Veri Görselleştirme — Yönergeler | 2
Verinin hayatımızın her alanında ne kadar kıymetli olduğundan ve veri anlamlandırma noktasında ise görselleştirmenin işleri ne kadar kolaylaştırabileceğinden önceki yazıda bahsetmiştik. (kaçıranlar için buraya link bırakalım)
Verileri anlaşılması ve işlenmesi kolay bir şekilde temsil etme sanatı olan veri görselleştirme, bilgiyi anlamlandırmamıza ve böylece onu hayatımıza fayda sağlayacak doğrultuda kullanmamıza yardımcı olur. Ancak veri görselleştirme, özellikle de karmaşık veri kümeleri incelenirken, ilk bakışta göründüğü kadar kolay olmayabilir.
İyi Veri Görselleştirmeler için Yönergeler
Peki iyi bir veri görselleştirme için nelere dikkat edilmeli? Görselleştirme subjektif bir alan olsa da uyulması gereken bazı kuralları vardır. Ancak tasarımın diğer alanlarında da olduğu gibi bu kuralları kırmak mümkündür, tabii bunu yapmak amacınıza hizmet ediyorsa… İyi bir görselleştirme için gerekli yönergeler, veri görselleştirme konusunda dünyanın önde gelen otoritesi Edward Tufte tarafından 4 temel madde ile özetlenmiş.
Tufte’ın kriterlerine geçmeden önce “iyi” veri görselleştirme nedir netleştirelim. İyi bir veri görselleştirme verilerin amaca en uygun şekilde kullanıcısına sunulmasıdır. Bu sayede kullanıcı görselleştirmeden en iyi şekilde faydalanabilir. İyi temsiller oluşturmak için tek, kesin ve katı bir kural yoktur, çünkü verilerin doğası ve verilerin kullanıcıları çok çeşitlidir. Tufte’ın önerdiği kriterler, sadece çoğu görselleştirmenin amaca uygunluklarını yargılamamıza yardımcı olur. Dolayısıyla bu kuralların, kullanıcının faydasına ve amaca hizmet ettiği müddetçe esnetilebilir ve kırılabilir olduğu unutulmamalıdır.
İyi Veri Görselleştirme için Tufte Kriterleri:
1. Grafik Mükemmellik (Graphical Excellence)
Bu maddede Tufte veri görselleştirmenin kullanıcıya “En küçük alanda, en az miktarda mürekkep kullanarak, en kısa sürede, en fazla sayıda fikir.” sunması gerektiğini belirtir.
Kısacası, kullanıcı deneyiminin diğer alanlarında da uyguladığımız gibi, bu alanda da odak nokta kullanılabilirliktir. Aslında güzel görünen birçok veri görselleştirme tasarlanabilir, ancak bu koşulları sağlamadığı sürece değer kazandırmaktan çok dekoratif birer unsur olurlar.
Edward Tufte, Minard’ın Rusya’daki Napolyon grafiğini “şimdiye kadar yapılmış en iyi istatistiksel çizimlerden” biri olarak adlandırıyor. Minard’ın grafiği, tüm boyutları birleştirme yeteneği nedeniyle oldukça başarılı: zamansal ve mekansal can kaybı, sıcaklık, coğrafya, tarihsel bağlam, tek bir grafikte. Tüm bu çeşitli ayrıntılar, dikkati dağıtan metin veya etiketler olmadan gösterilir, dolayısıyla grafik mükemmellik için iyi bir örnektir.
2. Görsel Bütünlük (Visual Integrity)
Bu maddede ise Tufte görselleştirmelerde asıl verinin çarpıtılmaması ve bu veriler hakkında yanlış bir izlenim veya yorum yaratılmaması gerektiği konusunu vurgular.
Peki pratikte bu ne anlama gelir? Veri görselleştirmelerinde sayısal ölçekler uygun şekilde orantılı olmalı. Örneğin, dikkat çekmek amacıyla belirli bir noktada, bir eğrinin düşüşü veya yükselişi abartılamaz. Görsel üzerinde gerçekleştirilen varyasyonlar, bu verilerin sanatsal yorumu için değil sadece verinin kendisi ile ilgili olmalı. Görselleştirmede kullanılan boyutlar, verilerdeki boyutlarla sınırlı olmalı ve asla bunları aşmamalı.
Tufte görsel bütünlük maddesine kötü bir örnek olarak yukarıdaki grafiği gösterir. Çünkü %53'lük bir sayısal değişiklik, %783'lük bir görsel değişiklik (yatay çizgilerin boyutu) ile temsil edilmiştir.
3. Veri-Mürekkep Oranını Yüksek Tutma (Maximizing the Data-Ink Ratio)
Tufte, görselleştirme yapılırken kullanıcı için gereksiz unsurların kaldırılması gerektiğini belirtir. Görsele eklenen çerçeveler, arka planlar, 3D unsurlar kullanıcının dikkatini bilgiden uzaklaştırmak dışında bir fayda sağlamayabilir. Veri görselleştirmesinin nasıl göründüğüne değil, verilere ve nasıl kullanılacağına öncelik vermek gerekir.
Ayrıca Tufte iyi bir görselleştirme için veri-mürekkep oranının matematiksel bir formülünü sağlar:
Bu formül basitçe, verilerin açık ve net bir şekilde sunulması için kullanılması gereken mürekkep miktarının tüm kullanılan mürekkebe (estetik unsurlar da dahil) oranıdır. Oran 1’e ne kadar yakın olursa, mürekkebinizi veriyi sergilemek için o kadar verimli kullanmışsınız demektir. Bu durumda veri görselleştirmeniz muhtemelen daha az dikkat dağıtıcı ve dolayısıyla kullanıcınız için daha faydalı olacaktır.
Örneğin yukarıdaki grafiklerden sol taraftaki düşük veri-mürekkep oranına sahipken sağdaki grafik yüksek veri-mürekkep oranına sahiptir. Soldaki grafiğin etrafındaki kenarlık, arka plan rengi ve ızgara çizgilerinin tümü gereksiz veri mürekkebidir. Sağdaki grafikteki gibi bunları silerek, kullanıcının dikkatini veri mürekkebi olan yatay ölçeklere çekmek mümkün. Kullanıcının dikkatini dağıtacak başka bir unsur olmadığı ve verilerin temel özellikleri açıkça öne çıkardığı için veri-mürekkep oranı maksimum bir grafik haline gelmiştir. Bu konunun bir örneğini kullanılabilirlik içerisindeki Horror Vacui (beyaz alan korkusu) savında da görebilirsiniz. Beyaz alanın değerini vurgulayan bir yasa olarak karşımıza çıkan; odaklanmayı ve okunabilirliği yükselten temel prensiplerdendir.
4. Estetik Şıklık (Aesthetic Elegance)
Son yönerge ise, bir veri görselleştirmesinin “fiziksel güzelliğine” değil, verilerin karmaşıklığını açıkça ortaya koyan tasarımın sadeliğine dayanmaktadır.
Yukarıda estetik şıklık maddesine uygun olmayan bir veri görselleştirmenin nasıl iyileştirilebileceğinin bir örneğini görebilirsiniz. Öncelikle her ne kadar sempatik görünse de, penguen kelimesini yazdığımız için ayrıca bir penguen resminin eklenmesi gerekli değildir. Etiketlerde penguen isimleri olduğu için lejant gereksizdir. Aynı şekilde etiketlerde yer aldığı için başlıkta (g) gramın belirtilmesine ihtiyaç yoktur. Kısacası ekstra öğeler eklemek, bazen bilişsel yük yarattığı için her zaman bilgilendirici değildir.
Kısaca özetlememiz gerekirse Tufte iyi veri görselleştirmenin tarifini verirken 4 yönergeden faydalanır. Grafik mükemmellik maddesinde kullanılabilirlik, görsel bütünlük maddesinde bozulmazlık, veri-mürekkep oranını yüksek tutma maddesinde verimlilik ve estetik şıklık maddesinde ise basitlik vurgulanmıştır. Eğer bir UX tasarımcıysanız, evet kendi tasarım prensipleriniz ile bazı benzerlikler fark edeceksiniz.
Devam Edecek
Veri görselleştirmeye giriş yaparak başladığımız bu seride iyi veri görselleştirmeleri için yönergelerden bahsettik. Veri görselleştirme nasıl tasarlanır ve görselleştirme unsurları nelerdir sorularını cevaplayan başka bir yazı ile devam edecek. Takipte kalın…
Kaynakça
Bu yazı Interaction Design Foundation tarafından sunulan Information Visualization dersinin notlarından derlenmiştir.
“Information Visualization.” The Interaction Design Foundation, https://www.interaction-design.org/courses/information-visualization-infovis.
