Vizualizace dat a informací Vizualizace dat a informací (data viz/viz nebo info viz/viz) je praxe navrhování a vytváření snadno komunikovatelných a snadno srozumitelných grafických nebo vizuálních reprezentací velkého množství komplexních kvantitativních a kvalitativních dat a informací s pomocí statických, dynamických nebo interaktivních vizuálních prvků. Tyto vizualizace, které jsou obvykle založeny na datech a informacích shromážděných z určitého oboru odbornosti, jsou určeny pro širší publikum, aby jim pomohly vizuálně prozkoumávat a objevovat, rychle pochopit, interpretovat a získat důležité poznatky o jinak obtížně identifikovatelných strukturách, vztazích, korelacích, místních a globálních vzorcích, trendech, variacích, stálosti, klastrech, odlehlých hodnotách a neobvyklých seskupeních v datech (průzkumná vizualizace). Když jsou určeny pro širokou veřejnost (masová komunikace) k tomu, aby srozumitelným a poutavým způsobem předaly stručnou verzi známých, konkrétních informací (prezentační nebo vysvětlující vizualizace), obvykle se jim říká informační grafika. Vizualizace dat se zabývá vizuální prezentací sad primárně kvantitativních surových dat ve schematické podobě. Vizuální formáty používané při vizualizaci dat zahrnují tabulky, grafy a diagramy (např. koláčové grafy, sloupcové grafy, čárové grafy, plošné grafy, kuželové grafy, pyramidové grafy, kruhové grafy, histogramy, spektrogramy, kohortové grafy, vodopádové grafy, trychtýřové grafy, sloupcové grafy atd.), diagramy, grafy (např. rozptylové grafy, distribuční grafy, grafy box-and-whisker), geoprostorové mapy (jako jsou mapy proporcionálních symbolů, choroplethické mapy, izoplethické mapy a teplotní mapy), obrázky, korelační matice, procenta atd., které lze někdy kombinovat do přehledu. Vizualizace informací se na druhé straně zabývá vícečetnými, rozsáhlými a komplikovanými datovými sadami, které obsahují kvantitativní (číselná) data, stejně jako kvalitativní (nekvantitativní, tj. slovní nebo grafická) a primárně abstraktní informace, a jejím cílem je přidat hodnotu surovým datům, zlepšit porozumění diváků, posílit jejich poznání a pomoci jim odvodit poznatky a činit rozhodnutí, když se pohybují a interagují s počítačově podporovaným grafickým zobrazením. Vizuální nástroje používané při vizualizaci informací zahrnují mapy (jako jsou mapy stromů), animace, infografiky, Sankeyovy diagramy, vývojové diagramy, síťové diagramy, sémantické sítě, diagramy vztahů entit, Vennovy diagramy, časové osy, myšlenkové mapy atd. Vznikající technologie, jako je virtuální, rozšířená a smíšená realita, mají potenciál učinit vizualizaci informací více pohlcující, intuitivní, interaktivní a snadno manipulovatelnou, a tím vylepšit vizuální vnímání a poznání uživatele. Ve vizualizaci dat a informací je cílem graficky prezentovat a zkoumat abstraktní, nefyzická a neprostorová data shromážděná z databází, informačních systémů, souborových systémů, dokumentů, obchodních a finančních dat atd. (prezentační a průzkumná vizualizace), což se liší od oblasti vědecké vizualizace, kde cílem je vykreslit realistické obrazy na základě fyzikálních a prostorových vědeckých dat, aby se potvrdily nebo vyvrátily hypotézy (konfirmační vizualizace). Efektivní vizualizace dat je správně získána, kontextualizována, jednoduchá a přehledná. Podkladová data jsou přesná a aktuální, aby bylo zajištěno, že poznatky jsou spolehlivé. Grafické prvky jsou dobře zvoleny pro dané datové sady a esteticky přitažlivé, přičemž tvary, barvy a další vizuální prvky jsou záměrně používány smysluplným a nerušivým způsobem. Vizuály jsou doplněny podpůrnými texty (štítky a titulky). Tyto slovní a grafické komponenty se vzájemně doplňují, aby zajistily jasné, rychlé a zapamatovatelné porozumění. Efektivní vizualizace informací si je vědoma potřeb a obav a úrovně odbornosti cílové skupiny a záměrně je vede k zamýšlenému závěru. Taková efektivní vizualizace může být použita nejen pro předávání specializovaných, komplexních, velkými daty řízených myšlenek širší skupině netechnického publika vizuálně přitažlivým, poutavým a přístupným způsobem, ale také odborníkům a vedoucím pracovníkům v oboru pro rozhodování, sledování výkonu, generování nových nápadů a stimulaci výzkumu. Kromě toho datoví vědci, datoví analytici a specialisté na datovou těžbu používají vizualizaci dat ke kontrole kvality dat, vyhledávání chyb, neobvyklých mezer a chybějících hodnot v datech, čištění dat, zkoumání struktur a vlastností dat a vyhodnocování výstupů datových modelů. V podnikání může vizualizace dat a informací tvořit součást vyprávění příběhů na základě dat, kde jsou spárovány se soudržnou narativní strukturou nebo dějovou linií, aby se analyzovaná data kontextualizovala a poznatky získané z analýzy dat byly jasně a zapamatovatelně sdělovány s cílem přesvědčit publikum, aby učinilo rozhodnutí nebo podniklo akci za účelem vytvoření obchodní hodnoty. To lze porovnat s oblastí statistických grafů, kde jsou komplexní statistické údaje graficky sdělovány přesným a přesným způsobem mezi výzkumníky a analytiky se statistickými znalostmi, aby jim pomohly provést průzkumnou analýzu dat nebo předat výsledky takových analýz, kde vizuální přitažlivost, upoutání pozornosti na určitou problematiku a vyprávění příběhů nejsou tak důležité. Oblast vizualizace dat a informací má interdisciplinární charakter, protože zahrnuje principy nalezené v oborech deskriptivní statistiky (již v 18. století), vizuální komunikace, grafického designu, kognitivní vědy a v poslední době interaktivní počítačové grafiky a interakce mezi člověkem a počítačem. Protože efektivní vizualizace vyžaduje dovednosti v oblasti designu, statistické dovednosti a výpočetní dovednosti, tvrdí autoři jako Gershon a Page, že je to jak umění, tak věda. Sousední oblast vizuální analytiky spojuje statistickou analýzu dat, vizualizaci dat a informací a lidské analytické uvažování prostřednictvím interaktivních vizuálních rozhraní, aby pomohla lidským uživatelům dospět k závěrům, získat použitelné poznatky a učinit informovaná rozhodnutí, která jsou jinak pro počítače obtížně proveditelná. Výzkum toho, jak lidé čtou a špatně čtou různé typy vizualizací, pomáhá určit, které typy a vlastnosti vizualizací jsou nejlépe srozumitelné a nejefektivnější při předávání informací. Na druhou stranu neúmyslně špatné nebo úmyslně zavádějící a klamavé vizualizace (dezinformativní vizualizace) mohou fungovat jako mocné nástroje, které šíří dezinformace, manipulují veřejným vnímáním a odvádějí veřejné mínění k určité agendě. Proto se vizualizační gramotnost dat stala důležitou součástí datové a informační gramotnosti v informačním věku podobně jako role, které v minulosti hrála textová, matematická a vizuální gramotnost.
Facebook Twitter