Duomenys yra asmeniniai. Tai, ko mes išmokome iš 42 interviu Amerikos kaime.

Šis įrašas yra pagrįstas mūsų straipsniu „ACM CHI 2019“ („Geriausio popieriaus apdovanojimas!“). Duomenys yra asmeniniai: Evangelijos Pecko, Sofijos Ayuso ir Omaro El-Etro duomenys apie duomenų vizualizaciją Pensilvanijos kaime. Norėdami gauti mūsų duomenis, medžiagą ir kitas šio darbo santraukas, apsilankykite mūsų projekto svetainėje.

Nuo Barns iki Bar Graphs Amerikos kaime

Pensilvanijos centrinės dalies kraštovaizdis yra gražus ten, kur aš dirbu. Jei nuvažiuosite 2–3 valandas nuo Filadelfijos, Niujorko ar Baltimorės, pateksite į kraštovaizdį, kurį suformuos važiuojančios žalios kalvos ir „pavyzdinio traukinio“ fermos. Pamatysite amišinius arklius ir vežimėlius, kai vėsite per mažas, artimas bendruomenes, o pakeliui pro šalį važiuodami pakelės ūkiniais stendais, konfederacijų vėliavomis ir naminiais religiniais ženklais (kartais šalia esančiais). Šalia antracito esančio anglių regiono, centrinė PA yra regionas, kuris suformavo savo tapatumą šalia akmens anglies nykstančio energijos šaltinio.

Yra senas pokštas apie Lewisburgo „išsidėstymą centre“. Tai yra 2–3 valandos kelio automobiliu iki Niujorko, Baltimorės, DC ir Filadelfijos ..., tačiau jūs nesiruošiate bėgti į jokius miestus. Ši fantastiška vizualizacija yra iš https://pudding.cool/2018/10/city_3d/

Tačiau žemės topologija daro įtaką daugiau nei tai, kokius darbus mes dirbame, ar tai, kiek toli nuvažiuojame norėdami pasiekti Indijos restoraną. Tai gali iš esmės paveikti duomenų prieigos būdą. Apsvarstykite šią citatą iš nuostabaus gydytojo Jenna Burrell darbo Kalifornijos kaime:

Aš tvirtinu, kad prastas interneto ryšys nėra tiesiog „natūrali“ kaimo vietovių, kuriose gyventojai paprastai gauna mažesnes pajamas, turi mažiau išsilavinimą ir yra vyresni, demografiniai padariniai. Tai yra atskirties klausimas. Šią atskirtį formuoja geografija, atokumas ir gyventojų tankumas, kuriuos lemia tam tikra Amerikos politinė ekonomika, kur ryšių galimybė daugiausia priklauso nuo rinkos.
- Jenna Burrell, „Mąstymas santykinai apie skaitmeninę nelygybę JAV kaimo regionuose“.

Tai, kokiu mastu mūsų galimybė gauti informaciją gali suteikti mums nepatogumų 2019 m., Ir nepaisant to, kad dr. Burrell kalba apie nelygybę interneto ryšio kontekste, norime apsvarstyti atskirtį duomenų perdavimo kontekste - daro tai, ką mes pateikiame duomenys per vizualizacijas padeda kai kuriems žmonėms pagrįsti ar suprasti duomenis labiau nei kitiems?

Nors galite tikėti, kad niekuo nesiskiria tai, kaip kaimo gyventojai samprotauja turėdami duomenų, tik žvilgtelėkite į 2016 m. Prezidento balsavimo žemėlapius, kad pamatytume, kad tam tikra prasme mes ne visi aiškiname pasaulį vienodai. Tos pačios demografinės grupės, minimos aukščiau esančioje citatoje - mažesnės pajamos, žemesnis išsilavinimas, vyresni - yra sunkiai randamos duomenų vizualizacijos literatūroje. Ko mes nežinome?

Reikia tik keistai pažvelgti į 2016 m. Prezidento žemėlapį, kad pamatytume, kad ne visi į pasaulį žiūrime vienodai. Šis vaizdas yra iš „The New York Times“: „Ypač išsamus 2016 m. Rinkimų žemėlapis“

Taigi čia, gražioje, kaimo centrinėje PA, mes pradėjome tyrimų projektą, kuriame nagrinėjami dideli klausimai: Kas atkreipia dėmesį į mūsų duomenis, o kas ne? Kodėl jie nekreipia dėmesio į duomenis? Kuo jie pasitiki ... ir kodėl?

Mes paprašėme 40 ir daugiau žmonių iš Pensilvanijos kaimo surinkti 10 grafikų rinkinį. Tada mes apie tai kalbėjome.

Ūkininkų turguje, statybų aikštelėje ir universitetų maitinimo įstaigose mes apklausėme 42 mūsų bendruomenės narius apie grafikus ir diagramas, kad suprastume, kaip jie supranta duomenis ir juos naudoja.

  • Mes žmonėms parodėme 10 duomenų apie narkotikų vartojimą, kurie skiriasi jų vaizdinėmis koduotėmis, stiliumi ir šaltiniais.
  • Paprašėme jų suskirstyti 10 grafikų (be šaltinio informacijos!) Pagal jų naudingumą.
  • Atskleidę grafikų šaltinius, žmonėms buvo suteikta galimybė pakartoti savo vizualizacijas.
Dešimt 10 diagramų ir grafikų, kurių paprašėme žmonių suskirstyti į eilę. Iš pradžių žmonės juos vertino BE ŽINOTI jų šaltinį. Vėliau buvo atskleisti grafikos šaltiniai ir jiems buvo suteikta galimybė pakartoti savo duomenis.

Žmonės, su kuriais mes kalbėjome, nebuvo tik jauni ir ne tik kolegijoje. Jie skiriasi savo išsilavinimu (60% niekada nebaigė koledžo) ir amžiumi (26% buvo vyresni nei 55 metų, 33% buvo tarp 35–44 metų). Per kelias valandas trukusių pokalbių štai ką mes atradome ...

Suvestiniai duomenys yra nepatogūs, slepia asmenis

Norėdami gauti aukšto lygio vaizdą, pradėkime nuo to, kiek žmonių kiekvienam grafikui skyrė kiekvieną reitingą:

Kiek kartų kiekvienas grafikas gavo kiekvieną dalyvių reitingą. 1 yra geriausias, 10 yra blogiausias.

Neužilgo mes pamatėme, kad reitingavimo duomenys yra nepatogūs ir nepatogūs tiek, kad dalintis apibendrintomis priemonėmis ar medianais yra nenaudinga. Savo darbe apie tai turime daug ką pasakyti, tačiau šiame pranešime individualūs prioritetai ir dėmesys yra sudėtingas. Infografika skiriasi (J diagrama gavo daugiausiai 1 reitingą ir daugiausiai 10 reitingų!), Kai kuriems žmonėms patinka paprastumas, kai kuriems patinka spalva, o kai kuriems tiesiog patinka rasti, kur jie gyvena.

Be šių šiurkščių tendencijų, jei rimtai ketiname perduoti duomenis visiems žmonėms, turime daugiau suprasti apie šiuos netvarkingus paskirstymus. Kokios istorijos slypi duomenyse?

Duomenys yra asmeniniai. Duomenys yra intymūs.

Analizuodami ir koduodami savo interviu mums buvo priminta apie tai, ką dažnai pamirštame - duomenys gali būti intymūs ir asmeniški. Jei kas nors rado asmeninį ryšį su kokiu nors grafiku, nesvarbu, kokia spalva, stilius ar technika. Žmonėms, su kuriais kalbėjome, diagramos su asmeniniais ryšiais pakeitė visus kitus dizaino matmenis.

Žmonės, kuriuos paveikė alkoholis, buvo atkreipti į grafikus su alkoholiu….

Informacija apie alkoholį [yra svarbiausia].
Aš turiu reikalų su veikiančiu alkoholiku. Svarbiausias mano gyvenimo žmogus yra alkoholikas.
Šiuo metu man tai svarbu.
 - 65–74 metų, kolegijos absolventas

Žmonės, kuriuos paveikė opioidai, buvo nubrėžti su opioidais pažymėtose diagramose ...

Kalbant apie kai kuriuos kitus [grafikus], aš pažįstu nemažai žmonių, kurie, deja, susiduria su opioidais ... ir tai yra kažkas, ką jūs manote ... jūs ketinate pamatyti tą asmenį rytoj, ar ne?
 - 25–34 metų amžiaus, turinti aukštąją mokyklą, neturinti diplomo

Vėl ir vėl (ir vėl) žmonės cituodavo asmeninę patirtį, kad galėtų racionaliau vertinti savo sprendimus. Ir pasakojimai, kuriuos jie papasakojo - tyrinėtojų, su kuriais jie niekada nebuvo susitikę, - dažnai buvo intymūs ...

Aš turiu keletą draugų, kurie mirė [nuo opioidų], todėl [grafikas F] privertė mane taip pasakyti.
 - 25–34 metų amžiaus, vidurinę mokyklą baigęs asmuo

Įspūdingi šiuose pokalbiuose yra ne tai, kad jie įvyko išvis, bet tai, koks dažnis buvo pokalbio metu, kurio jie neieškojo. Labai tikėtina, kad daugelis kitų žmonių, su kuriais kalbėjome, išgyveno panašią patirtį, kuri liko neišsakyta. Ir tai mums kelia nerimą keliančių klausimų ... kaip mes galime atsižvelgti į tokius galingus, asmeninius veiksnius savo dizaine?

Duomenys yra asmeniniai: atitinkama geografija

Nors šias asmenines istorijas gali būti sudėtinga suprojektuoti, kiti verčia mus aiškiau suvokti dizainą. Apsvarstykite vieno dalyvio atsakymą, kai jo paklausta, kodėl jis pasirinko eilutės grafiką kairėje išdėstyti aukščiau nei linijos schemą dešinėje.

Aš jį įvertinau aukščiau vien dėl paprasto fakto, kad gyvenu Amerikoje, todėl maniau, kad jis yra gana aktualus ... daugiau nei kitas.
 - 45–54 metų, docento laipsnis

Aišku, abu šie grafikai yra apie JAV. Tačiau atkreipkite dėmesį, kaip tik vienas iš jų turi aiškų pavadinimą, kuris aiškiai parodo duomenų ryšį su JAV? Tai paprastas dizaino pasirinkimas, tačiau mūsų dalyviui tai buvo svarbiausias kūrinys.

Duomenys yra asmeniniai: Kur yra namai?

Jei esate panašūs į mus, galite pamanyti, kad mūsų išvados rodo, kad žemėlapio vizualizacijos yra aiškus ir akivaizdus laimėtojas. Juk į JAV apžvalgas įtraukta Pensilvanija (PA).

Ir iš tikrųjų Pensilvanija padarė svarbų dalyvius. Bet tai pasireiškė stebėtinai ...

Šie du [JAV šalies] žemėlapiai yra reitinguojami žemai, nes man jie mažiau patinka. Tai yra visa šalis; jis toks didžiulis. Jūs natūraliai žiūrite į savo būseną. Tai per daug užimta. Aš nesu sužavėta tų.
 - 65–74 metų. abiturientas.
Kai kuriems dalyviams nepatiko žemėlapių vaizdai, kuriuose nebuvo atkreiptas dėmesys į Pensilvaniją. Jie manė, kad visos šalies apžvalga atitraukia nuo pasakojimo, kurio jie ieškojo (savo namų).

Tai nebuvo pašalinis dalykas. Mūsų gražūs apžvalgos žemėlapiai buvo nuolat kritikuojami, dažnai vadinami „užgriozdintais“ ar „užimtais“. Kol Pensilvanija yra žemėlapyje, ją supa tankūs duomenys iš šalies sričių, kuriomis mūsų dalyviai nesidomėjo.

Tai įdomu, nes mes linkę rimtai remtis apžvalgos → Išsamios paklausos projektavimo modeliu. Bet ką mes matome čia yra tai, kad kai kurie žmonės mano, kad apžvalga atitraukia svarbiausią informaciją, kuri jiems rūpi. Jei turime prieigą prie asmeninės informacijos (pvz., Naršyklė turėjo prieigą prie geografinės padėties nustatymo), mums gali būti naudingiausia kurti naują modelį: Asmeninė informacija → Apžvalga.

Daugelis žmonių duomenis mato kaip objektyvius. Tai pavojinga.

Iki šiol žmonės vertino vizualizacijas nežinodami šaltinio. Bet kai jie pateiks savo pradinį reitingą, mes atskleidėme mūsų 10 vizualizacijų šaltinį. Jie svyravo nuo vyriausybinių šaltinių (Nacionalinio kovos su narkotikais instituto) iki universitetų (Drexelio universiteto) iki naujienų punktų („The New York Times“, „The Economist“, „BreitBart“).

Tačiau daugumai mūsų apklaustų žmonių šaltiniai neturėjo reikšmės. Tiesą sakant, 60% mūsų dalyvių nusprendė nekeisti savo reitingo, nepaisant to, iš kur atsirado vizualizacija.

Kodėl?

Mes nustatėme, kad daugelis žmonių teigė, kad informacija turi objektyvią ir nekintančią kokybę, nepaisant to, kur šie duomenys gali būti rodomi.

Manau, kad informacija yra informacija, nesvarbu, iš kur ji kilusi.
- 18–24 metų, šiek tiek kreditų kolegijoje (be laipsnio)

Iš tikrųjų daugeliui žmonių duomenys ir vizualizacija buvo sinonimai. Šiems žmonėms dujotiekis nuo duomenų iki dizaino yra švarus ir aiškus, be šališkumo ir retorikos.

Mes žinome, kad tai netiesa ... bet žmonės vis tiek tuo tiki. Kaip mes galime sukurti savo sistemas, kad būtų kovojama su klaidingu objektyvumo suvokimu?

Kas priima šiuos sprendimus?

Įsigilinę į demografinius duomenis pamatėme, kad žmonės, su kuriais apklausėme daugiau išsilavinimo, daug labiau linkę pakeisti savo reitingą.

Labiau išsilavinę žmonės, norėdami pamatyti vizualizacijos šaltinį, labiau linkę pakeisti savo reitingą

Modelis yra įdomus, tačiau prašome būti atsargiems su šiomis išvadomis. Imties dydis yra per mažas, kad būtų galima pradėti rengti apibendrinimus.

Tačiau čia yra vienas dalykas, kurį verta apsvarstyti: Daugelis tyrimų ir gairių, kuriomis vadovaujamės mūsų vizualizacijos projektais, buvo sukurti per studijas su žmonėmis, kurie turėjo bent šiek tiek patirties kolegijoje. Atidžiai pažiūrėkite, kaip mūsų išvados būtų pasikeitusios be tų žmonių ...

Tokia pati schema, tačiau pašalinant visus žmones, kurie neturėjo patirties su kolegija.

Istorija labai skirtinga. Kokias prielaidas dedame į savo tyrimų dokumentus, procesus ir projektavimo gaires, kurių galbūt nežinome? Kokių istorijų mums gali trūkti?

Pasitikėjimo klausimai. Žmonėms, kurie atsiskaito už šaltinį, politinė tapatybė gali įgyti pasitikėjimą.

Žmonėms, kurie pasirinko pakeisti savo reitingą, gali būti nenuostabu, kad kai kurie jų sprendimai atitiko jų politinę tapatybę. Žmonės, kurie buvo pripažinti liberalesniais, „The New York Times“ grafikus ir diagramas pakeitė aukščiau nei konservatoriai. Tuo tarpu kai kurie konservatoriai perrašė „BreitBart“ grafikus ir diagramas aukščiau nei liberalai.

Kiekviename iš 10 grafikų parodome, kaip dalyviai pakeitė savo reitingą paaiškėjus šaltiniams. Palyginus šiuos savo politinės priklausomybės pokyčius paaiškėja, kad politinė tapatybė gali pakeisti tai, kaip žmonės vertina ar pasitiki duomenų vizualizacijomis.

Svarbu kovoti su šiais padariniais. Nors švęsime duomenų istorijas, pasakotas „The New York Times“ ar „Washington Post“ (dėl rimtos priežasties!), Manau, kad mes taip pat turime apmąstyti, kas iš tikrųjų į jas atkreipia dėmesį. Ar mes žiūrime į tuos pačius duomenis? Ar mes tuo pačiu pasitikime? Ar mes tai prisimename panašiai?

Be politinės tapatybės, vienas asmuo netgi pasiūlė daugiau dėmesio skirti vizualizacijoms iš vietinių naujienų šaltinių nei nacionaliniams:

Aš neskaitau [The New York Times], bet net jei man patiko šis paveikslėlis, aš vis tiek nepirksiu laikraščio, nes negyvenau Niujorke. „Sunbury“ popierius, kuris yra čia pat. Tada aš jį skaityčiau ... bet aš vis tiek to neskaityčiau
 - 45–55 metų. Asocijuotojo laipsnis

Vėlgi, asmeniniai reikalai. Ir nors mes esame linkę analizuoti vizualizacijas izoliuotoje, gerai kontroliuojamoje aplinkoje, mūsų platformos taip pat svarbios.

Kokia duomenų vizualizacijos istorija?

Mokydamas duomenų vizualizacijos studentams, dažnai vadovaujuosi tuo, kas, mano manymu, yra įtikinama srities istorija. Tai vyksta maždaug taip ...

  • Duomenų pagrindimas yra būtinas įgūdis kiekvienam 2019 m. Nesvarbu, ar tai keliaujate paskolas, ar pasirenkate kolegiją, ar suprantate klimato pokyčius ... Turime suprasti duomenis, kad galėtume priimti pagrįstus sprendimus tiek mums, tiek mūsų bendruomenėms.
  • Duomenų vizualizacija yra kritinė priemonė, praplečianti supratimą ir pagrindimą duomenimis. Aukščiausiame lygyje ji turi galimybę demokratizuoti duomenis ir padaryti juos prieinamesnius daugiau žmonių. Tai įdomu!

Bet ...

Jei tikite šia istorija taip pat, kaip ir aš, tai taip pat reiškia, kad turime užduoti sunkius klausimus apie duomenų vizualizaciją tuo pačiu būdu, kai mes užduodame sunkius klausimus apie kitas technologijas 2019 m.

Įrankiai, kurie mus sustiprina, įskaitant duomenų vizualizaciją, taip pat gali pagilinti dalykus, jei jie nėra skirti visiems.

Mums reikia geriau suprasti, kas vizualizaciją sustiprina ir kas ją palieka.

Koks yra geriausias būdas tai padaryti?

Šis įrašas yra pagrįstas mūsų straipsniu „ACM CHI 2019“ („Geriausio popieriaus apdovanojimas!“). Duomenys yra asmeniniai: Evangelijos Pecko, Sofijos Ayuso ir Omaro El-Etro duomenys apie duomenų vizualizaciją Pensilvanijos kaime. Norėdami gauti mūsų duomenis, medžiagą ir kitas šio darbo santraukas, apsilankykite mūsų projekto svetainėje.