Met een overvloed aan tools beschikbaar op internet, lijken slechte visualisaties de laatste tijd meer regel dan uitzondering. Maar wat maakt een datavisualisatie eigenlijk goed of slecht? In oktober begon een zogeheten MOOC (Massive Open Online Course) getiteld ‘Introduction to Infographics and Data Visualization‘. Meer dan 2000 leerlingen uit 109 landen hebben zich aangemeld.
Cursusleider Alberto Cairo vat de kern van de cursus als volgt samen: ‘This is not a course in tools, but in thinking.’ En dat blijkt. In zes weken heb ik mijn visualisaties voor NU.nl een flinke opfrisbeurt gegeven en ben ik kritischer geworden op mijn eigen werk.
Theorie en toets
De zesweekse cursus is ingedeeld in drie blokken van twee weken. Je begint met een flinke dosis theorie, dus veel teksten lezen en video’s kijken. Onderschat dit niet: je wordt twee keer getoetst met een multiple choice-quiz. Als je minder dan 4 van de 5 vragen verkeerd beantwoordt, is de cursus voorbij. De toets levert geen probleem op als je de lesstof doorleest, maar zoals gezegd, het is vrij veel.
Discussie met mede-cursisten hoort ook bij deze cursus. In de eerste weken bespreek je mogelijke verbeteringen voor visualisaties van The Guardian en New York Times. Vervolgens beoordeel je elkaars werk, want in week 3 en 4 moet je schetsen op het cursusforum publiceren van jouw eigen visualisaties. Hoe zou jij bijvoorbeeld deze dataset van The Guardian visualiseren? Na twee weken theorie weet je namelijk dat dit niet de beste manier is.
Je mag jouw eigen versie uitwerken en interactief maken, maar een simpele schets is ook voldoende. Het gaat in deze cursus niet om technische hoogstandjes, maar om het beste concept. Hoe vertel je een goed verhaal? Welke visualisatie werkt het beste voor welke data? En vooral, wat moet je niet doen? Na een paar weken cursus krijg je een flinke allergie voor geografische kaarten en bubble charts. Er zijn meestal betere alternatieven voorhanden.
Eindopdracht
In de laatste twee weken moet je de eindopdracht afronden: een visualisatie maken op basis van een eigen onderwerp. Hiervoor heb ik mijn hobbyproject over de Academy Awards weer eens opgepakt. Hoe ziet de typische Oscar-winnaar eruit? Na anderhalve week data invoeren, rekenen en visualiseren heb ik onderstaande krantenpagina gemaakt. Klik voor een grote versie.
Redesign
Wat heb ik in de afgelopen weken geleerd?
- Informatieverwerking in het menselijke brein. Een infographic is namelijk niet zomaar een plaatje. Een goede visualisatie neemt een deel van de informatieverwerking voor het brein voor zijn deel. In plaats van dat je een reeks getallen moet onthouden, ordenen en vergelijken in je hoofd, doet een goede visualisatie dat werk voor je. Daarom moet je altijd bedenken: Wat wil mijn lezer met deze informatie doen?
- Betere vragen stellen. Zodra je met zoveel cursisten op een forum zit, zie je een enorme hoeveelheid aan goede visualisaties. En het blijkt dat de beste projecten niet de meest spectaculaire visualisatievormen gebruiken. In tegendeel, het zijn vaak eenvoudige lijngrafieken en staafdiagrammen. Wat wel opvalt, is dat de vraag achter de visualisatie enorm goed is. Goede data helpt vervolgens om het antwoord op die vraag te geven.
- ‘The default settings in every visualization tool are the wrong settings.’ Dit gaat verder dan een animatie-effect of een kleurtje. Wat is je verhaal? Wat wil je in de visualisatie benadrukken? En vervolgens moet je ook durven om de minder belangrijke informatie naar de achtergrond te drukken. Bij interactieve datavisualisaties is het namelijk erg gemakkelijk om alle informatie weer te geven. Less is more.
Ik heb deze lessen ook al in mijn werk bij NU.nl kunnen gebruiken. Vergelijk onderstaande visualisatievormen maar eens met elkaar.
Voor redesign
Na redesign
De onderste visualisatie geeft de opmars en neergang van de mobiele OS’en veel duidelijker weer. Lezers willen de onderlinge verhoudingen namelijk kunnen vergelijken: wie staat boven wie? En wie stijgt/daalt? In een gestapelde staafdiagram is dat enorm lastig te vergelijken, ook al is dat de standaardvorm voor deze cijfers.
Ook de annotatie in de grafiek is beter dan een legenda, omdat je sneller weet welke lijn waarvoor staat. Beter nadenken levert hier een beter resultaat op.
Discussie
De cursus is ook een geweldige plek voor discussie, heb ik gemerkt. Ik heb in de tweede week een discussie gestart over de organisatie van datajournalistiek op een nieuwsredactie. Hoeveel personen heb je daarvoor nodig? En welke kwaliteiten moet je eventueel erbij halen. Hieronder een aantal quotes van Amerikaanse, Engelse, Canadese en Italiaanse journalisten.
‘As for the team, I’d say, yes, you need more people. In my experience, a data/visualization team should be made of at least three or four people: a journalist/ researcher, a developer, and a designer. That’s the absolute minimum.’
‘I can only talk from my very short experience as an intern and a freelancer in a newspaper doing graphics for the paper and online version. But if I have realised something is that you need more people involved if you want a strong department’
‘I would add that infographics are simply best seen on computer screens/tablets; so attempting to experience their full potential on a mobile will not always work.’
‘It is really frustating to know that you could do something really good and interesting for your readers if you had the mediums (programming skills over all) and not being able to do it. At least for me’
‘We work with developers to build interactive infographics, but i think that you have to confront with a ui designer to understand the best way to visualize your data. Don’t forget all of concerne the part with regard of gestures and user experience’
Dus ja, ik wil deze cursus aanraden – bijna verplicht willen noemen – voor aspirant-datajournalisten. Vanaf januari begint de tweede cursus. Schrijf je snel in, want de eerste ronde was binnen no-time vol.