Manipulatif Bilgi Görselleştirme: Etkileşim Veriyi Ne Zaman Anlaşılır Kılar?
Statik bir grafik veriyi gösterir; etkileşimli bir grafik okuyucuya veriyi sorgulama hakkı verir. Aradaki fark tarifte küçük durur, arayüzde her şeyi değiştirir. Kaydırma, genelden detaya iniş ve odak-bağlam yöntemlerinin her biri kullanıcıdan başka bir bedel ister. Peki hangisi ne zaman gerçekten işe yarıyor?
Etkileşim aslında neyi çözüyor
Ekran sabit, veri değil. Bir tabloda üç yüz satır varsa ve ekrana kırk satır sığıyorsa tasarımcının elinde üç seçenek vardır: satırları küçültmek, bir kısmını gizlemek ya da hangi kırk satırın görüneceğini kullanıcıya seçtirmek. Manipulatif görselleştirme üçüncü yolun adı. Kullanıcı veriyi kendi sorusuna göre yeniden çerçeveler, tasarımcı da hangi sorunun sorulacağını önceden bilmek zorunda kalmaz.
Bunun karşılığında bir yük doğar. Her etkileşim kullanıcının zihninde bir durum bilgisi bırakır: şu an nereye baktığı, oraya nasıl geldiği, ekranda görünmeyen kısmın ne olduğu. Yöntemler arasındaki asıl fark, bu hatırlama yükünü nereye koyduklarıdır.
Kaydırma: ucuz, tanıdık, körleştirici
En yaygın teknik en basit olanı. Kullanıcı yatay ya da dikey olarak veri alanında gezinir, ilgilendiği bölgeye gider, gerisini görmez. Uzun tablolar ve geniş diyagramlar için hâlâ en pratik çözüm.
Kaybedilen şey bütün. Kullanıcı yüz yirminci satırdayken elli dördüncü satırda ne yazdığını hatırlamak zorundadır ve genellikle hatırlamaz; iki değeri karşılaştırması gerektiği anda kaydırma sessizce başarısız olur. Büyük tablolarda sanal kaydırmayı sabit başlık satırıyla birlikte kurmayı tercih ederim, çünkü başlık ekrandan çıktığı anda kullanıcı sütunun ne olduğunu tahmin etmeye başlar ve okuduğu sayı yanlış anlam kazanır. Bu, görsel bir kusurdan çok veri okuma hatasıdır.
Genelden detaya: iki görüntü, tek hafıza
Bu yaklaşımda önce bütünsel bir görünüm sunulur, kullanıcı ilgilendiği bölgeye yaklaştıkça alt seviyedeki ayrıntı açılır. Haritalarda ülke görünümünden sokak görünümüne inmek, bir karakter seçicide simge grubundan tek bir simgenin ayrıntısına geçmek bu kalıbın klasik örnekleri.
Yöntemin sessiz varsayımı şu: kullanıcı yakınlaştıktan sonra genel görünümü aklında tutabilir. Uzamsal verilerde bu genellikle doğrudur, çünkü zihin coğrafyayı zaten haritalıyor. Soyut verilerde, örneğin bir kategori ağacında, aynı varsayım çok daha zayıf çalışır. Yakınlaşan kullanıcı üç dal sonra nerede olduğunu kaybeder; ekmek kırıntısı çubuğu ya da küçük bir konum göstergesi bu yüzden süs değil, yöntemin eksik parçasıdır.
Odak ve bağlam: aynı ekranda ikisi birden
Odak-bağlam teknikleri hatırlamayı kullanıcıdan alıp ekrana yükler. Ayrıntı büyütülürken çevresindeki yapı sıkıştırılmış biçimde görünmeye devam eder. Literatürde sık geçen biçimleri şunlar:
- Bifokal görünüm: Odaklanılan bölge normal ölçekte, iki yanı yatay olarak sıkıştırılmış gösterilir.
- Perspektif duvar: Ortada düz bir odak alanı, yanlarda açıyla uzaklaşan bağlam katmanları bulunur.
- Balık gözü: Merkez büyütülür, kenarlara doğru ölçek sürekli küçülür.
- Hiperbolik tarayıcı: Ağaç yapısı, merkeze getirilen düğüm büyük, uzaktakiler giderek küçük olacak şekilde bir daire içine yerleştirilir.
- SpaceTree: Açılan dal genişletilir, ilgilenilmeyen dallar katlanıp tek bir özet simgeye iner.
Bozulmanın bedeli
Bu tekniklerin ortak numarası ölçeği yerel olarak değiştirmek, yani görüntüyü bilerek bozmak. Bozulma bedava değil.
Balık gözünde imleç hedefe yaklaştıkça hedef büyür ve yer değiştirir. Kullanıcı hareketli bir noktaya nişan alır, bu yüzden tıklama isabeti düz bir listeye göre düşer. Küçük hedeflerin bulunduğu yoğun arayüzlerde bu tek başına yöntemi eler.
Hiperbolik tarayıcının iddiası daha da dikkat çekici: büyük ağaçları ekrana sığdırdığı söylenir. Sığdırır, çünkü merkezden uzaklaştıkça düğüm başına düşen alanı katlanarak küçültür. Dallanma çarpanı beş olan bir ağaçta üçüncü seviyede 125, dördüncü seviyede 625 düğüm bulunur. Bunlar gerçekten ekrandadır, ama etiketleri okunmaz. Etiketi okunmayan bir düğüm gezinme için işaret değil gürültüdür; sığdırmak ile göstermek aynı şey değil. Hiperbolik görünüm bu yüzden bir gezinme aracıdır, bir okuma aracı değil: kullanıcı ilgilendiği dalı merkeze getirmek için tıklar, asıl okumayı merkezde yapar.
Hangi veri hangi yöntemi ister
Tek boyutlu ve sıralı veride kaydırma yeterlidir; üstüne kurulan her şey fazladan iş. Uzamsal ya da hiyerarşik olarak ölçeklenen veride genelden detaya doğal seçimdir, çünkü kullanıcının zihinsel haritası zaten aynı şekilde çalışır. Odak-bağlam ise bağlamı kaybetmenin pahalı olduğu yerlerde, ağ ve ağaç yapılarında karşılığını verir.
Yaygın hata, bunları gösteri amaçlı kullanmak. Çoğu iş panosunda balık gözüne ya da hiperbolik ağaca gerek yoktur; iyi bir filtre, anlamlı bir sıralama ve karşılaştırma için sabitlenebilen bir satır çok daha fazla iş görür. Etkileşimi, kullanıcının sorusu önceden bilinemediği zaman ekleyin. Soruyu biliyorsanız cevabı doğrudan gösterin.
Kaynaklar