«Не жертвуйте читаемостью и наглядностью в угоду "красоте"»: как работать с визуализацией данных в медиа и исследованиях

Интервью с Надеждой Андриановой, преподавателем Школы дизайна НИУ ВШЭ, арт-директором сайта экспертно-аналитической информации Банка России Econs.online.

© Из личного архива Надежды Андриановой

Почему визуализация данных стала актуальной сегодня?

Визуализация данных популярна и востребована давно, это не явление последних десятилетий. Если вы посмотрите дореволюционные газеты, атласы, вы найдете массу как богато иллюстрированной инфографики, так и лаконичной визуализации данных. По большому счету начало изобразительной статистики (термин В. Лаптева) можно вести от работ Уильяма Плейфера конца 18 – начала 19 века (инженер, основатель графических методов статистики – прим. редакции),который внедрил в жизнь три базовых способа визуализации. Актуальность визуализации статистики сильно повысилась с научно-техническим прогрессом в начале 20 века, она стала востребована бизнесом. Заводы и фабрики поставляли данные, им нужно было что-то измерять и сравнивать.

Поэтому сказать, что визуализация данных стала актуальнее сегодня, чем раньше, я не могу. Другой вопрос, что стремительный рост технологий дал возможность любому человеку быстрее, а главное дешевле создавать визуализации, не обладая сложными техническими навыками.  Еще один ключевой момент – мы стали собирать данные, и о нас стали собирать данные. Так, как это происходит сейчас, их не собирали никогда. И, мы научились их достаточно быстро обрабатывать. А развитие интернета позволило полученные результаты гораздо быстрее и проще распространять. 

Я думаю, что базовое умение читать и работать с визуализациями данных, по-хорошему, должны преподавать еще в школе: это вещь, которая уже настолько проникла в нашу жизнь, что мы должны учиться этому хотя бы на минимальном уровне с детства. Можно сказать, что дети, в той или иной форме, сейчас этому и учатся: смотрят на приложения с трекерами, видят прогресс-бары (вид визуализации – прим. редакции) в играх. Это проникло в жизнь вместе в гаджетами, с другой стороны и классическое образование изобилует визуализациями, возьмите тот же график параболы. Однако редко кто учит грамотно строить именно диаграммы и графики.

То есть трекер можно считать визуализацией?

Конечно. Когда показывают наш прогресс – это визуализация, очень простая и лаконичная, но востребованная. Это лучший способ показать вам, хорошо ли вы потрудились и достигли ли своей цели.

Какие способы визуализации популярны сейчас?

Способы визуализации всегда зависят от задачи. Если говорить про популярность, то ситуация не сильно поменялась с 18 века, когда благодаря Плейферу в жизнь вошли те способы визуализации, которые мы с вами по сей день чаще всего используем. Это bar chart — столбчатая диаграмма (сравнение нескольких показателей), pie chart — круговая диаграмма или пирог (доля от целого), line chart — линейный график или график динамики (график динамики). Недаром в любом сервисе они чаще всего выпадают первыми при выборе. Визуализация данных как жанр активно развивалась, появлялись различные новые типы графиков, диаграмм и карт. Нельзя забывать и изобретения Чарльза Минара. То, что появляется сегодня, это скорее комбинации существующих способов, ориентированные на решение конкретных задач.

Во многом нашу реальность определяет бизнес. Хороший пример — диаграмма Гантта, по сути впервые (согласно имеющимся сведениям) такое представление использовал Джозеф Пристли в еще во второй половине 18 века, однако дальше научных изысканий дело не пошло. Однако в начале 20 века такая подача, переизобретенная Ганттом, стала востребована для того, чтобы выстраивать производственные процессы. Она помогала в буквальном смысле людям принимать решения. Другой пример — «японские свечи» — достаточно сложные для обычного зрителя биржевые визуализации. Это узкопрофильная история, но для специалистов это язык, на котором они говорят. Аналогично сегодня стала активно использоваться визуализация воронки продаж. Она помогает ретейлерам понимать, насколько грамотно выстроен процесс, и нет ли потерь на каком-то этапе. Формально, это те же столбики, но их группировка исходя из идеи формирует отдельный вид визуализации.

Если говорить о популярности среди обычных людей, то стоит отталкиваться от житейских потребностей. Например, люди легко научились читать тепловые карты, используя карты пробок для планирования маршрута, или пайчарты, когда изучали свои траты за месяц в банковском приложении.

В 2020 году line chart и bar chart обрели бешенную популярность. Люди, благодаря коронавирусу (если можно так выразится), стали понимать даже логарифмические шкалы. «Скучные столбики» стали наглядно показывать то, что коснулось жизни напрямую, и люди свободно считывали информацию. Пример — обложка NYT 2020 года, облетевшая многие каналы по дизайну, визуализация проходит через всю первую полосу, показывая, что происходит в Соединенных Штатах.

Какие медийные проекты успешно использовали визуализацию?

Я сейчас не буду говорить о дата-журналистике, в которой в принципе сложно представить любой проект без визуализаций. Если говорить в целом, главный критерий успешной визуализации – это наглядность. Если, глядя на картинку мы быстрее и «правильнее» понимаем информацию, чем читая текст, все получилось. Плюс, это превращается в личный процесс — мы поняли что-то сами, сами убедились — это повышает доверие к информации. 

Очень хороший пример от ТАСС, который в форме мультимедийного лонгрида рассказал и показал детально то, что показано на самой хрестоматийной визуализации Чарльза Минара, и был первым российским проектом, который получил золотую медаль премии “Information is beautiful Awards”.

Подобный подход сейчас эксплуатируется очень многими. Он вошел в моду около 10 лет назад, когда NY Times сделали свою «Лавину» (похожие проекты появлялись и раньше, но именно NYT сделали его массовым): контент и визуализация идут параллельно, дополняя друг друга.

Газетная или журнальная инфографика рассказывает истории немного иначе, ей отведено ограниченное пространство. Тут важно не только грамотно выбрать визуализацию с точки зрения корректности подачи данных и отсутствия манипуляции, но и высветить характерную особенность данных и истории, стоящей за ними. Например, работа SCMP, посвященная Пикассо. Точками отмечены все работы художника. Данные могли быть показаны столбчатой диаграммой, но тогда мы бы не увидели фантастическую работоспособность Пикассо. У нас совершенно меняется восприятие информации благодаря выбранному визуальному решению. При этом как в полиграфии, так и в мультимедийной среде желательно дополнять визуализации комментариями, дающими дополнительный контекст истории, которые помогут подтолкнуть читателя к важным выводам.

 

Для медийной инфографики зачастую крайне важна эстетическая привлекательность. Но важно не угодить в капкан: не жертвовать читаемостью и наглядностью в угоду «красоте».

С другой стороны, если мы общаемся с широкой аудиторией, она может быть не готова к слишком лаконичной инфографике, большому объему данных и сложной работы с ними. Читатель может такую работу просто пропустить. Мы находимся в острой конкуренции за внимание, и медийная инфографика должна быть внятной и не слишком сложной. Прекрасный и мой любимый пример — проект Bloomberg 2015 года — замечательный сторителлинг, который построен на вопросе: «Что же нагревает Землю?», решенный в виде набора вполне лаконичных графиков динамики. Проект задает нам вопрос и сразу же рисует ответ в виде графика, и читатель сам отвечает либо отрицательно, либо положительно. В итоге все графики собираются вместе, подталкивая к выводу, что вклад человека в глобальное потепление очевиден.

 

Другая история чем-то похожа по подходу: мы долго скроллим и скроллим, а параллельно нам с шутками рассказывают всю историю человечества. А финальный аккорд ставит все на свои места. 

Нужно сказать, что успех проекта зависит не только от визуального решения и грамотного сторителлинга. За многими проектами стоит фантастическая работа с данными и возможность эти данные собирать. Например, очень интересный и востребованный рассказ сегодня – интерактивный проект NYT о распространении коронавируса в 2020.

Другой весьма известный проект посвящен погибшим во Второй мировой войне. Это инфографические видео, отдельный жанр.

Это очень похоже на ответвление документалистики: рассказываются истории реальных людей и событий, но при этом проект сопровождается данными, поэтому истории становятся еще более объемными.

Да, согласна. Это действительно фактически документальные фильмы. Как я уже говорила, сегодня у нас появилась возможность быстрее и точнее работать с данными и их визуализировать. И визуализации могут дополнять рассказы. Активно подобный жанр использует Vox.com

Если визуализация уже перешла в медийно-развлекательную сферу и стала частью документальных историй, где она будет использоваться дальше? Можно сказать, что визуализация станет искусством?

Визуализация уже стала искусством, есть отдельное направление под названием «Data art». Существует гигантский пласт, в котором люди работают на стыке дата-арта и медиа.

Например, Federica Fragaparne. Она делает очень красивые проекты, один из них – про мигрантов. С одной стороны, она делает эстетически необычную визуализацию данных, с другой – это все журналистская работа.

Или еще одна история про сны, которую делали совместно с Google. Это, по сути, уже фактически рекламная история, но при этом вполне интересная. В рекламу визуализация тоже активно входит.

Чудесная художница Nadieh Bremer, астрофизик, которая в какой-то момент влюбилась в визуализацию данных. Она делает симпатичные истории, например, визуализацию треков исполнителей вместе с Sony Music.

 

Моя любимая художница Giorgia Lupi делает довольно востребованный дата-арт. Например, она сделала коллекцию одежду с визуализацией данных, посвященной трем великим американским женщинам. К разговору о том, где может быть визуализация данных – везде, даже на одежде.

Есть еще одна художница с более музейными проектами – Laurie Frick. Она визуализирует процессы, делает инсталляции и оформляет музеи и общественные пространства. У нее есть проект, где она расписала туннель – это уже городской арт. 

Сейчас я вспомнила, к разговору об инфографике в городе. В 30-е годы в СССР существовал государственный институт ИЗОСТАТ, который в «промышленном масштабе» выпускал инфографику для пропаганды. В начале своей работы институт выпускал так называемые «Блокноты агитатора»: папку с листами, которую выдавали человеку, он шел в далекую деревню, читал лекцию и использовал эти листы как презентацию. Два года назад мы делали выставку в галерее «На Шаболовке», посвященную ИЗОСТАТу.

Визуализация используется и в брендинге. Например, Николас Фелтон создал серию этикеток для вина с визуализацией различных параметров напитка.

Giorgio Lupi сделала индивидуальные именные значки для посетителей TED, которые визуализировали информацию, указанную каждым участником в анкете.

CLEVER°FRANKE построили весь стиль несостоявшегося из-за пандемии Евровидения 2020, а теперь Евровидения 2021, на визуализации данных о победителях конкурса.

В чем отличие визуализации данных в исследовательских проектах от медийных?

Исследовательские проекты требуют меньше усилий для «захвата» внимания зрителем. В медиа чаще необходимо придумывать интересные или эмоциональные ходы, которые вовлекут читателя в историю. В исследованиях больший акцент безусловно должен быть сделан на непосредственное донесение смыслов – минимум украшений и попыток завоевать внимание, максимально грамотная подача данных, и важно, отсутствие манипуляций данными. Когда дело касается исследовательских проектов, можно позволить себе более сложные визуализации, интерактивные элементы – интерфейс, в котором читатель может разбираться. Аудитория уже готова это изучать, она более подготовлена и заинтересована.

Мультимедийные же проекты стараются сделать подать информацию доходчиво. Например, в этом проекте «на собаках» показано, сколько выпало снега, по сути это junk chart (определенный жанр визуализаций данных). Прекрасная история для медиа, но, если дело касается исследовательских проектов, данные не нуждаются в подобной подаче. Более того, это может только удешевить работу в глазах аудитории проекта, лучше быть предельно точным и лаконичным.

Где искать качественные данные для исследований?
Данные в нашей стране – вещь порой весьма условная. Основные источники это официальные федеральные службы: Росстат, сервис ЕМИСС. Советую следить за «Инфокультурой», у них есть замечательная подборка источников открытых данных «На все случаи данных». Многие государственные службы выкладывают отдельные наборы, но можно столкнуться с тем, что их объем не всегда большой. Что касается иностранных источников, хорошие базы данных у крупных организаций, таких как, например, Всемирный банк и ООН.

С помощью каких сервисов можно интересно визуализировать эти данные?

Самый простой и понятный сервис – Datawrapper. Он ограничен с точки зрения «дизайнерских» приемов, но это даже к лучшему. Часто исследовательская работа не требует излишних украшений. Проблема многих похожих сервисов, где шире выбор визуализаций, например, того же Flourish (и это очень хороший и доступный сервис) в том, что человек, который не очень уверенно себя чувствует в выборе визуализаций, начинает решать свою задачу через визуальный подход, пытается «сделать красиво или эффектно», забывая, что грамотная подача данных зачастую не требует сложных визуальных решений, более того, они могут даже мешать. Бывает, что и студенты, пробуя и экспериментируя, ударяются в излишнее визуальное «усложнение». Хотя, должна сказать, что через это, кажется, проходят все. Эстетика Excel или Google Sheets похуже, однако использование этих приложений позволяет не выходить за пределы удобной экосистемы Microsoft или Google.

За какими проектами стоит следить и использовать в качестве референсов?

Вся иностранная активность, посвященная датавизу, в Твиттере. Такие медиа, как Bloomberg, Guardian, NYT, Washington Post, South China Morning Post и др. ежегодно публикуют подборки своих лучших работ. Из наших агенств это – РИА, Студия инфографики ТАСС, iStories. Интересные вещи делает TJournal и многие другие издания. В России к счастью, несмотря ни на что, развивается дата-журналистика.

Рекомендую telegram-каналы, которые держат в курсе:

https://t.me/novichkovnet
https://t.me/digitalfan
https://t.me/interactivenews
https://t.me/chartomojka
https://t.me/data_csv
https://t.me/data_publication