Alberto Ca
Alberto Cairo shows how data visualization can be misleadingAlberto Cairo shows how data visualization can be misleadingAlberto Cairo shows how data visualization can be misleadingAlberto Cairo shows how data visualization can be misleading Alberto Cairo zeigt, wie Datenvisualisierung irreführend sein kann iro weiß, dass Datenvisualisierung irreführend sein kann. Die Verantwortung dafür, verstanden zu werden, liegt beim Designer des Diagramms, aber auch beim Leser: „Visualisierungen sind dazu da, gelesen zu werden – nicht nur, um gesehen zu werden.“
In seinem neuen Buch Wie Charts lügen (das jetzt vorbestellt werden kann und im Oktober veröffentlicht wird) ermutigt er jeden, ein besser informierter Leser von Grafiken, Karten, Diagrammen und Infografiken zu werden. Kairo wird unser Gastredner beim JMP Explorers-Seminar in Eindhoven, Niederlande, sein 14. Mai .In diesem kostenlosen Seminar erkundet er Best Practices für die Erstellung eines erfolgreichen, aussagekräftigen Bildmaterials, das einige der häufigsten Fehltritte vermeidet. Melden Sie sich für das Seminar an oder der Live-Stream online .Vor der Veranstaltung habe ich ihm einige Fragen gestellt.
Sagen Sie in Ihrem Vortrag „Visuelle Trumpfkunst“ dass es eine wachsende Kluft zwischen der Datenvisualisierungs-Community und der breiten Öffentlichkeit gibt. Worauf sollten wir bei der Erstellung einer Visualisierung achten, um besser verstanden zu werden?
Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October.Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October.Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October.Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October.Alberto Cairos neues Buch: How Charts Lie erscheint im Oktober. Visual Trumpery hat schließlich zu meinem neuen Buch geführt: Wie Charts lügen , welche erscheint im Oktober dieses Jahres . Allerdings scherze ich oft, dass ein besserer Titel gewesen wäre Wie wir uns selbst mit Diagrammen belügen . Es ist klobiger und deshalb habe ich es nicht verwendet, aber es verkörpert auf jeden Fall, worum es in dem Buch geht.
Um eine Visualisierung verständlich zu machen, müssen wir mindestens zwei Akteure berücksichtigen: einen Designer und einen Leser. Designer sind dafür verantwortlich, vernünftige Visualisierungsprinzipien zu verwenden (gute Codierungen, korrekte Texterklärungen usw.) und ihre Grafiken nach Möglichkeit zu testen, bevor sie sie veröffentlichen.
Aber die Leser haben auch eine Verantwortung: aufmerksam zu sein, die Dinge sorgfältig zu lesen und den Impuls zu zügeln, den wir alle haben, das, was wir bereits glauben oder glauben wollen, auf die Visualisierungen, die wir sehen, zu projizieren.
Warum sollten wir den Diagrammen und Datenvisualisierungen, die wir in den Nachrichten sehen, kritischer gegenüberstehen?
Fragen Sie Menschen – Fachleute und Laien gleichermaßen –, warum sie Visualisierung für nützlich halten, und Sie erhalten Antworten wie „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte“, „Daten sollten für sich selbst sprechen“ oder „Zeigen Sie es nicht.“ erzählen!" Wie ich in dem Buch für bare Münze und unkritisch erkläre, sind solche Mythen gefährlich, weil sie die Idee populär machen, dass eine Visualisierung lediglich eine Illustration ist, die auf einen Blick interpretiert werden kann. Wir müssen diese Einstellung ändern und akzeptieren, dass Visualisierungen nicht nur Bilder, sondern visuelle Argumente sind. So wie Sie einen Artikel oder Aufsatz nicht allein durch das Lesen des Titels verstehen können, können Sie auch nicht erwarten, eine gute Visualisierung auf den ersten Blick zu verstehen. Visualisierungen sollen gelesen, dekodiert und nicht nur gesehen werden.
Die Herausforderung, die sich aus diesen Mythen ergibt, besteht meiner Meinung nach darin, dass wir alle fälschlicherweise glauben, dass Visualisierungen intuitiv und leicht zu lesen sind, und dass dies häufig zu Fehlinterpretationen aufgrund von Nachlässigkeit oder Unwissenheit führt. In dem Buch präsentiere ich viele Beispiele, darunter auch einige, die mich in die Irre geführt haben. Auch wenn eine Grafik perfekt gestaltet ist, kann sie uns „lügen“, weil wir sie nicht mit der nötigen Aufmerksamkeit lesen.
Haben Sie ein Lieblingsdiagramm?
"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia„Ich glaube nicht, dass wir Florence Nightingale in der Datenvisualisierungs-Community genügend Anerkennung zollen“, sagt Alberto Cairo. Bildquelle: Wikipedia Ich würde sagen, Florence Nightingales berühmte Diagramme in ihren zahlreichen Berichten nach dem Krieg auf der Krim und die statistischen Analysen, die diesen Diagrammen vorausgingen, wunderbar erklärt von Hugh Small und anderen Autoren (z. B. http://www.florence-nightingale-avenging-angel.co.uk/?p=462 Und https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1740-9713.2008.00327.x ).
Ich habe kürzlich mehrere Biografien von Nightingale gelesen und im letzten Kapitel von über sie geschrieben Wie Charts lügen . Ich glaube nicht, dass wir ihr in der Visualisierungs-Community genügend Anerkennung zollen.
Was erhoffen Sie sich von den Teilnehmern des Explorers-Seminars?
Ein besseres Verständnis dafür, warum visuelles Design nicht nur darin besteht, Grafiken hübsch, sondern auch verständlicher und vertrauenswürdiger zu machen. Ich möchte auch erklären, warum wir den Diagrammen, die wir entwerfen, mehr Aufmerksamkeit schenken sollten, selbst den einfachsten.
Melden Sie sich für das Seminar an am 14. Mai oder am Live-Stream online .
