Een gevoel voor (big) datavisualisatie ontwikkelen

We zijn al weer drie weken van start met de vijfde editie van de SvJ-minor Datavisualisatie & Infographics. In deze blogpost geef ik een korte update gebaseerd op de twee vakken die ik zelf geef: Datavisualisatie en Storytelling; of anders gezegd: het ‘exploreren’ en ‘communiceren’ van data door middel van visualisatie.

De minorstudenten leren in de vakken Datavisualisatie en Storytelling de basisvaardigheden in dataselectie, – analyse en -presentatie. Datavisualisaties leren maken betekent te begrijpen hoe deze gelezen worden door het publiek en hoe er op deze manier betekenis aan gegeven wordt (vgl. onderzoek uitgevoerd door het lectoraat naar “De nieuwswaarde van datavisualisaties”, Smit et al., 2016 en De Haan et al., 2017). Om de nodige betrokkenheid bij studenten op te wekken ga ik in mijn lessen met twee oefeningen van start:

(1) Data communiceren: Ik laat studenten voorbeelden uitkiezen en meenemen van datavisualisaties die ze online of via printmedia gevonden hebben, waar ze positieve en/of negatieve kritiek op hebben. We starten deze oefening met een beschrijving van wat de grafiek laat zien en op welke manier – bijvoorbeeld hoe beeld en tekst gecombineerd zijn. Naast de ‘grafische taal’, proberen we ook retorische keuzes te ontleden. (Een sprekend voorbeeld waarin ‘visuele retoriek’ een duidelijke rol speelt, is bijvoorbeeld hier te vinden.)

(2) Data exploreren: Studenten verzamelen in een “Dear Data Sprint” een á twee weken data over een alledaags onderwerp. De data maken een aspect uit hun persoonlijke leven zoals bepaald gedrag inzichtelijk, doordat de studenten deze data vertalen naar een passende grafische vorm. Hierbij denken ze na over het gebruik van visuele variabelen zoals ruimte en kleur, en een geslaagde combinatie van beeld en tekst, zodat hun datavisualisaties te ‘lezen’ zijn zonder dat ze er mondeling uitleg bij hoeven geven.

“Dear Data”-project

Deze tweede instapopdracht is geïnspireerd door het “Dear Data”-project: In 2016 hebben de informatiedesigners Georgia Lupi en Stefanie Posavec het boek met dezelfde naam gepubliceerd. Dear Data presenteert een verzameling van postkaarten met ‘data-verhalen’ – of beter ‘data-zelfportretten’ – die Lupi en Posavec wekelijks gedurende een periode van een jaar naar elkaar stuurden; de een vanuit New York, de ander vanuit London. Op de postkaarten zijn van hand getekende grafieken te zien, plus tekstuele uitleg en legenda aan de achterkant, die peer week een ander thema uit de levens van de twee vrouwen in beeld brengen. Denk hierbij aan onderwerpen zoals ‘telefoonverslaving’, de dagelijkse wegen door de twee steden en op deze wegen belangrijke (persoonlijke) landmarks, en onderwerpen die in onze ‘gedataficeerde samenleving’ niet vaak gemeten worden, zoals de rol(len) die ‘lachen’ op een dag speelt. Zoals in het voorwoord van de Amerikaanse versie van Dear Data wordt gesteld: “[this] book reclaims that poetic granularity of the individual from the homogenizing aggregate-grip of Big Data.”

Betrokkenheid bij ‘big data’ en de rol van kwantificatie

Door hun “Dear Data Sprint” beginnen studenten een gevoel daarvoor te ontwikkelen welke functie(s) ‘kwantificatie’ heeft in onze samenleving en wat de mogelijke consequenties voor het eigen leven kunnen zijn (zie ook het werk van Sanne Blauw op De Correspondent). Elk van de data-zelfportretten in Dear Data laat maar een gedeelte van de levens van de twee vrouwen zien, net als de ‘digitale sporen’ die een burger achterlaat zoals zijn/haar surfgedrag. Ik zie de oefening zelf als een fantastische manier om na te denken over wat er bij komt kijken als je systematisch en structureel informatie wil bijhouden en kunnen vergelijken, welke categorieën en waarde-eenheden je daarvoor nodig hebt, en hoe deze informatie te vertalen is in de vorm van kwantitatieve, ruimtelijke variabelen zoals positie en grootte en kwalitatieve variabelen zoals vorm en kleur. Empirisch onderzoek toont aan dat (gevoelsmatig) betrokken raken een manier kan zijn om een kritische (lees)houding te ontwikkelen wat betreft datavisualisaties (Kennedy & Hill, 2017).

De (cultuur)historische context van datavisualisatie

Daarnaast geef ik de twee oefeningen die ik hier kort beschrijf om studenten te laten beseffen dat de grafische taal van datavisualisaties alleen begrepen kan worden in de relevante (cultuur)historische context (vgl. Engelhardt, 2002; Friendly, 2006). Dat er bijvoorbeeld op gegeven moment de nodige standaardisering van grafische mogelijkheden plaatsgevonden heeft, zodat we datavisualisatie als ‘taal’ kunnen gebruiken en begrijpen. Zo leren we dat een lijngrafiek ontwikkelingen door de tijd heen laat zien, en een staafdiagram gebruikt kan worden om kwantitatieve gegevens in soortgelijke categorieën tegen elkaar af te zetten (denk aan het aantal internetgebruikers per land in 2018).

Volgende week verschijnt trouwens het boek Dear Data: Observe, Collect, Draw!: A Visual Journal (op 25 september 2018). Het nieuwe boek heeft een actievere insteek: de ‘journal’ bevat opdrachten om de lezer aan het werk te zetten om hun eigen dataverhalen te produceren.

Laat een reactie achter

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *