog kraha 2008. su dobri primjeri toga. Ipak, vizualizacija može odlično prikazati takvu promjenu i kroz druge forme dijagrama. Pedro M. Cruz, istraživač iz Portugala, je upotrijebio animirane kružne dijagrame da bi dramatično dočarao pad zapadnoevropskih carstava od početka XIX stoljeća. Britanija, Francuska, Španija i Portugal, čija je veličina određena ukupnim brojem stanovništva, pucaju poput balona dok prekomorske zemlje ostvaruju nezavisnost. Meksiko, Brazil, Australija, Indija i pričekajte… mnoge afričke kolonije ranih šezdesetih (XX st.) su gotovo izbrisale Francusku.

Dijagram u The Wall Street Journalu prikazuje koliko je mjeseci trebalo da 100 poduzetnika dostigne čarobnu cifru od $50 miliona godišnjeg prihoda. Kreiran je uz pomoć Tableau Public, besplatnog softvera za kreiranje dijagrama i analizu podataka, gdje urađeno poređenje podsjeća na trag koji ostavljaju avioni dok uzlijeću, neki brzo, neki sporo, neki teško, a iscrtani jedni preko drugih.

Kada govorimo o avionima, još jedan interesantan dijagram prikazuje promjenu u udjelu koji velike američke aviokompanije imaju u tržištu u toku nekoliko decenija industrijske konsolidacije. Nakon što je Carterova administracija ukinula ograničenja za putnički avioprevoz, mnoge male regionalne aviokompanije prerasle su u nacionalne kada su prodale svoje dionice, kao što je prikazano na ovoj grafici The New York Timesa.

Figure 5. Poklapanje putanja aviokompanija (New York Times)

S obzirom da gotovo svi čitaoci vide x-osu kao onu koja predstavlja vrijeme, ponekad je lako pomisliti da svaka vizualizacija treba pokazivati promjenu u određenom vremenskom periodu.

Upoređivanje vrijednosti

Figure 6. Broj ljudskih žrtava u ratu (BBC)

Ipak, vizualizacije podataka su odlične i kada treba uporediti dvije ili više različitih vrijednosti, bilo da se u kontekst stavi tragičan gubitak ljudi koji su služili u Iraku i Afganistanu (uporedivši ih sa hiljadama ubijenih u Vijetnamu ili milionima koji su umrli u II svjetskom ratu, kao što je to BBC uradio animiranim slide showom koji je pratio baze podataka o žrtvama); ili da National Geographic, upotrebom veoma minimalističkog dijagrama, pokaže koliko su nam veće šanse da umremo od srčanog (1:5) ili moždanog udara (1:24), nego u avionskoj nesreći (1:5.051) ili od uboda pčele (1:56.789), pokazujući šanse za smrt od različitih uzroka (a nad svima je ogroman luk koji pokazuje da su šanse za smrt inače: 1:1!).

BBC je, u saradnji sa agencijom Berg Design, kreirao internet stranicu "Dimensions", koja vam omogućava da vidite razmjer velikih svjetskih događaja - kao što su naftna mrlja Deepwater Horizona ili poplave u Pakistanu - preko Google mape vaše zajednice.

Prikazivanje povezanosti i tokova

Kada je u Francuskoj 1981. predstavljen brzi voz, zemlja se nije bukvalno smanjila, ali je dosjetljivom vizualizacijom prikazano koliko manje vremena treba da se dođe do određenih destinacija u odnosu na konvencionalne vozove. Koordinatna mreža postavljena preko Francuske, na slici obilježenoj kao prije, ima oblik kvadrata, a na slici obilježenoj kao poslije je smanjena prema centru gdje se nalazi Pariz, pokazujući ne samo da su odredišta bliža, već i da se najviše vremena uštedi u prvom dijelu putovanja, prije nego voz dođe do dijela pruge koji nije obnovljen i kada mora usporiti.

Da bi se uporedile dvije varijable, pogledajte Fryov dijagram evaluacije izvedbe bejzbol timova iz prve lige u poređenju sa njihovim prihodima. U lijevoj koloni timovi su poredani prema rezultatima, a u desnoj je ukupan iznos njihovih plata. Crvena linija (za izvedbu ispod prosjeka) ili plava (za izvedbu iznad prosjeka) povezuje dvije vrijednosti, što na zgodan način prikazuje koji vlasnici timova su požalili zbog skupih igrača. Pored toga, kada pređemo preko vremenske skale, dobijemo zanimljivu animaciju utrke za zastavicu te sezone.

Figure 7. Zarada vs. izvedba (Ben Fry)

Dizajniranje sa kvantitativnim podacima

Slično grafičkom prikazu veza, dijagrami toka otkrivaju informacije preko poveznica i to obično na osnovu debljine i/ili boje. Naprimjer, Eurozona je u krizi i nekoliko njenih članica ne može da otplati svoj dug, stoga su ljudi u The New York Timesu pokušali otpetljati mrežu kredita koja je povezala članice EU sa njihovim trgovačkim partnerima preko Atlantika i u Aziji. Širina linije pokazuje visinu kredita koji ide iz jedne zemlje u drugu, dok žuta i narandžasta boja ukazuju na to koliko je situacija zabrinjavajuća - koliko su male šanse da će dug biti izmiren!

Ili da pređemo na veseliju temu, ljudi iz časopisa National Geographic izradili su naizgled jednostavan dijagram koji pokazuje povezanost tri američka grada – Njujork, Čikago i Los Anđeles – sa najvećim regionima za prozvodnju vina, te kako metoda transporta iz tih regiona može drastično utjecati na emisiju ugljendioksida. Prema tim podacima, može se zaključiti da je Bordeaux ekološki bolja opcija za ljude iz Njujorka od vina iz Kalifornije.

Projekat "SourceMap", koji je počeo u poslovnoj školi na MIT-u, koristi dijagrame toka da bi se detaljno prostudirala nabavka fabričkih proizvoda, njihovih dijelova i sirovina od kojih se prave. Zahvaljujući iscrpnom istraživanju, korisnici mogu potražiti različite proizvode, od cipela marke Ecco do soka od narandže i provjeriti iz kog dijela svijeta dolaze, te uz koliku emisiju ugljendioksida.

Prikazivanje hijerarhije

Istraživač Ben Shneiderman je 1991. godine izumio novu formu vizualizacije pod nazivom "treemap", koja se sastoji od većeg broja pravougaonika koji su koncentrično poredani jedan u drugi. Područje jednog pravougaonika predstavlja ukupnu količinu, sebe i svih elemenata od kojih se on sastoji. Bez obzira da li radimo vizualizaciju državnog budžeta po agencijama i podagencijama, tržišta dionica po sektorima i kompanijama, ili programskih jezika po klasama i podklasama, treemap je kompaktan i intuitivan pregled kada se radi mapiranje nekog entiteta i njegovih sastavnih dijelova. Još jedan efektan format je dendrogram, koji podsjeća na organizacionu šemu, gdje se podkategorije granaju iz jednog središnjeg debla.

Figure 8. OpenSpending.org (Open Knowledge Foundation)

Pretraživanje velikih baza podataka

Iako je vizualizacija ponekad vrlo efektna za prikazivanje poznatih informacija na novi način, šta se dešava kada imate sasvim nove informacije koje ljudi žele istražiti? Doba kvantitativnih podataka donosi i zapanjujuća nova otkrića gotovo svakodnevno, od brilijantne geografske analize Flickr snimaka koju je napravio Eric Fischer, do hiljada povjerljivih evaluacija nastavnog kadra koje je objavio grad Njujork.

Ovi setovi podataka najviše vrijede kada korisnici kroz njih mogu doći do informacije koja im je bitna.

Početkom 2010. The New York Timesu je dozvoljen pristup do tada privatnoj arhivi Netflixa sa podacima o tome u kojem području se najviše iznajmljuju koji filmovi. Netflix je odbio da objavi neobrađene kvantitativne podatke, ali su ljudi u The Timesu kreirali zanimljivu interaktivnu bazu podataka koja je omogućila korisnicima da vide 100 filmova koji se najviše iznajmljuju u 12 gradskih područja, podijeljenih prema poštanskim brojevima. "Toplinska mapa" u boji je postavljena na svaku zajednicu, tako da je korisnici mogu brzo pregledati i naći gdje je koji naslov najpopularniji.

Pred kraj iste godine, The Times je objavio rezultate popisa stanovništva u SAD-u koji se vrši svakih deset godina, i to samo nekoliko sati nakon što su pušteni u javnost. Pregled, napravljen u AdobeFlashu, ponudio je mnoge opcije vizualizacije i omogućio korisnicima da pregledaju popis na državnom nivou do nivoa popisnih jedinica (od njih 8,2 miliona), te tako saznaju distribuciju stanovništva prema rasi, prihodima i obrazovanju. Ti kvantitativni podaci su bili takvi da, kada vidite podatke tek nekoliko sati nakon objavljivanja, pitate se da li ste prva osoba koja istražuje te dijelove baze podataka.

Slične hvale vrijedne upotrebe vizualizacije kvantitativnih podataka uključuju BBC-jevo smrti u saobraćajnim nesrećama i mnogobrojne pokušaje da se brzo indeksiraju ogromne količine podataka poput ratnih dnevnika iz Iraka i Afganistana na Wikileaksu.

Pravilo 65 hiljada

Kada su primili prvi dio WikiLeaksovih ratnih dnevnika iz Afganistana, tim zadužen za njihovo procesiranje počeo je razgovarati o tome koliko je uzbudljivo imati pristup 65.000 vojnih zapisa.

Ovo je odmah izazvalo nelagodu kod onih koji su imali iskustva sa Excelom. Zahvaljujući istorijskom ograničenju u načinu na koji su kreirane adrese redova, alat za unos podataka u Excel ne može procesirati više od 65.536 zapisa. U ovom slučaju, ispalo je da nedostaje 25.000 redova!

Pouka ove priče (osim izbjegavanja Excela za ovakve zadatke) je da uvijek treba biti sumnjičav kada se neko hvali da ima 65.000 redova podataka.

Alastair Dant, the Guardian

Figure 9. Sve smrti na cestama u Velikoj Britaniji 1999-2010 (BBC)

Predviđanje alternativnih ishoda

U The New York Timesu, dikobraz dijagram tragično optimističnih projekcija američkog deficita koji je uradila Amanda Cox, pokazuje da je nekada zanimljivije ono što se nije desilo od onoga što se desilo. Ovaj linijski dijagram pokazuje sve veći deficit budžeta nakon decenije ratova i poreskih olakšica, što ukazuje na to koliko očekivanja od budućnosti mogu biti nerealna.

Figure 10. Poređenje predviđenog i stvarnog budžeta (New York Times)

Bret Victor, Appleov dugogodišnji dizajner interfejsa (i tvorac "kill math" teorije vizualizacije za prenošenje kvantitativnih informacija), napravio je prototip neke vrste reaktivnog dokumenta. U njegovom primjeru, ideja o uštedi energije uključuje promjenjive premise, gdje bi jednostavan potez, kao što je isključivanje svjetla u praznim prostorijama, Amerikancima mogao uštediti količinu energije koju prizvede 2 do 40 termoelektrana na ugljen. Ako se promijeni procenat u sredini paragrafa, doći će do promjena i u ostatku teksta!

Za dodatne primjere i prijedloge pogledajte listu različitih upotreba vizualizacije, mapa i interaktivnih grafika koju je napravio Matthew Ericson iz The New York Times-a.

Kada ne treba koristiti vizualizacije

Na kraju, efikasna vizualizacija zavisi od dobre, jasne, tačne i smislene informacije. Kao i dobri citati, vizualizacija kvantitativnih podataka je dobra onoliko koliko su dobri podaci na osnovu kojih je napravljena.

Kada se priča može bolje ispričati tekstom ili multimedijalnim sredstvom

Ponekad kvantitativni podaci ne mogu ispričati priču na najbolji način. Dok jednostavne ilustracije dijagramom koji prikazuje trend ili zbir podataka mogu biti od pomoći, priča koja govori o realnim posljedicama određenog problema može imati mnogo veći utjecaj na čitaoca.

Kada imate premalo tačaka kvantitativnih podataka

Neko je rekao: "Izolovani broj ne znači ništa". A urednici na ovo često dodaju: "U poređenju s čim?". Da li trend raste ili opada? Šta je normalno?

Kada imate jako malo varijacija u kvantitativnim podacima, kada nema jasnog trenda ili zaključka

Ponekada iscrtate informacije u Excelu ili nekoj sličnoj aplikaciji i shvatite da su informacije beznačajne, ima mnogo fluktuacije ili se trend ne mijenja. Da li pomjerate osnovu iznad nule do najmanje vrijednosti da biste liniji dali neki oblik? Ne! Izgleda da imate nejasne informacije i trebate još istraživati i analizirati.

Kada mapa nije mapa

Kada prostorni element nije smislen ili interesantan ili odvlači pažnju od značajnijih numeričkih trendova, kao što je promjena u određenom vremenskom periodu ili prikaz sličnosti između udaljenih područja.

Kada je tabela dovoljna

Ako imate relativno malo tačaka kvantitativnih podataka, ali imate informacije koje bi mogle biti od koristi vašim čitaocima, razmislite o tome da podatke jednostavno prikažete u tabeli. To je jasno, jednostavno za pročitati i ne stvara nerealna očekivanja "priče". Ustvari, tabela može biti veoma efikasan i elegantan prikaz osnovnih informacija.

Geoff McGhee, Stanford University