Обман восприятия

Мизел Джукис

Вместе с большой властью приходит большая ответственность…

Вы уже подобрали набор инструментов, с помощью которых можно рассказывать захватывающие истории языком визуализации. Если ваша история сильная и яркая, она может изменить мнения людей и побудить их к действию. Но перед тем, как вы помчитесь менять мир с помощью новоприобретенных сил, давайте рассмотрим некоторые неприятные случайности, к которым могли бы привести ваши визуализации из-за особенностей восприятия нашего мозга.

Как мы воспринимаем различия

Нашему мозгу нравятся различия. Даже, когда мы просто расслабляемся перед компьютером, смотрим видео с котиками и пьем чай со льдом, наш мозг постоянно ищет границы в окружающей среде – осознает границы между стопами и полом, между руками и клавиатурой, чашкой и столом. То, как мы воспринимаем эти границы, зависит от многих факторов, в том числе от цвета, контраста, формы и перспективы.

РАЗНИЦА В ЦВЕТЕ И КОНТРАСТЕ

Когда мы говорим о цвете и контрасте, пример, который, возможно, приходит в голову, − это черное и белое. Нам очень легко различать их, поскольку один цвет − такой темный, а другой − такой светлый. Изменение светлоты и темноты цвета (оптической плотности) – это один, но не единственный способ показать контраст. Можно также изменить насыщенность (или цветность) так, чтобы цвет выглядел бледным и выцветшим или ярким и живым. Или можно сделать контраст, просто используя разные цвета, которые легко отличить друг от друга.

20-01-color-contrast

То, как наш мозг воспринимает контраст, зависит от контекста. Чем больше контраст между предметами, тем более разными они кажутся.

Например, посмотрите на следующий график:

20-02-red-line

Что-то выделяется, как вы думаете? Наверное, красная линия − по нескольким причинам. Во-первых, красная линия более насыщенного цвета, чем другие. Во-вторых, красный и голубой – хорошо констрастирующие цвета. В-третьих, для наших глаз красные и желтые цвета выходят на передний план, в то время как синие отступают на задний план.

Из-за сильного контраста между красной линией и всем остальным, наш мозг естественным образом сосредоточится на ней, и мы, вероятно, подумаем, что в этой красной линии есть что-то особенное. Если красная линия выделяется, как на рисунке, это хорошо, но только тогда, когда для этого есть уважительная причина. Например, если каждая линия представляет уровень счастья  в различных странах (в течение времени), тогда красная линия может показывать данные для вашей страны. Но, если красная линия не несет никакого особенного значения, тогда она только отвлекает и вводит в заблуждение.

А сейчас посмотрите на следующую карту, показывающую уровень успеваемости, в разных частях страны под названием Релетуния:

20-03-rainbow-map

Что выделяется на этот раз, по вашему мнению? Возможно, в глаза бросается некое разделение между западной и восточной частями страны? Это очевидное разделение − результат достаточно высокого контраста между светло-зелеными и темно-зелеными областями. Следовательно, кажется, что между этими двумя частями намного большая разница, чем, например, между желтыми и светло-зелеными областями. Но когда мы посмотрим на условные обозначения, то увидим, что светло-зеленые части отличаются от желтых и темно- зеленых частей на одинаковое количество единиц: один уровень успеваемости.

20-04-rainbow-difference

Так что, будьте осторожны с цветом и контрастом. Когда люди будут видеть сильноконтрастные области на ваших диаграммах, они, скорее всего, будут придавать этому контрасту какое-то значение, или будут думать, что разница между областями существенyее, так что стоит убедиться, что ваши графики соответствуют этому ожиданию

РАЗНИЦА В ФОРМЕ

Нашему мозгу намного труднее различать формы. Чтобы это проиллюстрировать, проверьте, сколько вам потребуется времени, чтобы найти красный круг в каждом из рисунков ниже:

20-05-red-circle

Адаптировано: Healey, Christopher G., Kellogg S. Booth, and James T. Ennis. “High-Speed Visual Estimation Using Preattentive Processing.” ACM Transactions on Computer-Human Interaction 3.2 (1996): 4.

Вы нашли круг быстрее в первом рисунке? У большинства из нас такие же результаты, поскольку что наш мозг лучше различает цвета, чем формы. Это справедливо, даже если некий другой фактор беспорядочно изменяется и вмешивается в то, что мы видим.

Например, проверьте, сколько времени вам надо, чтобы найти границу в каждом из рисунков ниже:

20-06-boundary

Адаптировано: Healey, Christopher G., Kellogg S. Booth, and James T. Ennis. “High-Speed Visual Estimation Using Preattentive Processing.” ACM Transactions on Computer-Human Interaction 3.2 (1996): 5.

Большинство из нас находит границу между цветами (красным и голубым) в рисунке слева быстрее, чем границу между формами (кругами и квадратами) в рисунке справа, хотя оба рисунка имеют еще один фактор, беспорядочно изменяющийся и мешающий нашей способности определить границу. В изображении слева предметы организованы по цвету, а форма беспорядочно изменяется. В изображении справа − напротив: предметы организованы по форме, а цвет беспорядочно изменяется.

Все это приводит нас к вопросу: стоит ли − использовать иконки или пиктограммы в визуализациях, потому что даже самые простые иконки определяются формой, а не цветом. К счастью для нас, глава «Значение цвета, шрифта и пиктограмм» предлагает нам некоторые советы:

Правило следующее: если что-то можно сделать понятным в маленьком пространстве без пиктограммы, значит ее использовать не надо. […] Как только кто-то спросит: «Что эта пиктограмма обозначает?”,  вы проиграли сражение за безжалостную простоту вещей.

Пиктограммы могут быть умным и полезным способом проиллюстрировать идею и сделать информационную графику привлекательнее, но для того, чтобы быть эффективными, они должны сохранить идеальный баланс между детализированностью и точностью. Слишком много деталей приводят к тому, что пиктограммы трудно отличить друг от друга; слишком мало – пиктограммы слишком абстрактны. И слишком усложненные, и слишком упрощенные формы могут сбить с толку аудиторию.

Вы должны быть судьей. Хорошие пиктограммы могут сообщить идею, не используя цвет. Каждая из трех карт ниже показывает расположение больниц и библиотек в стране. Посмотрите на пиктограммы, какую карту вам быстрее и проще всего понять?

20-07-icon-maps

РАЗНИЦА В УГЛАХ ЗРЕНИЯ

Мы живем в трехмерном мире с 3D кинофильмами, 3D печатью и 3D играми. Может возникнуть искушение добавить некоторые 3D штуки в двухмерные визуализации. Хотя в большинстве случаев люди оказываются скорее удивлены, чем впечатлены 3D графиками.

Как мы уже упоминали раньше, нашему мозгу достаточно трудно различать двухмерные формы. Если мы добавляем третье измерение к этим формам, то зачастую добавляем и путаницы. Но не надо верить нам на слово. Какая из столбчатых диаграмм, по вашему мнению, легче для чтения?

20-08-3d-bar

 

20-09-2d-bar

Избегать 3D в визуализациях следует не только потому, что такую графику труднее читать. Еще одна причина − это то, что наш мозг ассоциирует разницу в перспективе с разницей в размерах. Вы, вероятно, встречали это явление много раз, когда смотрели вдаль на улицу или вверх на небоскреб: предметы на переднем плане кажутся больше, а те, что на заднем, − меньше.

Например, возьмите простой квадратный стол. Вы знаете, что поскольку это квадрат, все четыре его стороны равны. Но когда вы посмотрите на него со стороны:

20-10-table-perspective

Кажется, что сторона, которая ближе к вам, больше стороны, которая дальше от вас.

Поэтому, многие 3D визуализации могут вводить в заблуждение. Какой из секторов в круговой диаграмме ниже, по вашему мнению, больший: красный или зеленый? Голубой или желтый?

20-11-3d-pie

Ну и чтобы определиться, какая из диаграмм более понятна: красный и зеленый сектора фактически одинакового размера. Что касается синего и желтого секторов, желтый сектор в два раза больше голубого. Это не понятно из 3D диаграммы из-за того, что перспектива искажает размер секторов, но  когда мы смотрим на ту же круговую диаграмму, только двухмерную, все становится понятным:

20-12-2d-pie

Так, если у вас нет, действительно уважительной причины использовать 3D графику, лучше избегайте ее. Но только потому, что 3D графика не великолепна, это не значит, что вся она  плохая. Например, 3D визуализации могут быть очень полезны в некоторых видах научного моделирования, например трехмерная модель мозга, на которой выделены активные участки, или трехмерная карта, моделирующая топографию местности. Определенно, существуют примеры, когда 3D усиливает визуализацию. Просто убедитесь, что третье измерение, которое вы добавляете, на самом деле помогает вашей аудитории увидеть, что вы пытаетесь показать, а не мешает этому.

Как мы сравниваем различия

Итак, что мы уже выяснили? Что наш мозг довольно хорошо различает цвета и контраст, но не так хорошо понимает разницу в форме и перспективе. В общем, потребуется больше времени, чтобы понять визуализацию данных, когда есть больше различий для обработки. Так помогите же мозгу и минимизируйте различия! Единственный способ сделать это – быть последовательными в своих графиках.

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ВЫРАВНИВАНИЯ

Наш мозг хорошо сравнивает различные по длине отрезки, но только тогда, когда у этих отрезков  есть общая точка отсчета. Например, попробуйте сравнить, какой длины отрезки на следующем графике:

20-13-unaligned-bars

А теперь попытайтесь сделать то же на этом графике:

20-14-aligned-bars

Разве не легче сравнивать отрезки на втором графике? Хотя обе столбчатые диаграммы имеют горизонтальную ось с подписями и отметки на осях, в силу того, что на втором рисунке все отрезки начинаются в одной и той же точке, отличия, которые нашему мозгу приходится обрабатывать, минимизированы. Последовательное выравнивание позволяет нашему мозгу сосредоточиться на длине отрезков, не тревожась о разных точках отсчета для каждого отрезка.

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ЕДИНИЦ ИЗМЕРЕНИЯ

Возможно, когда-то вы захотите показать два набора данных в одной графике: например двойную линейную или двойную столбчатую диаграмму. Это здорово, только если вы будете придерживаться принципа последовательности.

Например, следующая диаграмма показывает, сколько пришлось бы заплатить за некоторые из волшебных предметов в США и в Объединенном Королевстве:

20-15-inconsistent-units

Кажется, что эти предметы выгодно купить в Объединенном Королевстве! Но подождите, в этом графике недостаточно просто сравнить длину столбцов. Есть еще одна разница, которую мы должны принимать во внимание: разные единицы на вертикальных осях. С левой стороны единицы измерения − доллары США, справа − евро. Так что для точного сравнения цен, нам нужно конвертировать или доллары в евро, или евро в доллары. Некоторые люди легко конвертируют валюту на месте, и их стоит похвалить за чудесные математические навыки. Остальные же из нас смотрят на эту задачу и задаются вопросом, почему создатель этой диаграммы так жесток к нам. Так что не будьте жестоки. Конвертируйте разные единицы измерения в одну систему, чтобы аудитории не приходилось этого делать самостоятельно. Например, как тут:

20-16-consistent-units-dollars

 

20-17-consistent-units-euros

Оказывается, волшебные вещи стоят одинаково в США и в Объединенном Королевстве.

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ МАСШТАБА

Кроме унифицированных единиц измерения ваша графика должна иметь унифицированные шкалы измерений. Например, столбчатая диаграмма ниже показывает, сколько времени занимает овладение сверхспособностями у Землянина и Марсианина:

20-18-inconsistent-scales

По высоте столбцов кажется, что марсианам потребуется больше времени, чтобы овладеть сверхспособностями, но опять же − вертикальные оси разные. Хотя единицы измерения в этот раз одинаковые (обе оси используют часы), шкалы измерения разные. С левой стороны шкала в тысячах часов для землян, а справа − в сотнях часов для марсиан.

Те же данные с унифицированной шкалой выглядели бы так:

20-19-consistent-scales

Диаграмма с унифицированной шкалой показывает, что марсиане овладевают сверхспособностями намного быстрее землян, возможно, потому, что на их планете меньше гравитация.

Прозрачность

Когда речь идет о визуализации данных и прозрачности, имейте в виду, что данные, которые мы показываем, точно так же важны, как и данные, которых мы не показываем. Мы хотим дать читателям достаточно контекстной и любой другой дополнительной информации, которая им могла бы понадобиться, чтобы правильно понимать нашу графику.

КУМУЛЯТИВНЫЕ ГРАФИКИ

Кумулятивное значение указывает значение на данный момент: это целое число, которое увеличивается по мере продвижения. Например, давайте представим, что вы отслеживаете, сколько раз люди видели супергероев в вашем городе:

МесяцСколько раз видели супергероевСводные данные о том, сколько раз видели супергероев
Январь6060
Февраль40100 = 60 + 40
Март38138 = 60 + 40 + 38
Апрель30168 = 60 + 40 + 38 + 30
Май25193 = 60 + 40 + 38 + 30 + 25
Июнь26219 = 60 + 40 + 38 + 30 + 25 + 26
Июль20239 = 60 + 40 + 38 + 30 + 25 + 26 + 20
Август18257 = 60 + 40 + 38 + 30 + 25 + 26 + 20 + 18
Сентябрь30287 = 60 + 40 + 38 + 30 + 25 + 26 + 20 + 18 + 30
Октябрь62349 = 60 + 40 + 38 + 30 + 25 + 26 + 20 + 18 + 30 + 62
Ноябрь75424 = 60 + 40 + 38 + 30 + 25 + 26 + 20 + 18 + 30 + 62 + 75
Декабрь90514 = 60 + 40 + 38 + 30 + 25 + 26 + 20 + 18 + 30 + 62 + 75 + 90

Первая колонка значений говорит вам, сколько раз люди видели супергероев в каждом месяце, независимо от других месяцев. Вторая колонка показывает, сколько раз супергероев видели на этот момент, по мере вашего продвижения вниз по колонке цифры прибавляются. Например, в январе супергероев видели 60 раз, таким образом, итог составляет 60. В феврале супергероев видели 40 раз, а всего − 100, потому что к 40 случаям в феврале добавлены 60 случаев в январе. И так далее, в каждом последующем месяце.

Зачем нам вся эта математика? Затем, что есть кое-что, что называется кумулятивным графиком и показывает кумулятивные значения.

Если вы собираетесь показывать людям кумулятивные графики, важно, чтобы вы сказали пользователям, что эти графики кумулятивные.

Почемy? Потому что вот как выглядит обычный линейный график с некумулятивными значениями помесячно:

20-20-noncumulative-graph

Обратите внимание, как линия падает и поднимается: количество случаев в месяц снижается в августе, в потом растет до конца года. Супергерои, очевидно, более заняты во время отпусков.

Сравните обычную линейную диаграмму вверху с кумулятивной ниже.

20-21-cumulative-graph

Видите, как общее уменьшение активности супергероев от января к августу уже не так очевидно в кумулятивном графике? Линия в кумулятивном графике продолжает идти вверх, потому что числа суммируются и сумма становятся больше. Эта тенденция движения вверх маскирует другие тренды данных. Посмотрев на кумулятивный график, легко ошибочно решить, что он показывает тенденцию последовательного роста, хотя на самом деле это не совсем так.

Так что, если говорить о кумулятивных графиках: если вы их демонстрируете, уточните, что графики кумулятивные, иначе люди могут подумать, что эти цифры все возрастают и возрастают.

КОНТЕКСТ

Без контекста истории, которые рассказывает наша графика, не имеют отправной точки, с помощью которой мы можем сравнивать. Например, является ли следующая тенденция среднестатистической или необычной?

20-22-no-context

С другой стороны, слишком много данных могут ошеломить аудиторию. В этом случае, контекст теряется среди всей информации и становится излишним усложнением. Например, разве не труднее рассмотреть красную линию в графике ниже?

20-23-too-much-context

Вот почему визуализация данных – непростое задание! Вам придется придумать, как презентовать данные так чтобы позволить читателям ясно видеть тенденции и точно сравнивать различия. Например, давайте посмотрим на следующий график:

20-24-good-context

Если вы хотите показать вашим соседям, как увеличилось количество увиденных супергероев со временем, тогда демонстрация данных в течении года, а не нескольких месяцев, обеспечивает больше контекста. И вместо того, чтобы показывать линии для десятков городов во всем мире, ваша графика будет менее захламленной и более релевантной для аудитории, если вы просто покажете тенденцию для вашего города. Наконец, хорошо бы включить какую-то отправную точку – например, средние показатели по всему миру – для того, чтобы ваши соседи поняли, насколько типичный или нетипичный их город.

Следующая и последняя глава этой книги еще больше расскажет о значении контекста и покажет, как еще графика может ввести аудиторию в заблуждение. Просто помните: в своих визуализациях всегда будьте последовательными и прозрачными.