Dönüştürülebilir Bilgi Görselleştirme: Beş Teknik ve Filtrenin Sınırı

Statik grafik veriye tek bir soru sorar ve cevabı dondurur. Çok boyutlu bir veri kümesinde okuyucunun sorusu sizinkiyle aynı olmak zorunda değil. Dönüştürülebilir görselleştirme, filtreleme ve sıralama denetimini okuyucuya devrederek bu sorunu çözer; karşılığında da yeni bir sorun getirir.

Girdi aşamasında filtreleme

En ucuz teknik, veriyi ekrana getirmeden önce elemek. Kullanıcı hangi özniteliklerle ilgilendiğini baştan söyler, gerisi hiç yüklenmez. E-ticarette fiyat aralığı ve marka seçimi bunun en bilindik hali; bir log arayüzünde tarih aralığı da aynı işi görür.

Asıl kazanç görsel tarafta değil. Yüz bin satırı tarayıcıya gönderip orada filtrelemekle, sorguyu veritabanında daraltıp beş yüz satır göndermek arasındaki fark, kullanıcının gözünde "akıcı" ile "takılıyor" farkına karşılık gelir. Filtreyi taşıyabildiğiniz en alt katmana indirin (her şeyi tarayıcıya yükleyip orada elemeyi prototip dışında savunulabilir bulmuyorum).

Sıralama

Bir sütuna tıklayıp diziyi değiştirmek, tabloda ilişki bulmanın en zahmetsiz yolu. Uygulaması ucuz, kullanıcı da Excel'den zaten biliyor.

Sınırı şu: sıralama yalnızca tek boyutlu soruları yanıtlar. "En pahalı on ürün" için yeterli, "pahalı ama az satan ürünler" için değil. İkinci soru filtre ya da iki eksenli bir görünüm ister.

Dinamik sorgulama

Kaydırma çubuğu, takvim, seçim kutusu. Kullanıcı sorgu dili bilmeden veri kümesini daraltır ve sonucu anında görür. Anında görmesi tesadüf değil, tanımın kendisi: dinamik sorgulama gecikmesiz geri bildirim demektir. Kaydırma çubuğunu bırakmanızla sonucun yenilenmesi arasında bir saniyeden fazla varsa elinizdeki dinamik sorgu değil, yavaş bir arama formudur.

Sihirli mercek

Xerox PARC'ta geliştirilen mercekler, görselin üstünde gezdirilen ve altında kalan bölgeyi başka bir filtreyle gösteren pencerelerdir. Genel resmi kaybetmeden yerel detaya inmeyi sağlarlar. Üst üste bindirilen iki mercek filtrelerini birleştirir, ki bu güçlü olduğu kadar okunması zor bir görünüm de üretir. İkiden fazlasını aynı ekranda kullanmayın.

Öznitelik keşfi

Bob Spence ve ekibinin attribute explorer'ı her özniteliği ayrı bir histogram olarak yan yana koyar. Bir histogramda aralığı daralttığınızda diğerlerindeki çubuklar buna göre yeniden boyanır, yani filtrenin öteki boyutlarda ne yaptığını aynı anda görürsünüz. Çok değişkenli veride sonucu asıl hangi kriterin daralttığını görmek için en doğrudan yöntem budur.

Filtreler üst üste binince

Bu tekniklerin ortak varsayımı, filtre eklemenin kullanıcıyı hedefe yaklaştırdığı. Oysa bağlı filtreler kesişim üretir ve sonuç kümesi her adımda küçülür, asla büyümez. Her biri kabaca yarıyı eleyen ve birbirinden bağımsız beş filtre uygularsanız geriye 1/2⁵, yani veri kümesinin yaklaşık yüzde üçü kalır. Öznitelikler birbiriyle ilişkiliyse oran daha da düşer.

Kullanıcının gördüğü ise boş bir ekran ve hangi filtrenin sonucu öldürdüğüne dair hiçbir ipucu. Attribute explorer'ın elenen kayıtları histogramdan silmek yerine farklı renkte tutması tam olarak bunun için: "burada veri var ama şu kriterinize takıldı" bilgisi çoğu zaman sonucun kendisi kadar iş görür. Filtre arayüzü kuruyorsanız iki şeyi baştan planlayın. Her filtrenin tek başına kaç kaydı elediğini gösterin, ve sonuç sıfıra düştüğünde son uygulanan filtreyi tek tıkla geri alınabilir yapın.

Kaynaklar

• Interaction Design Foundation. Information Visualization: An Introduction to Transformable Information Representations
• Riccardo Mazza, Introduction to Information Visualization, Springer.
• Lisa Tweedie, Bob Spence, David Williams, Ravinder Bhogal. The Attribute Explorer