Занятие 1
Визуализация данных
Визуальные переменные
Теория цвета
Типы графиков
Правила и частые ошибки
Чтобы понять, как работает город,
нужно сперва его вообразить.

Воображение — это визуальные образы.

Чтобы понимать города,
нужно владеть визуальными коммуникациями.
Визуализация данных
Перед визуализацией данных вы должны быть готовы ответить хотя бы на эти вопросы:
​
1. Какие параметры вы хотите визуализировать?
2. Ради чего? Какова цель? (например, сравнить два тренда или подчеркнуть 5 лидирующих значений и т.д.)
3. Какова ключевая идея вашей визуализации, что читатель должен понять, увидев ваш график?
​
Используйте визуализации, когда они помогают следовать принципу:
"A picture is worth a thousand words"





В отличие от визуализаций для технической документации, где важно следование ГОСТам и прочим стандартам, в визуализациях для медиа и презентаций нужно блюсти чистоту, опрятность и понятность.
​
Статистик Эдвард Тафти среди ключевых принципов визуализации назвал Ink-Data Ratio, согласно которому чем меньше «чернил» использовано в визуализации, тем лучше.

Узнать больше:
Визуальные переменные
Визуальные переменные — это изобразительные характеристики, с помощью которых мы можем воспринимать визуальную разницу как разницу между числовыми значениями.





Иными словами, это набор способов, которыми данные могут быть «переведены» в изобразительный формат с помощью дизайн-инструментов.​
​
Узнать больше:
Выбираем переменную
Правило: Одна характеристика данных (один столбец) — одна визуальная переменная.
​
Размер:
  • ✅ Хорошо для количественных данных (показываем числа, например, 2 кошки vs 3 кошки).
  • ✅ Хорошо, если нужно показать точную разницу в данных и однозначно подчеркнуть различие между объектами.
  • ❌ Плохо для отражения качественных данных (показываем группы, например, чёрные кошки vs белые кошки).





Тон цвета:
  • ✅ Хорошо для качественных данных (показываем группы, например, чёрные собаки vs белые собаки).
  • ❌ Плохо для количественных данных (показываем числа, например, 2 собаки vs 3 собаки).
​
Яркость цвета:
  • ✅ Хорошо для примерного визуального сопоставления, где читателю нужно понять картину в целом.
  • ✅ Хорошо для подчеркивания самых важных данных.
  • ❌ Плохо, если нужно показать точную разницу в данных.
Hue — Тон — разные цвета

Intensity — Насыщенность —
от цветного к чёрно-белому

Value — Яркость —
от тёмного к светлому
Цвет
Правило №1: Чем меньше цветов, тем лучше

Человеческий глаз может воспринимать до 7 цветов за раз, но лучше использовать до 3 основных цветов и их оттенков + серый как нейтральный цвет.​

Правило №2: Одна категория — один цвет.

Если у вас есть барчарт с населением по городам, все столбики должны быть одного и того же цвета, потому что число населения уже выражено с помощью размера столбцов. А категория для всех столбцов одна — город. ​

Правило №3: Использование разных цветов должно быть последовательным на протяжении всей статьи

Если на одном графике собаки изображены голубым, а кошки — красным, то и на следующем графике собаки должны быть голубыми, а кошки красными — а не жёлтыми и розовыми.




Правило №4: Цвета должны соответствовать устоявшимся культурным ассоцияциям​

Например, в Китае красный считается цветом удачи, а в англоязычных культурах удачу сулит зелёный​. При этом в Китае зелёный головной убор — признак, что человеку изменяют.

Правило №5: Контраст — ключ к успеху

Ваш график должен быть понятен даже людям с дальтонизмом.​

Правило №6: Всё не то, чем кажется​
  • Чёрный — лучше не #111111, а подтон в любую сторону​
  • Белый — лучше не #FFFFFF, а подтон в любую сторону
  • Серый — не чисто серый по шкале от белого до чёрного, а оттенок серо-голубого
ОЩУЩЕНИЯ
Цвет должен нести какое-то ощущение.
Ощущения могут быть ограничены
брендбуком и редполитикой.

Избыток цветов так же тяготит,
как и избыток ощущений.
Полезные инструменты
Как компьютеры воспринимают цвета:
  • rgb — красный+зелёный+синий— (27,131,137)
  • rgba — красный+зелёный+синий+прозначность — (27,131,137,0.8)
  • hex — число из шести символов — #1B8389
  • cmyk — cyan+magenta+yellow+key/black — голубой, пурпурный, жёлтый и чёрный; используется в печати —
  • C 43% M 2% Y 0% K 46%
ТУТОРИАЛЫ
НАЙДИТЕ ВАШ ЦВЕТ

Ищем с помощью пробела в Coolors:

1. Основной цвет на глаз для основного ряда данных (подобрать на глаз).

2. Светлый цвет для фона.

3. Тёмный цвет для шрифта.

4. Контрастный яркий цвет для второго ряда данных.

Severe drought threatens honey bees in Chile
by Christine Chan and Dave Sherwood, Reuters Graphics, 2019
  • Линейный график
  • Барчарт
  • Столбчатая диаграмма
Five charts show why millennials are worse off than their parents
by Lauren Leatherby, Financial Times Data, 2017
  • Линии для непрерывных данных
  • Столбики для дискретных данных
  • Важные моменты
The black-white economic divide is as wide as it was in 1968
by Heather Long and Andrew Van Dam, Washington Post, 2020
  • Линейный график с двумя главными цветами
  • Столбчатая диаграмма с двумя основными цветами и серым
  • Линейный график с двумя основными цветами и серым
Корреляция на графиках
  • Линейный график
    https://www.washingtonpost.com/business/2020/07/16/9-charts-that-show-good-bad-alarming-this-early-economic-recovery/
  • Диаграмма рассеяния
    https://www.nytimes.com/2017/10/09/learning/whats-going-on-in-this-graph-oct-10-2017.html
  • Потоковая диаграмма
    https://www.nature.com/articles/s41599-020-00608-6#Tab3
ЧТО ВЫ ХОТЕЛИ БЫ ПОКАЗАТЬ?
Visual vocabulary — шпаргалка по типам графиков
от Financial Times

Аналог FT Visual vocabulary на русском
от Александра Богачёва

Более 60 графиков New York Times Graphs для обучения студентов — коллекция графиков и карт, организованная
по топикам и типам графиков
Основные типы графиков
Линейный график
Тип данных: непрерывный по оси x (например, даты).
Цель: изменение с течением времени, статистические выбросы.

Барчарт
Тип данных: качественный по оси y или дискретный.
Цель: иерархия, ранжирование, сравнение.
Используется, если названия объектов длинные.

Столбиковая диаграмма
Тип данных: качественный по оси x или дискретный.
Цель: иерархия, ранжирование, сравнение.
Используется, если названия объектов короткие.

Ответ: вагадане
—


Пайчарт
Тип данных: проценты.
Цель: пропорция.
🌻 Сумма всех значений должна быть 100%.
🌻 Лучше показывать 1-3 категории, а остальное упаковывать в «Другое».

Диаграмма рассеяния
Тип данных: две качественные категории с числовыми измерениями.
Цель: корреляция, сравнение, статистические выбросы.
Блок-схемы
  • Diagrams.net — инструмент для рисования блок-схем.
  • Блок-схемы позволяют визуально зафиксировать алгоритм исполнения кода или функции.
  • Нужны не для внешнего читателя, а чтобы вы сами не запутались в собственных действиях.
  • Узнать больше в Википедии
Частые ошибки
1. «Лапша» — слишком много линий на линейном графике — настолько, что никто не может различить, где одна, а где другая.

2. Неуместные пайчарты
  • сумма значений не равна 100 %,
  • разные категории на одном графике — лучше использовать столбиковую диаграмму.​​​

3. Столбиковые диаграммы начинаются не с нуля — это манипуляция восприятием читателя за счёт визуального усиления разницы между значениями.

4. Читатель должен поворачивать голову вверх ногами, чтобы прочитать текст — лучше писать всё горизонтально.

5. Слишком много цветов, не несущих никакого смысла.

6. 3D графики — сбивают читателя с толку.

Ответ: вагадане

7. Значения не отсортированы ни по какому признаку.

8. Подписи данных либо неразличимо маленькие, либо их слишком много.

9. Избыточное украшательство — декоративные элементы, не несущие смысла.

10. Название графика и сам график не связаны.

Узнать больше:
Как создавать понятные графики
Примеры плохих графиков
из телеграм-канала «Отвратительные графики» и сайта viz.wtf
Шаблон

Форматы изображений, в которых можно экспортировать из RAWGraphs и Flourish Studio.

  • Raster — jpg, png — Adobe Photoshop, Gimp
  • Vector — svg — Figma

Узнать больше:

Пять стратегий придумывания заголовков
для дата-визуализаций, статей
и карточек с инфографикой
  • Показатель как он есть
    «Число лягушек в мире»
  • Наводящий вопрос
    «Растёт ли число лягушек в мире»
  • Конфликт
    «Лягушки VS жабы: кого в мире больше»
  • Тенденция
    «Число лягушек в мире стремительно растёт»
  • Ключевой инсайт
    «Юго-Восточная Азия — лидер по числу лягушек»
DATAWRAPPER
Совет

Чтобы раскрасить или выделить отдельные слова в заголовке и подзаголовке в DataWrapper, используйте стили HTML и CSS.


Например, чтобы выделить слово красным и жирным,

нужно обернуть его в следующий код:

<span style="color:red;font-weight:bold">НУЖНОЕ СЛОВО</span>

INCOME CLASSIFICATION
Выхватываем человека из инфошума

У карточки должен быть по-хорошему

кликбейтный заголовок.

Визуальное единство

Проект должен казаться цельным произведением.

City As A Spaceship
Шаг за шагом

Кормите читателя с ложечки.

И смыслами, и визуализациями.

  1. Используйте 1–3 ярких цвета, а всё остальное изображайте нейтральным сероватым оттенком.
  2. Следите, чтобы важные линии не слипались (ошибка «лапша»).
Как сделать линейный график в DataWrapper
Как сделать пузырьковую диаграмму
(bubble chart) в DataWrapper
Визуализация таймлайна во Flourish (VPN)
Как долго песня оставалась в чартах
Источники данных
Обычно нужные данные можно найти, просто загуглив «тема данные» или «статистика», например environmental data, но вот несколько ключевых сайтов, где можно найти много полезных датасетов.

Открытые данные — всемирный уровень
  1. UNData — ООН.
  2. World Health Organization — Всемирная организация здравоохранения.
  3. World Bank — Всемирный банк.
  4. UNCTADStat — Конференция ООН по торговле и развитию.
  5. UNESCO: Общая статистика и Всемирная база данных о неравенстве в образовании.
  6. Eurostat Database — Евросоюз.
  7. Отчёты консалтинговых компаний, например, McKinsey & Company.
​
Негосударственные агрегаторы данных — всемирный уровень
  1. Dateno — поисковик по данным мира, создан российскими разработчиками.
  2. Our World in Data.
  3. Gapminder.
  4. Statista.com — может понадобиться VPN — 🌻 Важно! Для просмотра некоторых данных нужна платная подписка; у таких данных будет бело-зелёный крестик в правом верхнем углу картинки. Статистика без такого крестика доступна бесплатно.
  5. OCCRP Aleph — данные Центра по исследованию коррупции и организованной преступности, доступ с VPN, подходят для расследовательской журналистики.
  6. Data.world.
  7. Kaggle — можно наткнуться на необычные датасеты, например "Best Books Ever", "Reddit Dad Jokes", "Naughty or Nice List 2021", "French Second Hand Cars", "List of Colours" — посмотрите на популярные датасеты.
  8. Аналитика поисковых трендов: Google Trends и Яндекс Вордстат.





Российские данные
  1. Росстат — можно как скачивать статистику напрямую, так и запрашивать информацию.
  2. DataCatalogs — каталог каталогов данных, агрегатор различных источников.
  3. Стат ГИБДД — статистика аварийности Госавтоинспекции.
  4. Если быть точным — данные, собранные авторами проекта о социальных проблемах в России. 🌻 Важно! Использовать с осторожностью и по возможности самостоятельно искать данные в первоисточника, используя материалы Если быть точным только как подсказку.

Московские данные
  1. Портал открытых данных Москвы — официальные открытые данные Москвы, сгруппированные по темам.
  2. Единое хранилище данных — официальные открытые данные Москвы, сгруппированные по ответственным ведомствам.
  3. ПРОдвижение — немашиночитаемые, но ежедневно обновляемые данные о поездках на такси, каршеринге и арендных самокатах.
  4. Карта ДТП — аварийность в Москве.
  5. Компас Тинькофф — агрегированные данные о тратах москвичей по категориям.
  6. Яндекс Геоаналитика — есть данные по портрету населения, пешеходным потокам и по автомобильному трафику. Показатели по автомобильный трафику занижены, однако лучшего в открытом доступе нет, поэтому можно ориентироваться.

Данные отдельных стран
Во многих странах есть свои сайты открытых данных. Обычно они имеют gov в домене (то есть в адресе ссылки), например, https://www.data.gov.gr/ — открытые данные Греции.​
Источники вдохновения
Мой фаворит — пиксельный скроллителлинг:

Компьютерная лингвистика (анализ текста) как метод

Линейные графики

Точки

Классные дата-команды





Забавный формат

Наш разнообразный мир

Не знаю, какая категория, но всё же

Премии по дата-журналистике и визуальному искусству
ИГРАТЬ
Домашнее задание
Дедлайн 13 марта, пятница, 18:00
Критерии оценивания
Это задание выполняется индивидуально.

1. Найдите какие-то полезные для вас данные. Может, те, с которыми вы уже работали, — или те, которые вам по какой-то причине интересны.
2. Используя DataWrapper, создайте график на основе этих данных.

Требования:
  • Квадратный формат или близко к тому (финальный размер изображения — минимум 1000x1000 px).
  • Заголовок любого типа (либо краткое описание сути, либо интересная деталь).
  • Подзаголовок с единицами измерения.
  • На выбор: легенда; подписи частей графика; цветовое кодирование в заголовке или подзаголовке.
  • Сам график.
  • Значения должны быть отсортированы​. Принцип сортировки должен быть либо очевиден, либо упомянут в подзаголовке.
  • Названия осей.
  • Подписи данных (отдельных чёрточек).
  • Источник данных и год их создания.
  • Авторство (ваше имя или организация, город или страна, год создания визуализации).

Получившееся изображение в формате png назовите по принципу Фамилия_Тема, чтобы я могла сопоставить график с исходными данными. Например, Ларина_Письма.

❗️ В Datawrapper не нужно сразу ставить снизу размер 1000х1000, график будет некрасивым по пропорциям: слишком большая центральная часть, заголовок и футер вжаты в края. Можно поставить 500х500, но потом при выгрузке установить параметр scale 2x. Чтобы эта опция открылась, нужно зарегистрироваться.
​
2. Найдите похожий график в онлайн-медиа:
  • схожий тип данных;
  • схожий тип графика.

Загрузите это изображение в свою папку, назвав его по принципу Фамилия_Медиа.
​
3. Создайте текстовый документ с префиксом «Фамилия_Виз» — и поместите туда
  • ваш график как статичную картинку;
  • ссылку на датасет, на основе которого вы сделали этот график;
  • схожий график из медиа;
  • ссылку на сайт, на котором вы нашли этот график;
  • краткое объяснение (от 1 до 3 абзацев):
а) Какие визуальные переменные вы использовали в своём графике​?
б) Какие визуальные переменные использованы в графике из медиа?
в) Как вы выбрали и использовали цвета для графика?
г) С чем ассоциируются цвета графика из медиа? Можете ли вы предположить, по какому принципу выбраны эти цвета?
д) Почему вы выбрали этот конкретный тип графика (барчарт, пайчарт и т.д.)?

4. Соберите все получившиеся файлы и исходные данные в одну папку и загрузите архив в систему.
Мария Казакова

Работа: дата-журналистка.

Отвечала за аналитическое направление в управлении внешних связей Центра организации дорожного движения Москвы (ЦОДД) в 2021—2026 годах.

Сфера ответственности:


Другие профессиональные интересы:

Бакалавриат: Международная журналистика, МГИМО, 2015−2019.
Магистратура: Журналистика данных, ВШЭ, 2019−2021.
Мария Казакова
преподаватель курса
Контакты
Телеграм: @oilunem
Телефон: +7-926-170-40-93
Почта: marikasakowa@gmail.com
Смело пишите по любому вопросу
This site was made on Tilda — a website builder that helps to create a website without any code
Create a website
How to remove this block? About platform Submit a complaint