👨🏿‍💼 🏀 🕋 Visualisasi sains: ilustrasi dan infografis 🗒️ 🖖 📎

Di mana garis antara ilustrator dan spesialis infografis? Bagaimana cara memvisualisasikan data? Apa yang dikatakan sains tentang berbagai solusi desain?

Sebelum membahas diskusi, saya ingin berbicara tentang konteksnya. Ide-ide yang diuraikan di bawah ini membentuk dasar dari pengalaman saya sendiri. Sebagian, ini adalah pengamatan saya selama 20 tahun sebagai direktur seni. Ini bukan tinjauan mendalam dari sumber-sumber sastra, bukan pandangan yang ketat tentang ruang lingkup visualisasi ilmiah. Ini adalah refleksi terkait dengan pekerjaan saya di industri penerbitan, serta referensi ke beberapa sumber dan komunitas yang berguna atau provokatif. Dalam beberapa hal, saya mungkin akan salah, karena saya bukan ahli dalam semua sub-disiplin yang akan saya bicarakan. Tetapi saya bekerja di persimpangan sub-disiplin ini, dan seiring waktu saya telah mengembangkan sejumlah sumber daya yang mungkin menarik bagi Anda.

Konteks

Apa yang memengaruhi sudut pandang saya? Saya menganggap diri saya seorang editor materi grafis, seorang spesialis dalam infografis dan dalam hubungan dengan komunitas ilmiah. Saya memperoleh pengalaman sebagian besar dalam publikasi tradisional (fisik). Ini adalah salah satu ilustrasi ilmiah pertama saya: gambar yang diambil dari bagian-bagian alat oral udang hidrotermal. Selama beberapa musim panas, saya bekerja di laboratorium krustasea di Natural History Museum di Los Angeles.

Pada akhir 1980-an, terima kasih kepada guru sekolah saya, saya dapat bereksperimen dengan Commodore Amiga. Kemudian, di Smith College, saya beralih ke tablet dan gambar digital, di mana guru saya Gary Niswanger mengajar kelas-kelas seperti menggambar garis besar buta. Di tengah ruangan ada seorang model, kami duduk dengan punggung menghadap ke monitor dan melukis tablet Wacom dengan posisi berbaring di atas lutut.

Saya menyukai kelas sains tidak kurang dari kelas seni dan desain. Saya tidak ingin mengorbankan satu disiplin demi yang lain, dan pada saat yang sama berspesialisasi dalam geologi dan seni studio. Kemudian perhatian saya tertuju pada program pelatihan ilustrasi ilmiah di University of California di Santa Cruz (sekarang bagian dari University of California di Monterey Bay), dan saya dapat secara resmi menggabungkan dua disiplin ilmu di bawah arahan Anne Cowdle, Jenny Keller dan Larry Lavelndal. Alih-alih mengabdikan diri pada satu bidang penelitian, saya menggunakan bahasa visual untuk membantu penelitian orang lain menjangkau khalayak yang lebih luas.

Setelah lulus, saya menjadi trainee di departemen seni majalah Scientific American. Inilah ilustrasi pertama saya untuk edisi ini, seekor kecoak cat air.

Magang saya berubah menjadi posisi penuh, dan ketika saya pindah dari seorang seniman ke direktur seni, saya menemukan bahwa alat utama saya alih-alih cat air dan foto cepat adalah komputer. Pada tahun 1998, saya meninggalkan Scientific American dan menjadi asisten direktur seni, dan kemudian menjadi perancang di majalah National Geographic . Selama ini saya mendapatkan pengalaman sebagai direktur seni dan belajar mencetak dengan spesialis terbaik. Lima tahun kemudian, saya pindah dan memulai bisnis komunitas riset freelance yang berfokus pada proyek majalah dan buku.

Pada 2007, saya kembali ke Scientific American, dan sekarang saya bekerja di sini sebagai editor senior bahan grafis. Hari ini, tim kami mencakup dua orang, Amanda Montañez dan saya. Kami mengelola seluruh infografis majalah, dari visualisasi data hingga penjelasan bergambar. Terkadang kami sendiri membuat gambar akhir, tetapi paling sering kami mempekerjakan seniman lepas dan mengelola proyek.

Kami juga mengelola versi digital dari semua gambar untuk web dan ditampilkan pada telepon pintar. Amanda membuat gambar khusus untuk web.

Tapi saya tetap setia pada versi cetak.

Ilustrasi editorial, seperti karya Maria Corte Maidagan dan Jay Bendt di bawah ini, dikuratori oleh anggota departemen seni lainnya - direktur desain Michael Dark dan direktur seni Jason Mishka.

Apa perbedaan antara bahan-bahan ini? Saya percaya bahwa grafik informasi adalah ilustrasi yang dibuat atas dasar penelitian dan dimaksudkan terutama untuk transmisi informasi. Dan ilustrasi editorial adalah gambar tematik yang terinspirasi oleh teks dan mendorong pembaca untuk menjadi lebih akrab dengan isi majalah.

Misalnya, untuk sebuah artikel tentang microbiome, ilustrator Brian Christie menciptakan gambar pembalikan yang bukan refleksi harfiah dari ide artikel tersebut, tetapi hanya mengisyaratkan gagasan bahwa seseorang ditentukan oleh mikroorganisme yang hidup di dalam dirinya dan pada dirinya. Brown bercerita dengan simbol dan komposisi visual. Ini bukan infografis, tetapi ilustrasi metaforis yang menggemakan tema artikel.

Kemudian dalam artikel itu, Brian dan rekan penulisnya Joe Lertola pindah ke infografis, dan dengan bantuan simbol dan komposisi visual mencerminkan informasi spesifik yang tercermin dalam artikel. Ini bukan ilustrasi editorial. Ini adalah infografis, atau diagram penjelasan.

Beberapa seniman, seperti Brian Christie, mampu bekerja dengan baik di kedua bidang.

Tetapi sebagai ilustrator dan editor, saya cenderung infografis. Walaupun saya bisa belajar dan sering bekerja dengan seniman yang membuat ilustrasi dari kedua jenis. Misalnya, untuk artikel tentang vaksin malaria, saya menyusun rencana konten dan mengembangkan komposisi infografis:

Tetapi saya mengerti bahwa untuk menghidupkan konsep ini, seorang seniman yang berpengalaman akan diperlukan. Jadi saya menyewa ilustrator Peter dan Maria Hoy untuk membuat versi final. Mereka menangani ikonografi dengan sangat baik, mengembangkan tekstur variabel dan memperdalam ide-ide editorial.

Saya juga sangat bergantung pada ilustrator editorial Leandro Castelao untuk memilih gaya dan warna seperti untuk rangkaian interferometer ini, seolah-olah itu dicetak dalam jurnal populer biasa, bukan dalam ilmiah.

Dan Gavin Potenza memberikan pandangan segar pada topik yang sudah banyak ditulis, dan dengan gaya menyoroti berbagai tahapan eksplorasi Mars.

Bekerja pada ilustrasi saya, saya perhatikan bahwa kadang-kadang saya terlalu fokus pada detail dan akurasi, dan kurang memperhatikan gaya. Suatu gambar dapat dengan cepat menjadi akurat secara akademis dan tanpa wajah. Ilustrator editorial Gillian Ditner dan Chad Hagen mengingatkan saya bahwa membawa visi dan selera gaya artis ke gambar adalah hal yang wajar, terutama di majalah.

Saya cenderung menganggap infografis sebagai sebuah kontinum dengan representasi visual informasi pada satu sisi skala dan representasi abstrak di sisi lainnya.

Dari sudut pandang visualisasi ilmiah, dapat dikatakan bahwa keseluruhan kontinum dapat dianggap sebagai visualisasi data.

Faktanya, semua pekerjaan kami didasarkan pada pengumpulan data pada beberapa tahap: dari mengukur panjang tulang dalam rekonstruksi dinosaurus, hingga eksperimen laboratorium yang terdokumentasi dengan hati-hati yang membentuk gambaran proses yang lebih lengkap seperti fotosintesis, hingga menyajikan ekspresi matematika seperti diagram Feynman, hingga merencanakan data itu sendiri.

Tetapi di luar bidang visualisasi ilmiah, rangkaian ini berguna untuk mengambil dengan cara ini:

Ketika saya membuka isu-isu lama Scientific American , saya melihat bahwa banyak seniman telah bekerja di seluruh spektrum. Karya-karya Bunji Tagawa memukau saya. Berikut adalah beberapa contoh untuk membantu Anda memahami tingkat keahliannya. Representasi visual dari objek:

Bagian anatomi:

Diagram teknis:

Dan visualisasi data:

Informasi lebih lanjut tentang karyanya ditulis di sini: https://blogs.scientificamerican.com/sa-visual/remembering-bunji-tagawa/

Tapi sebagai editor bahan grafis hari ini, saya melibatkan seniman dari berbagai kelompok pekerja lepas untuk berbagai tugas dalam kontinum.

Mungkin ini adalah konsekuensi dari bias saya, tetapi ketika membalik-balik nomor lama Scientific American , saya merasa bahwa peningkatan spesialisasi seniman mungkin disebabkan oleh perubahan alat di setiap bidang. Ketika pena dan tinta adalah alat utama untuk membuat ilustrasi visual yang menjelaskan diagram dan visualisasi untuk majalah cetak, artis dapat menjadi ahli pena dan tinta, dan kemudian mencari cara lain untuk memecahkan masalah di setiap area. Berikut adalah lebih banyak contoh karya Tagawa. Organik:

Bagian teknis:

Representasi abstrak dari proses:

Dan grafik numerik:

Semuanya digambar dengan pena dan tinta.

Ketika sistem penerbitan desktop menyebar, dan keragaman dan ketersediaan alat-alat digital meningkat, tugas sederhana seperti memilih alat utama menjadi batasan minat para seniman. Sebagai direktur seni, saya mencari seniman 3D untuk menggambarkan benda-benda fisik seperti Don Fowley.

Dan saya mencari seniman seperti Tami Crowd, yang, dengan alat-alat seperti Adobe Illustrator, mengasah penguasaan komposisi dan aliran informasi mereka untuk diagram penjelasan.

Dan untuk memvisualisasikan kumpulan data besar menggunakan pemrograman, saya mencari desainer data seperti Jan Willem Tulp.

Dibutuhkan banyak waktu untuk menguasai alat, alat, gaya, dan genre ini dengan mahir. Dan mereka semua condong ke berbagai area kontinum.

Banyak konferensi dan komunitas yang saya ajak bicara memiliki kecenderungan pemisahan seperti itu. Dan semakin sulit untuk menemukan seniman yang bekerja di lebih dari satu bidang.

Mungkin saya sedikit dramatis. Mungkin, pada kenyataannya semakin mendekati skema seperti itu:

Atau mungkin ini adalah situasi yang sepenuhnya normal, terutama mengingat bahwa alat dasar untuk berbagai subdisiplin ini bercabang seiring waktu. Atau mungkin tidak ada gunanya mencoba menghubungkan kelompok yang terputus.

Beberapa ilustrasi terbaru favorit saya untuk Scientific American.adalah hasil kolaborasi seniman yang berbeda. Kami memilih pakar dari berbagai kelompok dan menggabungkan upaya mereka, dan tidak mencari jacks dari semua perdagangan. Sebagai contoh, saya suka mengambil seorang seniman yang dapat membuat ilustrasi titik dengan stylus atau pena, dan memasangkannya dengan seorang seniman yang tahu bagaimana memprogram visualisasi data, seperti dalam karya ini Moritz Stefanera dan Gillian Walters.

Pendekatan yang sama berlaku untuk jenis ilustrasi ini, di mana visualisasi jenis yang berbeda lebih cocok untuk elemen sejarah yang berbeda, dan karena itu seniman yang berbeda.

Dengan kata lain, saya percaya bahwa bahkan jika Anda tidak ingin bekerja dalam keseluruhan kontinum - atau menghabiskan waktu untuk menjadi seniman yang berpengalaman di seluruh kontinum - di setiap bidangnya Anda akan menemukan sesuatu untuk dipelajari. Dan saya suka melihat pertukaran ide. Saya pikir semuanya akan bermanfaat bagi kita jika kenyataan seperti ini:

Lebih baik lagi:

Saya tidak mengatakan bahwa setiap seniman harus dapat memprogram. Atau semua orang harus bisa memahat model tanah liat dan menarik dari kehidupan. Saya menegaskan bahwa kita, sebagai visualisator ilmiah, dapat - dan harus - belajar untuk berpikir dan menyelesaikan masalah dalam seluruh spektrum.

Dan saya ingin berbagi beberapa ide yang saya dapatkan dari perwakilan berbagai kelompok seniman.

Pertama, perhatikan tabel ini: http://bit.ly/jenGNSI. Ini memberikan tautan dan deskripsi singkat dari banyak sumber yang berguna. Saya akan mengilustrasikan ide dengan contoh-contoh dari majalah, tetapi banyak ide diperoleh dari buku, posting blog, presentasi, podcast, dan lokakarya.

Dan di sini Anda akan menemukan daftar tautan umum yang telah saya susun untuk menjawab permintaan khusus dari siswa, ilmuwan, dan seniman yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang visualisasi ilmiah. Dan juga ada tautan yang terkait dengan pekerjaan saya sebagai editor materi grafis.

Mari kita kembali ke ilustrasi visual. Berikut adalah lima pelajaran utama yang saya pelajari di komunitas ilustrator ilmiah.

Pelajaran. Ilustrasi grafis

Pelajaran nomor 1: Anda harus memperhatikan setiap detail. Setiap properti perlu dipantau dan dipertimbangkan.

Dalam sebuah artikel tentang dampak nyamuk terhadap kesehatan masyarakat, artis Immy Smith menunjukkan bahwa gambar sejumlah jenis nyamuk dapat secara visual menarik dan informatif:

Dan seniman itu menekankan bahwa berbagai jenis berhubungan dengan penyakit manusia yang berbeda. Beberapa rekan saya skeptis dengan rencana ini, mereka berpikir bahwa semua nyamuk akan terlihat sama. Tetapi perhatian dan ketelitian sang seniman memungkinkan untuk menunjukkan dengan jelas perbedaan di antara mereka.

Jelas, di sini setiap stroke dibuat dengan sengaja dan penuh pertimbangan. Menurut pendapat saya, refleksi yang cermat dan teliti dari setiap detail merupakan tantangan bagi pembaca, yang, pada gilirannya, akan dengan cermat dan penuh perhatian memeriksa setiap serangga.

Pelajaran nomor 2: perlihatkan objek

Untuk artikel tentang bug-kuburan, seniman Kelly Murphy perlu menunjukkan seekor serangga dari sudut yang berbeda. Gambar di internet sangat cocok untuk tampilan teratas. Tetapi untuk menunjukkan peralatan lisan dan lebih akurat menggambarkan kumbang dalam berbagai pose, seniman tiba di Akademi Ilmu Pengetahuan California dan memotret sampel dari semua sudut.

Pelajaran nomor 3: jika Anda tidak dapat menampilkan objek, coba tebak seperti apa tampilannya

Adegan yang dibuat oleh James Gurney sangat meyakinkan. Sebagian berkat model dimensional yang ia ciptakan untuk meningkatkan komposisi dan pencahayaan.

Pelajaran nomor 4: foto dan gambar super-realistis memiliki kelebihannya yang

ditulis Ed Bell pada 2010:

, . , . , ? — , NASA Cassini, , MESSENGER, , — .

Pelajaran nomor 5: gambar-gambar non-fotorealistik juga memiliki kelebihan

, di sini, artis Carol Donner menghapus detail yang tidak relevan dan menggunakan transparansi untuk menciptakan gambar hati yang menarik secara estetika dan jelas. Berbeda dengan tugas yang diselesaikan Ron Miller dalam ilustrasi dengan Saturnus, tidak perlu membantu pembaca untuk merasakan di lingkungan baru. Di sini Anda perlu mencerminkan perilaku objek.

Ian Sack dan rekan penulisnya menulis dalam The Journal of Biocommunication :

Ilustrasi medis secara inheren membutuhkan penyederhanaan dan idealisasi objek tertentu. Peran ilustrator adalah mendidik secara estetika dan efektif pembaca dengan gambar-gambar visual, terlepas dari prosedur, struktur, atau proses biomedis yang kompleks.

Pelajaran. Diagram penjelasan

Pelajaran # 1: Penting untuk mengetahui kapan dan bagaimana mengubah bentuk fisik suatu objek agar dapat menyampaikan informasi

dengan lebih baik.Gambar ini dibuat oleh Bunji Tagawa. Ini adalah variasi dari representasi skematis klasik dari sistem kardiovaskular. Alih-alih menampilkan detail sosok manusia, informasi disederhanakan untuk menekankan proses sirkulasi darah yang tertutup dalam sistem.

Pelajaran # 2: semua tentang komposisi: seniman harus dengan hati-hati memikirkan cara memandu pandangan pembaca melalui ilustrasi.

Di sini John Grimvade dengan sengaja memandu pandangan pembaca dengan bantuan pengulangan baris, warna yang dipilih dan diagram alur yang memaksa aliran informasi.

Pelajaran # 3: teks sama pentingnya dengan gambar

Dalam contoh ini, Emily Cooper menyajikan seperangkat empat fragmen elegan Samudera Atlantik. Label membantu pembaca menavigasi, Anda dapat mengumpulkan semua bagian dari cerita: kita melihat bagaimana arus di teluk terkait dengan suhu. Tetapi tidak jelas tanda tangan jarak jauh seperti apa ini.

Teks datang untuk menyelamatkan. Judul dan penjelasan singkat segera memberikan konteks yang diperlukan.

Gambar empat model ilmiah yang berbeda menjelaskan mengapa musim dingin lebih hangat di Eropa. Pembaca sekarang dapat membandingkan model-model ini.

Pelajaran # 4: Elemen dalam bentuk gambar atau momen lucu yang berhubungan dengan ilustrasi dapat menarik pembaca

Nigel Holmes dengan ahli menambahkan humor dan kemanusiaan ke ilustrasi ilustrasi. Di sini ia menghembuskan kehidupan ke ilustrasi tentang teori kelompok dan dasar-dasar matematika simetri. Namun gambar yang ditambahkan bukan hanya hiasan. Mereka memperkuat gagasan memutar kubus di sekitar sumbu yang berbeda.

Pelajaran nomor 5: konteksnya sangat penting. Konten dan gaya ilustrasi harus dipilih berdasarkan karakteristik audiens dan tugas infografis

Untuk sebuah artikel tentang fotosintesis buatan, seorang ilmuwan memberi kami bahan sumber (kiri). Ini adalah representasi skematis dari perangkat di mana fotosintesis berlangsung. Untuk tugas-tugas ilmiah dan konteks artikel ilmiah, gambar ini sangat cocok. Tetapi dalam publikasi untuk pembaca umum, perlu tidak hanya melibatkan non-spesialis, tetapi juga untuk membantu mereka segera melihat kesejajaran antara fotosintesis buatan dan alami. Ilustrasi kami ditampilkan di sebelah kanan. Harap dicatat bahwa sebagai konteks dasar, kami telah menambahkan penjelasan tentang apa itu fotosintesis. Dan konteks media massa memungkinkan kita untuk bebas memilih gaya artistik, sehingga sangat mirip dengan gaya seniman-ahli botani Sary Sinnen.

Pelajaran. Visualisasi data

Pelajaran # 1: menganalisis seluruh kumpulan data. Kemudian menganalisa kembali

Untuk menggambarkan perubahan populasi lebah dari waktu ke waktu, seniman Moritz Stefaner mulai menganalisis data mentah dalam berbagai bentuk, dari histogram ke tabel, dari peta panas ke diagram jaringan. Dia mencoba melihat data dari berbagai sudut. Gambar di sebelah kiri hanyalah sebagian kecil. Dan hanya setelah analisis mendalam dari berbagai bentuk presentasi, artis mulai membuat ilustrasi yang paling cocok untuk data ini dan pembaca kami.

Pelajaran nomor 2: kompleksitas normal

Saat Anda memperkenalkan orang pada pandangan yang kompleks, multi-level, dan luas tentang suatu topik, selalu berikan pembaca alat yang diperlukan untuk menafsirkan ilustrasi. Untuk sebuah artikel tentang evolusi cerita mitos, Studio Desain Accurat telah mengumpulkan beberapa tingkat informasi dalam satu ilustrasi. Ini adalah visualisasi yang kompleks dan kaya data, dibangun atas dasar kumpulan data yang kompleks dan kaya yang disediakan oleh para ilmuwan. Seseorang mungkin mengatakan bahwa ilustrasi membutuhkan banyak usaha dari pembaca. Itu tidak dapat dibaca dengan cepat.

Namun, kami menambahkan petunjuk "Cara membaca diagram ini", dan di seluruh ilustrasi kami menggunakan bahasa informal di mana Anda dapat berkomunikasi dengan teman. Idenya adalah bahwa setelah pembaca melakukan beberapa upaya dan belajar membaca diagram, ia akan dapat melirik, menemukan poin utama dan secara mandiri mempelajari ilustrasi secara lebih rinci. Pendekatan ini juga memungkinkan kami untuk menunjukkan seluruh kumpulan data, daripada menguranginya menjadi tekanan yang terlalu sederhana.

Pelajaran nomor 3: formulir baru dapat memikat pembaca ...

Untuk sebuah artikel tentang waktu kelahiran anak-anak, spesialis analisis data Zan Armstrong dan spesialis visualisasi Nadier Bremer bersama-sama menciptakan solusi ini untuk majalah tersebut. Informasi dapat disajikan dalam bentuk histogram klasik, tetapi saya ragu itu juga akan menarik perhatian. Lingkaran tidak hanya menarik mata, tetapi juga menekankan sifat siklus data, seperti jam. Namun, seperti contoh yang kompleks, pembaca harus menerima panduan yang jelas tentang membaca bagan.

Pelajaran # 4: ... tapi kadang-kadang grafik garis biasa atau histogram paling cocok

untuk grafik ini, yang mencerminkan hasil studi penyakit jantung koroner, tidak perlu mendorong batas atau mencoba menjadi lebih pintar. Itu jadwal yang cukup sederhana dan jelas.

Pelajaran nomor 5: sumber data Anda tidak objektif atau tidak lengkap

Ada banyak sumber di daftar tautan saya, tetapi saya pikir beberapa kutipan harus diberikan di sini.

Peneliti, artis, dan pengembang perangkat lunak Katrina D'Ignazio menulis di posnya, "Seperti apa tampilan visualisasi data feminis?":

Apa masalahnya? Dari sudut pandang teori feminisme, pertanyaannya adalah bahwa semua pengetahuan secara sosial penting, dan pendapat kelompok tertindas, termasuk perempuan, minoritas dan lainnya, secara sistematis dikeluarkan dari pengetahuan "umum" ...

... Sampai kita memahami dan menyadari dampak dari perkenalan dan pengecualian tersebut, dan sampai kita mengembangkan bahasa visual yang sesuai untuk mereka, kita harus menyadari bahwa visualisasi data adalah alat penindasan yang kuat dan tidak sempurna.

Artis dan peneliti Mimi Onuoha menulis tentang data yang dikecualikan:

— , . , , …

… , , , , - .

Ide-ide semacam itu membuat saya mendekati beberapa proyek dengan gentar dan perhatian. Dalam artikel tentang penyakit menular, kami ingin menyampaikan kepada pembaca tentang peristiwa global. Bagaimana penyakit menular mempengaruhi kesehatan global di berbagai negara dan pada waktu yang berbeda?

Peneliti seni Manda Hobbs telah memberikan bantuan luar biasa. Dia melakukan studi besar sumber-sumber sastra dan mengidentifikasi beberapa jebakan. Akibatnya, untuk sebagian besar materi, kami menggunakan sumber yang cukup standar dan berwibawa: Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit dan Organisasi Kesehatan Dunia.

Tetapi bahkan sumber otoritatif semacam itu tidak dapat mengendalikan perubahan dalam pengumpulan data. Dan metodologi pengumpulan data dibuat oleh individu dan tunduk pada bias penulis. Oleh karena itu, saya membaca dokumentasinya dengan hati-hati, menghindari jebakan dan mencatat kapan tepatnya metodologi berubah. Ini membantu kami memilih interval waktu, serta menyusun penjelasan pada grafik. Selain itu, kami juga berkonsultasi dengan beberapa ahli di bidang ini.

Saya masih berpikir bahwa itu seharusnya membantu pembaca lebih memahami bahwa data yang disajikan tidak sempurna. Di masa depan saya akan mencoba membuat lebih banyak tanda tangan penjelasan. Tapi setidaknya kami meninggalkan jejak remah roti yang cukup jelas mengutip sumber sehingga orang bisa memeriksa sendiri data sumbernya.

Pelajaran. Seluruh kontinum

Pelajaran # 1: mempertanyakan "aturan" desain

Mungkin banyak dari Anda dapat mengutip "aturan" yang dirumuskan oleh Edward Tufte:

Kesempurnaan visual - inilah yang memungkinkan pemirsa menyampaikan ide terbanyak dalam waktu sesingkat mungkin, dengan tinta minimum dan area minimum.

Tetapi bagaimana kita tahu bahwa ini benar? Dan jika ini benar dalam satu situasi, lalu bagaimana dengan yang lain? Para peneliti persepsi manusia telah secara konsisten mengakhiri beberapa aturan ini.

Saya merekomendasikan mendengarkan podcast Datastories dengan beberapa peneliti ini. Di blog Eagereyes, Robert Kosara berbicara tentang apa lagi yang harus dicari. Baca juga posting Kennedy Elliot, "39 Studi Persepsi Manusia dalam 30 Menit."

Pelajaran nomor 2: bagikan pengetahuan

Saya sering dikejutkan oleh kaum bangsawan komunitas jurnalis data dalam hal berbagi praktik terbaik di bidang visualisasi, gagasan, metode, alat, dan sumber. Jika Anda ingin memperluas pengetahuan Anda, saya sarankan memulai dengan program Pelaporan Bantuan Komputer dari Penyelidik dan Editor Investigatif.

Saya juga merekomendasikan artikel oleh Jennifer LaFleur:

... dan The Nerd Blog on ProPublica.

Pelajaran 3: Buat Panel Diskusi

Persimpangan antara sains dan seni berada di luar kompetensi saya, tetapi saya ingin mempelajari bagaimana para seniman dan pemain terlibat dalam khalayak luas di berbagai tempat. Dan saya ingin memahami bagaimana menerapkan teknik keterlibatan ini dalam karya jurnal saya.

Saya merekomendasikan menonton SciArt Center, sebuah platform online yang menawarkan kerja sama lintas disiplin, mengadakan pameran dan menyelenggarakan berbagai acara.

Jamie McCray berbicara lebih terinci tentang seni pertunjukan dan sains di konferensi SciVizNYC 2017, dan informasi juga dapat ditemukan di komunitas SuperHero Clubhouse.

Pada saat yang sama, sebagai salah satu penyelenggara SciVizNYC, saya mencoba untuk secara aktif menciptakan platform untuk dialog antara anggota komunitas spesialis dalam visualisasi ilmiah.

Gagasan untuk acara ini muncul sebagai hasil dari percakapan dengan ilustrator artikel medis Jill Gregory. Kami senang datang ke pekerjaan masing-masing dan menonton bagaimana kami menggunakan pengetahuan dan pengalaman kami untuk membuat ilustrasi ilmiah. Saya ingin tahu apakah format pertemuan seluler akan berfungsi, di mana sekelompok peserta berpindah dari satu kantor ke studio pada siang hari, lalu ke departemen berita, sambil mempelajari bagaimana karyawan yang berbeda menggunakan visualisasi ilmiah dalam pekerjaan sehari-hari. Ketika ide ini berkembang, co-organisator Christopher Smith, Amanda Montañez dan Nika Ford bergabung dengan kami. Kami datang ke format yang lebih tradisional dan sederhana secara logistik: pertemuan siang hari di situs yang sama dengan 14 pembicara. Pertemuan pertama pada tahun 2016 gratis. Pada pertemuan kedua, kami mengambil $ 35 per kursi untuk mencegah kegagalan muncul.Tetapi penting bagi kami untuk menjaga biaya pada tingkat serendah mungkin, sementara pada saat yang sama membayar biaya yang kecil kepada pembicara untuk waktu yang mereka habiskan. Terima kasih atas bantuan Fakultas Kedokteran Ikan di Gunung Sinai, kami berhasil. Hari ini, pertemuan kami mempertemukan berbagai perwakilan dari komunitas visualisasi ilmiah, manfaat dari New York dan daerah sekitarnya.

Yang membawa saya ke pelajaran nomor 4: bersama-sama kita lebih kuat

Saya ingin memberikan penghormatan kepada platform dan komunitas yang menginspirasi kami pada ide ini dan menyediakan alat yang tepat. Saya mendapatkan banyak pengalaman dengan menyaksikan bagaimana komunitas memecahkan masalah waktu nyata di Twitter; Menonton diskusi panel tentang teknologi dan interaksi melalui prisma etis di Eyeo Mendengarkan pidato tentang web terbuka di OpenVisConf; mempelajari pengalaman jurnalis visual dalam memecahkan masalah yang muncul di Malofiej World Summit ... daftarnya bisa sangat panjang. Berikut adalah sumber favorit saya.

Sudah ada hasil pembelajaran sebaya dengan masyarakat. Misalnya, gagasan untuk menggunakan anotasi dalam infografis berasal dari dunia visualisasi data. Ini ditunjukkan oleh Suzy Lu, yang pada 2017 mengembangkan toolkit yang sesuai, membangun dengan bantuan pemrograman grafik dengan penjelasan bawaan.

Anda mungkin tidak setuju dengan dinamika antara ilustrasi fotorealistik dan non-fotorealistik, yang mencerminkan dinamika antara visualisasi data yang kompleks dan sederhana.

Kami masih harus banyak belajar dari satu sama lain, terutama dalam memvisualisasikan ketidakpastian ilmiah. Masalah ini relevan untuk semua bidang ilmu pengetahuan, dan oleh karena itu untuk semua bidang visualisasi ilmiah.

Kami di majalah sering bekerja dengan perwakilan komunitas akademik dan ilmuwan riset. Komunitas-komunitas ini secara teratur mencapai kesepakatan tentang margin kesalahan. Dan saya sangat sering harus mereproduksi kesalahan ini (garis vertikal abu-abu), percaya bahwa menambahkan beberapa tanda tangan mungkin cukup untuk menyampaikan makna.

Hal yang sama berlaku untuk batas kepercayaan. Mungkin saya belum melakukan cukup untuk membantu pembaca memahami apa yang mereka lihat.

Beberapa tahun yang lalu saya berbicara dengan seorang kartografer di Gordon Research Conference on Visualization in Science and Education. Diane Sinton (dari Universitas Cornell) membuat saya lebih kritis dalam menampilkan ketidakpastian ilmiah. Kami mulai bekerja bersama dengan dana kecil dari NASA, dan membuat panduan poster ini dengan harapan memulai diskusi yang lebih luas tentang visualisasi ketidakpastian.

Pada saat itu, pembicaraan tentang ketidakpastian sebagian besar tentang prakiraan iklim. Dan kemudian, tugas memprediksi hasil pemilu menjadi relevan.

Pertama, kami mempelajari sumber-sumber sastra. Ini membuat saya berpikir bahwa dalam visualisasi data kita terlalu mengandalkan konvensi seperti span diagram , margin of error, dankunci treble . Dan apakah kita tidak berputar-putar membahas pendekatan mana yang lebih baik?

Tetapi bagaimana jika kita meminjam ide bukan dari kuantitatif tetapi dari contoh kualitatif? Di Scientific American, kami menggunakan diagram penjelasan untuk mencerminkan berbagai jenis ketidakpastian dalam berbagai disiplin ilmu. Apakah mungkin untuk mengambil beberapa ide dari sana dan menerapkannya untuk visualisasi data?

Bagaimana jika visualisator data mendapatkan inspirasi dari ilustrator ilmiah, dan sebaliknya? Mungkin kita dapat bekerja bersama untuk mengembangkan cara yang lebih intuitif untuk merepresentasikan ketidakpastian statistik.

Titik awal yang baik adalah mekanika kuantum dan prinsip ketidakpastian Heisenberg. Secara khusus, gagasan bahwa "peristiwa pada tingkat atom tidak dapat diamati dengan pasti." Penting untuk menekankan bahwa prinsip ketidakpastian menggambarkan perilaku kuantum dan ketidakpastian pada tingkat praktis, dan bukan analogi yang baik untuk ketidakpastian di tingkat fisik makro atau klasik.

Tetapi saya lebih khawatir tentang bagaimana kita menggambarkan ketidakpastian di sekitar gagasan itu. Oleh karena itu, saya percaya bahwa studi tentang gambar-gambar tersebut yang mencerminkan mekanika kuantum masih dapat bermanfaat di luar dunia kuantum.

Mereka tidak akan mempelajari konsep ilmiah di balik contoh-contoh ini. Sebenarnya, saya hanya punya ide yang lewat. Tetapi saya pikir contoh-contoh ini bisa informatif dan menginspirasi. Di sebelah kiri adalah representasi klasik cahaya sebagai kombinasi osilasi medan elektromagnetik. Di sebelah kanan, cahaya disajikan dari sudut pandang mekanika kuantum: garis berfluktuasi dalam kisaran besar ketidakpastian (wilayah warna).

Tingkat ketidakpastian tergantung tidak hanya pada ruang, tetapi juga pada waktu. Berikut adalah contoh dari tiga cara untuk memvisualisasikan konsep ini.

Neurofisiologi adalah bidang ilmu lain yang beroperasi dengan ketidakpastian. Dalam ilustrasi ini, bagian-bagian otak dilabeli sebagai sistem gunung pada peta. Perbatasan tidak ditarik karena tidak diketahui secara pasti.

Sekitar 70 tahun kemudian, beberapa struktur dan fungsi sudah dikenal dengan akurasi yang lebih tinggi. Tapi kami masih sering menggunakan tepi buram.

Berikut adalah strategi lain untuk mewakili ketidakpastian dalam geografi otak: seluruh struktur digambarkan secara abstrak.

Dan di sini otak digambarkan secara realistis, tetapi panah yang menunjukkan jalannya proses menunjukkan bahwa kita masih harus mencari tahu detailnya.

Ilustrasi 1969 ini adalah favorit saya. Input ke otak - A, B dan C, output - X, Y dan Z, ternyata lebih atau kurang jelas. Namun, yang berikut ditandatangani: "sedikit yang diketahui tentang kerja area di antara mereka, yang membentuk mayoritas otak."

Mereka yang bekerja di bidang rekonstruksi hewan terus-menerus dihadapkan pada masalah merekonstruksi formulir berdasarkan informasi yang tidak lengkap. Di sini, seniman Rudolf Frund menggunakan garis tebal tebal untuk mewakili fragmen yang diketahui, dan dengan garis putus-putus tipis ia menggambarkan fragmen yang diduga.

Banyak ilustrator menggambarkan proses yang belum sepenuhnya dipahami oleh sains, atau hipotesis yang belum terbukti. Terkadang disarankan untuk hanya menggambar tanda tanya dan membuat sisipan yang menyarankan bahwa beberapa jenis interpretasi belum diterima secara umum.

Saya tidak mengatakan bahwa contoh-contoh ini adalah representasi ideal dari ketidakpastian. Tetapi bagi saya tampaknya Anda tertarik untuk melihat bagaimana solusi kualitatif dapat melengkapi solusi kuantitatif, dan sebaliknya.

Visualisasi sains: ilustrasi dan infografis