Розділ 2. Бачення і візуалізація

2.1 Візуальні уявлення

Давайте зупинимося на мить і розглянемо скільки інформації ми повинні прийняти кожен день як частину наших звичних дій. Електронні листи прибувають в наші комп'ютери, вимоги сплати кредитної карти прибувають від банку кожного місяця, і низка святкових пропозицій виникає в останню хвилину, інформація про зміни індексу фондового ринку, і рекламні листки заповнюють поштову скриньку.

Можливо ми навіть не усвідомили, але за минулі десятиріччя, кількість інформації, яку ми повинні обробити, збільшилась надзвичайно. Глобалізація економіки і комунікації, але перш за все швидкість темпів в технології, привела нас, в останні роки, до того, що деякі вчені визначають як інформаційне забруднення. Так чи інакше, це, насправді не вибух у формі, а швидше вибух даних, які на нас безперервно натискують, щоб спостерігати, обробляти, і розвиватися. Ми безперервно одержуємо відомості з численних джерел. Інформація, дуже цінна і важлива для наших життів, побудована і розроблена на старті з цієї низки безперервних і постійних потоків даних, яким ми пасивно або активно віддані. Тому, ми потребуємо ефективних методів, які дозволяють сприймати цю інформацію і, допомагати ухвалити ефективні рішення.

Рис 2.1 Дорожня карта для Лугано-Пізанського маршруту, порівняння текстової і візуальної версії

Є численні ситуації, в яких ми використовуємо візуальні уявлення під різні дані. Можливо залучити будь-що від тенденцій фондового ринку минулого тижня до маршруту подорожі або навіть прогнозу очікувань для різної географічної площі землі. Завдяки нашій візуальній здатності сприйняття візуальне уявлення часто більш ефективне ніж письмовий текст.

Оскільки люди дуже добре відчувають візуальні ознаки, ми можемо представити багато різних даних, наносячи їх на карту до різних візуальних ознак. Давайте не забувати, що людський мозок це машина, яка постійно обробляє величезну кількість даних і інформації одночасно. Таким чином ми можемо легко вибрати, в одній або більше колекціях даних, максимальні і мінімальні цінності, побачити існування відносин між даними, угрупуванням, тенденціями, проміжками, або цікавими цінностями. В результаті візуальні уявлення дозволяють нам підтримувати складні системи, ухвалювати рішення, і знаходити інформацію, яка інакше могла б залишитися прихованою в даних.

Уявлення

Коли ми хочемо виразити думку, ми іноді використовуємо знак, образ або картину. Це може бути ескіз на папері, залучення дошки, або інших зображень, спроектованих як операція прозорості. Візуальні уявлення допомагають нам ілюструвати поняття які виражені усно, по телефону часто важко ясно пояснити зміст слухачу. Краще раз побачити ніж сто раз почути. Коли у нас є дані, з якими ми повинні ілюструвати поняття, ідеї, і властивості, що властиві тим даним, використовування візуального уявлення пропонує потужний інструмент комунікації. Які уявлення швидше досягають мети. Для ясної картини потрібно дати читачу, мінімум таких даних які можна швидко обробити, використовуючи мінімум місця і часу.

Розглянемо візуальне уявлення, ілюстроване рис. 2.2. Це карта, створена Чарльзом Джозефом Мінардом, французьким інженером, в 1869. Карта була яскравим доводом проти війни, бо ілюструвала число втрат, понесених армією Наполеона під час згубного маршу до Москви в компанії 1812 року. Число втрат, яку отримала армія, очевидне відразу. З 422 000 солдатів, які відправлялися від польського кордону, лише 100 000 прибули до Москви. Відступ Наполеона протягом російської зими, далі зменшував вже спустошену армію. Деякі річки, в яких численні солдати втратили свої життя, також позначені.

Рис 2.2 Візуальне представлення маршу армії Наполеона в російській кампанії 1812, розроблене Чарльзом Дж. Мінардом.

Ця візуалізація є чудовим прикладом поняття переваги візуалізації, вираженої Тафтом, як краща статистична графіка. Вона переконливо і стисло створює скорботний символ наслідків військової компанії Наполеона.

Дослідницький аналіз

Дослідницький аналіз даних – отримує найбільшу вигоду з візуальних уявлень і здатності аналізу візуальним сприйняттям і людською пізнавальною системою. Це використовувалося протягом багатьох років, щоб ідентифікувати властивості, відносини, регулярність, або зразки. Жак Бертен визначає його як “візуальні засоби рішення логічних проблем ”.

Рис. 2.3 показує деякі статистичні дані що пов'язані з смертями від раку серед чоловіків в Сполучених Штатах за період з 1970 до 1994. На картині представлені кольоровим масштабом в межах від синього до червоного, відсотки від випадків, знайдених в кожному графстві і можливих причин пухлин. Фактично, до теперішнього часу безперечним є те, що більшість випадків раку пов'язана із способами життя, який люди ведуть, та впливом інших екологічних чинників.

Рис. 2.3 Карта Сполучених Штатів, яка показує число смертності, що пов'язана із захворюваннями на рак населення чоловічої статі з 1970 до 1994,

Уявлення не забезпечує пояснення щодо того, чому рівень смерті вищий в певних округах ніж в інших, але може запропонувати гіпотези, щоб дослідники виконали епідеміологічні дослідження у важливих областях, які можуть виявити деякі чинники, що збільшують ризик раку. Наприклад, у минулому, завдяки візуальному представленню цього типу, високе число випадків раку легенів було знайдене в прибережних областях Джорджії, Вірджинії, північно-східної Флориди, і Луїзіани. Дослідники знайшли, що ці випадки були пов'язані з порошком азбесту, який вдихають робітники на верфях під час Другої світової війни.

Цінності італійського індексу фондового ринку MIBTEL і американського Доу Джонса представлені протягом року на Рис 2.4 Легко помітно, коли при порівняні один з одним, фази підвищення і падіння цих двох фондових ринків слідують за подібною тенденцією.

Підтверджуючий аналіз

Візуальне уявлення є також візуальний засіб виконання аналізу на структурних відносинах між низькою даних, щоб підтвердити або ослабити гіпотези на цих даних. Наприклад, учасники фондового ринку добре знають, що запас різних акцій різний під впливом подій. Це ілюстровано рис.2.4

Рис. 2.4 Порівняння італійського індексу курсів акцій фондового ринку MIBTEL (у синьому) до американського Доу Джонс (у червоному).

Кореляція між цими двома індексами, ясно представленими картиною, могла бути продемонстрована за допомогою складних математичних формул, які звичайно будуть менш виразними і інтуїтивними ніж картина.

Інформаційна візуалізація

Словник показує, що візуалізація це така уявна діяльність, якою люди зайняті як внутрішньою побудовою в розумі. Це дещо, що не може бути надруковано на папері або показане на екрані комп'ютера. Беручи до уваги це, ми можемо підбити підсумок. Візуалізація це пізнавальна діяльність, що полегшена зовнішніми візуальними уявленнями, з якою люди будують внутрішнє розумове представлення світу. Комп'ютери можуть полегшити процес візуалізації з деякими інструментами візуалізації. Це було особливо вірно останніми роками з використовуванням все більш і більш потужних, дешевих комп'ютерів. Проте, вищезазначене визначення незалежно від комп'ютерів. Хоча комп'ютери можуть полегшувати візуалізацію вона все ще залишається діяльністю, яка відбувається переважно в думці.

Натомість ми цікавимося візуальним представленням даних, які можуть бути втілені, підраховані, або знайдені багатьма різноманітними способами, такими як дані від футбольних матчів в останньому чемпіонаті, дані по розвитку населення в різних частинах світу, дані, які показані інструментами для екологічних тестів забруднення.

Від даних до мудрості

Як інформація виникає з тих даних, які ми представляємо у візуальній формі? Ми постійно потребуємо обробки і розуміння великої кількості даних, що прибувають з численних джерел. Шедрофф аналізує все це, як процес розуміння даних, які ми можемо змалювати у загальних рисах на рис. 2.5.

Цей процес визначається як континум розуміння і описується як континум, який відтворює інформацію від даних. Крім того, інформація може бути перетворена в знання і нарешті в мудрість. Розглянемо основні особливості цього процесу:

Дані складають "цеглу", з якої будується інформація і наші комунікативні процеси. Як колекція чисел, узята окремо, не корисна широкій публіці, так і дані, на яких інститут базує свій річний звіт по, економіці і національній інфляції складні для розуміння

• Одних тільки даних не досить, щоб встановити комунікативний процес, вони повинні спочатку бути оброблені, організовані і представлені у відповідний формат. Це перетворення і маніпуляція даних на даному етапі, надає новий статус інформації як задуму.

• Коли інформація об'єднана з реальністю, досвідом, вона створює знання. Коли у нас є події на даних, ми отримуємо знання. Розвиток знань повинний бути основною метою будь-якого процесу комунікації.

Мудрість - вищий рівень розуміння. Це може бути визначено як стадія, на якій людина отримала дуже просунутий рівень знання процесів і відносин; Шедрофф називає це "meta-знанням", що дає можливість сформувати і висловити кваліфіковану важливу думку за даними. Мудрість викликана спостереженням, досвідом, дослідженнями і інтерпретацію знання але, на відміну від знання, вона не може бути безпосередньо передана, обґрунтована або викладена.

Рис. 2.5 Континуум розуміння, згідно Нейтану Шедроффу.

Інформаційна візуалізація розташована між даними і інформацією. Це дає можливість методам і інструментам організувати і представити дані. Історично це розглядається, як сектор інформаційної дисципліни і відомий, як “людинно-комп’ютерна взаємодія," що тільки за останній час придбала самостійне значення. Широка комп’ютеризація суспільства дозволила всім мати доступ до систем, щоб взаємодіяти, управляти візуальними уявленнями в режимі реального часу, і досліджувати дані, які показані в різних формах і уявленнях.

Розумові моделі

Візуальні уявлення допомагають нам зрозуміти дані, і тому краще – формувати розуміння. Але як з'являється розуміння. Термін розумова модель спочатку використовувався Крейком в його книзі про природу пояснення і головним чином використаний ученими в психології пізнання, щоб описати, як люди будують знання про світ навкруги них. Пізнавальна психологія визначає це як свого роду внутрішнє кодифікування мозком зовнішнього світу. Формуванню внутрішньої моделі допомагають візуальні властивості, які допомагають нам побудувати візуальну карту даних, що показані. Наприклад, якщо ми часто слідуємо маршрутом, то вже після першого разу, ми більше не повинні консультуватися з картою, тому що в нашій думці вже створили внутрішню модель маршруту. Це не означає, що ми запам'ятали копію карти, але те, що ми можемо згадати і впізнати головні контрольні пункти, і зв'язатися з нашою розумовою моделлю.

1. Місцеположення. У кожному візуальному уявленні у кожного елемента є своє фізичне місце. У добре відпрацьованому уявленні дві частини даних, які повинні бути оброблені одночасно, можуть бути представлені двома різними візуальними елементами, які розміщені в безпосередній просторовій близькості. Наприклад, на рис. 2.4, цінності двох різних індексів фондового ринку розміщені разом в єдиній діаграмі. Це дозволяє безпосередньо порівнювати їх коливання.

2. Зменшення маркування. Ця можливість пов'язана із здатністю людей впізнати інформацію, представлену у візуальному форматі, без вживання опису в текстовій формі. Краще, якщо ця інформація нагадує, прагне представити, в максимально можливому ступені, фактичний світ.

3. Підвищення перцепції. Як раніше розглядалося, ми можемо обробити велику кількість висновків перцепції і порівняння через візуальні уявлення, дозволяючи вибрати відносини і залежність між даними дуже природно. Наприклад, на рис.2.3 легко вибрати угрупування округів з високою нормою хвороби раку. Також легко індивідуалізуватися деякі округи в центрі і на півночі Сполучених Штатів, показуючи неправильну ситуацію: високе число випадків в цих округах, в порівнянні з низьким числом випадків в сусідніх округах.

Наукова візуалізація

Рис. 2.6 Два приклади наукової візуалізації. Зліва представлення структури ДНК, праворуч представлення отвору в озоновому шарі землі на південному полюсу у вересні

Коли ми повинні візуально представити дані, ми маємо справу з проблемою їх природи. У самих даних може бути велика різноманітність форм, але ми можемо розрізнити дані, які мають фізичний зміст і близько пов'язані з математичними структурами і моделями (наприклад, потік повітря, що оточує крило літака під час польоту або густини отвору в озоновому шарі, який оточує землю), і дані, у яких немає ніякої кореспонденції фізичному явищу. Раніше розглянуті деякі приклади абстрактних даних у візуальних уявленнях. Абстрактні дані завжди мають справу з конкретними даними, часто отриманими з діяльності, проведеної людьми, але вони не відповідають фізичному об'єкту. Дані пов'язані з фізичним об'єктом є основою наукової візуалізації. Ми говоримо про наукову візуалізацію, тоді як інформаційна візуалізація має справу з візуалізацією абстрактних даних, у яких не обов'язково є просторове вимірювання.

Наукова візуалізація - дисципліна, яка прагне візуально представляти результати наукових експериментів, або природні явища. У цій роботі ми маємо справу в основному з абстрактними даними.

Критерії якості візуальних уявлень

Як відрізнити якісне візуальне уявлення від посереднього? Коли можна говорити про перевагу у візуальному уявленні? Численні вчені встановили цю проблему для себе і винайшли більшість несумісних критеріїв. З прагматичної точки зору ми можемо сказати, що візуальне уявлення вважають якісним, коли це повністю задовольняє комунікацію і аналітичні вимоги тих, для кого це призначено і створено.

Але як ми можемо перейти від колекції абстрактних даних до візуального уявлення, яке є значущим до даних, які представляють і, в тій же самий час, можуть бути корисні для придбання нового знання від цих даних? Немає ніякої чарівної формули, яка, враховуючи колекцію даних, показує нам систематично який тип уявлення використовувати. Це залежить від природи даних, типу інформації, яку прагнуть представити її безпосередні користувачі. Але також важливо, що це залежить від досвіду, креативності, і компетентності того, хто проектує уявлення.

Графічна перевага.

Едвард Тафт - найвидніший експерт в світі всього, що залучає перевагу візуального уявлення. Його роботи про візуальний показ кількісної інформації, і його остання робота, про красиве свідоцтво наслідків війни, є істинними віхами в області статистичної графіки. Він указує на деякі критерії, які здатні гарантувати, що візуальне уявлення ефективно. Згідно Tафту, добра картина - встановлює представлення "цікавих даних" які примиряють речовину, статистичну величину, і проект. Вона націлюється на ясне, точне, і ефективне уявлення і обговорення складних ідей. Більш широко, вона прагне надавати глядачу найбільше число ідей, в найкоротший час, використовуючи якнайменшу кількість засобів, в якнайменшому місці.

Графічна цілісність

Дослідники повідомляють про численні випадки візуального уявлення, яке, більш менш навмисно, можна привести до неправильних інтерпретацій. Тафт підкреслює те, що він визначає терміном "візуальна цілісність": картина у жодному випадку не повинна спотворити або створити помилкові інтерпретації даних. Представлення числових даних, так само, як фізично розроблені поверхні повинні бути безпосередньо відповідні представленим. Зміни даних потрібно показати на зміні картини. Крім того, число вимірювань зображення не повинне перевищити число вимірювань даних. Навіть фантазії повинні використовуватися без спотворення і двозначності. Дуже часто візуальні уявлення розроблені художниками без будь-якої статистичної компетентності; можуть надати тільки яскраві артистичні образи, а не ясні, прямі, і однозначні візуальні представлення даних.

Естетика

Елегантність в уявленні досягнута, коли складність даних відповідає простоті проекту. Тафт згадує марш Наполеона в російській кампанії. що згадувалось вище, як приклад візуальної елегантності. Витончені візуалізації професійно розроблені з великою увагою до деталей, уникають художніх оздоблень, які не додають зміст і вибирають відповідний формат і проект. Складні деталі повинні бути досяжними і зазвичай показувати дані.

У цьому розділі інформаційна візуалізація подана як засіб допомоги людям відтворити і зрозуміти абстрактні дані, у яких не може бути ніякого відношення до фізичного місця. Візуальне представлення даних може допомогти у відображенні, аналізі даних, і підтвердженні гіпотез.