Дарья, здравствуйте!

См. также совет

Восприятие визуализации как достоверной — это необходимая база, без которой визуализация, какой бы информативной, многомерной и наглядной она не была, просто теряет смысл. Я уже писала об этом, когда разбирала принцип правдивости. Поделюсь, из чего для меня складывается ощущение «достоверности».

См. также совет

Указание источников. Визуализация нужна, чтобы зрителю не приходилось продираться через исходные таблицы, но без ссылок на источники графики оказываются в «вакууме неправдоподобности». Любой уважающий себя автор всегда ссылается на источники, а если есть какие‑то особенности представления данных, как в этом примере с визуализацией очков и зарплат бейсболистов, о них тоже будет сказано явно:

For Yankees, Little Bang for Their Buck. New York Times

Графическая грамотность и отсутствие любых намёков на попытку манипулировать данными. Это скорее всего и есть признаки из списка Ильи. Если автор недостаточно грамотен (нарушает принципы визуализации неосознанно) или недостаточно порядочен (нарушает их в попытке манипулировать зрителем), то визуализация проверку на вшивость не проходит.

Доверие источнику. Если автор или источник раз за разом подтверждает для меня свою адекватность в соответствие с первыми двумя пунктами, я ослабляю бдительность и перестаю сверяться с источниками, принимаю, что визуализация этого автора прошла проверку на вшивость по умолчанию. Но если вскрывается какая‑то лажа, то репутация «источника, которому можно доверять» обнуляется, навсегда или как минимум надолго.

Если же мы говорим про проверку достоверности внутри бизнес‑дашбордов, то очень помогает, когда верхнеуровневые параметры можно разложить на составляющие и показать, откуда берётся та или иная цифра. Для этого я конструирую графики, опираясь на понятие частицы данных. Подробнее об этом подходе читайте с советах по тегу «Алгоритм Δλ».

P. S. Это был совет о визуализации данных. Хотите узнать всё о таблицах, графиках, диаграммах, картах, схемах и дашбордах? Присылайте вопросы.

Визуализация данныхПравдивостьПринципы визуализации
Отправить
Поделиться
Запинить

Рекомендуем другие советы