Перевод статьи Руководство для Data Storyteller, как избежать беспорядка

Автор известный западный специалист по сторителлингу. 

Руководство для Data Storyteller, как избежать беспорядка

В своей книге 1983 года «Визуальное отображение количественной информации» автор Эдвард Тафте ввел термин «харт-мусор». Это относится ко всем визуальным элементам в диаграммах или таблицах, которые не нужны для понимания отображаемой информации. Будучи сторонником минимализма в дизайне визуализации данных, Тафте утверждал, что большая часть «чернил» в графике должна быть посвящена отображению данных. В диаграммах он считал чернила, используемые для передачи элементов, не являющихся данными, или избыточной информации, ненужными или неуместными. За пределами сообщества визуализации данных большинство людей связывают хлам с беспорядком.

Горячая точка в дебатах о мусоре в чартах возникла, когда Тафте раскритиковал работу художника-инфографика Найджела Холмса. В то время как Тафте выступал за минималистский подход, основанный на статистике, Холмс предложил более игривый, художественный стиль, в котором использовались визуальные украшения, которые Тафте презирал.

С одной стороны, Тафти говорит: «Промоутеры Chartjunk воображают, что числа и детали скучны, унылы и утомительны, и для оживления требуются украшения. Косметическое оформление, которое часто искажает данные, никогда не спасет от отсутствия содержания. Если числа скучные, значит, у вас неправильные числа. Доверие исчезает в облаках хлама; кто поверит диаграмме, похожей на видеоигру?»

С другой стороны, у вас есть Холмс, говорящий: «Сохранение простоты и ясности не означает упрощение информации, а также не означает, что она выглядит скучной и строгой. Вот почему искусство важно. Я имею в виду искусство на службе информации, а не искусство ради искусства. Иногда искусство может означать просто красивую простоту. В других случаях это может означать остроумие, юмор или веселье. Моя основная мантра — приятная ясность».

Дилемма сторителлера данных с беспорядком

Сторителлер данных оказываются зажатыми между обеими сторонами этого спора. Многие из нас, кто читал книги Тафте по визуализации данных, придерживаются более минималистического подхода к дизайну диаграмм. Однако, как сторителлерам данных, нам конкретно поручено создавать пояснительные визуализации данных для наших историй данных. Во многих отношениях ответственность за то, чтобы идеи были интересными, убедительными и запоминающимися, может больше соответствовать основной работе Холмса — журналистике данных по сравнению с академической статистикой.

В 2011 году автор и эксперт по визуализации данных Стивен Фью занял более прагматичную, золотую позицию. «По моему мнению, ничто, что осмысленно поддерживает сообщение диаграммы, не является мусором. Иногда требуется больше, чем минимальные чернила, а иногда даже избыточный контент, чтобы передать сообщение диаграммы и донести его до потребителя». В то время как ярые последователи Tufte будут бороться с этой точкой зрения, она отражает более разумный взгляд на выбор дизайна, который некоторые называют хламом.

Когда дело доходит до повествования на основе данных, нередко используются различные элементы, не относящиеся к данным, для поддержки сообщений в ваших диаграммах. Стивен Фью определил три способа, с помощью которых элементы, не являющиеся данными, могут усилить предполагаемую передачу данных рассказчиком:

1. Они вызывают интерес аудитории
2. Они привлекают внимание к элементам, которые заслуживают внимания.
3. Они делают сообщение более запоминающимся

Когда элементы, не связанные с данными, не поддерживают одну из этих целей обмена сообщениями, они могут превратиться в потенциальный беспорядок.

Для сторителлеров данных понимание того, как избежать беспорядка, может быть полезным, потому что вы хотите, чтобы ваши диаграммы данных были четкими и лаконичными. Особенно важно избегать форм беспорядка, которые могут исказить основные данные или отвлечь внимание от ваших ключевых сообщений. Беспорядок может добавить нежелательный шум, который может помешать сигналам, которыми вы делитесь в своих сценах данных. По этой причине я подумал, что было бы полезно создать руководство по предотвращению различных типов беспорядка.

Пять основных категорий беспорядка

Когда я исследовал, что способствует беспорядку в диаграммах данных, я не смог найти исчерпывающих ресурсов по этой теме. Чтобы помочь другим людям определить, какие проблемы могут привести к беспорядку в визуализации данных, я собрал коллекцию потенциальных элементов беспорядка и организовал их в пять основных категорий:

• Рамка: фоновая область диаграммы.
• Графические объекты: элементы, используемые для визуализации или отображения значений данных.
• Оси: опорные линии вдоль краев кадра.
• Метки: все текстовые элементы, которые описывают значения данных диаграммы, оси и т. д.
• Объекты наложения: все элементы, которые накладываются или вставляются в диаграмму в пояснительных целях.

Как сторителлер данных, вы хотите свести к минимуму когнитивную нагрузку на вашу аудиторию при интерпретации ваших диаграмм, и удаление из них беспорядка может помочь с этой задачей. Если вы уменьшите эту форму шума в своих диаграммах, аудитория сможет легче определить и следовать вашим ключевым выводам.

В пределах этих пяти категорий некоторые формы беспорядка будут более проблематичными, чем другие. Несмотря на то, что некоторые элементы можно считать легкими или малозаметными формами беспорядка, их комбинация может быстро затруднить чтение и интерпретацию диаграммы. Не имея каких-либо окончательных исследований того, что представляет собой вредный беспорядок, я просто предлагаю мнение, основанное на моих собственных эстетических предпочтениях и профессиональном опыте.

Рекомендация: В целом, вам следует стараться избегать добавления элементов дизайна, особенно в фоновом режиме, которые только затруднят просмотр данных. Например, добавление подробного изображения на фон диаграммы может затруднить просмотр и интерпретацию рядов данных или точек на переднем плане.

2. Графические объекты

Графические объекты на диаграмме отображают данные и являются «высокими» областями диаграммы. Однако в зависимости от того, как вы отформатируете эти элементы, вы можете упростить или усложнить обработку значений данных для вашей аудитории. Например, добавление 3D-эффекта к линейчатой диаграмме может затруднить сравнение значений. Другие параметры форматирования могут сделать графическое отображение более сложным и утомительным для работы.

Другие варианты дизайна для графических объектов, связанные с цветом или маркерами (линейными диаграммами), также могут сделать отображение более загруженным и трудным для обработки. Поскольку ими не закодирована информация, каждый добавляет в уравнение еще одну переменную и еще больше усложняет то, что нужно обработать аудитории.

В некоторых случаях большое количество рядов данных или объем точек данных на диаграмме может вызвать проблемы с интерпретацией. Когда значения данных перекрываются (т. е. перерисовываются), они могут скрывать интересные тенденции или закономерности в наборе данных — тогда данные сами по себе становятся шумом. Возможно, вам придется расставить приоритеты, какие данные необходимы, и удалить лишнюю информацию. Для остальных данных вам нужно будет найти правильный баланс интервалов между значениями данных, чтобы они не казались слишком переполненными или слишком разреженными.

Рекомендация: Редко возникает острая необходимость в значительном стиле или форматировании графических объектов. В целом, чем проще дизайн, тем легче людям будет интерпретировать числа. При повествовании данных вам часто не нужно отображать все данные, которые вы проанализировали на этапе исследования. Вы должны пытаться упростить данные в своих диаграммах всякий раз, когда это имеет смысл.

3. Оси

Оси обеспечивают горизонтальную (ось X) или вертикальную (ось Y) опорную линию для измерения значений на основе определенной шкалы или присвоения категорий. Без прямой маркировки значений данных оси могут быть единственным средством их интерпретации. Хотя оси могут быть неотъемлемой частью большинства диаграмм, вы должны помнить, что шкалы не слишком детализированы, что может добавить нежелательный шум.

В некоторых ситуациях линии сетки могут быть полезны в качестве опорных линий, встроенных в кадр. Однако они должны быть тонкими (не толстыми, темными линиями), чтобы не отвлекать внимания и не мешать графическим объектам. Засечки — это еще один вариант форматирования на осях, который привлекает больше внимания к интервалам шкалы. Во многих случаях они не нужны и могут стать еще одним незначительным источником беспорядка.

Рекомендация: чтобы не создавать помех с помощью осей, убедитесь, что они правильно откалиброваны с учетом детализации отображаемых данных. Если линии сетки, линии осей или деления не нужны, удалите их.

4. Метки

Текстовые элементы диаграммы имеют решающее значение для интерпретации данных. Однако метки могут быстро добавить шума к визуализации данных, если они не используются стратегически. В сценариях сторителлинга на основе данных не все ценности должны быть помечены — на самом деле настоятельно рекомендуется выбирать, на каких ценностях вы фокусируетесь со своей аудиторией.

Также важно сделать ваш текст как можно более кратким, независимо от того, предназначена ли копия для меток данных или наложенных аннотаций. Например, если вы перечисляете различные штаты США в качестве категорий на диаграмме, может быть предпочтительнее использовать двухбуквенную аббревиатуру каждого штата, а не их полные названия, если они знакомы аудитории (Пенсильвания или Пенсильвания). Длина копии в аннотациях будет зависеть от того, представляете ли вы диаграммы синхронно или асинхронно. Если вы объясняете диаграмму непосредственно аудитории (синхронно), аннотации не должны быть такими подробными.

Когда вы отображаете числовые значения в метках данных или осей, может быть полезно упростить значения, округлив значения, удалив десятичные дроби и используя сокращения. Например, намного проще обработать 4,1 миллиона долларов, а не 4 138 842,25 доллара, особенно когда отображается несколько значений, а точные значения не важны для того, что вы делаете.

Иногда вам нужно помочь аудитории связать ярлыки с разными частями диаграммы. Выносные линии между метками и точками данных могут помочь пользователям определить конкретные значения. Однако, если вы злоупотребляете ими, они могут сделать диаграмму беспорядочной и запутанной.

По умолчанию многие диаграммы содержат легенды, которые действуют как ключи поиска для соединения категорийных ссылок с различными частями диаграммы. Вместо того, чтобы увеличивать когнитивную нагрузку для ваших пользователей, заставляя их просматривать легенду и ряды данных, может быть лучше напрямую пометить категории на графическом объекте.

Наконец, дизайн шрифта с точки зрения типа (с засечками и без засечек), размера, веса и цвета (адекватная контрастность) может повлиять на то, насколько разборчиво будет содержимое и станет ли оно отвлекать или нет.

Рекомендация: в рассказывании историй вам не нужно маркировать все, даже если это может быть подход по умолчанию, используемый вашим инструментом визуализации данных. Вы должны быть избирательны в том, что вы выделяете и на что обращаете внимание. Вы также должны помнить, что контент должен быть легко читаемым и понятным для вашей аудитории. Чем больше вы сможете упростить метки, тем больше времени ваша аудитория сможет потратить на обработку сообщения.

5. Накладываемые объекты

В пояснительных сценариях вы накладываете такие объекты, как стрелки, скобки, прямоугольники или аннотации, на визуализацию данных, чтобы привлечь внимание к ключевым точкам данных (иногда они вставляются в рамку на заднем плане). Вам нужно определить, сколько места должно быть выделено для этих объектов, и быть осторожным, чтобы они не мешали данным, которые необходимы для интерпретации или контекста.

Как правило, объекты наложения предназначены для того, чтобы их заметили, но они не должны мешать фокусным точкам или ключевым функциям диаграммы. Они предназначены для усиления и поддержки сообщения в диаграмме, независимо от того, является ли подход к доставке синхронным или асинхронным.

Чтобы сделать диаграммы более привлекательными и акцентировать внимание на содержимом, вы можете добавить к диаграмме значки и изображения. Тафте счел бы эти более художественные украшения излишними. Однако, как отметил Фью, они могут повысить запоминаемость и вовлеченность. В конце концов, если аудитории непонятно, почему изображения включены или почему они актуальны, они рискуют стать посторонними украшениями, которые только добавляют беспорядок.

Рекомендация: рассказывая истории на основе данных, вам нужно направлять аудиторию к значимым частям диаграммы. Накладываемые объекты могут играть ключевую роль в этой области, но они все равно должны быть тонкими и не подавляющими. Если вы чувствуете необходимость добавить изображения или другие графические элементы на диаграмму, они должны быть уместными, чтобы усилить целевое сообщение. Вы хотите, чтобы ваша диаграмма была привлекательной и запоминающейся по правильным причинам, а не по неправильным.

Избегайте беспорядка, но не любой ценой

Таким образом, вы должны помнить о том, как различные формы беспорядка могут мешать передаче ваших ключевых сообщений. Лично я обнаружил, что минималистский подход полезен в моей работе. Я рекомендую устранить ненужный беспорядок, чтобы аудитории требовалось меньше усилий для обработки ваших диаграмм.

Однако бывают ситуации, когда украшения и чернила без данных могут привлечь внимание, привлечь внимание и сделать ваши мысли более запоминающимися. Если они служат цели и являются неотъемлемой частью того, что сообщает ваша диаграмма, их не следует рассматривать как мусор или беспорядок.

В приведенном ниже примере вы можете увидеть, как сочетание небольших правок в дизайне диаграммы может устранить беспорядок и улучшить взаимодействие.

В левом примере дизайн диаграммы загроможден. В правильном примере многие элементы беспорядка были устранены, чтобы улучшить взаимодействие диаграммы.

Как сторителлер данных, вы должны иметь практичный и взвешенный подход, когда дело доходит до беспорядка. Иногда вы можете соглашаться с минималистским подходом Тафти, но в других случаях вы можете учитывать ценность подхода Холмса «приятная ясность».

В недавнем разговоре с писателем Альберто Каиро он поделился несколькими проницательными наблюдениями о беспорядке. Во-первых, дизайн диаграммы может быть немного запутанным и загроможденным, но при этом оставаться красивым и читабельным. Во-вторых, хотя выбор дизайна может быть субъективным, это не означает, что он произволен — все должно быть обдуманным и делаться по какой-то причине. В-третьих, то, что является беспорядком, а что нет, в основном основано на личном вкусе или суждении, а не на эмпирических данных или универсальных принципах дизайна.

Для меня это действительно сводится к тому, чтобы делать то, что правильно для вашей аудитории и желаемого сообщения. Чем лучше вы знаете свою аудиторию и цель вашей диаграммы, тем больше вероятность того, что вы сможете избежать беспорядка и донести свои идеи в ясной и осмысленной форме, которая информирует и побуждает к действию.