Ознакомительная версия. Доступно 9 страниц из 42
Для большинства очевидно, что число В больше, чем А в два небольшим раза.
Сравнение объектов
А теперь попытайтесь быстро ответить, какое из делений больше, и как именно они соотносятся друг с другом в процентном выражении?
В своем исследовании МакГил указывает, что человек принимает решение о декодировании аналитической информации быстро, используя интуицию, без погружения в сложные расчеты.
Сложность сравнения длины делений для разной позиции
В первом случае, так как деления находятся на общем уровне, человек делает свой вывод с использованием общего уровня. Во втором случае нельзя использовать общий уровень, для сравнения размеров потребуется провести ряд аналитических расчетов для того, чтобы измерить, как именно отличается высота делений.
Кливленд и МакГил рассмотрели пять примеров чартов и провели исследование с привлечением студентов и преподавателей соответствующих направлений. Все собранные ответы они разделили на правильные и неправильные и измерили размер допущенной ошибки в зависимости от того, как именно располагались сравниваемые деления чартов по отношению друг к другу на каждом из пять чартов.
Оказалось, что чем ближе друг к другу сравниваемые деления, тем выше точность декодирования аналитического контекста со стороны человека, а чем деления дальше друг от друга, тем вероятнее рост ошибки. Когнитивное восприятие имеет свой заданный шаблон в зависимости от типа используемых чартов. Для чартов, где находятся деления, которые нужно сравнить, человек по умолчанию ищет сравнение в отношении общей линии или позиции. Если человек видит карту, то включается шаблон анализа насыщенности цветом, который используется на карте.
Продолжая эксперимент профессора Стэнфорда, Джеффри Хиир и Майкл Босток, используя анализ и результаты МакГил и Кливленд, выявили, что круговые диаграммы – наиболее сложный объект по интерпретации, и их восприятие пользователями уже несет в себе ряд ошибок. Отчасти именно поэтому ни одно существенное научное исследование сегодня не использует круговые диаграммы в описании результатов работы, так как их восприятие сильно разнится между разными категориями пользователей. Это относится и к восприятию геометрических объектов (сравнение углов и зон), а значит использование круговых диаграмм и вовсе искажает аналитический контекст, подаваемый слушателю.
Тем самым, научное сообщество сформулировало фреймворк по восприятию аналитических данных, который популярен и по сей день. Разделяя по сложности интерпретации аналитических материалов, мы имеем следующее:
• Сравнение на общем уровне
• Сравнение объектов не на общем уровне
• Сравнение длины, угла или направления
• Сравнение зон
• Сравнение объемов или размеров
• Сравнение цвета (насыщенность и так далее)
Чем выше сложность распознавания, тем выше вероятность ошибки или искажения, с которым пользователи будут воспринимать контекст[74].[75]
Ранжирование визуальных кодировок по точности восприятия
Большинство решений представляют собой конечное решение, которое не учитывает в себе эти особенности восприятия. Впоследствии Джефри Хиир и Максл Босток разработали ряд библиотек и фреймворков для визуализации данных, которые учитывают эти зависимости по сложности восприятия.
• Protovis[76] – библиотека в JavaScript, которая позволяет управлять внешним видом графика через скрипт с определенным синтаксисом и использует Canvas[77] чтобы бы можно было интегрировать графики в веб-страницы, делать их красивыми, многоуровневыми и интегрировать видео или иной активный контент прямо в аналитику.
• Flare[78] – фреймворк на python, который позволяет быстро строить модели и взаимосвязи.
• Vega[79] – формат данных, который позволяет сохранять и управлять чартами, графиками и аналитикой, в том числе с возможностью воспроизводить их в браузере, поддерживающем HTML5.
• D3 Data-Driven Documents – библиотека для JavaScript, используемая веб-сайтами, которая позволяет анализировать и работать с данными используя браузер.
Визуальная часть, как отмечалось ранее, одна из трех основных частей, участвующих при демонстрации конечных результатов и формировании рассказа. Успешность восприятия или декодирования аналитической информации тесно связана с тем, как эта информация представлена.
В 1982 году Эдвард Тафт, американский статистик, профессор статистики, политологии и компьютерных наук Йельского университета, сформулировал и опубликовал ряд важнейших принципов в графическом дизайне в книге «Visual Display of Quantitative Information»:
• Использовать историю для пояснения описания данных.
• Тщательно выбирать формат представления.
• Интегрировать описание текста с изображениями.
• Отражать и сравнивать объекты соответственно их размеру.
• Избегать использование декоративного контента.
В процессе своих исследований позднее Эдвард Тафт также придумал новую форму транслирования аналитического контента – микрочарты (искрографики) или спарклайны. Это небольшие микрочарты размером в несколько слов, отражающие какую-то определенную динамику или отвечающие на какой-то конкретный вопрос. Функциональность микрочартов была впоследствии применена практически в большинстве аналитических средств, и одним из самых массовых применений стал Microsoft Excel.
Таким образом, ошибки в выборе визуализации крайне серьезно влияют на конечное восприятие доклада или отчета, когда он представляется широкой публике.
Impact investment – у каждого рассказа должна быть цель
Финальный блок успешного рассказа с использованием данных – это фокус на влиянии, которое он способен оказать. Любая инвестиция времени, посвященная исследованию и анализу данных, должна приводить к формированию конкретного результата.
Ознакомительная версия. Доступно 9 страниц из 42
