Kultivovaná vizualizace: sdílejme proces tvorby
Na vizualizaci je proces jejího vzniku mnohdy zajímavější, než její výsledek — minimálně pro profesionály z vizualizační branže, teoretiky a studenty vizualizace. Nástroje, které k vytváření vizualizací aktuálně máme, nám ovšem neumožňují sdílet tento kreativní proces se všemi jeho zákrutami a slepými uličkami. Tyto velmi cenné informace přitom mohou mimo jiné sloužit jako pádná argumentace pro — nebo naopak proti — volbě dané vizuální metafory.
Sdílení příběhu vzniku přináší výhody i interně: například v datové redakci, kdy se do procesu tvorby vizualizace mohou postupně zapojovat další tvůrci či evaluátoři bez nutnosti převyprávět celou dosavadní designovou anabázi. Sdílet proces jako příběh má širokou škálu výhod a již dnes existují tvůrci, kteří tuto praxi občasně aplikují— pokud, tak ovšem většinou ve formě blogového příspěvku, zpětně popisujícího designový proces, jako to dělali například Amanda Hobbs nebo Juan Velasco v infografické redakci NatGeo.
Joe Wood, Alexander Kachkaev a Jason Dykes z londýnského giCentre se poslední rok snaží prosazovat koncept literate visualization, inspirovaný programovacím paradigmatem Daniela Knutha literate programming (LP). Český překlad literární programování, na který můžete také občasně narazit, je nepřesný — častěji bychom se měli setkávat s termínem kultivované programování. Cílem je kolem procesu tvorby vytvářet narativ a zachytit ho se všemi jeho volbami a pochybami — ovšem ne zpětně, jako strohý popis pracovní činnosti, nýbrž tento narativ vplést do samotné tvorby. Knuthovy principy dokonce říkají, že by psaní a čtení kódu mělo umožnit všechny nuance spojené s psaním a čtením běžné literatury. Mezi nejznámější aplikace LP v oblasti datové analytiky patří v současnosti zřejmě Jupyter Notebook nebo R Notebooks v RStudiu, řadící se mezi takzvané computational notebooks, prostředí pro kultivované programování.
Wood a jeho kolegové přicházejí nejen s myšlenkou a konceptem kultivovaného vizualizování (LV), ale ve svém článku představují i technologie a nástroje, na kterých vystavěli vlastní prostředí k vytváření těchto narativních designových dokumentů (markdown, elm a vega, vega-lite), poskytují tvůrcům vizualizací sokratovské soubory otázek jako vodítka, a navrhují způsob, jakým zohledňovat přirozené větvení a také odumírání těchto větví v designovém procesu vizualizace. Programovací a dokumentační prostředí, které pro LV navrhli, nazvali litvis a je volně k dispozici na GitHubu.
Kromě samotného konceptu a funkčního prostředí mě v jejich článku zaujala ještě jedna věc: pokus popsat čtyři odlišné archetypy tvůrců/tvorby vizualizace z hlediska způsobu a rozsahu odhalování procesu tvorby (říkají tomu design exposition). Přicházejí s celkem čtyřmi typy: evaluator, autonomist, didacticist a rationalist.
Evaluator představuje model velkých vizualizačních projektů, kde je přítomna fáze prototypování, jedna nebo více fází uživatelského testování a po dokončení ještě mohou existovat omezené možnosti úprav na základě zpětné vazby. Autonomist vytváří vizualizaci bez nutkání s kýmkoliv sdílet příběh vzniku nebo odhalovat důvody skryté za jednotlivými designovými volbami. Výše zmíněný Juan Velasco, jehož dnes již (bohužel) nefunkční blog, který po datu oficiální publikace infografiky v NatGeo vždy odhaloval její designový proces, je zase klasickým příkladem didacticist — vysvětluje své designové volby až poté, co je provedl. Rationalist svůj design zveřejňuje v procesu tvorby často, “design exposition” je zde podle Wooda et al. hlavním principem tvorby, ale to se samozřejmě projevuje náročností na čas a vynaložené úsilí.
Článek Wooda, Kachkaeva a Dykese je sice komplexní a z hlediska praxe zaujme spíše programátory, pro mě však nese jednu základní myšlenku: sdílejme příběhy za vizualizacemi, bez ohledu na způsob — zda skrze kód kultivované vizualizace v podobě notebooku již během procesu jako rationalist, nebo jen pomocí poznámky třeba na okraji finální vizualizace v tištěném médiu jako didacticist. “Tuto formu vizualizace pro data o nezaměstnanosti jsme zvolili, protože…” Jakékoliv otevírání procesu vzniku přidává výsledné vizualizaci na důvěryhodnosti, posiluje její argumentační sílu a umožňuje širokému spektru zájemců pochopit volby autorů, učit se z nich a kriticky o nich přemýšlet. Odhalování procesu tvorby navíc podvratně obnažuje vizualizaci, kterou mají mnozí lidé nutkání vnímat autoritativně, někdy až jako absolutní pravdu. Ukazuje, že každý graf a každá vizualizace jsou výsledkem lidské tvorby, rozhodování týmů nebo jednotlivců — rozhodování, které nemusí být vždy správné.
