Az adatvizualizációk normatív szabályrendszere

Szabó Krisztián

Az ELTE BTK Filozófiatudományi Doktori Iskola Film-, média- és kultúraelmélet doktori program Műhelykonferenciája

2025.06.05.

https://www.researchgate.net/publication/220586615_On_the_role_of_design_in_information_visualization

• Megalapozottság
• Hasznosság
• Esztétikai érték

https://www.researchgate.net/publication/220586615_On_the_role_of_design_in_information_visualization

• Megalapozottság
• Hasznosság
• Esztétikai érték

             —> hibás

https://www.researchgate.net/publication/220586615_On_the_role_of_design_in_information_visualization

• Megalapozottság
• Hasznosság
• Esztétikai érték

             —> Nehezen érthető,

                   félrevezető

https://www.researchgate.net/publication/220586615_On_the_role_of_design_in_information_visualization

• Megalapozottság
• Hasznosság
• Esztétikai érték

             —> Csúnya

1. Megalapozottság

Olyan adatot használ, ami:

• megbízható
• őszinte
• pontos
• igaz
• megfelelő mennyiségű

• Legyen az adat útja visszakövethető (forrásmegjelölés)

2. Hasznosság

1. Megfelelő vizuális változók használata​ (Jacques Bertin, 1967: Semiology of Graphics;

Cleveland and McGill, 1984)

1. elhelyezkedés azonos tengelyen
2. elhelyezkedés nem azonos tengelyen
3. hossz, irány, szög
4. terület
5. térfogat
6. telítettség
7. eltérő színezés

2. Hasznosság

2. Megfelelő dimenziók használata

Adat mennyiségétől és az interakció lehetőségétől függ

a, kevés adat —> táblázat

b, elegendő adat —> 2D diagram

c, elegendő adat egy harmadik tengelyre is —> 3D diagram

DE! Pszeudo-3D-t kerüljük

d, időbeli változás —> animáció

2. Hasznosság

3. megfelelő szándék

Olyan funkciókkal kell felruházni az ábrázolást, amilyen szándékkal készül

- felderítő (exploratory)

- magyarázó (explanatory)

- konceptuális

- adatalapú

- statikus

- interaktív

2. Hasznosság

4. igazodik az olvasóközönség elvárásaihoz

ismeri a közönségét: a vélt befogadói szintet nem méri se felül, se alul

3. Esztétikai érték ("dizájn")

1. vizuális jelek befogadása

Az adatot oly módon mutatja be, hogy kihasználja vizuális érzékelési képességeinket a megértés megkönnyítése érdekében (Andy Kirk, 2012)

Colin Ware, 2004

a, pre-attentív feldolgozás

 —> alakfelismerés (méret, mintázat, elhelyezkedés)

 —> színfelismerés

 —> mozgásérzékelés

Cél: a vizualizáció lényeges elemeinek kiemelése

3. Esztétikai érték ("dizájn")

3. Esztétikai érték ("dizájn")

1. vizuális jelek befogadása

Az adatot oly módon mutatja be, hogy kihasználja vizuális érzékelési képességeinket a megértés megkönnyítése érdekében (Andy Kirk, 2012)

Colin Ware, 2004

a, pre-attentív feldolgozás

b, mintázatfelismerési szakasz

 —> Gestalt alapelvek

3. Esztétikai érték ("dizájn")

1. vizuális jelek befogadása

Az adatot oly módon mutatja be, hogy kihasználja vizuális érzékelési képességeinket a megértés megkönnyítése érdekében (Andy Kirk, 2012)

Colin Ware, 2004

a, pre-attentív feldolgozás

b, mintázatfelismerési szakasz

c, tudatos figyelem 

 —> vizuális változók

3. Esztétikai érték ("dizájn")

2. színhasználat

A szín számértéket vagy kategóriát reprezentálhat

• bináris
• lineáris
• divergens
• kategorikus
• kiemelő

Bináris

Lineáris

Divergens

Kategorikus

Kiemelő

3. Esztétikai érték ("dizájn")

3. "Adat-tinta arány" vs chartjunk

(E.R.Tufte, 1983)

• "A kitörölhetetlen magja a vizualizációnak, a szükséges tinta ami a képviselt adatok arányában van elrendezve az ábrázoláson"
• cél: adat-tinta maximalizáció

—> nem adat célból használt elemek redukálása

—> ismétlődő adatelemek törlése

Chartjunk

• felesleges adatelemek
• felesleges nem adat jellegű dekorációk
• elemek, amik elvonják a figyelmet a lényegről
• magas "hazugságfaktorral" rendelkező ábrázolások (a megjelenített vizuális elem aránytalan a reprezentált adathoz képest)

E. R. Tufte: The visual display of quantitative information, 1983

Grafikai tökéletesség (graphical excellence)

• Mutasd meg az adatot
• A tartalomra irányítsd a figyelmet a módszertan, dizájn technológia helyett
• legyen igaz az ábra, ne torzítsd az adatot
• minél több szám minél kisebb helyen
• legyenek a nagy adatbázisok érthetőek, átláthatóak
• ösztönözd a befogadót az összehasonlításra
• mutasd be az adatot különböző részleteiben (mikro/makro)
• a szöveg és a vizuális elem legyen összhangban egymással

A kutatás folytatása

Köszönöm a figyelmet!