Welkom!
Datavisualisatie workshop @ Raedelijn Academy
17 oktober 2024
Wat we (onder andere) gaan behandelen
De krachten en valkuilen van ons visuele brein
We gaan aandacht besteden aan wat ons visuele brein goed én minder goed kan.
De drie data visualisatie 'lenzen'
Deze drie 'lenzen' zijn een houvast die je helpen om naar een data visualisatie te kijken. En dat helpt je vervolgens weer om zélf effectieve, heldere, aantrekkelijke data visualisaties te maken.
Workshop slides
Hieronder kan je de slides downloaden:
Checklist voor '3 lenzen'
Onderstaande vragen helpen bij het benoemen van de 'drie visualisatie lenzen'
Extra informatie, referenties, tips, etc.
Aanvullingen op de workshop en tips om de volgende stappen te zetten
Welk type grafiek moet ik hebben?
Hoe zoek je een grafiekvorm die effectief is? Oftewel: een grafiek type dat bij jouw specifieke boodschap past? Die bijvoorbeeld realties tussen groepen laat zien, of juist een ranking, of een verdeling. Daar is heel veel hulp voor! Hieronder staan een aantal opties, zoek er eentje uit die je het beste bij je past:
Hoe maak ik deze specifieke grafiek met software X of Y?
Stel je weet welke grafiek je wilt maken en ook met welke tool je dat wilt doen, alleen nog niet precies hóe dan. Daar is ook hulp voor: op Chartmaker vind je links naar blogs en formats, per tool en per grafiek type. Sommige links zijn helaas wel wat verouderd. Dan zijn Google en ChatGPT hele goede opties uiteraard.
Hoe creëer ik snel niet al te standaard visualisaties?
In Rawgraphs kan je snel data uploaden, en daarop visualisaties toepassen die vaak net buiten de 'standaard Excel charts' vallen, zoals Sankey plots, streamgraphs, etc.
De output van Rawgraphs is niet per se 'mooi', maar je kan het als een SVG file exporteren, en die kan je dan vervolgens opmaken in een tekenprogramma zoals Adobe Illustrator of.... (zie volgende aanrader) met het online ontwerp platform Figma.
Hoe maak ik de laatste 'tweaks' aan mijn visualisatie?
Figma is een heel laagdrempelig, gratis, online ontwerp programma voor mensen die geen Adobe Illustrator hebben, maar toch iets moois willen maken van hun 'ruwe' SVG (bijvoorbeeld de output van Rawgraphs, zie vorige tip).
Inspiratie - het visualiseren van één dataset op veel verschillende manieren:
Goed ontwerp is niet 1 briljante ingeving, maar duizend stapjes die (ongeveer) de juiste kant op gaan
- Andy Kirk heeft een lijst gemaakt van alle kleine ontwerpkeuzes die gezamenlijk tot een goede data visualisatie leiden. Leuk om doorheen te bladeren om waardering te krijgen voor de vele kleine (en vaak makkelijke!) keuzes achter goed ontwerp - https://visualisingdata.com/the-little-of-visualisation-design/
Alternatieven voor gegroepeerde staafdiagrammen
- Ama Nyame-Mensah laat andere opties zien voor wanneer je het verschil tussen twee groepen/tijdspunten wilt vergelijken, en weg wilt blijven van de gegroepeerde staafdiagram - https://nightingaledvs.com/beyond-the-bar-alternative-methods-for-visualizing-two-points-of-change/
Hoe gebruik ik visualisaties in rapportages met veel tekst?
- De Data Viz Today podcast van Alli Torban besteed hier een hele aflevering aan, met uitleg en tips van expert Ann Emery
- Ann Emery geeft op deze pagina mooie uitleg hoe je aantrekkelijke en heldere 'visuele appendices' kan maken
Zou dat dashboard ook een website kunnen zijn?
- Stephanie Evergreen schrijft hier het volgende over: https://stephanieevergreen.com/your-dashboard-should-be-a-webpage/
Onzekerheidsvisualisatie
- Nathan Yau schreef hier een bondig overzichtsartikel over: https://flowingdata.com/2018/01/08/visualizing-the-uncertainty-in-data/
Boek aanbevelingen
- Edward Tufte - The Visual Display of Quantitative Information - Een prachtig boek dat een enorme impact heeft gehad op het data visualisatie veld. Een must-read, zeker voor wetenschappers. Heeft ook wel een wat dogmatische benadering, maar deze kaders kunnen -zeker bij een beginnend data visualisator- een goede houvast bieden.
- Cole Nusbaumer Knafflic - Storytelling with data - Data visualisatie vanuit een Business Intelligence hoek. Beschrijft hoe je heel effectief jouw verhaal met impact kan overbrengen in 'stand alone' visualisaties.
- Alberto Cairo - The Functional Art - Data visualisatie vanuit een journalistiek en infographics oogpunt: hoe vang je complexe onderwerpen in begrijpelijke visualisaties voor een breder publiek.
Wetenschappelijke artikelen over data visualisatie
- Karen Cheng et al. - Proving the value of visual design in scientific communication - Information Design Journal 23(1), 2017
- Danielle Szafir et al. - Four types of ensemble coding in data visualizations - Journal of Vision (2016) 16(5):11, 1–19 1
- Fabio Crameri et al. - The misuse of colour in science communication - Nature Communications (2020) 11:5444
- Bang Wong - Points of View part 2: Color and quantitative data - Nature Methods March 2011
- Tracey Weissgerber - Reveal, don't conceal - Circulation. 2019;140:1506–1518
Congressen
- C'est-la-viz - Een nieuw datavis congres in Utrecht, georganiseerd door Graphic Hunters - https://cest-la-viz.nl
- Infographic Congres - Live congres in Nederland, iets meer focus op journalistiek/infographics - https://www.infographicscongres.eu
- Outlier - Relatief nieuw en online congres, georganiseerd door the Data Visualization Society - https://outlierconf.com
- OpenVis - Aantal edities geweest. Helaas gestopt. De moeite waard om oude praatjes terug te kijken op YouTube.
Podcasts
- Datastori.es - by Enrico Bertini and Moritz Stefaner - https://datastori.es
- Data viz today - by Alli Torban - https://dataviztoday.com
Inspiratie - mensen die data tot kunst ontwerpen
- Moritz Stefaner - https://truth-and-beauty.net
- Nadieh Bremer - https://www.visualcinnamon.com
- Sonja Kuijpers - https://www.studioterp.nl
- Giorgia Lupi - http://giorgialupi.com
Kleur help!
Lees erover:
- Een hele goede blog serie en een goed startpunt over alle afwegingen in het gebruik van kleur is geschreven door Lisa Charlotte Rost - https://blog.datawrapper.de/which-color-scale-to-use-in-data-vis/
- Een goed artikel over kleurkeuzes specifiek voor datavisualisaties, en ook een introductie van de Viz Palette tool - https://medium.com/@Elijah_Meeks/viz-palette-for-data-visualization-color-8e678d996077
- Een artikel met nuttige tips over het kiezen van mooiere kleuren voor je datavisualisatie: https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/
- Een artikel serie met nuttige inzichten over kleurenblindheid: https://blog.datawrapper.de/colorblindness-part1/
Zelf een kleurenpalet maken:
- Viz palette - Een mooie tool om zelf paletten te maken en editen en het resultaat meteen te zien in verschillende grafiek-vormen - https://projects.susielu.com/viz-palette
- Data color picker - Een handige tool om drie verschillende paletten mee te maken: visueel 'equidistant', divergent, en monochromatisch - https://www.learnui.design/tools/data-color-picker.html
- Cooler.co - Een handige en toegankelijke tool om kleurpalleten te maken en verkennen. Je kan hiermee ook kleurpalletten af laten leiden uit bestaande afbeeldingen/foto's, en controleren of je gekozen kleuren ook in grijswaarden en voor kleurenblinden leesbaar zijn: https://coolors.co
Kleurenblindheid en kleurcontrast checkers:
- Colororacle - Een klein programma dat je kan downloaden, en dat vervolgens je computerscherm laat zien zoals kleurenblinden het zien (ook in grijswaarden) - https://colororacle.org/
- Online color contrast checker - Check kleurcontrasten, bijvoorbeeld tussen tekst en achtergrond, om leesbaarheid te borgen - https://colourcontrast.cc/
Iets technischer kleuren tools:
- Chroma.js Color Palette Helper - Creëren van een kleurenpallet dat 'lightness corrected' is (--> wanneer het naar grijs-waarden omgezet wordt, blijft het een 'juiste' ordening op basis van grijstint) - https://gka.github.io/palettes/
- Colorpicker tool - Interessant om hiermee de kleuren-ruimte te verkennen - http://tristen.ca/hcl-picker/
- IwantHue - Creëren van een kleurenpallet voor voornamelijk categorische, onderscheidende data sets - http://medialab.github.io/iwanthue/
Evaluatie
Ik hoor graag welke onderdelen voor jou het meest waardevol waren
Sara Maria Sprinkhuizen
Ik ben een natuurkundige die verliefd werd op MRI scanners, wat het begin werd van mijn pad in de zorg. Na een promotieonderzoek aan Universiteit Utrecht verhuisde ik naar Boston voor een post-doc aan Harvard Medical School. Na een aantal jaar post-doc stapte ik uit de MRI wereld en ben ik de zorg van een totaal andere kant gaan bekijken bij the International Consortium for Health Outcomes Measurement (ICHOM, Boston, USA). ICHOM is een organisatie die ernaar streeft om waardegedreven zorg op basis van zorg uitkomsten in te richten.
Vanuit sterke persoonlijke interesse ben ik in de wereld van data visualisatie gedoken. Het leverde fantastische samenwerkingen op met De Correspondent en MIT Media Lab en leidde ertoe dat mijn eerste interactieve data visualisatie 'Biota Beats' gepresenteerd werd in het Stedelijk Museum Breda tijdens hun 'True Beauty' expositie.
Graag zet ik mijn data ervaring in om mensen te verbinden. Met mijn gezondheidszorg, data analyse, en visualisatie expertise verzorg ik op maat gemaakte data support en workshops voor zorgorganisaties en wetenschappers.
Contact
here to help, happy to connect
Sara Maria Sprinkhuizen - the Data Vision Lab - © 2023