@ Highlights

| | @ Highlights

De Tuftiaanse theorieën van Edward Tufte

By | november 11th, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie|Tags: , |

De kracht van een data visualisatie Een bak cijfers vertalen naar een visuele weergave kan ervoor zorgen dat statistische data beter gecommuniceerd wordt. Grafieken zijn zoals Tufte (1997), een bekende auteur op het gebied van analytisch ontwerp, zegt ‘instruments for reasoning’. Voordat het zover is zullen echter eerst een paar stappen genomen moeten worden. Ervan uitgaande dat de bak met data al verzameld is moet er gekeken worden welke cijfers met elkaar in verband kunnen worden gebracht. Is er een ontwikkeling in tijd, zijn er verschillen, is er een stijgende of dalende lijn in te ontdekken etcetra. Door deze data te rangschikken en te ordenen kunnen deze patronen zichtbaar gemaakt worden. Ontwikkelingen, schommelingen hierin, de frequentie hiervan, onderlinge relaties en een totaaloverzicht kunnen in beeld gebracht worden. Data moet, volgens Tufte (1997), zo in beeld gebracht worden dat vergelijkingen (het vergelijken van 2 of meer variabelen), verspreidingen (hoe vaak verschillende waardes van één of meer variabelen voorkomen), samenstellingen, ontwikkelingen (variabelen door de tijd heen) en onderliggende relaties zichtbaar gemaakt kunnen worden. Dr. Andrew V. Abela (2006), een professor in marketing en marktonderzoek aan de Catholic University of America in Washington, gaat uit van 4 mogelijkheden: vergelijkingen, onderliggende relaties, verspreidingen en samenstellingen. Visueel is dit te zien in zijne ‘Chart Suggestions–A Thought-Starter’. […]

De geschiedenis van data visualisatie in vogelvlucht

By | oktober 31st, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie|Tags: |

Dit artikel is een kort overzicht van een paar hoogtepunten uit de geschiedenis. Het is een samenvatting van alle artikelen die al eerder door mij gepubliceerd zijn op deze blog. En is bedoeld als een summier maar compleet overzicht met onderstaande conclusie als resultaat: Conclusie Wanneer je de ontwikkelingen in datavisualisatie vergelijkt met die van de maatschappij zie je dat er vooral grote ontwikkelingen op het gebied van data visualisatie plaats vonden vlak na grote overgangen in de maatschappij. Vlak na het industriële tijdperk bijvoorbeeld, eind 18e – begin 19e eeuw, was er een enorme opbloei van data visualisatie.

De theorie van grafische data visualisatie

By | mei 15th, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie|Tags: |

Als het goed is wordt dit het laatste artikel dat zijn oorsprong heeft in Tufte’s klassieke boek ‘The visual display of quantitative information’. Niet zonder spijt want het is een prachtig gebonden boek van mooie lithografische kwaliteit vol zorgvuldig gerangschikte afbeeldingen. En de grondigheid waarmee hij zijn kennis met voorbeelden omschrijft en laat zien is zeer aangenaam. … Theory and practice in the design of data graphics, 250 illustrations of the best (and a few of the worst) statistical graphics, with detailed analysis of how to display data for precise, effective, quick analysis. … Tufte verdeeld het onderdeel ‘theorie van grafische data visualisatie’ in 5 onderdelen. Data-inkt en grafische restyling. Chart-junk: vibraties, grids en eenden. Data-inkt maximalisatie en grafische vormgeving. Multifunctionele grafische elementen. Data dichtheid en kleine veelvouden. Esthetiek en techniek in grafische data visualisatie. […]

De 4 basis vormen van een data visualisatie

By | mei 10th, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie|Tags: |

Bij het communiceren van complexe kwantitatieve ideeën zijn er vier basisvormen te onderscheiden: data kaarten, tijdsreeksen, plaats-tijd narrative ontwerpen en relationele grafieken. […]

Encourage the eye

By | mei 9th, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie|Tags: |

Tabellen zijn taaie kost, een rauwe opsomming van getallen. De visualisatie van de gegevens moeten ‘het oog aanmoedigen’ om deze data te interpreteren’. Tufte zegt dat grafische weergaven meerder functies hebben. Ze moeten de data tonen; voorkomen dat data vervormd wordt weergegeven of geïnterpreteerd; een grote hoeveelheid cijfers op een beperkt oppervlak weergeven; een coherent geheel maken van de omvangrijke data sets; het oog uitnodigen om de verschillende brokken data met elkaar te vergelijken; de data op verschillende niveaus onthullen, van een breed overzicht tot in het kleinste detail; een duidelijke doel dienen: beschrijving, exploratie, tabuleren of decoratie; nauw verweven zijn met de statistische en verbale beschrijvingen van de data set. […]

Conclusie

By | mei 8th, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie|Tags: |

Uit voorgaande twee artikelen 'Subjectieve bewijsvoering' en 'De 4 grondbeginselen van een grafiek' blijkt dat wanneer de weergave van gegevens waar en onthullend moet zijn [...]

De 4 grondbeginselen van een grafiek

By | mei 7th, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie, Informatie en visualisatie|Tags: |

Op 28 januari 1986 explodeerde de Challenger door een lekkende O-ring. Onderzoek na de ramp liet zien dat dit veroorzaakt werd door een lekkende O-ring. Ingenieurs hadden de dag voor de lancering data overlegd aan de beslissingnemers dat hun advies moest onderstrepen, de dag van de lanchering zou te koud zijn om de Challenger te lanceren. Terwijl het Snow juist door de visualisatie lukte om iedereen te overtuigen ging het hier mis. Daar zijn zeker meerdere redenen dan alleen de visualisaties voor aan te wijzen. Edward Tufte concentreert zich in zijn boek ‘Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative’ vooral op de visualisatie van de data tijdens het onderzoek wat volgde na de ramp. Hieruit komen vier principes naar voren. […]

Subjectieve bewijsvoering

By | mei 5th, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie|Tags: , |

De keuze voor een visualisatie optie bepaald de uiteindelijke interpretatie van de data. Neem bijvoorbeeld de kaart visualisatie van John Snow. Door het weergeven van de sterfgevallen door cholera op een kaart van London kon hij inzichtelijk maken dat een waterbron in Broad Street de mogelijke bron van besmetting was. Op zich een knap stukje werk want men had toendertijd geen inzicht in de manier waarop de ziekte werd overgebracht. […]

De kracht van een data visualisatie

By | april 21st, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie, Data visualisatie, theorie|Tags: , , |

Een bak cijfers vertalen naar een visuele weergave kan ervoor zorgen dat statistische data beter gecommuniceerd wordt. Grafieken zijn zoals Tufte, een bekende auteur op het gebied van analytisch ontwerp, zegt ‘instruments for reasoning’ [1]. Voordat het zover is zullen echter eerst een paar stappen genomen moeten worden. Ervan uitgaande dat de bak met data al verzameld is moet er gekeken worden welke cijfers met elkaar in verband kunnen worden gebracht. Is er een ontwikkeling in tijd, zijn er verschillen, is er een stijgende of dalende lijn in te ontdekken etcetra. Door deze data te rangschikken en te ordenen kunnen deze patronen zichtbaar gemaakt worden. Ontwikkelingen, schommelingen hierin, de frequentie hiervan, onderlinge relaties en een totaaloverzicht kunnen in beeld gebracht worden. […]

Sociale geografie

By | april 18th, 2008|Categories: @ Highlights, Data en visualisatie|Tags: |

De sociale betrokkenheid die zichtbaar werd bij Neurath, Arvtz, Reidemeister en Alma zien we ook terug op andere wetenschappelijke gebieden. Binnen de sociale wetenschappen ontwikkelde [...]