Рис 101. Заключенные, отбывающие срок в ожидании исполнения смертного приговора, и исполнения смертных приговоров (Datamarket)
Изучите и проанализируйте эти данные об американских смертных приговорах
Более известный в качестве поставщика данных, Datamarket на самом деле является также и весьма толковым инструментом для визуализации чисел. Вы можете загрузить ваши собственные данные или использовать многочисленные наборы данных, которые они имеют вам предложить — но при этом стоит отметить, что набор ваших возможностей существенно расширяется, если вы подпишетесь на профессиональную версию.
Замечание | Datamarket лучше всего работает с временными рядами данных, также стоит ознакомиться с их обширными наборами данных. |
Many Eyes
Если какому сайту когда и требовались внимание и забота, то это IBM’овский Many Eyes. Когда он только–только был запущен, созданный Фернандой Вьегас (Fernanda B. Viégas) и Мартином Уоттенбергом (Martin Wattenberg), это был уникальный пример, позволявший людям просто загружать наборы данных и визуализировать их. Теперь, когда его создатели работают в Google, сайт выглядит словно бедный родственник с его приглушенной цветовой палитрой – и уже некоторое время на нем не появляется ничего нового в плане способов визуализации.
Рис 102. Негодяи из «Доктора Кто» (The Guardian)
Замечание | вы не можете редактировать данные после того, как загрузили их, поэтому обязательно заранее проверьте, все ли у вас правильно, и нет ли ошибок, прежде чем начать выгружать их туда. |
Color Brewer
Рис 103. Color brewer
Не являясь, строго говоря, инструментом визуализации, Color Brewer («Цветовар») – изначально сконструированный на государственные деньги и разработанный в Университете штата Пенсильвания – на самом деле удобен для выбора цветов карт, и стоит потратить некоторое время на него, если вы планируете что–то в этом роде. Вы можете выбрать базовый цвет и получить кодировку для всей палитры.
И еще немного
Рис 104. Еще от Color Brewer
Если ничего из этого вам не подошло, стоит также ознакомиться с этим материалом от DailyTekk, , где приведено еще больше разных инструментов и возможностей. То, о чем мы написали выше — не единственные инструменты, а просто те, которые мы применяем чаще всего. Существует также множество других, включая:
Chartsbin, инструмент для создания кликабельных карт мира
iCharts специализируется на маленьких виджетах по созданию схем и графиков
Geocommons делится данными и краевыми данными (граничными условиями) для создания глобальных и местных карт
А, да, и конечно есть еще piktochart.com, который представляет образцы для текстуально–цифровых визуализаций, которых на данный момент существует множество.
— Саймон Роджерс, The Guardian
Как мы обрабатываем и подаем данные в «Верденс Ганг»
Новостная, информационная журналистика предполагает донесение до читателя новой информации максимально быстро. Самым быстрым способом может быть видео, фотография, график, таблица или комбинация этих методов. Что же касается визуализации, то целью должно быть то же самое — быстрая, быстро воспринимаемая информация. Новые инструменты по работе с данными позволяют журналистам отыскивать такие сюжеты и повороты тем, которые они не могли бы найти иначе, и презентовать свои материалы новыми способами. Вот несколько примеров, показывающих, как мы преподносим данные в самой популярной газете в Норвегии, «Верденс Ганг» (Verdens Gang или VG).
Цифры
Рис 105. Картографирование данных о налогоплательщиках и данных лотереи («Верденс Ганг»)
Этот сюжет основан на данных Норвежского статистического бюро, данных о налогоплательщиках и данных национального монополиста в области проведения лотерей. Посредством этого интерактивного графика читатель может найти разного рода информацию по каждому району и каждому муниципалитету в Норвегии. Актуальная таблица показывает процент от дохода, который уходит на игры. Проект был создан при помощи Access, Excel, MySql и Flash.
Сети
Рис 106. Богатый рыбак рыбака видит издалека («Верденс Ганг»)
Мы использовали анализ социальных сетей для того, чтобы проанализировать отношения между 157 сыновьями и дочерьми самых богатых людей Норвегии. Наш анализ показал, что наследники и наследницы богатейших людей нашей страны наследуют и связи и взаимоотношения их родителей. В итоге получилось более 26 000 элементов связей, все графики и схемы доводились вручную с использованием Photoshop. Мы использовали Access, Excel, Notepad и инструмент анализа социальных сетей Ucinet.
Карты
Рис 107. Анимированная карта данных о полиции («Верденс Ганг»)
На этой анимированной теплокарте, объединенной с простым столбчатым графиком, можно просмотреть данные о преступлениях, совершенных в центре Осло, час за часом, день за днем, за период в несколько месяцев. На той же анимированной теплокарте вы можете увидеть количество офицеров полиции, несущих службу в то же время. Видно, что когда действительно происходит преступление, число действующих офицеров полиции — минимально. Проект был реализован при помощи ArcView со Spatial Analyst.
Интеллектуальный анализ текстов
Рис 108. Интеллектуальный анализ выступлений и речей лидеров политических партий («Верденс Ганг»)
Для этой визуализации мы провели интеллектуальный анализ речей, с которыми выступили семь норвежских партийных лидеров на своих съездах. Все выступления были проанализированы, и анализ позволил создать материалы под определенным углом зрения. В каждом материале была ссылка на график, и читатели имели возможность ознакомиться с языком политиков и изучить его. Проект был создан при помощи таких инструментов как Excel, Access, Flash и Illustrator. Если бы он создавался в 2012 году, мы бы делали интерактивный график при помощи Javascript.
Заключительные положения
Когда нам требуется визуализировать историю, тему, сюжет? В большинстве случаев этого делать не требуется, но порой мы хотим сделать это, чтобы помочь нашим читателям. Материалы, содержащие большие объемы данных, весьма часто требуют визуализации. Однако нам стоит придерживаться очень критичного подхода при выборе, какого рода данные мы собираемся представить. Когда мы создаем материал, пишем о чем–то, мы знаем тему во всех подробностях. Но что именно из этого массива данных нужно или хочется знать читателю? Вряд ли все до мельчайших подробностей. Возможно, достаточно простой таблицы или не менее простого графика, показывающего развитие событий или изменение величин с течением времени. При работе с журналистикой данных суть в том, что совсем не обязательно ставить себе задачей презентовать все огромные объемы имеющихся данных!