Saturs
Viena no manām iecienītākajām lietām infografikā un datu vizualizācijā ir tā, ka tās vienlaikus padara priekšmetu interesantāku un palielina jūsu izpratni par materiālu. Savā pēdējā apmācībā “Kā izveidot lielisku infografiku” mēs galvenokārt strādājām ar kvalitatīviem datiem, aprakstot bezpeļņas organizācijas mērķi un procesu. Šoreiz mēs aplūkojām tīri kvantitatīvus datus, iedziļinoties ieskatā žurnāla .net aptaujā, kuru veica tā izstrādātāju auditorija. Lai gan daudzi procesi ir līdzīgi kvalitatīvai un kvantitatīvai infografikai, ir dažas galvenās atšķirības, kuras mēs varam redzēt šajā kopsavilkumā par to, kā mēs izveidojām šīs infografikas.
Satura veidošana
Visredzamākā kvantitatīvā skaita atšķirība ir nepieciešamība veidot saturu, atrodot galvenos ieskatus datos. Lai gan datu izvēle kvalitatīvā gabalā mēdz būt esošā satura apkopošana un organizēšana, kvantitatīvais gabals liek jums izpētīt dažreiz izsmeļošu datu daudzumu, kas bieži tiek savākts izklājlapās, lai atklātu stāstu.
Šo gabalu ideja bija kontrastēt angļu un amerikāņu izstrādātājus. Tāpat kā daudzos gabalos, jūs meklējat interesantus un pārsteidzošus datu gabalus, kas piesaistīs lasītāja uzmanību un sniegs viņiem jaunu ieskatu. Tā kā liela daļa datu bija diezgan līdzīgi abām valstīm, mēs meklējām interesantas atšķirības jomas. Lielā datu kopā jūs varat atrast pārāk daudz kontrastu vai pārāk maz, tāpēc galvenais ir izveidot pareizo maisījumu, sniedzot lasītājam atklājamu stāstu.
Šie dati parādīja, ka vairāk nekā puse izstrādātāju abās valstīs ir vecumā no 25 līdz 34 gadiem, bet, ja mēs skatāmies uz otru pusi, ASV iedzīvotāju skaits ir vecāks nekā Lielbritānijā. Mēs redzam, ka Lielbritānijas izstrādātāji vairāk strādā e-komercijā un ka ASV izstrādātāji biežāk izmanto Illustrator. Lai gan pastāv dažas atšķirības, galu galā datiem ir jāpasaka mums stāsts, un galvenais stāsts ir tāds, ka valstu līdzības ir mazāk nozīmīgas nekā katrā valstī. Mēs ļoti uzskatām, ka uz datiem balstītām vizualizācijām būtu jāatbilst žurnālistikas precizitātes standartiem, tāpēc ir svarīgi meklēt interesantus ieskatus datos, bet arī precīzi iesniegt datus neatkarīgi no tā, vai ir vēlams izdarīt secinājumus.
Apsveriet lasītāju
Padomājiet par pēdējo datu vizualizāciju, ko redzējāt tiešsaistē. Vai vienā pusē tam bija atslēga, kas nozīmēja, ka jums ir jāturpina augšup un lejup vai pa kreisi un pa labi, lai saprastu, ko skatāties? Vai augšpusē bija virsraksts, kas jums jāturpina lasīt, lai atcerētos, kas ir datu kopa? Veidojot vizualizāciju, varat izmantot dažus mirkļus, lai apsvērtu auditoriju, un konteksts, kas ieskauj šo gabalu, ir tāls ceļš. Tas ir pārsteidzoši, cik daudz talantīgu dizaineru noformē, ņemot vērā šos apsvērumus.
Mēs zinājām, ka šie gabali galvenokārt tiks ievietoti tiešsaistē, un tajos būs vairākas salīdzināmas un nedaudz vienkāršas datu kopas. Mēs zinājām, ka galvenais mērķis ir salīdzināt abas valstis, pamatojoties uz doto mainīgo, un pēc tam pāriet uz nākamo. Tāpēc mēs izveidojām sapārotu diagrammu sēriju garā vertikālā formātā, kas ļauj to viegli salīdzināt un turpināt. Mēs izveidojām atsevišķus taustiņus tieši virs datiem, iezīmējām numurus diagrammās un ierobežojām katras sadaļas lielumu, lai pat uz maza ekrāna, piemēram, mana 13 collu MacBook Air, jūs varētu redzēt sadaļu kopumu bez ritināšanas.
Secinājums
Infografika bieži ir gan kvantitatīvu, gan kvalitatīvu datu sajaukums. Apvienot šīs dažādās datu formas, iegūt lielu ieskatu no lielām datu kopām un padarīt gabalu precīzu, vizuāli pievilcīgu un informatīvu var būt milzīgs uzdevums. Tomēr, ja tas ir izdarīts labi, šie skaņdarbi piesaista uzmanību un aicina mācīties tā, kā to var sasniegt tikai daži citi nesēji. Mūsu padoms ir izpētīt pēc iespējas vairāk atbilstošas informācijas - gan kvalitatīvās, gan kvantitatīvās - un izdomāt, kādu jaunu elementu varat pievienot stāstam. Ja jūs varat bez problēmām apvienot iepriekš nesaistītus datu bitus, jūs būsiet izveidojis kaut ko vērts koplietot.
