Лучшие советы по представлению данных согласно исследованиям

Что мы на самом деле знаем о том, как представлять сложные данные таким образом, чтобы их было легко понять, и чтобы они могли повлиять на решение таких сложных проблем, как изменение климата? Доктор Люси Ричардсон исследует некоторые полезные советы, полученные в результате исследований в области визуализации данных и коммуникации, которые могут помочь вам эффективно передавать сложную информацию.

Лучшие советы по представлению данных согласно исследованиям

Эта статья является частью ISC Преобразование21 серия, в которой представлены ресурсы нашей сети ученых и инициаторов перемен, которые помогут информировать о неотложных преобразованиях, необходимых для достижения целей в области климата и биоразнообразия.

За последний год или около того многие люди во всем мире привыкли видеть диаграммы и графики со статистикой COVID-19 в своих новостных лентах, но не все диаграммы созданы равными, когда речь идет об эффективной передаче ключевого сообщения.

Исследователи уже много лет изучают, как различные аспекты представления данных влияют на аудиторию. Они рассмотрели проблему с разных точек зрения, например, какие компоненты просматриваются, в каком порядке и почему, а также какой текст, графики или карты являются более привлекательными и понятными. Эти разнообразные исследовательские вопросы решались с использованием самых разных методов, начиная от отслеживания движений глаз аудитории и заканчивая опросами и опросами в социальных сетях. Из этого набора исследований мы получили ценную информацию, которая может помочь сделать визуальные данные более эффективными средствами коммуникации.

Полезная структура, о которой следует подумать при разработке визуализации данных, следует широкому процессу взаимодействия аудитории с представленной информацией: (а) сначала аудитория воспринимает информацию (б), то они think в отношении информацию, и (c) затем какое-то изменение или влияние происходит из-за этих мыслей.

Восприятие информации (Восприятие)

Предполагая, что ваша визуализация данных представлена ​​вашей целевой аудитории в то время и в том месте, где они, вероятно, ее увидят, ваша аудитория должна быть в состоянии воспринимать и различать каждый из ключевых компонентов вашей визуализации, чтобы понять ее значение.

Восприятие имеет тенденцию происходить последовательно, вслед за визуальная иерархия внимания на основе следующих характеристик любого объекта (включая карты и графики): размер, цвет, контрастность, выравнивание, повторение, близость, пробелы, текстура и стили. Внутри каждого из этих элементов есть дополнительные подиерархии. Например, люди склонны замечать крупные элементы раньше мелких, а яркие цвета — раньше приглушенных. Точно так же резко контрастирующие компоненты замечаются больше, чем менее контрастные.

На эффект этих иерархических элементов могут повлиять проблемы с восприятием, и их следует тщательно учитывать, чтобы убедиться, что они продвигают ваше сообщение, а не сбивают с толку или отвлекают вашу аудиторию. Существует целый ряд различных проблем восприятия, которые могут повлиять на эффективность визуализации данных, но знаете ли вы, что на самом деле семь различных форм дальтонизма? Вы даже можете запустить визуализацию данных через симулятор дальтонизма чтобы увидеть, как это может быть воспринято кем-то с этими проблемами.

Размышление об информации (Познание)

Когда ваша аудитория думает и извлекает смысл из воспринимаемой информации, это называется когнитивной обработкой. Он включает в себя мышление, знание, запоминание, суждение и решение проблем; любое количество из которых может быть использовано при обработке информации, связанной с визуализируемыми данными.

Некоторые вещи, которые вы можете сделать, чтобы способствовать желаемой интерпретации смысла вашей визуализации данных, включают в себя предоставление заголовков диаграмм, которые являются основным сообщением, а не просто описанием содержимого. Такой заголовок, как «Большее количество зеленой растительности в городах связано с более низкими летними температурами», гораздо эффективнее для формирования смысла, чем заголовок той же диаграммы, что и «Зеленая растительность и температура в австралийских городах».

Некоторые тематические области, для которых может потребоваться визуализация данных, могут также иметь в основе психосоциальные (психологические, социальные и/или политические) факторы, которые следует учитывать. Это особенно касается изменения климата, сильно политизированного вопроса, который в некоторых странах вызывает противоречивые чувства. При представлении данных, касающихся изменения климата, некоторые ценные советы включают:

Также важно признать, что люди, как правило, чаще запоминают смысл, чем детали. Это означает, что люди с большей вероятностью запомнят тенденцию, например, «ухудшение» или «улучшение», «увеличение» или «уменьшение», но могут не помнить конкретную величину или скорость этого увеличения или уменьшения.

Произведенные изменения (Влияние)

Существует целый ряд возможных последствий, которые могут возникнуть у аудитории, просматривающей визуализацию данных. Это могут быть изменения в мышлении (например, осведомленность, понимание, отношение или озабоченность) или изменения в поведении (например, поиск информации, обсуждение с другими или даже принятие поведения, благоприятного для климата). Вероятность того, что изменения произойдут благодаря визуализации ваших данных, будет повышена за счет того, что ваши сообщения будут ясными и актуальными, где ясность будет исходить от эффективного рассмотрения соображений восприятия и познания, а актуальность будет зависеть от надлежащего построения сообщения и учета психосоциальных факторов. Знание того, каких изменений вы хотите добиться, будет иметь решающее значение для определения того, как лучше всего интегрировать эти различные факторы в вашу работу.

Альтернативные форматы

В то время как большинство людей, желающих представить сложные научные данные, склонны думать о диаграммах, графиках, картах и ​​инфографике, также возможно представить информацию для восприятия другими чувствами, такими как звук. Некоторые исследователи тестируют сонификацию данных как альтернативу визуальному представлению данных. Сонификация берет каждую точку данных и применяет набор звуковых элементов, которые позволяют различать тенденции, например высоту тона, громкость и выбор инструмента, чтобы обеспечить звуковое представление информации. НАСА сделало это, чтобы люди могли «слушать» Млечный путь, а исследователи из Исследовательского центра по изменению климата при Университете Монаша озвучили циклон Деббиперемещения по Австралии в 2017 году.

На основе обзора исследований по визуализации данных было разработано бесплатное руководство по лучшим практикам. Надеюсь, это поможет вам решить, как лучше всего представить свои данные для эффективного восприятия, познания и воздействия. Вы можете получить доступ к Передовая практика визуализации данных: рекомендации и тематическое исследование на Веб-сайт Центра коммуникационных исследований в области изменения климата Монаша.


Люси Ричардсон

Д-р Люси Ричардсон работает в Центре коммуникационных исследований в области изменения климата Монаша Университета Монаш на землях народа кулин, Мельбурн, Австралия, и является членом Когорта исследований климата будущего Содружества создан Ассоциацией университетов Содружества и Британским советом для поддержки 26 исследователей-восходящих звезд, чтобы вывести местные знания на глобальную арену в преддверии COP26.


Изображение заголовка было создано Студией научной визуализации НАСА для поддержки серии выступлений ученых НАСА на конференции COP26. Это кадр из видео, которое показывает атмосферу в трех измерениях и подчеркивает накопление CO.2 в течение одного календарного года. Вы можете посмотреть визуализацию и узнать больше о данных, на которых она основана здесь.

ПОСМОТРЕТЬ ВСЕ СВЯЗАННЫЕ ТОВАРЫ

перейти к содержанию