Esaminare i difetti nel design della visualizzazione dei dati
Questo articolo esplora problemi comuni nel design della visualizzazione dei dati e il loro impatto.
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Indice
- L'importanza di una buona visualizzazione
- Cosa abbiamo fatto
- Comprendere i difetti
- Categorie di difetti di design
- Esempi di difetti
- Perché avvengono questi difetti?
- Intenzioni dietro il design
- Lacune nelle competenze e conoscenze
- Estetica sopra la funzionalità
- Sfide con i dati
- Limitazioni degli strumenti
- Aspettative dei clienti
- Dinamiche di squadra
- Andando avanti: affrontare i difetti
- Raccomandazioni per il miglioramento
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
La visualizzazione dei dati ci aiuta a vedere e capire le informazioni attraverso mezzi visivi come grafici e diagrammi. Però, non tutte le visualizzazioni sono fatte bene. Un design scarso può fuorviare le persone, confonderle o rendere difficile la comprensione delle informazioni. Negli anni, gli esperti hanno evidenziato molti difetti di design nelle visualizzazioni, ma con l'aumento dei social media e degli strumenti facilmente accessibili per crearle, sempre più persone stanno creando grafici. Questo rende importante esaminare i difetti nelle visualizzazioni e capire perché accadono.
L'importanza di una buona visualizzazione
Le visualizzazioni giocano un ruolo grande nel modo in cui comprendiamo i dati. Un grafico ben progettato può rendere chiare e facili da capire informazioni complesse. Ma una visualizzazione difettosa può distorcere i dati e portare a incomprensioni. Alcuni lavori famosi hanno evidenziato come le visualizzazioni possano fuorviare. Ad esempio, libri classici hanno sottolineato problemi come grafici fuorvianti ed embellimenti inutili. Questi problemi possono minare la fiducia del pubblico nelle informazioni presentate.
Man mano che più persone creano le proprie visualizzazioni, diventa cruciale identificare e affrontare questi difetti di design. Questo lavoro esamina questi difetti non solo da un punto di vista accademico, ma anche dalla prospettiva degli utenti quotidiani.
Cosa abbiamo fatto
Per capire i difetti di design nella visualizzazione dei dati, abbiamo raccolto migliaia di esempi da una galleria online dove il pubblico può inviare visualizzazioni difettose. Dopo aver analizzato 2227 visualizzazioni, abbiamo trovato molti difetti di design specifici. Abbiamo raggruppato questi difetti in tre categorie principali: Disinformazione, scarsità di informazioni e antisocialità. All'interno di queste, ci sono dieci sottocategorie che approfondiscono questioni specifiche.
Abbiamo anche condotto discussioni in gruppo per esplorare perché si verificano questi difetti di design. I partecipanti hanno condiviso le loro esperienze e discusso i fattori che portano a un design di visualizzazione scarso.
Comprendere i difetti
Categorie di difetti di design
Disinformazione: Questo include casi in cui la visualizzazione trasmette un messaggio fuorviante o errato.
- Inaccuratezza: Questo accade quando gli elementi visivi non rappresentano correttamente i dati. Esempi comuni includono problemi come l'uso di effetti 3D che distorcono la percezione delle dimensioni o la mescolanza di diverse rappresentazioni dei dati in modo confuso.
- Ambiguità: Questo si verifica quando una visualizzazione è poco chiara, rendendo difficile per gli spettatori capire cosa significano i dati.
- Ingiustizia: Questo aspetto riguarda come standard diversi possano portare a rappresentazioni distorte.
Scarsità di informazioni: Questo gruppo copre casi in cui le visualizzazioni non comunicano informazioni utili.
- Bassa leggibilità: Se una visualizzazione è difficile da leggere a causa di testo troppo piccolo o scelte di colore inadeguate, rientra in questa categoria.
- Eccessiva complessità: Questo accade quando una visualizzazione è troppo complicata, sopraffacendo gli spettatori e nascondendo intuizioni chiave.
Antisocialità: Questa categoria si concentra su come le visualizzazioni possano far sentire le persone a disagio o offese.
- Abnormalità: Quando un visivo si discosta significativamente dalle norme standard, può confondere gli spettatori.
- Aggressività: Alcuni design possono impiegare elementi visivi duri o irrispettosi che creano un'esperienza negativa.
Esempi di difetti
Ecco alcuni esempi di difetti di design che abbiamo trovato:
Inaccuratezza: Una barra in un grafico che rappresenta il 9.4% appare più alta di un'altra che rappresenta il 14.0%. Questo rappresenta visivamente i dati in modo errato.
Ambiguità: Il design di un grafico fa sembrare che sia collegato al testo, ma non rappresenta alcun dato reale.
Bassa leggibilità: Un grafico è ingombro di troppi elementi, rendendolo difficile da leggere o capire.
Perché avvengono questi difetti?
Per ottenere spunti sulle ragioni dietro questi difetti, abbiamo organizzato discussioni con partecipanti esperti nel design delle visualizzazioni. Ecco alcune motivazioni chiave che abbiamo identificato:
Intenzioni dietro il design
- Raggiungere obiettivi comunicativi: I designer possono manipolare i visivi per trasmettere messaggi specifici o persuadere il pubblico. Potrebbero dare priorità a far sembrare i dati favorevoli o attirare l'attenzione con design appariscenti.
Lacune nelle competenze e conoscenze
- Mancanza di esperienza: Non tutti coloro che creano visualizzazioni hanno una formazione formale in scienza dei dati o design. Alcuni potrebbero non comprendere appieno i principi di un buon design.
Estetica sopra la funzionalità
- Ricerca dell'estetica: A volte, il desiderio di creare qualcosa di bello può offuscare la necessità di presentare i dati accuratamente. I designer potrebbero scegliere strutture visivamente attraenti senza considerare la loro efficacia nel trasmettere informazioni.
Sfide con i dati
- Dati complessi: Quando si trovano di fronte a set di dati complicati, i designer potrebbero avere difficoltà a presentare le informazioni chiaramente. Se i dati sono grezzi o non elaborati, può portare a visualizzazioni difettose.
Limitazioni degli strumenti
- Vincoli tecnici: I diversi strumenti software usati per creare visualizzazioni hanno le loro limitazioni. Alcuni potrebbero non offrire tutte le capacità necessarie per creare visuali di alta qualità.
Aspettative dei clienti
- Influenza dei clienti: I designer potrebbero subire pressioni dai clienti che vogliono presentazioni accattivanti, anche se queste non rappresentano accuratamente i dati.
Dinamiche di squadra
- Problemi di collaborazione del team: Quando più persone sono coinvolte in un progetto di design, una mancanza di comunicazione può portare a incomprensioni e scelte di design scadenti.
Andando avanti: affrontare i difetti
Raccomandazioni per il miglioramento
Concentrarsi sulla literarietà degli utenti: È fondamentale educare utenti e designer sui principi di un buon design di visualizzazione. Questo può prevenire molti dei problemi identificati.
Sviluppare strumenti migliori: Gli strumenti che aiutano gli utenti a creare visualizzazioni dovrebbero essere più intuitivi e dovrebbero assistere nell'identificare potenziali difetti di design all'inizio del processo.
Incoraggiare la collaborazione: Creare ambienti in cui i designer possano collaborare più efficacemente migliorerà la comunicazione e porterà a risultati migliori.
Implementare linee guida etiche: Stabilire etiche chiare nella visualizzazione può aiutare gli utenti a comprendere le proprie responsabilità nella presentazione dei dati in modo accurato e giusto.
Conclusione
Lo studio dei difetti di design nella visualizzazione è vitale per garantire che le informazioni presentate attraverso i dati siano chiare e affidabili. Identificando difetti comuni e comprendendo le ragioni alla base, possiamo lavorare per migliori pratiche nel design delle visualizzazioni. Questo non solo avvantaggia gli utenti esperti ma dà anche maggiore potere alle persone comuni per interagire con i dati in modo significativo. L'obiettivo è creare un futuro in cui le visualizzazioni servano efficacemente il loro scopo, promuovendo comprensione anziché confusione nel pubblico.
Per supportare questi sforzi, saranno necessarie ricerche e collaborazioni continue all'interno della comunità. Affrontando le sfide che portano a design difettosi, possiamo migliorare la qualità complessiva delle visualizzazioni di dati disponibili al pubblico. Questo è un passo importante verso la costruzione della fiducia nella rappresentazione visiva delle informazioni e il promuovere decisioni informate.
Titolo: "I Came Across a Junk": Understanding Design Flaws of Data Visualization from the Public's Perspective
Estratto: The visualization community has a rich history of reflecting upon flaws of visualization design, and research in this direction has remained lively until now. However, three main gaps still exist. First, most existing work characterizes design flaws from the perspective of researchers rather than the perspective of general users. Second, little work has been done to infer why these design flaws occur. Third, due to problems such as unclear terminology and ambiguous research scope, a better framework that systematically outlines various design flaws and helps distinguish different types of flaws is desired. To address the above gaps, this work investigated visualization design flaws through the lens of the public, constructed a framework to summarize and categorize the identified flaws, and explored why these flaws occur.
Autori: Xingyu Lan, Yu Liu
Ultimo aggiornamento: 2024-11-12 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2407.11497
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.11497
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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