Bilgi Görselleştirme: İki Farklı Okuyucu, İki Farklı Tasarım

Aynı veri setinden çıkan iki grafiğin birbirine benzemesi gerekmez. Birinin işi bir soruyu kapatmak, diğerininki soru sordurmak. Bir görselleştirmeyi yararlı ya da gereksiz yapan şey çoğu zaman grafiğin türü değil, kimin önüne konduğudur.

Grafik veriyi açıklamaz, veriyi seçer

Bilgi görselleştirmenin tanımı hemen her yerde aynı biçimde veriliyor: karmaşık veriyi anlaşılır hale getirmek. Tanım doğru ama grafiği tarafsız bir pencere gibi gösterdiği için eksik. Her grafik bir sıkıştırmadır. Ortalamayı gösteren bir sütun dağılımı saklar, yığılmış alan grafiği tek tek serileri okunamaz kılar, pasta dilimi açı farkını insan gözünün zaten kötü ayırdığı bir büyüklüğe çevirir. Hangi bilginin düşeceğine grafiği yapan karar verir, okuyan değil.

Bu yüzden "görselleştirme karar almayı hızlandırır" cümlesini olduğu gibi almıyorum. Hızlandırdığı doğru. Yanlış kararı da aynı hızla hızlandırır. Sıfırdan başlamayan bir y ekseni ya da yarıçapla kodlanmış bir büyüklük, okuyucunun iki saniyede vardığı kanıyı tersine çevirebilir. Aynı sayılar tabloda dursa bu hata gözden kaçmazdı, çünkü tabloda okuyucu rakama bakar; grafikte şekle bakar.

Aynı veri, iki farklı okuyucu

Görselleştirmeyi kimin için yaptığınız sorusunun pratikte iki cevabı var ve bu ikisi neredeyse zıt tasarımlar gerektiriyor.

Cevabı hazır isteyen okuyucu

Bu okuyucu grafiğe bir soruyla gelmez. Haber sitesinde karşısına çıkar, rapora eklenmiş bulur, yönetim toplantısında slaytta görür. Ona lazım olan tek bir okumada anlaşılan bir iddia: şu bölgede satış düştü, şu ay başvuru iki katına çıktı. İnfografikler ve veri gazeteciliği bu okuyucu için çalışır, çünkü ikisi de zaten bir sonuca varmış durumdadır ve grafiği o sonucu taşımak için kullanır.

Bu iyi bir şey değil kötü bir şey de değil, bir sorumluluk. İddiayı grafiği hazırlayan seçtiği için verinin nereden geldiğini yazmak zorunlu hale gelir. Kaynağı yazılmayan bir infografik, doğrulanamayacak bir cümleyi görsel otoriteyle söyler.

Soruyu kendi soran okuyucu

Analist, araştırmacı, ürün ekibindeki veri bakan kişi. Bu kişinin grafiğe geliş sebebi henüz cevabını bilmediği bir şüphe: iptaller belli bir kohortta mı toplanıyor, gecikme belli saatlerde mi artıyor. Ona verilen görsel bir sonuç sunmaz, arama alanı sunar. Filtre, kırılım, seçim yapıp seçili noktaları başka grafikte görme, tarih aralığını daraltma. Burada etkileşim süs değil, işin kendisidir; çünkü statik bir görsel yalnızca onu hazırlayanın aklına gelmiş soruları cevaplayabilir.

Karıştırıldığında ortaya çıkan şey tanıdıktır: yöneticiye on beş filtreli bir keşif ekranı verilir, kimse dokunmaz; analiste tek bir özet sütun grafiği verilir, ilk soruda tıkanır ve ham veriyi ister.

Etkileşim bedava değil

Etkileşimli grafik önerileri genelde maliyeti hiç konuşmadan yapılıyor. Oysa statik bir görselle etkileşimli bir ekran arasındaki fark, tasarım farkı değil mimari farkı. Statik görselde ağırlık sunucuda kalır: veri orada toplanır, tek bir resim gider. Etkileşimli ekranda kullanıcının filtreleyeceği veri kümesinin bir yerde durması gerekir, ya tarayıcıda ya her etkileşimde dönülecek bir uçta.

Sayıyla bakmak faydalı. Elli bin noktalı bir dağılım grafiğini SVG ile çizmek elli bin DOM düğümü demektir; tarayıcı bunu ilk boyamada bir şekilde kaldırır ama her zoom ve her filtrede aynı ağacı yeniden hesaplaması gerekir. Canvas'ta aynı elli bin nokta tek bir öğedir, karşılığında tıklanan noktanın hangisi olduğunu bulma işini siz yazarsınız. Analiste dönük yoğun bir ekranı SVG ile kurmam; ilk demoda sorunsuz görünüp gerçek veri hacminde donan işler çoğunlukla bu tercihten çıkıyor.

Karar sırası da buradan kuruluyor: önce kaç nokta çizileceği ve kaç kullanıcının aynı anda bakacağı, sonra kütüphane. Tersine gidildiğinde kütüphane seçimi mimariyi belirler ve geri dönmek pahalıya patlar.

İyi grafiğin ölçütü estetik değil

Görselleştirme ilkeleri listelerinin çoğu doğruluk, sadelik, okunabilirlik gibi kimsenin itiraz etmeyeceği başlıklardan oluşuyor. Pratikte ayırt edici olan birkaç somut kontrol var:

• Eksen nerede başlıyor ve bu seçim farkı olduğundan büyük gösteriyor mu?
• Büyüklük neyle kodlanmış? Uzunluk güvenilir okunur, alan ve açı sistematik olarak yanlış okunur.
• Veri hangi tarihte, hangi kaynaktan alınmış ve grafikte yazıyor mu?
• Renk bir anlam taşıyor mu, yoksa paletin sırası mı belirlemiş?

Bu sorulara cevap veremeyen bir grafik güzel olabilir ama bir şey iddia edemez. Estetik, okumayı kolaylaştırdığı ölçüde işe yarar; iddiayı taşıyan şey kodlama tercihleridir.

Çizmeden önce cevaplanacak soru

Bir görselleştirmeye başlarken sorulacak soru "hangi grafik türü uygun" değil. Şu: bu görsel okuyucunun hangi sorusunu kapatacak, hangi sorusunu açacak? Cevap kapatmaksa iddia netleşene kadar sadeleştirin, kaynağı yazın, etkileşimi bırakın. Cevap açmaksa özet çıkarmayı bırakıp kırılımı ve veriye erişimi verin, görsel biraz kalabalık kalsa da.

İki işi tek ekranda yapmaya çalışan görselleştirmeler ikisini de yarım yapıyor. Konuyu daha derinlemesine ele alan kaynak arayanlar için Tamara Munzner'ın görselleştirme tasarımı üzerine çalışmaları, bu ayrımı görev tabanlı bir çerçeveye oturtması bakımından iyi bir başlangıç.