Rakamlar Yalan Söylememeli – Yaygın Veri Görselleştirme Hatalarına Genel Bir Bakış

Nicel veriler yorumlanmadan hiçbir işe yaramaz. Veri görselleştirmeleri, ham verilerin anlamını tutarlı çıkarımlar halinde sentezler. Tasarımcılar, çekici görüntülere doğruluk yerine öncelik verdiğinde, görselleştirmeler aldatıcıdır. Verileri bütünlük içinde iletmek için tasarımcılar yaygın veri görselleştirme hatalarından kaçınmalıdır.

Verilere yeterince uzun süre işkence ederseniz, size her şeyi anlatacaktır. John W. Türkiye

John Wilder Tukey kendini verilere adamış bir adamdı. Princeton'ın istatistik departmanının kurucu üyesi ve yazılım teriminin mucidi olan Tukey'in analitiğin en sevdiği yönü “sıkıcı, düz verileri alıp görselleştirme yoluyla hayata geçirmek” idi. Ancak tüm sayısal tutkusuna rağmen, Tukey verilerin yanlış yorumlanma yollarının keskin bir şekilde farkındaydı ve hatta "Görselleştirme genellikle kötülük için kullanılır" uyarısında bulundu.

İyi ve kötü için ikili potansiyel, veri görselleştirmeye özgü değildir, ancak içinde bulunduğumuz çağın paradoksu göz önüne alındığında, acil bir tasarım değerlendirmesidir. Bilgi her zamankinden daha bol ve erişilebilir, ancak hükümete, medyaya ve iş dünyasına büyük ölçüde güvenilmiyor. Kuruluşlar yanıltıcı görselleştirmeler yayınladıklarında (kasıtlı veya kasıtlı olarak), güven açığı genişler.

Hangi tasarım faktörleri görselleştirmeleri aldatıcı hale getirir ve tasarımcılar verilerin anlamını en yüksek netlikle nasıl aktarabilir?

Veri Görselleştirmede Kör Noktalar

"Grafik mükemmelliği, izleyiciye en kısa sürede en çok sayıda fikri, en küçük alanda en az mürekkeple veren şeydir." —Edward R. Tufte, Niceliksel Bilginin Görsel Gösterimi

İnsan görme ve kavrama, doğadaki en inanılmaz fenomenler arasındadır:

• Işık göze girer.
• Lens, ışıktan retinaya bilgi gönderir.
• Retina bilgiyi çevirir ve optik sinire sinyaller gönderir.
• Optik sinir beyne saniyede 20 megabit iletir.

Görmeden düşünmeye sıçrama anında gerçekleşir ve bedensel talepler ve dış uyaranlarla dolup taşan beyin, neyin deşifre edileceğine ve neyin göz ardı edileceğine öncelik vererek enerji tasarrufu yapmalıdır.

Bu hızlı görme ve anlama kavşağında, veri görselleştirmeleri değerlerini kanıtlıyor. Burada, birçok görselleştirme, izleyicilere verilerde ne görmeleri gerektiğini söyler ve çok çalışan beyin onaylayarak başını sallar. Onay yanlılığı tutulur. Objektiflik kaybolur.

Adil olmak gerekirse, yanıltıcı görselleştirmeler her zaman kötü niyetlerin yan ürünü değildir, ancak dürüst hatalar bile izleyicileri yanlış bilgilendirir. Gözler etkilenebilir ve insanlar hızlı çıkarımlar arayışında bilgileri gözden kaçırma eğilimindedir. Görme ve biliş, tüm veri görselleştirmelerinin tasarımında önemli bir husus olmalıdır.

Kaçınılması Gereken 10 Veri Görselleştirme Hatası

1. Yanıltıcı Renk Kontrastı

Renk, en ikna edici tasarım öğelerinden biridir. İnce gölge varyasyonları bile güçlü duygusal tepkiler ortaya çıkarır. Veri görselleştirmede, yüksek derecede renk kontrastı, görüntüleyenlerin değer farklılıklarının gerçekte olduğundan daha büyük olduğuna inanmalarına neden olabilir.

Örneğin, ısı haritaları değer büyüklüğünü renklerle gösterir. Yüksek değerler turuncu ve kırmızı görünürken, düşük değerler mavi ve yeşil olarak işlenir. Değerler arasındaki fark minimum olabilir, ancak renk kontrastı sıcaklık ve yüksek aktivite izlenimi yaratır.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Renk, veri serileri arasında ayrım yapmanın bir yolundan daha fazlasıdır.
• Yüksek kontrastlı renk eşleşmeleri, görüntüleyenlerin daha yüksek derecelerde veri eşitsizliği algılamasına neden olur.

2. 3D Grafiklerin Uygunsuz Kullanımı

Üç boyutlu uzayın iki boyutlu temsilleri, izleyicileri yüzyıllardır büyülemiştir, ancak 3B grafikler veri görselleştirmeleri için iki ciddi sorun teşkil etmektedir.

Tıkanma, bir 3B grafik diğerini kısmen engellediğinde oluşur. Nesnelerin farklı X, Y ve Z koordinatlarına sahip olduğu doğal dünyadaki uzayı taklit etmenin sonucudur. Veri görselleştirmede, kapatma önemli verileri gizler ve engelsiz grafiklerin en önemli göründüğü yanlış hiyerarşiler oluşturur.

Bozulma, 3B grafikler ön kısaltma yoluyla resim düzlemine girdiğinde veya resim düzleminden dışarı çıktığında meydana gelir. Çizimde ön kısaltma, nesneleri üç boyutlu uzayda yaşıyormuş gibi gösterir, ancak veri görselleştirmede daha fazla yanlış hiyerarşiler yaratır. Ön plan grafikleri daha büyük, arka plan grafikleri daha küçük görünür ve veri serileri arasındaki ilişki gereksiz yere çarpıktır.

Tasarımcı Çıkarımları:

• 3B grafikler ilgi çekicidir, ancak önemli bilgileri engelleme ve veri serileri arasındaki ölçek ilişkilerini karıştırma potansiyeline sahiptirler.
• 3B grafikler kesinlikle gerekli olmadıkça, verileri 2B olarak görselleştirin.

3. Çok Fazla Veri

Bu zamansız bir tasarım problemidir – net bir şekilde iletişim kurma arayışında neyin dahil edileceğine karşı neyin kesileceği. Veri görselleştirme, özellikle veriler hem bol hem de düşündürücü olduğunda muaf değildir.

Günaha mı? Tek bir görselleştirme ile derin bir noktaya gelin.

Sorun? İnsanlar, görsel biçimde soyutlanmış çoklu değerlerin anlamını hesaplamak için yeterli donanıma sahip değiller.

Görselleştirmeler çok fazla veri içerdiğinde, bilgiler bunalıma girer ve veriler, çoğu izleyicinin yiyemediği bir grafik çorbasına dönüşür.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Bilgi yüklemesi, veri görselleştirme için geçerlidir. Aynı anda çok fazla şey sunulursa, izleyiciler dışarı çıkar.
• Verileri çoklu görselleştirmelerle iletmek daha etkili olabilir.

4. Temel Çizgileri Atlama ve Ölçeği Kesme

Veriler, coğrafi bölgelere göre gelir düzeylerini veya oy verme alışkanlıklarını ölçerken olduğu gibi, bazen büyük ölçüde değişir. Tasarımcılar, görselleştirmeleri daha dramatik veya estetik olarak daha hoş hale getirmek için grafiklerdeki ölçek değerlerini değiştirmeyi seçebilirler.

Yaygın bir örnek, veri farklılıklarını daha belirgin hale getirmek için taban çizgisini atlamak veya Y eksenini sıfırın üzerinde bir yerde başlatmaktır.

Başka bir örnek, bir veri serisinin X değerini , daha düşük değerli serilerle karşılaştırılabilir görünmesi için kırpmaktır.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Estetik çekicilik, doğru veri sunumuna tabidir.
• Veri eşitsizliklerini kasıtlı olarak abartmak veya en aza indirmek için taban çizgilerini atlamak ve ölçeği kısaltmak etik değildir.

5. Taraflı Metin Açıklamaları

Öneri eylemi ikna sanatıdır. Birine bir resimde ne görmesi gerektiğini söyleyin, muhtemelen görecektir. Görselleştirmelere eşlik eden metin (kopya, başlıklar, etiketler, alt yazıları destekler), izleyicilere nesnel bağlam sağlamayı, veri algılarını manipüle etmeyi amaçlamaktadır.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Taraflı metin genellikle veri kümeleri arasında korelasyonlar çizerken (ve nedenselliği ima ederken) görünür.
• Genellikle, önyargılı metin müşterilerden gelir ve sorunu işaretlemek tasarımcılara aittir.

6. Yanlış Görselleştirme Yöntemini Seçme

Her veri görselleştirme yönteminin kendi kullanım durumları vardır. Örneğin, pasta grafikler bir bütünün farklı parçalarını karşılaştırmak içindir. Bütçe dökümleri ve anket sonuçları (aynı pasta) için iyi çalışırlar, ancak ayrı veri kümeleri (farklı pastalar) arasında karşılaştırma yapmak için tasarlanmamışlardır.

Rakip üç işletmenin kazançlarını görselleştirmek için bir pasta grafik kullanılabilir, ancak bir çubuk grafik işletmeler arasındaki farklılıkları (veya benzerlikleri) daha belirgin hale getirir. Görselleştirme zaman içinde geliri göstermeyi amaçlıyorsa, çizgi grafik çubuk grafikten daha iyi bir seçenek olacaktır.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Veri görselleştirme yöntemleri tek tip değildir.
• Görselleştirmelerin iletişim kurması gereken değişkenleri bilin.

7. Kafa Karıştırıcı Korelasyonlar

Veri kümeleri arasındaki korelasyonları görselleştirmek, izleyicilere bir konu hakkında daha geniş bir anlayış kazandırmanın yararlı bir yoludur. Korelasyonların gösterilmesinin bir yolu, aynı grafik üzerinde veri kümelerinin üst üste bindirilmesidir. Korelasyonlar dikkatlice düşünüldüğünde, bindirmeler aha anlarına yol açar. Bindirmelerin sayısı aşırı olduğunda, izleyicilerin bağlantı kurması zordur.

Korelasyonları yanlış bir şekilde nedensellik ima edecek şekilde görselleştirmek de mümkündür. Ünlü bir örnek, her ikisi de sıcak havanın sonucu olduğunda, artan dondurma satışları ile şiddet suçlarındaki artışlar arasında bağlantı kurmaktır.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Yakın mesafede bulunan birden çok görselleştirme ile korelasyonları vurgulamak faydalı olabilir. Bu, izleyicilerin verileri değerlendirmesine ve yine de bağlayıcı bağlantılar oluşturmasına olanak tanır.
• Yeniden belirtmekte fayda var. Korelasyon nedenselliğe eşit değildir.

8. Olumlu Verileri Yakınlaştırma

Veri ve zaman birbirinden ayrılamaz. Zaman dilimlerini yakınlaştırmak ve daha geniş anlatılara olumlu yansıyan verileri göstermek mümkündür. Finansal performansı görselleştirmek yaygın bir suçludur. Kısa bir süre içinde güçlü rakamlar gösteren ve bir işletmenin gelişiyormuş gibi görünmesini sağlayan bir tablo düşünün. Ne yazık ki, uzaklaştırma, şirketin keskin ve uzun süreli bir düşüşte yalnızca küçük bir yükseliş yaşadığını ortaya koyuyor.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Yakınlaştırılmış görselleştirmeler, verilerin bir bütün olarak söyledikleriyle uyumlu değilse, görüntüleyenlere bildirin.

9. Ortak Görsel Çağrışımlardan Kaçınmak

Görsel tasarım öğeleri insan psikolojisini etkiler. Simgeler, renk şemaları ve yazı tiplerinin tümü, izleyici algısını etkileyen çağrışımlar taşır. Tasarımcılar bu çağrışımları görmezden geldiğinde veya yaratıcı ifade lehine onlardan kaçındığında, nadiren iyi gider.

Veri görselleştirmelerini analiz etmek zihinsel olarak zorlayıcıdır. Bilişin kritik anında, beynin tanıdık tasarım öğelerinin yeniden tasarlanan anlamını deşifre etmesi zaman almayabilir.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Veri görselleştirmeye yaratıcı deneyler getirmenin sayısız yolu vardır. Görüntüleyenleri ortak görsel çağrışımları yeniden yorumlamaya zorlayarak verilerden uzaklaştırmayın.

10. Veri Görselleştirmelerini İlk Yerde Kullanmak

Veri görselleştirmeleri, bağlamsallaştırılması zor olan sayılara şekil verir. Veriler karmaşık olduğunda ve birden fazla değişken işin içinde olduğunda anlamı ortaya çıkarırlar. Ancak görselleştirme her zaman gerekli değildir.

Veriler bir istatistikle açık ve net bir şekilde iletilebiliyorsa, olmalıdır. Bir metin açıklaması anlayışlıysa ve verilerin şeklini göstermek çok az etki sağlıyorsa görselleştirmeye gerek yoktur.

Tasarımcı Çıkarımları:

• Veri görselleştirme bir iletişim aracıdır. Tüm araçlar gibi, uygun olduğu zamanlar ve başka bir aracın daha uygun olduğu zamanlar vardır.

Verileri Nesnellikle Görselleştirin

Veri görselleştirmelerini reddedilemez kanıtlar olarak kullanma eğilimi var. "Veriler elimizde. Bunun anlamı bu. Hikayenin sonu." Yine de 20. yüzyılın büyük bilimsel zihinleri belirsizliğe düşkündü ve en ikna edici verilerin bile hataya açık olduğu gerçeğini benimsedi.

Veri görselleştirmeleri doğruluk iddiaları değildir. Bunlar analitik anlık görüntülerdir - insan gözünün kavrayabileceği biçimlerde biçimlendirilmiş sayısal gerçeklikler. Tasarımcılar süslemeden vazgeçtiğinde, görselleştirmeler verileri nesnelliğin sıcak ışıltısına dönüştürür ve önyargı ve aldatma korkularını ortadan kaldırır.

Haydi ne düşündüğünü söyle! Lütfen düşüncelerinizi, yorumlarınızı ve geri bildirimlerinizi aşağıya bırakın.

• • •

Toptal Tasarım Blogunda daha fazla okuma:

• En İyi Veri Görselleştirme Örnekleri ve Pano Tasarımları
• Zihnin Gözü – Veri Görselleştirme Psikolojisine Bir Bakış
• Veri Görselleştirme – En İyi Uygulamalar ve Temeller
• En İyi Veri Görselleştirme Araçlarına Tam Bir Genel Bakış
• UX Araştırma Yöntemleri için Eksiksiz Kılavuz