Gdy zbliżają się wybory w 2016 r., Słyszymy dużo o „czerwonych stanach” i „niebieskich stanach”. Ten idiom stał się tak zakorzeniony, że prawie zapomnieliśmy, skąd pochodzi: wizualizacja danych.
Z tej historii
Mapowanie narodu
KupowaćW wyborach prezydenckich w 2000 r. Wyścig między Al Gore a George'em W. Bushem był tak ostry jak brzytwa, że nadawcy patrzyli na mapy kolegium elektorów - które zazwyczaj miały kolor czerwony i niebieski. Co więcej, rozmawiali o tych cieniach. Tim Russert z NBC zastanawiał się na głos, w jaki sposób George Bush „uzyska pozostałe 61 czerwonych stanów wyborczych, jeśli chcesz”, a język ten utknął w popularnej wyobraźni. Ameryka została podzielona na dwa kolory - dane splecione w czystą metaforę. Teraz Amerykanie nawet rutynowo mówią o „purpurowych” stanach, mentalnej wizualizacji informacji politycznych.
Żyjemy w epoce wizualizacji danych. Wejdź na dowolną stronę z wiadomościami, a zobaczysz graficzne wsparcie dla kandydatów na prezydenta; otwórz iPhone'a, a aplikacja Health wygeneruje spersonalizowane wykresy pokazujące Twoją aktywność w tym tygodniu, miesiącu lub roku. Witryny publikują wykresy pokazujące, jak zmienia się klimat, jak segregują się szkoły, jak wiele robót domowych w porównaniu do ojców. Gazety coraz częściej odkrywają, że czytelnicy uwielbiają „dataviz”: w 2013 r. Najczęściej czytaną historią New York Times na cały rok była wizualizacja regionalnych akcentów w całych Stanach Zjednoczonych. To ma sens. Żyjemy w epoce Big Data. Jeśli chcemy zrozumieć nasz złożony świat, jednym potężnym sposobem jest jego zobrazowanie.
Ale nie po raz pierwszy odkryliśmy przyjemność tworzenia informacji na zdjęciach. Ponad sto lat temu naukowcy i myśliciele utonęli we własnym strumieniu danych - i aby to zrozumieć, wymyślili samą ideę infografiki.
**********
Pomysł wizualizacji danych jest stary: w końcu taka jest mapa - przedstawienie informacji geograficznych - a mapy mamy od około 8 000 lat. Rzadko jednak przedstawiano na wykresie cokolwiek innego niż geografię. Istnieje tylko kilka przykładów: około XI wieku anonimowy pisarz stworzył wykres ruchu planet na niebie. W XVIII wieku naukowcy podeszli do idei wizualnego uporządkowania wiedzy. Brytyjski polimath Joseph Priestley opracował „Mapę biografii”, przedstawiającą życie około 2000 postaci historycznych na osi czasu. Obraz, jak argumentował, przekazał informacje „z większą dokładnością i w znacznie krótszym czasie, niż byłoby to [przeczytane] przez czytanie”.
Wizualizacja danych była jednak rzadka, ponieważ dane były rzadkie. Zaczęło się to szybko zmieniać na początku XIX wieku, ponieważ kraje zaczęły zbierać - i publikować - mnóstwo informacji o swojej pogodzie, działalności gospodarczej i liczbie ludności. „Po raz pierwszy możesz poradzić sobie z ważnymi problemami społecznymi za pomocą twardych faktów, jeśli możesz znaleźć sposób na ich przeanalizowanie”, mówi Michael Friendly, profesor psychologii na York University, który bada historię wizualizacji danych. „Wiek danych naprawdę się zaczął”.
Subskrybuj teraz magazyn Smithsonian za jedyne 12 USD
Ten artykuł pochodzi z lipcowego / sierpniowego wydania magazynu Smithsonian
KupowaćWczesnym innowatorem był szkocki wynalazca i ekonomista William Playfair. Jako nastolatek praktykował u Jamesa Watta, szkockiego wynalazcy, który udoskonalił silnik parowy. Playfair miał za zadanie opracowywanie patentów, które wymagały od niego doskonałych umiejętności rysowania i rysowania. Po opuszczeniu laboratorium Watta Playfair zainteresował się ekonomią i przekonał, że może użyć swojego obiektu do ilustracji, aby ożywić dane.
„Przeciętny ekonomista polityczny z pewnością byłby w stanie stworzyć tabelę do publikacji, ale niekoniecznie wykres”, zauważa Ian Spence, psycholog z University of Toronto, który pisze biografię Playfair. Playfair, który rozumiał zarówno dane, jak i sztukę, był doskonale przygotowany do stworzenia tej nowej dyscypliny.
Na jednym ze słynnych wykresów przedstawił cenę pszenicy w Wielkiej Brytanii w stosunku do kosztów pracy. Ludzie często narzekali na wysokie koszty pszenicy i myśleli, że płace podnoszą cenę. Tabela Playfair pokazała, że to nieprawda: płace rosły znacznie wolniej niż koszt produktu.
Wykres szeregów czasowych bilansu handlowego Playfair opublikowany w jego komercyjnym i politycznym atlasie, 1786 (Wikipedia) „Chciał odkryć” - zauważa Spence. „Chciał znaleźć prawidłowości lub punkty zmian.” Ilustracje Playfair często wyglądają niezwykle nowocześnie: w jednym z nich narysował wykresy kołowe - również swój wynalazek - i linie, które porównują wielkość populacji różnych krajów z ich dochodami podatkowymi. Po raz kolejny mapa przedstawiła nową, szczegółową analizę: Brytyjczycy płacili znacznie wyższe podatki niż obywatele innych narodów.
Neurologia nie była jeszcze solidną nauką, ale Playfair zdawał się rozumieć niektóre z jej zasad. Podejrzewał, że mózg łatwiej przetwarzał obrazy niż słowa: obraz naprawdę był wart tysiąca słów. „Powiedział rzeczy, które brzmią prawie jak XX-wieczny badacz wizji” - dodaje Spence. Dane, jak napisał Playfair, powinny „mówić do oczu” - ponieważ byli „najlepszym oceniającym proporcje, będąc w stanie oszacować je z większą szybkością i dokładnością niż jakikolwiek inny nasz organ”. Naprawdę dobra wizualizacja danych, argumentował, „Tworzy formę i kształt w szeregu oddzielnych pomysłów, które poza tym są abstrakcyjne i niepowiązane”.
Wkrótce intelektualiści w całej Europie używali wizualizacji danych, aby zmagać się z problemami urbanizacji, takimi jak przestępczość i choroby. We Francji w latach 30. XIX wieku prawnik André-Michel Guerry stworzył mapy pokazujące „statystyki moralne”. Był jednym z pierwszych, który użył cieniowania, aby pokazać dane - ciemniejsze tam, gdzie przestępczość była gorsza, a analfabetyzm wyższy. Jego mapy były kontrowersyjne, ponieważ obalały konwencjonalną mądrość. Francuscy krytycy społeczni wierzyli, że niższe wykształcenie prowadzi do przestępstw, ale mapy sugerują, że to nieprawda. „Oczywiście” - napisał Guerry - „relacje, o których ludzie mówią, nie istnieją”. Narodziła się nauka społeczna oparta na danych.
W połowie XIX wieku kwitły „statystyki moralne”, a naukowcy korzystali z wizualizacji danych w celu stłumienia epidemii. Kiedy cholera spustoszyła Londyn w 1854 r., Lekarz John Snow nakreślił przypadki i zauważył dużą gromadę wokół pompy wodnej na Broad Street. Sceptyczny rada miasta zamknęła pompę, epidemia ustąpiła, a mapa Snowa pomogła naprzód zrealizować kluczową ideę: choroby mogą być spowodowane kontaktem z nieznaną jeszcze zarazą - bakteriami.
„Różowe diagramy” Florence Nightingale pokazały zgony z powodu choroby (niebieski), ran wojennych (czerwony) i innych przyczyn (czarny). (Wellcome Library, London) **********
W Ameryce połowy XIX wieku jednym z największych problemów społecznych była niewola. I to niewolnictwo napędzało jedne z najbardziej niezwykłych wizualizacji danych w kraju: „mapy niewolników”.
Kiedy w latach 1860 i 1861 państwa południowe zaczęły się odrywać, siły Unii najechały Wirginię, by spróbować odeprzeć secesjonistów. Ale gdzie powinni skoncentrować swoje siły? W trakcie walk w czerwcu 1861 r. Departament Coast Survey rządu federalnego opracował fascynującą mapę Wirginii, która sugeruje strategię. Korzystając z danych z ostatniego spisu ludności, mapa pokazała koncentrację niewolników w każdym hrabstwie Wirginii: im ciemniejsze hrabstwo, tym wyższy odsetek zniewolonej populacji.
Natychmiast wyskoczył jeden trend: wschodnia Wirginia była gorącym punktem niewolnictwa. Region zachodni był stosunkowo wolny od niewolników. Sugerowało to, że Zachód mniej by się przejmował walką o zachowanie niewolnictwa; może nawet zmienić strony i dołączyć do unionistów. Mapa była bardzo polityczną wizualizacją danych, podkreśla Susan Schulten, historyk z University of Denver i autorka Mapping the Nation . Próbowało pokazać, że tylko względna mniejszość Virginian popierała niewolnictwo i czerpała z niego korzyści. Sugerował także strategię militarną: spróbuj ustawić Zachód na Wschodzie.
„To była przełomowa mapa” - zauważa Schulten. „Była to próba wpłynięcia na to, jak rząd postrzegał naród i jak wojsko to rozumiał. To zwróciło uwagę Lincolna na to, gdzie niewolnictwo było najsłabsze. ”
Wkrótce potem US Coast Survey opracowało kolejną mapę przedstawiającą gęstość niewolników, z wyjątkiem tego, że obejmowała ona wszystkie stany południowe. Prezydent Lincoln był zafascynowany tą mapą, która podczas wojny domowej tak często się z nią konsultowała, że pokazywała „ślady wielkiej służby”, jak później przypomniał oficjalny portrecista Francis Bicknell Carpenter. Pewnego dnia Carpenter pożyczył mapę, by ją zbadać, kiedy Lincoln wszedł do pokoju.
„Zawłaszczyłeś moją mapę, prawda?” Powiedział Lincoln. „Rozglądałem się dookoła”. Prezydent założył okulary, „i siadając na pniu zaczął bardzo poważnie się nad nim przerzucać”, jak napisał później Carpenter. Lincoln wskazał na pozycję, w której kawaleria wojskowa Judsona Kilpatricka walczyła teraz z oddziałami Konfederacji. „Jest tak, jak myślałem” - powiedział. „Jest blisko ___County, gdzie niewolnicy są najgrubi. Teraz powinniśmy zdobyć ich „kupę”, kiedy wróci. Podobnie jak w przypadku mapy Wirginii, Lincoln użył mapy, by zrozumieć kraj w nowy sposób - aby zobaczyć, gdzie Południowcy byliby najbardziej, a najmniej chętni do walczyć z północą.
**********
Pod koniec XIX wieku wizualizacja danych stworzyła nowy typ obywatela. Osoby wykształcone w Stanach Zjednoczonych i Europie coraz bardziej swobodnie statystycznie myślały. „Dwa dominujące słowa naszych czasów”, napisał Oliver Wendell Holmes w 1860 r., „To prawo i średnia”.
Jednym z prawdziwych wierzących była brytyjska pielęgniarka Florence Nightingale. Jako dziecko była tak oczarowana matematyką, że organizowała w tabelach informacje o swoim ogrodnictwie. Powiedziała, że statystyki są narzędziem do poznania „myśli o Bogu”; gdy się męczy, rzut oka na tablicę liczb „doskonale ożywił”.
Podczas wojny krymskiej miała okazję wykorzystać swoje umiejętności w zakresie danych. Podczas przebywania w terenie Nightingale był przerażony z powodu kiepskich warunków w szpitalach wojskowych i koszarach żołnierzy, które były pogrążone w kale i robactwie. Przekonała królową Wiktorię, aby pozwoliła jej przestudiować ten problem, a Nightingale połączył siły ze swoim przyjacielem Williamem Farrem, czołowym statystą kraju, aby przeanalizować wskaźniki śmiertelności armii. Odkryli oszałamiający fakt: większość żołnierzy w wojnie krymskiej nie zginęła w walce. Umarli na „choroby, którym można zapobiegać” - dokładnie takie, jakie są spowodowane straszną higieną. Posprzątaj higienę, a uratujesz życie.
Nightingale zręcznie zorientował się, że tabele liczb i tekstu będą zbyt trudne do przeanalizowania. Potrzebowała, jak powiedziała, wizualizacji danych - „aby wpłynąć na Oczy, czego nie przekazujemy opinii publicznej przez ich odporne na słowa uszy”. Jej wynalazkiem była elegancka „mapa polarna”, nowy wariant ciasta wykres: Każdy kawałek ciasta pokazywał śmierć przez jeden miesiąc wojny, powiększając się, jeśli liczba zgonów wzrastała, i oznaczono kolorami, aby pokazać przyczyny śmierci. Fani nazwali to „diagramem róż”, ponieważ wyglądał jak kwiat.
Królowa i Parlament dostrzegli na pierwszy rzut oka znaczenie higieny; szybko ustanowili komisję sanitarną, aby poprawić warunki, a liczba zgonów spadła. Nightingale stał się jedną z pierwszych osób, które z powodzeniem wykorzystują wizualizację danych do perswazji - aby wpłynąć na porządek publiczny.
„Była aktywistką i chciała coś zmienić” - mówi Lynn McDonald, emerytowany profesor na University of Guelph w Ontario i redaktor The Collected Works of Florence Nightingale .
Wizualizacja regulowała nawet rozwój terytorium USA. Wielu Amerykanów chciało przenieść się na zachód, ale elity nie były pewne, czy wnętrze nadaje się do uprawy. Niektórzy wierzyli, że to „Wielka Amerykańska Pustynia”; Joseph Henry, naukowiec i sekretarz Smithsonian Institution, uważał Zachód za „jałową pustynię ... nie nadającą się do rolnictwa” i opracował mapy analizujące dane o opadach armii na poparcie swojej tezy. Inni odpalali z własnymi wizualizacjami danych, argumentując coś przeciwnego: wzorce opadów deszczu na Zachodzie były cykliczne, argumentowali, więc tamtejsza ziemia z pewnością mogła utrzymać pasące się zwierzęta. Ekspansjoniści ostatecznie zwyciężyli. Wizja Manifest Destiny została zbudowana nie tylko z przemówień, ale z infografik.
**********
Tej wiosny Wall Street Journal stworzył fascynującą wizualizację danych zatytułowaną „Blue Feed, Red Feed”. Na stronie internetowej czasopisma „korespondent wizualny” Jon Keegan stworzył interaktywną stronę, która pokazuje, jak wygląda Facebook dla użytkowników, którzy byli „bardzo liberalni” lub „bardzo konserwatywny”. Ponieważ kanał informacyjny Facebooka podkreśla historie, które „lubią” przyjaciele, ludzie z dużą liczbą liberalnych przyjaciół często otrzymują lewicowe wiadomości i vice versa. Keegan chciał pomóc czytelnikom zobaczyć, jak głośno było w komorze echa.
Rezultaty były surowe: kiedy spojrzałeś na „niebieski kanał”, pokazał zdjęcia silnej, zdecydowanej Hillary Clinton. „Red feed” zawierał post o „toksycznych planach Hillary dotyczących drugiej poprawki” z podpisem „wprost zło”.
Wydaje się, że era danych stworzyła nawet nową pracę: dziennikarz danych, który nie tylko rozmawia przez telefon i pisze historie, ale także pisze kod i przełamuje dane. W przypadku historii „Blue Feed, Red Feed” Keegan przeanalizował duży zbiór danych naukowych opublikowanych na Facebooku. Dzięki językom programowania, takim jak R lub Python, dzisiejsi dziennikarze danych mogą wizualizować dane w codziennym terminie.
„Jeszcze dziesięć lat temu nie mogliśmy zbudować zaawansowanej analizy danych z taką samą prędkością, z jaką ktoś może napisać historię” - mówi Scott Klein, dziennikarz danych z ProPublica. „I teraz możemy.” Wiadomości często publikują teraz całe bazy danych z interfejsem wyszukiwania, ponieważ czytelnicy lubią sypiać w wielkiej rzece danych.
„Możemy polegać na poziomie umiejętności korzystania z danych, na którym nie mogliśmy polegać 100 lat temu, a nawet 40 lat temu”, dodaje Klein. Codziennie ludzie mają narzędzia do sporządzania wykresów informacji o swoim życiu. Na przykład Google niedawno zaktualizowało aplikację do obsługi arkuszy kalkulacyjnych online, aby użytkownicy mogli automatycznie generować wizualizacje na podstawie danych, które wprowadzają.
Następny krok? Wirtualna rzeczywistość. Alberto Cairo, profesor dziennikarstwa na Uniwersytecie w Miami, wyobraża sobie zakładanie zestawu VR do czytania raportu lub oglądania telewizji oraz oglądanie wizualizacji pływających przed nim w 3D. „Jak można nałożyć obraz danych na prawdziwy obraz?”, Zastanawia się. To będzie pytanie do William Playfairs tego stulecia.
