Пересказ книги «Наглядное отображение количественной информации»: ошибки, форматы графиков

Графическое совершенство — продуманное представление интересных и сложных данных, которые передали ясно и точно.

В книге «Наглядное отображение количественной информации» Тафти показывает, как неправильное измерение данных влияет на восприятие и даёт практические рекомендации дизайнерам.

Издательство — Graphics Press.

Эдвард Тафти — американский статистик и член Американской статистической ассоциации. Один из основоположников информационного дизайна. В своих книгах он рассказывает об удачных инфографиках и аргументированно критикует плохие.

В первой части пересказа книги «Наглядное отображение количественной информации» рассказываем на примерах: каких ошибок нельзя допускать в представлении информации и как эффективно использовать списки, таблицы, карты, таймлайны.

Ошибки в графиках

Сознательная ложь

Хотя с конца 1960-х к графическому представлению данных перестали относиться как к украшению, лживые графики по-прежнему существуют. Например, здесь сравнивают суммы за шесть месяцев в 1978 году с суммами за весь год в 1976-м и 1977-м:

На этом графике из отчёта Day Mines нет точки отсчёта, и из-за этого возникает много проблем с правдивой оценкой убыточности. Например, 1973-й начинается с минус 4 200 000, а 1972-й — с минус 4 400 000:

Ошибки измерений

Одномерные данные нельзя сравнивать в двух измерениях. Это слабый и неэффективный метод представления, из-за которого часто возникают ошибки.

Здесь из-за увеличения объёма бочек рост цен за нефть на 454% показали как 4280%:

А это — типичная ошибка в подсчёте инфляции. Стоимость денег одномерна, но на этом графике её показывают сразу в двух измерениях. Если площадь купюры точно отражает её покупательную способность, то доллар 1978 года должен быть примерно в два раза больше, чем на этом графике:

Лишние чернила

Так как любой график должен концентрировать внимание читателя на данных, в нём не должно быть ничего лишнего. Тафти предлагает аналогию с печатными чернилами — когда на печати можно сэкономить и при этом не потерять информативность. Хотя Эдвард имеет в виду физические журналы и газеты, тот же принцип стоит применять и к цифровым графикам.

На этой карте импорта и экспорта Англии и Северной Америки Уильям Плейфэр слишком сконцентрировался на дизайне и в результате — истратил слишком много чернил на то, что не передаёт данные:

А на этом графике импорта и экспорта Дании и Норвегии информативность значительно увеличена, хотя формат данных остался прежним:

На этом графике только почти все чернила используют для чего угодно, но не для передачи данных:

В следующей итерации того же графика соотношение данных и чернил значительно увеличилось:

На этой электроэнцефалограмме ничего нельзя стереть без потери информации. Обратите внимание на шкалу в нижнем блоке, справа внизу:

Мусор графиков (chartjunk)

График не станет привлекательнее и интереснее, если добавить декораций — их Тафти называет «мусором графиков» (chartjunk):

Вибрирующие графики с изобилием мусора:

Плохой график, который публиковали в научных журналах. Две задние плоскости выходят на передний план, нижняя плоскость без отметок, а треугольники невозможно сравнить друг с другом.

Расписание поездов из Парижа в Лион отлично передаёт информацию о времени отправления, следования и прибытия. Пункты прибытия, отправления и остановки расположены по горизонтали. Время поездки обозначено вертикальными линиями — при этом чем они ровнее, тем выше скорость поезда.

Но насыщенная сетка очень сильно мешает восприятию. Её можно ослабить, чтобы сохранить удобство использования и вывести данные на первый план:

Утки

Тафти сравнивает «уток» из информационного дизайна со странными зданиями: когда архитекторы и владельцы земель тратят много денег на искажение формы.

Здесь дизайнер использует графику исключительно как декорацию:

Форматы отображения данных

Таблицы и списки

Предложение хорошо подходит только когда вам нужно показать не больше двух чисел. Если их больше, то придётся вдумчиво читать и разбираться. Например:

Вместо этого можно сделать список. А ещё — сортировать его не по буквам, а числам, чтобы быстрее сравнивать показатели:

• Группа Б 46%.
• Группа А 53%.
• Группа С 57%.
  

Для этих же целей можно использовать и таблицу. Но чтобы оправдать такое оформление, данных должно быть гораздо больше. Например, здесь указаны победители и проигравшие в игре с прогнозированием. При этом таблица работает ещё и как график:

Графики

Могут быть более точными и информативными, чем обычные статистические вычисления. Например, в квартете Энскомба все четыре набора данных описываются абсолютно одинаковой линейной моделью.

Но при этом их графики существенно отличаются друг от друга. Благодаря этому видно, что каждый столбец радикально отличается друг от друга:

А в этом примере вы явно сможете увидеть, что точка А сильно отклоняется от остального набора данных. При этом на вертикальной и горизонтальной полосе эта аномалия незаметна:

Но если изначальные данные идиотские, то никакая графика вам не поможет:

Карты

Быстро и естественно направляют внимание на изучение данных и могут концентрировать в себе огромное количество данных в относительно небольшом пространстве.

На этих картах — статистика заболеваемости раком среди белых мужчин и женщин в США. Обратите внимание, как быстро вы начали изучать данные, а не отвлекаться на графические решения.

Но карты могут неправильно акцентировать внимание на незначительных точках. Здесь выделяют значимость каждого географического района, а не количество людей или смертей от рака. Тафти называет это «хронической проблемой» карт с закрашенными участками.

А ещё Тафти ставит источник и надёжность этих данных под сомнение:

Это — точечная карта доктора Джона Сноу, где точками отмечены места смертей от холеры в центре Лондона. Кресты — это водяные насосы, из которых люди пьют воду. Большинство погибших жили на Броад-стрит — Джон это заметил, убрал ручку из водокачки на этой улице и положил конец эпидемии в районе.

На этой карте экспорта французских вин в 1867 году Шарль Минар указал количество и направление для измерения данных:

Временные отрезки

Благодаря единому ритму течения времени, на таймлайнах возникает естественная упорядоченность, которую можно эффективно интерпретировать. Подходит для больших рядов данных с заметной изменчивостью.

В этом графике погоды в Нью-Йорке за 1980 год дневные высокие и низкие температуры сравнивают со средними значениями за длительный период. Динамика также даёт понять, какой погоды ожидать в будущем.

А на этом графике Уильяма Плейфэра сразу три параллельных временных ряда: цены на пшеницу, зарплаты и сроки правления британских монархов с 1565 по 1821 год:

Нарративная графика

Это разновидность временных рядов, на которой изображают не только время, но и изменения в пространстве. Обычно они показывают данные сразу в трёх, четырёх или даже пяти измерениях — и делают это настолько ненавязчиво, что зритель это не осознаёт.

Шарль Джозеф Минар показал судьбу армии Наполена в России на этой карте. Ширина оранжевой линии — численность армии во время наступления на Москву, а чёрной — во время отступления в Польшу. На ней хорошо видно, где и каким образом Наполеон терял своих солдат:

А это — жизненный цикл японского жука:

На этом графике Антонио Габальо — история итальянских почтовых офисов. Количество сберегательных ящиков одномерно, но увеличивается со временем. Благодаря тому, что количество переменных и измерений одинаково, этот график выглядит достоверно. В отличие от странных графиков с нефтью и деньгами.

Абстрактная графика

С развитием инфографик человечеству понадобились более абстрактные способы представления данных, у которых нет прямых аналогий с физическим миром. Когда любую величину можно сравнить с другой, если их измеряли в тех же единицах наблюдения.

На этом графике Уильям Плейфэр изобразил соотношение между численностью населения и налогами в разных странах (круги — их площади). Линии между налогами и населением должны показывать соотношение, но они зависят не только от данных, но и от площади кругов, поэтому неинформативны.

Сравнение исследований взаимосвязи между температурой и теплопроводностью меди. Разные результаты связаны с примесями в исходных образцах:

Саженцы белой сосны, которые посадили на один сезон в песок с разным содержанием кальция:

Общие рекомендации

Тафти предупреждает, что не существует простых и универсальных правил представления данных. Но он предлагает не забывать несколько рекомендаций, которые помогут найти правильное решение:

• правильно подбирайте формат;
• совмещайте слова, цифры и иллюстрации;
• не забывайте про баланс, пропорции, ощущение уместного масштаба;
• показывайте доступную сложность деталей;
• данные можно использовать как способ рассказать историю;
• избегайте оформления без содержания, в том числе chartjunk.