Waarom ik niet van Infogram hou

Infogram is een populaire tool om snel online grafiekjes te maken. Hier leg ik uit waarom je Infogram beter vermijdt op een nieuwsredactie en in elke andere professionele omgeving.

Infogram

De grote plus van Infogram is de eenvoud en snelheid waarmee grafieken kunnen worden gemaakt: kies een template, kies een grafische vorm (staafjes, lijnen, …), pas de data aan en klik ‘Publish’. ‘Charts & Infographics the Easy Way’ beschrijft Infogram zichzelf. Maar deze eenvoud heeft nadelen.

infogram

Slechte default instellingen

Mijn grootste kritiek gaat over de default-instellingen van Infogram. Een paar voorbeelden hiervan:

  • staafjes op een staafgrafiek hebben standaard allemaal een andere kleur
  • staafjes hebben geen datalabels
  • lijngrafieken hebben grids
  • lijngrafieken hebben een y-as die niet van 0 begint
  • lijngrafieken hebben vaak verticale tekst

Deze standaardinstellingen gaan in tegen de regels van goede datavisualisatie. Als gebruiker kan je deze zaken natuurlijk zelf wel corrigeren, maar de overgrote meerderheid van de Infograms die ik tegenkom gebruiken de standaardinstellingen. Nochtans zijn er mensen in en rond Infogram die beter weten, zoals dit artikel aantoont. Vergelijk daar de voorbeeld-Instagram eens met de tips die op het einde worden gegeven.

Hier komt nog bij dat Infogram heel wat grafiektypes aanbiedt die serieuze datavisualisatie onwaardig zijn. Voorbeelden: doughnut chart, multiple axes chart (kritiek), radial bar chart (volgens een post op de Infogram blog enkel te gebruiken ‘omwille van esthetische redenen’), stacked area chart (kritiek).

Overbodige interactiveit

De meerderheid van de Infograms stellen slechts kleine datasets voor: lijnen en staven met maar een handvol datapunten. Maar ook voor deze grafieken gebruikt Infogram standaard interactieve tooltips: je moet over de staven of punten bewegen met de muis om de cijfers achter de grafiek weer te geven.

Voor deze simpele grafieken zou het veel beter zijn om de interactiviteit achterwege te laten, de cijfers als labels op de grafiek te zetten en gewoon een afbeelding te publiceren.

Infogram voorziet wel een deelknop, maar delen via die knop leidt je naar de website van Infogram in plaats van naar je eigen webpagina

Het werken met afbeeldingen in plaats van ingesloten Infograms heeft nog een voordeel: afbeeldingen zijn heel gemakkelijk deelbaar op sociale media. Infogram voorziet wel een deelknop, maar delen via die knop leidt je naar de website van Infogram in plaats van naar je eigen webpagina (probeer maar eens met de Infogram hierboven).

Hanteerbaar

Afbeeldingen zijn ook veel makkelijker om mee te werken. Iedere gebruiker van een CMS weet wel hoe hij een afbeelding bij zijn tekst moet zetten. Terwlijk helemaal niet iedereen weet hoe hij een iframe in html-code moet toevoegen. Sommige CMS’en lusten ook helemaal geen iframes.

Bovendien hebben iframes een belangrijk nadeel: de breedte kan je wel responsive maken, maar voor de hoogte is dat veel moeilijker: je blijft vaak zitten met een lege ruimte op de pagina. Of de iframe krijgt net te weinig ruimte. Infogram biedt wel code aan om responsive grafieken te embedden, maar dat is javascript-code die door heel veel CMS’en zal geweigerd worden.

Afhankelijk van extern platform

Zoals steeds bij het gebruik van “x as a service” ben je bij Infogram afhankelijk van de stabiliteit van het externe platform. Exacte cijfers heb ik niet, maar heel stabiel lijkt mij Infogram niet te zijn:

Bij de research voor dit artikel kreeg ik ook herhaaldelijk een foutmelding op de pagina met voorbeelden, vanwaar op de homepagina van Infogram wordt gelinkt.

Alternatief

Iedere organisatie, nieuwsmedium of andere, die datavisualisatie serieus neemt doet er dus beter aan om voor eenvoudige grafieken Infogram of een van de vele andere graphics-as-a-service ter vermijden.

Het beste alternatief zijn laagdrempelige tools die grafieken als statische afbeeldingen genereren. De Chartbuilder van Quartz is een open source tool die net dat doet en dus een goed alternatief.

De puntjes op de i: 7 redenen waarom u puntgrafieken zou moeten maken

Punten gaan verder waar lijnen en staven stoppen. Dat klink misschien raar, zeker voor wie nog uit de les wiskunde onthield dat een lijn een oneindige verzameling punten is. Toch kunnen punten zoveel meer dan lijnen in visualisatie. Enkele voordelen en -beelden van puntengrafieken.

1. Punten zijn efficiënt

Al in 1984 bewezen onderzoekers Cleveland en Mcgill dat op een gezamenlijke as gerangschikte punten een van de meest efficiënte manieren zijn om hoeveelheden en verhoudingen te communiceren.

cleveland_mcgill_cairo

Visualisatievormen die vergelijken van cijfers makkelijk maken (bovenaan) en vormen die minder efficiënt zijn (onderaan) © Alberto Cairo, naar Cleveland en McGill.

Het mag dan ook verbazen dat puntgrafieken zo zeldzaam zijn. Dit in tegenstelling tot staafgrafieken en de op het vlak van efficiëntie minderwaardige taartdiagrammen.

2. Punten geven meer detail

Beyond Bar and Line Graphs, Time for a New Data Presentation Paradigm, een recent en heel interessant artikel in PLOS Biology, pleit voor het vervangen van staafgrafieken die gemiddeldes en standaardafwijkingen weergeven door ‘1-dimensionele puntenwolken’ in wetenschappelijke studies. De voornaamste rede hiervoor is dat puntenwolken ook spreiding, outliers en dichtheid van datapunten weergeven.

journal.pbio.1002128.g001

Een zeer terecht punt. Vergelijk bijvoorbeeld de volgende 2 grafieken over werkloosheid in Europese landen, allebei gemaakt door Eurostat.

Unemployment_rates,_seasonally_adjusted,_February_2015

 

dotplot_eurostat

 

De tweede grafiek geeft ook de spreiding van de werkloosheid binnen elk land weer, waardoor een veel completer verhaal kan verteld worden.

3.  Twee verbonden punten zijn… een helling

Het artikel in PLOS geeft ook aan hoe je door het verbinden van twee 1-dimensionale puntenwolken ook groepen en trends in data kan ontdekken.

journal.pbio.1002128.g002

Zo krijg je hellingsgrafieken, een van mijn favoriete visualisatievormen. Maar van twee 1-dimensionele puntenwolken kan je natuurlijk ook gewoon een traditionele 2-dimensionele puntenwolk maken.

4. Punten besparen plaats

Punten nemen veel minder inkt op papier en pixels op een scherm in dan andere visualisatievormen. Je kan er dus visualisaties met een veel hogere datadensiteit (of een hogere data to ink ratio) mee bereiken. Vergelijk maar eens.

Origineel:

belastingen_belastingsdruk_oeso_landen_oecd_MFNgraph_TIJD_15042015_F_ipadgraph

En mijn schets van een puntenvariant:

België blijft loonlastenkampioen

5. Punten geven ruimte voor meer dimensies

Het is vrij eenvoudig om met kleuren en afmetingen grafieken zelfs nog datadenser te maken. Punten kunnen ingekleurd worden (kwalitatief of kwantitatief) en de grootte kan gecodeerd worden. Voeg dan nog tijd/animatie toe, en je krijgt de beroemde Rosling-grafieken (aka bubble charts).

Je grafiek moet natuurlijk wel leesbaar blijven. Niet altijd vanzelfsprekend, met 5 dimensies (x, y, kleur, grootte, tijd) op 1 grafiek.

6. Punten helpen verhalen vertellen

Met een doordacht gebruik van kleuren kan in een grote wolk van punten de meest interessante punten uitgelicht worden om een verhaal te vertellen.

7. Punten kunnen duizenden aan

Door slim gebruik te maken van transparantie kunnen punten gebruikt worden voor het weergeven van letterlijk duizenden datapunten. Er zijn uiteraard limieten, maar zoals Tim Brock hier uitlegt zijn er wat truukjes om het optimum aan transparantie te vinden.

Er gebeurt ook onderzoek naar hoe de optimale transparantie van punten in een wolk automatisch gevonden kan worden. Hier hebben we wellicht het laatste dus nog niet van gezien.

De familie der puntgrafieken

Omwille van de hierboven opgesomde voordelen, pleit ik voor meer gebruik van punten voor het visualiseren van cijfers. Wanneer gebruik je dan welke puntgrafiek?

  • Voor het vergelijken van een enkele dimensie voor verschillende categoriën: 1-dimensionele scatterplot.
  • Voor het detecteren van scheve en bimodale distributies van 2 variabelen: verbonden 1-dimensionele scatterplot (of hellingsgrafiek).
  • Voor het detecteren van verbanden tussen 2 variabelen: 2-dimensionele scatterplot.
  • Voor het weergeven van 4-dimensionele data (3 cijfervariabelen, 1 categorische): bellengrafiek. Kan ook voor 3-dimensionele data (3 cijfervariabelen of 2 cijfervariabelen en 1 categorische).
  • Voor het weergeven van 4-dimensionele data + tijd: geanimeerde bellengrafiek (aka Rosling-grafiek).

Waar zijn de Heerlijk Heldere cijfers?

Ik ben een grote fan van Heerlijk Helder, het initiatief van Hautekiet voor heldere communicatie. Maar al sinds het begin van de reeks voel ik het knagen. Waar zijn namelijk de Heerlijk Heldere cijfers?

Het waarom van Heerlijk Helder begint met de volgende zin:

“Juristen, verzekeraars, financiële instellingen, overheidsdiensten, ambtenaren en vele anderen verpakken hun boodschap vaak in nodeloos onbegrijpelijke taal.”

Dat lijstje van instellingen die hun boodschap nodeloos ingewikkeld maken, communiceert ook heel wat cijfermateriaal. Denk maar aan facturen, rapporten en onderzoeksresultaten.

De ondertitel van Heerlijk Helder is ‘Hautekiet schenkt klare taal’. Maar communicatie is vandaag zoveel meer dan enkel taal. Een gemiste kans dus om het over het goed communiceren van cijfers te hebben.

Belastingaanslag

Toen het in Hautekiet ging over het aanslagbiljet van de belastingen, moest ik toch even mijn ei kwijt:

tweethautekiet

Wat is het belangrijkste op een belastingaanslag? Dat zijn uiteraard de cijfers: moet u betalen of krijgt u geld terug? En over hoeveel gaat het dan precies? Goed dat de tekst errond nog wat verbeterd wordt door Heerlijk Helder. Maar om het dan niet te hebben over hoe de cijfers gepresenteerd worden, dat is op zijn minst wat raar.

Nu is de voorstelling van de cijfers op de belastingaanslag wel logisch opgebouwd en staat er niks teveel en niks te weinig in de tabelletjes. Hier en daar zou een en ander nog wel wat van plaats veranderd kunnen worden om de leesbaarheid te verhogen.

aanslagbiljet_page_2_NL

Bladzijde twee van een belastingaanslag. © testaankoop.be

Maar op geen enkele manier worden er visuele elementen gebruikt om de cijfers over te brengen. De fiscus zou bijvoorbeeld staafjes kunnen gebruiken om verhoudingen tussen de verschillende inkomstenbronnen of tussen de inkomsten en de belastingen aan te geven.

Ook de hele opbouw en structuur van de inkomsten, de aftrek van bedrijfsvoorheffing, de aftrek van belastingvrije sommen en voordelen en de uiteindelijke berekening van de belastingen en het saldo kan perfect in een visuele voorstelling worden gegoten.

Maar de fiscus zou nog een stapje verder kunnen gaan: de aanslag zou nog heel wat meer ‘service’ kunnen bieden aan de burger. Wat als er op je aanslag een grafiekje zou staan dat voor je hele carrière zou aangeven hoe je inkomen is geëvolueerd? Dat zou dan ook kunnen aangeven uit welke bronnen je dit inkomen jaar na jaar haalde.

bumpchart_inkomen

Een mockup van hoe een evolutie van het inkomen en de inkomensbronnen er zou kunnen uitzien, met de leeftijd op de x-as. De fiscus heeft alle gegevens in zijn bezit om zulke grafieken te kunnen maken.

De aanslag zou ook kunnen aangeven hoeveel belastingen je jaar na jaar betaalde, in procent van je inkomen en in euro. En waarom ook geen cumulatief grafiekje, met de totale som die je tijdens je carrière aan de fiscus betaalde?

Zulke informatie, visueel voorgesteld, zou mensen veel bewuster maken van hun inkomsten en de belastingen die ze betalen en zou volgens mij ook bijdragen aan een hogere financiële geletterdheid onder de bevolking.

Om het niet al te negatief te maken, zou dit bedrag dan kunnen gekoppeld worden aan een concrete uitgave van de overheid, om aan te geven wat er zoal met ieders belastinggeld wordt gedaan. Bijvoorbeeld:

Tijdens uw hele carrière betaalde u al 41.245 euro aan belastingen. Dit komt overeen met

  • het jaarloon van een leerkracht middelbare school OF
  • onderhoud van 12,6 kilometer autosnelweg OF
  • het gemiddeld pensioen van 3,1 65-plussers

De verrijkte jaarrekening

Een gelijkaardige oefening maakte ik eind 2013 ook al eens voor de boekhoudkundige jaarrekening die bedrijven elk jaar moeten neerleggen bij de Nationale Bank. Om de droge cijfers op de jaarrekening beter te kunnen interpreteren, stel ik met onderstaande animatie enkele kleine visuele ingrepen voor.

jaarrekening

Toen ik deze verbeteringen voorstelde aan een zaal vol boekhouders liepen de reacties uiteen: van heel enthousiast, over ‘dat hebben boekhouders niet nodig’ tot ‘dat is wel een officieel overheidsdocument, he’.

Voor mij staat het echter als een paal boven water: enkele kleine datavisualisatie-elementen kunnen een tabel vol cijfers meer context geven en de cijfers beter interpreteerbaar maken.

Overal toepasbaar

Nog een laatste voorbeeldje. Deze keer niet van mijn hand, maar van het Amerikaanse magazine Wired.

Dit is hoe de resultaten van een bloedonderzoek meestal bij de dokter toekomen en hoe de dokter die met de patiënt bespreekt:

Bloedonderzoek

Dit is hoe het er zou kunnen uitzien:

blood_test_redesign_wired

Waarom is deze voorstelling beter? Hier zijn de 4 belangrijkste redenen:

  1. De cijfers worden in hun context geplaatst: voor elke score wordt aangegeven waar de patiënt zich bevindt ten opzichte van scores van andere mensen. Er wordt aangegeven of de gemeten waarden normaal of te hoog of te laag zijn.
  2. Er wordt gefocust op de belangrijke elementen. Normale waarden worden enkel pro forma vermeld. Abnormale waarden krijgen wel hun eigen grafiek, zodat de focus van de patiënt daar op komt te liggen.
  3. Er wordt een indicatie van te ondernemen actie gegeven: oranje betekent ‘in het oog te houden’, rood betekent ‘nu actie ondernemen’
  4. Bovenaan wordt een samenvatting gegeven, die alle resultaten samenbalt.

Heerlijk heldere cijfers

Hopelijk bent u intussen overtuigd dat ook cijfers heerlijk helder moeten worden gecommuniceerd. Hieronder geef ik 5 tips voor heerlijk heldere cijfers.

  1. Stel hoeveelheden grafisch voor. Eenvoudige staafjes kunnen al enorm verhelderend werken. Gebruik lijngrafieken voor cijfers die in de tijd evolueren.
  2. Plaats de cijfers in hun context: zijn de cijfers abnormaal hoog of net gewoon gemiddeld? Zijn de cijfers voor dit jaar hoger of net lager dan vorig jaar? Geef dat visueel weer.
  3. Als er hiërarchie in de cijfers vervat zit (categoriën en subcategorieën), geef dat dan visueel weer. Dit kan met behulp van geschakeerde achtergronden, variatie in lettertypes en verschillen in horizontale en verticale schikking van de cijfers en visuele elementen.
  4. Sluit af met een call to action: wat zijn de volgende stappen, nu de cijfers bekend zijn?
  5. Zet de belangrijkste, meest relevante cijfers bovenaan en geef er een (visuele) samenvatting van de cijfers naast. Begin pas daarna aan de detailcijfers.

Ik duim alvast voor een uitloper van Heerlijk Helder over cijfers, met remakes van door de overheid, bedrijven en andere instellingen gepubliceerde tabellen en grafieken.

De favoriete visualisaties van Alberto Cairo

Op 10 maart had ik de eer en het genoegen een uurtje met Alberto Cairo te spreken. Hij had heel wat interessants te zeggen over journalistiek en over visuele geletterdheid en leren programmeren. Maar ik kon de kans niet laten liggen hem te vragen naar zijn favoriete visualisaties.

Wat is je favoriete visualisatie ooit?

Alberto Cairo: ‘De cholera-kaart van John Snow, dat is mijn all time favorite. Omdat die zoveel zegt over waar visualisatie over gaat. En niet alleen over visualisatie: ook over epidemiologie en over datajournalistiek. Het mooiste aan de kaart is de achtergrond, wat er voorafging aan het visualiseren zelf.

1098px-Snow-cholera-map-1

‘Snow werkte als een datajournalist. Hij keek niet alleen naar de trend, hij focuste niet alleen op ‘hoe dichter bij de bron, hoe hoger het aantal slachtoffers’. Hij keek ook naar de outliers. Er waren een paar personen die verderop woonden van de besmette bron, maar toch ook slachtoffer werden van de ziekte. Snow ging naar die huizen om te onderzoeken hoe dat kwam. Dat is het werk van een datajournalist.

‘Snow’s kaart is zeker mijn favoriete historische visualisatie, door het verhaal dat er achter zit.’

En wat zou de visualisatie met de meeste impact ooit zijn?

‘Daar schrijf ik ook over in mijn nieuwe boek. Het tweede hoofdstuk begint met Enrico, Enrico Bertini. Hij schreef een blogpost over ‘Weten we wel of visualisaties echt werken?’. En mijn antwoord is: ja. Elke keer dat iemand iets bruikbaars ontdekt in een grafiek, dan is dat een succes. In mijn boek geef ik daar verschillende voorbeelden van.

‘Het eerste voorbeeld van een grafiek die je denken verandert wanneer je hem bestudeert is net de kaart van John Snow. Maar een moderner voorbeeld is de Hockey stick graph. Ken je die? Het is een grafiek over de globale temperatuur, die de vorm heeft van een hockey stick.

De hockeystick chart.

De hockey stick graph.

‘De grafiek werd gemaakt op het einde van de jaren 90 door een groep klimaatwetenschappers, onder leiding van Michael Mann. De grafiek werd gepubliceerd in het IPCC rapport van 1999.

‘Het is een van de meest succesvolle grafieken uit de geschiedenis, omdat wanneer je de grafiek ziet, je onmogelijk het bewijs kan ontkennen dat er iets aan de hand is op het einde van de 20ste eeuw. Al Gore gebruikte de grafiek ook zijn zijn An Unconvenient Truth.

‘De grafiek ontketende een hele discussie. Mensen uit de olie-industrie en idioten die het bewijs voor klimaatverandering ontkennen werden bang, omdat de grafiek zo overtuigend is, extreem overtuigend zelfs. Die mensen begonnen Mann en zijn team aan te vallen en zijn reputatie te beschadigen.

‘Hij overleefde de aanvallen en schreef er een boek over: The Hockeystick and the Climate Wars. Zijn grafiek is volgens mij de meest succesvolle grafiek in de moderne geschiedenis, want ze kan levens veranderen. Maar er zijn nog veel andere voorbeelden.

‘Een ander voorbeeld is de grafiek over vaccinaties en mazelen in de VS die ik vanmorgen toonde (in zijn presentatie voor de NTTS2015 conferentie, nvdr).

De mazelen-grafiek van e Wall Street Journal.

De mazelen-grafiek van de Wall Street Journal.

‘Wat kun je zeggen als je die grafiek ziet? Je kan niet ontkennen dat vaccinaties nuttig zijn en dat ze werken: kijk maar naar de data. Je kan het gewoon niet ontkennen.

‘Hoe meer mensen visualisaties beginnen maken, hoe meer dergelijke voorbeelden we zullen zien. We zullen ook de hoeveelheid rommel zien toenemen, uiteraard. Zoals Theodore Sturgeon vele jaren terug al zei: ‘90 procent van alles is rommel.’ Als je de hoeveelheid van iets doet toenemen, zal je meer rommel krijgen. Maar je zal ook een grotere 10 procent hebben, de 10 procent van de geweldige dingen, de dingen die iedereen wil.

‘Ik vind het niet erg dat er veel slechte visualisaties zijn, zolang de hoeveelheid goed werk ook toeneemt. En dat is wat we vandaag zien: een toename aan goede visualisaties. In veel gevallen worden die nu gemaakt door mensen die geen professionele journalisten of professionele visualisatie-ontwerpers zijn. Vaak zijn het mensen die wat spelen met Tableau, D3 of iets anders. Dat is een geweldige trend voor de toekomst. Dat moeten we ondersteunen, die mensen en hun werk moeten we prijzen.

‘Laat me hier een voorbeeld van geven. Een paar maanden geleden publiceerde New Republic Magazine, een weekmagazine in de VS, een verhaal over Medicaid. Het verhaal was dat verschillende staten in de VS weigeren om het Medicaid-programma uit te breiden en dat mensen daardoor geld verliezen.

‘De New Republic publiceerde het verhaal en zette er twee choroplethenkaartjes bij, waarop je kan zien hoeveel geld elke staat verliest. De originele versie van de kaart was echt slecht, met heel veel verschillende kleuren.

De eerste versie van de Medicaid-kaart

De eerste versie van de Medicaid-kaart

‘Toen de auteur van het stuk erover tweette, antwoordde ik dat hij best een andere kleurenpalet kon gebruiken. Hij excuseerde zich en zei dat het zijn eerste visualisatie was. Hij was dus een schrijvende journalist die een kaart wou publiceren. Maar er was niemand in de buurt was die hem kon helpen. Zo kwam hij terecht bij Datawrapper. Daar maakte hij zijn eerste visualisatie mee: een kaart.

‘Ik wil meer van dat soort werk zien. Wanneer ik iemand tegenkom die voor het eerst een informatieve visualisatie maakt en die publiceert, dan zal ik die persoon in de bloemetjes zetten. En als de visualisatie niet heel goed is, zal ik hem of haar advies geven over hoe het beter kan. Mensen appreciëren dat. Ze zullen zich uitgenodigd voelen om meer visualisaties te maken. Ik heb daarover geblogd.

‘De journalist van de New Reporter paste zijn aan op basis van mijn opmerkingen en die van een andere cartograaf.

De uiteindelijke versie.

De uiteindelijke versie.

‘Ik wil meer van dergelijke verhalen. Je moet het gewoon proberen en dan zal je zien dat het geen magie is. Het is eigenlijk heel gemakkelijk.’

Alberto Cairo: ‘Maak het visueel en de mensen zullen het begrijpen’

In het eerste deel van mijn gesprek met Alberto Cairo, had de docent Visualisatie van de universiteit van Miami en auteur van The Functional Art het over wat journalistiek precies is en welke rol wetenschap en visualisatie daarin speelt. In dit tweede deel gaat hij in op de rol van visualisatie in de wetenschap en in het onderwijs.

Hoe ziet de toekomst van datavisualisatie er uit?

Alberto Cairo: ‘Daar heb ik geen idee van. Maar waar ik wel in geloof is dat iedereen het kan leren.’

Is interactiviteit misschien de volgende stap in de wereld van visualisatie?

Alberto Cairo: ‘Absoluut. We spelen daar ook op in aan onze universiteit. De enige lessenreeks over visualisatie is mijn cursus. Daarin leren studenten de basisprincipes en leren ze hoe ze die kunnen toepassen in de echte wereld. Ze maken statische visualisaties, met Illustrator, Tableau en een beetje met R. Met Tableau kunnen ze ook interactieve visualisaties maar, maar zoals je weet heeft Tableau zijn beperkingen.

‘Maar ik zag in in dat dat niet volstaat. Daarom hebben we een tweede lessenreeks in het leven geroepen, bovenop mijn cursus. Die hebben we Advanced Data Visualization gedoopt. Studenten die mijn lessen hebben gevolgd, kunnen ook die lessen volgen. En die cursus is helemaal opgebouwd rond D3: een heel semester vol D3.

‘De Advanced-lessen zullen altijd gegeven worden door externen. Ik ga trouwens zelf die lessen volgen. Volgend semester zit ik op de schoolbanken.’

Je bent zelf geen programmeur?

Alberto Cairo: ‘Nee. Ik kan een beetje programmeren in R en ggplot2 en een beetje in D3. Maar als je me zou vragen om een interactieve visualisatie in elkaar te steken… Ik weet wel hoe ik er aan moet beginnen en hoe ik zoiets moet plannen. Ik kan het bedenken, tekenen, een visuele mockup maken in Illustrator. Maar als het tijd wordt om het echt uit te werken, dan stap ik naar een programmeur. Dat was hoe ik bijvoorbeeld hoe ik te werk toen ik in Brazilië werkte. Maar ik ben helemaal geen programmeur.’

Volgende week (op 16 maart, dit gesprek vond plaats op 10 maart nvdr), gaat je nieuwe MOOC Data visualization and infographics with D3.js van start.

Alberto Cairo: ‘Inderdaad, ik geef die samen met Scott Murray. Maar technisch gezien is het geen MOOC, want de cursus is niet open. Mensen moeten ook betalen. De cursus kost 100 dollar, niet echt veel, zeker niet gezien het niveau van de training die je krijgt.

‘Het succes van die cursus was voor mij echt een verrassing. Net als vele journalisten had ik vooroordeel dat mensen niet willen betalen voor content op het internet. Toen we de cursus aan het voorbereiden waren, dachten we tussen 30 en 40 leerlingen te hebben. We zouden er een klein beetje geld uit kunnen halen. 30 is ook een mooi getal om mee te werken, we zouden mooie conversaties kunnen organiseren.

‘Maar twee uur nadat ik ‘Registration is open for the course with myself and Scott’ had getweet, waren er al 100 inschrijvingen. We waren echt onder de indruk. Na een week zaten we aan ons maximum van 200 mensen. Daarom besloten we de grens op te trekken naar 500. Daardoor moesten we wel extra lesgevers aannemen. Scott neemt het deel over D3 voor zijn rekening, maar hij zal 2 of 3 mensen hebben die hem ondersteunen.

‘Ik neem de eerste fase voor mijn rekening. Als er vragen komen als ‘Welke soort grafiek gebruik ik hier best? Moet ik gaan voor een kaart of een grafiek?’, dan beantwoord ik die. Maar we zullen veel vragen krijgen over code. De leerlingen zullen beginnen programmeren en hun code zal niet werken. Die moet dan gedebugd worden en wij moeten daar bij helpen. Daarom besloten we daar meer mensen op te zetten.

‘Maar het was dus een groot succes. Zo groot zelfs dat we denken aan een nieuwe cursus na de zomer. Want die zal ook terug vollopen. Mensen willen leren, wat fantastisch is. En ze willen leren wat wij doen, wat nog beter is.’

Een grote uitdaging voor visualisatie vandaag is dat veel mensen moeite hebben met het goed interpreteren van grafieken. Zal die zogenaamde visuele geletterdheid onder de bevolking toenemen?

Alberto Cairo: ‘Geen idee, maar ik ik gooi er in elk geval mijn volle gewicht voor in de strijd. Ik vind dat gecijferdheid en visuele geletterdheid universele vaardigheden moeten zijn, net als kunnen lezen en schrijven.

‘Mijn nieuwe boek zal hierover een interessant lijstje bevatten. De cartograaf Mark Monmonier beschrijft in  Mapping it out, overigens een uitstekend boek, een lijstje vaardigheden die iedereen zou moeten ontwikkelen:

  • geletterdheid, dus kunnen lezen en schrijven
  • mondelinge vaardigheden, jezelf kunnen uitdrukken met het gesproken woord
  • gecijferdheid, wat niet dadelijk betekent dat je met statistiek overweg moet kunnen, maar wel dat je kwantitatief kan redeneren, kan denken in cijfers
  • en de vierde vaardigheid: graphicacy, de vaardigheid om grafieken goed te kunnen lezen en te maken.

Ik voeg daar nog een vijfde vaardigheid aan toe: computeracy, begrijpen hoe computers werken, wat er aan de grondslag van ligt. De werking van een computer binnenin begrijpen en kunnen programmeren. Je moet uiteraard geen professionele programmeur worden, maar wel jezelf wat leren programmeren. Het maakt eigenlijk niet uit wat je leert.

Zoals formules in Excel?

Alberto Cairo: ‘Ik zou zeggen: wat meer dan dat. Een beetje Processing, bijvoorbeeld, of R, Python of nog iets anders. Elke programmeertaal heeft een andere woordenschat en andere syntax, maar de onderliggende principes zijn altijd hetzelfde: variabelen, arrays, conditionals. Dat kan je toepassen in elke programmeertaal en dat zal je manier van werken helemaal veranderen. Als je begrijpt hoe computers werken, dan verandert je dat, het verandert onze geest.

‘Ik vind dat die 5 vaardigheden aan bod moeten komen op school. Maar op dit moment onderwijzen we ze slecht, vooral gecijferdheid en computeracy.

‘Mijn eigen studenten weten niet wat een computer is. Ze weten hoe ze Facebook moeten gebruiken, hoe ze moeten Twitteren, maar ze weten niet wat een computer is of hoe die werkt.

‘Over graphicacy weten ze ook zo goed als niets: ze kennen iets van staafgrafieken en taartdiagrammen, maar daar blijft het bij. Ze leren niet hoe ze kaarten en grafieken kunnen gebruiken om er hun eigen voordeel mee te doen. Die vaardigheid moet onderwezen worden.

‘Vanmorgen (in zijn presentatie voor de NTTS2015 conferentie, nvdr) vermeldde ik John Tukey, hij is de grondlegger van de exploratory data analysis, een tak binnen de statistiek. Exploratory data analysis is eigenlijk niets meer dan visualisatie voor exploratie.

exploratorydataanalysis

‘En dat is enorm nuttig: het laat je toe je gegevens op een veel leukere manier te onderzoeken. Mensen houden daarvan. Als ik mensen voor de eerste keer met Tableau laat spelen is de reactie meestal: ‘Wow, zo heb ik de data nog nooit bekeken.’ Mensen worden enthousiast. Het is een zaak om de nieuwsgierigheid aan te wakkeren.

‘En als dat gebeurd is, wanneer je die deur op een kier heb gezet, dan is het veel gemakkelijk er om de onderliggende statistiek uit te leggen. Het is veel moeilijker statistiek uit te leggen als je begint met “Dit zijn de beschrijvende statistieken en hier zijn de formules.” Dat vinden mensen saai, niet iedereen is namelijk een nerd. Ik haatte dat ook toen ik op school zat. Het was pas later, toen ik er over las op mijn eentje, dat ik ontdekte hoe fijn statistiek kan zijn. Waarom onderwijzen we het dan niet zo?

‘Ik verzin dit alles niet zomaar. Statistici zeiden dit zelf ook al 40 jaar geleden. Waarom hebben we die omslag nog niet gemaakt? Waarom luisterden we niet naar Tukey toen hij dit zei?

‘Nadat je de data visueel hebt onderzocht, dan kan je verder gaan met analyses en het testen van hypotheses. Mensen zullen dan in de juiste stemming zijn, ze weten namelijk al dat er iets interessants in de data zit. Daarom zullen ze meer gemotiveerd zijn om ook de moeilijkere dingen te leren: variantie-analyse en dergelijke zaken. Dat is inderdaad moeilijk, dat zijn harde formules. Maar de studenten zullen er zin in hebben. Ze hebben dan namelijk begrepen dat ze het kunnen leren.

‘Statistiek en data-analyse worden vaak als magisch ervaren, omdat we het onderwijzen als magie. Formules, formules en meer formules. Maak het visueel, dat trekt de mensen er in en maakt hen enthousiast.

Las je mijn blogpost over de opgang van Explorable Explanations?

Alberto Cairo: ‘Dingen als Explorable Explanations zijn inderdaad de manier om bijvoorbeeld een normale verdeling uit te leggen of om aan te tonen hoe je een p-waarde kan berekenen bijvoorbeeld. Doe dat visueel, en liefst nog interactief, en de mensen zullen het begrijpen. Als je dat allemaal met woorden en formules moet uitleggen, zullen de meeste mensen verdwalen en het niet snappen.

‘Daar ligt nog een heel veld dat nog ontwikkeld moet worden. Er zijn al heel wat mensen mee bezig, maar er is nog heel veel werk in te doen.’

Lees ook Journalist is geen beroep, het eerste deel van dit interview.

Nog te verschijnen: De favoriete visualisaties van Alberto Cairo

Alberto Cairo: ‘Journalist is geen beroep’

Op dinsdag 10 maart zakte ik af naar het Keizer Karel-gebouw van de Europese Commissie in Brussel om de opening van de conferentie New Technics and Technologies 2015 van het Europese statistische bureau Eurostat bij te wonen. Onder de openingssprekers bevond zich namelijk ook Alberto Cairo.

Alberto geeft Information Graphics and Visualization aan de universiteit van Miami. Met zijn boek The Functional Art, dat in 2012 verscheen, groeide hij uit tot een van de evangelisten van de datavisualisatiegolf die ons vandaag overspoelt. Zo werd hij ook een gegeerd spreker in de academische wereld, de media en het bedrijfsleven.

De presentatie die hij gaf voor een 400-tal Europese statistici, Visualization for everyone (pdf, 28 Mb, of bekijk de video hier vanaf 1:49:45), vat zijn boodschap goed samen: iedereen kan zijn voordeel doen met datavisualisatie. Maar ook over journalistiek heeft hij heel wat interessant te zeggen, zo bleek uit het uurtje dat ik achteraf met hem kon spreken.

Alberto Cairo.

Alberto Cairo. © EJC

Alberto is een spraakwaterval, die zijn verhaal duidelijk goed voor elkaar heeft. Hij stak meteen van wal met zijn visie op journalistiek.

Alberto Cairo: ‘”Als je goed oplet in mijn les en goed studeert wat ik je leer, zal er je niks gebeuren als de nieuwindustrie ooit de dieperik in gaat,”  zeg ik mijn studenten vaak. Zelfs als alle kranten plots zouden verdwijnen, dan nog zullen mijn studenten allemaal een job hebben.

‘Journalistiek is in mijn ogen namelijk een universele vaardigheid.  Ik geloof dat mensen journalistiek onterecht gelijkstellen met kranten. Ik heb een veel bredere definitie van journalistiek.

Journalist is geen beroep, het is meer een activiteit, een ingesteldheid.

‘Journalist is geen beroep, het is meer een activiteit, een ingesteldheid. Ik hou van informatie verzamelen, informatie verwerken op een systematische en serieuze manier en ik wil die informatie goed overbrengen aan mijn collega’s, mijn gemeenschap en aan andere burgers. Dat is wat een journalist doet. Als je dat doet, gedraag je je als een journalist, ongeacht je eigenlijke beroep. Zo geef je burgers de informatie die ze nodig hebben om een goed leven te leiden.

‘Sommige mensen hebben daar andere ideeën over. Ze zijn van mening dat journalistiek een beroep is, dat enkel door professionals kan uitgevoerd worden. Daar ben ik het helemaal mee oneens.’

Kan je hier een voorbeeld van geven?

Alberto Cairo: ‘Zeker. Hier is een voorbeeld dat ik net op papier heb gezet voor mijn nieuwe boek.

‘Ik heb een tijd in Sao Paulo gewerkt, bij het Braziliaanse Epoca Magazine. In de stad is er een groot probleem van overstromingen: tijdens het regenseizoen leiden hevige regenbuiten tot overstromingen in verschillende delen van de stad. Door de slechte infrastructuur wordt eigenlijk de hele stad zo onder water gezet. Sommige wijken lijden structureel onder wateroverlast.

‘De overheid heeft de gegevens: ze weten welke zones het vaakst overstromen. Maar ze stellen die gegevens niet voor op een kaart. Het publiek krijgt de gegevens niet onder ogen: je moet al een analyst moet zijn om de gegevens te goed te kunnen interpreteren.

‘Op een dag las ik een interview in de krant met enkele studenten computerwetenschappen. En die hadden die journalistieke reflex. Ze redeneerden: “Daar zijn de data, en daar is de publieke nood aan informatie. Laten we daarom iets maken dat die complexe dataset verandert in iets wat het publiek kan begrijpen en laten we dat dan in handen van het publiek geven.” Zo maakten ze een interactieve kaart, waarop iedereen kan zien welke zones historisch gezien het meest overstroomden.

‘Toen ik ik dat artikel in de krant las, heb ik onmiddelijk de telefoon genomen en het nummer van de personeelsdienst gebeld. Ik zei hen: ‘Neem pagina zoveel van die krant. Daar zie je op lijn zoveel een naam. Bel die jongen en breng hem hier.’ Ze vonden zijn gegevens online en vroegen hem langs te komen voor een jobgesprek.

Ik antwoorde hem: ‘Nee, beste vriend, jij bent wel een journalist. Want wat jij doet is journalistiek: datagedreven, op feiten gebaseerde communicatie, die het leven van mensen kan verbeteren.”

‘Het eerste wat hij me vroeg was: “Waarom ben ik hier? Ik ben een computerwetenschapper, ik ben helemaal geen journalist.” Ik antwoorde hem: ‘Nee, beste vriend, jij bent wel een journalist. Want wat jij doet is journalistiek: datagedreven, op feiten gebaseerde communicatie, die het leven van mensen kan verbeteren.” Dat is journalistiek.

‘Journalistiek, dat is niet de krant of de radio. Journalistiek is een activiteit, een ingesteldheid. Het is een manier om naar de wereld te kijken. Jezelf ten dienste stellen van andere mensen door informatie te verzamelen, te filteren, te organiseren en beschikbaar te stellen, zodat mensen een beter leven kunnen leiden.’

Wat betekent dat voor opleidingen journalistiek?

Alberto Cairo: ‘Lessen journalistiek zouden niet moeten gaan over kranten. Scholen journalistiek zouden over de vaardigheden moeten gaan die ik net beschreef. Deze vaardigheden, die vroeger enkel te vinden waren bij kranten en magazines, zijn vandaag, door de tools die we ter beschikking hebben, een burgeractiviteit geworden.

Laten we niet proberen de mensen te desinformeren, te misleiden of hen spullen te doen kopen. Laten we proberen hen te informeren.

‘Er zullen altijd specialisten zijn, professionele journalisten, die dit soort werk in loondienst doen. Maar met deze vaardigheden kan iedereen zijn voordeel doen. En ik geloof echt dat de wereld een betere plaats wordt wanneer meer en meer mensen deze ethiek en deze manier van denken omarmen: laten we niet proberen de mensen te desinformeren, te misleiden of hen spullen te doen kopen. Laten we proberen hen te informeren. Als meer mensen zich deze instelling zouden aanmeten, dan zou de wereld er wat beter aan toe zijn.’

Gaat daar je volgende boek, The Thruthfull Art over?

Cover van The Truthful Art.

Cover van The Truthful Art.

Alberto Cairo: ‘Precies. In de eerste twee hoofdstukken beschrijf ik wat ik je net heb verteld: journalistiek moet een burgeractiviteit worden, iets dat iedereen zich eigen kan maken, een ingesteldheid. Een manier om naar de wereld te kijken, die gedeeltelijk wetenschappelijk is. Want je moet uiteraard de kwaliteit van je data kunnen inschatten. Maar ook design speelt een grote rol, want je moet weten hoe je de feiten moet voorstellen aan je publiek.

‘Maar de traditionele journalistieke vaardigheden zijn nog steeds van onschatbare waarde. Hoe je een verhaal schrijft, hoe je hiërarchie in je in informatie aanbrengt, hoe je eerst de belangrijke feiten geeft en daarna de achtergrond. Dat zijn vaardigheden die journalisten doorheen de jaren hebben ontwikkeld. Nu is de tijd aangebroken om al deze vaardigheden naar de rest van de wereld te brengen.

‘Wetenschap moet uit zijn ivoren toren kruipen. De wetenschappelijke methode kan je namelijk ook toepassen in je eigen leven. Trek niet te snel conclusies, test je conclusies, stop eventjes, verzamel meer data, vergelijk de zaken, bekijk het bewijsmateriaal. En na dat je al deze stappen hebt doorlopen, maak dan je beslissing. Dat is wetenschap.

Dus de Truthfull art is geen boek over visualisatie?

Alberto Cairo: ‘Het is wel een visualisatieboek, want ik leg al deze zaken uit aan de hand van voorbeelden uit de wereld van de visualisatie.

‘Het is een boek geschreven voor visualisatie-makers en voor journalisten. Mensen die een wetenschappelijke opleiding of een opleiding rond data gevolgd hebben, zijn een uitzondering in de wereld van visualisatie vandaag. Heel veel mensen uit de sector zijn grafisch ontwerper van opleiding. En die produceren geweldig werk. Maar in sommige gevallen hebben ze niet de nodige vaardigheden om de data kritisch te bekijken voor ze ze grafisch voorstellen.

‘De helft van het boek gaat daarom over algemene principes om datakwaliteit goed in te kunnen schatten. Dat gaat dan over statistiek, op een heel basisch niveau, en hoe de meest voorkomende valkuilen te vermijden. Ik ga niet in op details, ik behandel die zaken enkel heel in het algemeen.

‘In de tweede helft van het boek ga ik in op de principes van het ontwerpen van grafieken en kaarten, met veel praktische tips. Als laatste schets ik de profielen van een tiental leiders uit het vak die ik ga interviewen. Maar je zal nog nog even geduld hebben: het boek verschijnt pas in 2016.’

Nog te verschijnen:

  • ‘Maak het visueel en de mensen zullen het begrijpen’
  • De favoriete visualisaties van Alberto Cairo

Oh ja, de foutenmarge is ± 3,2 %

Nieuwe peiling: N-VA duikt onder 30 procent (standaard.be)

N-VA duikt onder de 30 procent in nieuwe peiling (demorgen.be)

N-VA duikt onder de 30 procent in nieuwe peiling (deredactie.be)

N-VA duikt onder de 30 procent in nieuwe peiling (hln.be)

N-VA duikt onder onder de 30 procent in nieuwe peiling (knack.be)

Gekibbel zet N-VA en CD&V op verlies (mijn eigen tijd.be)

Nee, ik wil het hier niet hebben over het overnemen Belgaberichten, originele koppen of het gebruik van ‘%’ vs. ‘procent’. Ik wil het hier hebben over betrouwbaarheidsintervallen.

RTBF en La Libre Belgique laten het marktonderzoeksbureau Dedicated om de drie maanden een politieke barometer opmaken over de ‘kiesintenties en preoccupaties van de Belgen’, aldus de website van Dedicated (hoewel daar Le Soir wordt vermeld in plaats van La Libre).

In alle gevallen, behalve het artikel op tijd.be, zijn dit de afsluitende zinnen van het artikel:

De peiling werd afgenomen tussen 5 en 9 maart 2015 bij 911 Vlamingen, 907 Brusselaars en 908 Walen. De foutenmarge bedraagt voor elk van de groepen 3,2 procent.

Dat brengt ons meteen bij de kern van het probleem: de N-VA haalt in de peiling 28,8 procent, wat de marge met de magische 30 procent op 1,2 procent legt. Dat is beduidend lager dan de foutenmarge van 3,2 procent.

1000 Vlaamse kiezers

De bedoeling van een peiling is door middel van een enquête uitspraken te kunnen doen over de volledige populatie, in dit geval alle kiesgerechtigde Vlamingen. Maar telkens alle Vlamingen boven de 18 jaar bevragen is natuurlijk onmogelijk. Dat kost te veel tijd en en geld en daarom doen we dat enkel bij de verkiezingen zelf.

Onderzoeksbureau’s als Dedicated voeren daarom steekproeven uit onder de bevolking: uit een lijst met telefoonnummers kiezen ze een duizendtal personen uit die worden gecontacteerd om hun kiesintenties bekend te maken. Om betrouwbaar te kunnen zijn moet iedere Belg (of Vlaming) in principe evenveel kans maken om zo opgebeld te worden. We gaan er in dit artikel van uit dat dit voor deze steekproef het geval is (hoewel het heel goed mogelijk is dat dit niet zo is).

In tegenstelling tot echte verkiezingen, brengen steekproeven een mate van onzekerheid met zich mee. Een voorbeeld.

Stel dat het echte percentage N-VA-stemmers in Vlaanderen op dit moment exact 30 procent zou zijn. Dit valt moeilijk heel nauwkeurig te meten, maar we doen een poging om dit door middel van een politieke peiling te onderzoeken. We bellen willekeurig 1000 Vlamingen op en vragen op wie zij zouden stemmen als er vandaag verkiezingen zouden zijn. Van die 1000 zijn er 288 die aangeven N-VA te zullen stemmen. In deze peiling scoort de N-VA dus 28,8 procent.

Maar helaas gaan door een defecte harde schijf bij het peilingbureau de resultaten van deze peiling verloren. Er zit niets anders op dan opnieuw willekeurig 1000 mensen op te bellen. En tot de stomme verbazing van de peilers zijn er bij deze 1000 kiezers plots 321 N-VA stemmers. N-VA haalt plots 32,1 procent van de stemmen, wel 3,3 procent meer dan bij de eerste peiling, een paar uur daarvoor!

Het persbericht dat de peilers op basis van de eerste peiling hadden opgemaakt (‘N-VA duikt onder de 30 procent’) wordt samen met de kapotte harde schijf naar de prullenmand verwezen en vervangen door het bericht ‘N-VA ruim boven de 30 procent’.

Terwijl het echte percentage N-VA kiezers dus 30 % bedraagt, kunnen twee peilingen, met hetzelfde aantal ondervraagden, afwijkende resultaten opleveren. Hoe komt dat? Wel, toeval bij het selecteren van de ondervraagden creëert onzekerheid in de resultaten.

10 Vlaamse kiezers

Stel nu dat we in plaats van 1000 kiezers op te bellen, er maar 10 zouden opbellen. Door stom toeval zou het wel eens kunnen dat er zich onder deze 10 mensen geen enkele N-VA-stemmer bevindt (dus N-VA: 0 procent). Het zou ook wel eens kunnen dat het er 8 zijn (80 procent) of misschien zijn het toevallig alle 10 N-VA-stemmers (100 procent).

Hoe minder mensen we opbellen, hoe kleiner de steekproef is en hoe groter toeval het eindresultaat bepaalt. Als we 100 mensen zouden opbellen, zou het toch heel toevallig moeten zijn moesten dit allemaal N-VA-stemmers zijn. En als het er 1000 zijn, mogen we er van uitgaan dat de resultaten van de peiling in de buurt van de werkelijkheid liggen.

Betrouwbaarheidsintervallen

Maar ook als het er 1000 zijn speelt toeval nog altijd een grote rol: denk aan de 2 peilingen hierboven beschreven, waarbij verschillen van enkele procenten heel goed mogelijk zijn.

Slimme statistici hebben formules opgesteld om de toevalligheidsfactor bij steekproeven te becijferen. Ze doen dat door te zeggen: ‘Als we van 1000 van de 4 miljoen Vlaamse kiezers de politieke voorkeur kennen, dan zijn we voor 95 procent zeker dat het echte percentage N-VA stemmers gelegen is tussen de waarde die we berekend hebben, plus of min de foutenmarge.’

De exacte formule bespaar ik u hier (voor de die hards), maar de 28,8 procent die de N-VA bij de peiling van Dedicated haalde en de headlines op de Vlaamse websites bepaalde, doet er eigenlijk weinig toe. Waar het om gaat is het betrouwbaarheidsinterval waar de score van de N-VA zich met een bepaalde graad van waarschijnlijkheid in bevindt.

Ik rekende het uit en met een zekerheid van 95 % ligt de score van de N-VA op 28,8 ± 2,9 procent, of ergens tussen 25,9 en 31,7 procent. De werkelijke score van de N-VA zou dus wel eens boven de 30 procent kunnen liggen.

poll_13_maart_ok

Het enige wat we zouden kunnen doen om meer betrouwbare resultaten te krijgen is meer mensen ondervragen. Maar zelfs als het aantal ondervraagde mensen zou verhoogd worden, naar bijvoorbeeld 2000 personen, dan nog zou de foutenmarge ± 2 procent bedragen.

Dus?

Een goede evolutie is dat bij berichtgeving over peilingen tegenwoordig meestal de foutenmarge wordt meegegeven. Helaas wordt die enkel lippendienst bewezen, helemaal op het einde of in het begin van het artikel, en wordt er voor de rest van de berichtgeving nul komma nul rekening gehouden met de foutenmarge. Dat is eigenlijk hetzelfde als schrijven ‘We hebben uit onbetrouwbare bron vernomen dat…’ en vervolgens een heel artikel vol analyse van de onbetrouwbare uitspraken te produceren.

Mijn voorstellen om goed over peilingen te berichten:

  • Stel de resultaten grafisch voor, met weergave van de betrouwbaarheidsintervallen, zoals hierboven.
  • Geef geen scores tot achter de komma. Zulke precisie is zinloos.
  • Schrijf niet over kleine verschillen en verschuivingen. Die kunnen waarschijnlijk door het toeval verklaard worden.
  • Als er alleen maar kleine verschuivingen zijn (relatief ten opzichte van de betrouwbaarheidsintervallen), moet je je de vraag stellen of een artikel schrijven wel de moeite waard is. (Maar natuurlijk: er werd wel veel geld voor de peiling betaald. En mensen lezen die stukken toch…)

Mijn datavisualisatie verlanglijstje

Het is nog geen Sinterklaas geweest en Kerstmis is nog ver, maar ik kreeg toch al mijn eerste kado. Vorige week viel Visualising information for activism in mijn bus.

visualising_information_for_advocacy_book_pic

Een eerste doorbladersessie beloofde alvast veel goeds. Ik moet het boek nog betalen met een blogpost, dus dat komt er nog aan.

Tijdens de laatste maanden zag ik hier en daar nieuwe boeken verschijnen over datavisualisatie en leerde ik ook enkele mij nog onbekende klassiekers kennen. Ik geef hier even mee met wat ik niet ongelukkig zou zijn om het onder de kerstboom aan te treffen.

Design for information

Door Isabel Meirelles

designforinformation

Cool infographics

Door Randy Krum

coolinfographics

 

Presenting Data Effectively

Door Stephanie Evergreen

presentingdata

 

Creating more effective graphs

Door Naomi Robbins

creatingmoreeffectivegraphs

 

Visual Storytelling with D3

Door Ritchie King

visualstorytelling

 

Designing Data Visualizations

Door Noah Iliinsky

designingdatavisulisations

En natuurlijk zijn er nog deze twee klassiekers, voor wie ze nog niest moet kennen.