ทีมกราฟิกที่ Pew Research Center สร้างแผนภูมิ แผนที่ และการแสดงข้อมูลอื่นๆ หลายร้อยรายการทุกปี เราอาศัยภาพเหล่านี้เพื่อสื่อสารผลการวิจัยของเราอย่างชัดเจนและรัดกุม ในขณะเดียวกัน เราพยายามทำให้การค้นพบของเราดึงดูดสายตาผู้อ่านแล้วอะไรที่ทำให้กราฟิกประสบความสำเร็จ? โดยทั่วไปแล้ว จะต้องมีประเด็นที่ชัดเจน ดึงดูดผู้อ่าน และแสดงข้อมูลหลายชั้นนอกเหนือจากจุดที่ดึงดูดสายตาเป็นอันดับแรก กราฟิกยังต้องเข้าใจได้ง่ายสำหรับผู้อ่านบนหน้าจอขนาดเล็ก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการใช้งานสมาร์ทโฟนและอินเทอร์เน็ตแพร่หลายมาก
เหนือสิ่งอื่นใด กราฟิกควรบอกเล่าเรื่องราว
เกี่ยวกับงานวิจัยของเรา ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลประชากรหรือค่านิยมทางการเมืองที่เปลี่ยนไปของชาวอเมริกัน เมื่อปี 2019 สิ้นสุดลง นี่คือกราฟิกบางส่วนที่เราชื่นชอบแห่งปี พร้อมบันทึกย่อเกี่ยวกับสิ่งที่ต้องสร้างขึ้น
ทวีคูณขนาดเล็กเพื่อผลักดันจุดกลับบ้าน
เรามักจะใช้ ” ตัวคูณขนาดเล็ก ” ซึ่งเป็นวิธีการแสดงแผนภูมิประเภทเดียวกันในรูปแบบตารางเพื่อสื่อสารชุดข้อมูลหลายชุดในพื้นที่กะทัดรัด มีเหตุผลหลายประการที่ทำให้วิธีนี้เป็นวิธีที่ได้ผล รวมถึงความง่ายในการติดป้ายกำกับและความสามารถในการรวมจุดข้อมูลจำนวนมากโดยไม่ทำให้ผู้อ่านล้นหลามโดยใส่ทุกอย่างไว้ในแผนภูมิเดียวกัน
ภาพกราฟิกที่แสดงความกังวลเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศใช้เทคนิคนี้ซึ่งมีผลอย่างมากเมื่อต้นปีนี้ คงเป็นเรื่องยาก หากไม่ใช่เป็นไปไม่ได้ ที่จะระบุแต่ละบรรทัดจาก 10 บรรทัดในภาพกราฟิกนี้ให้ชัดเจน หากทั้งหมดอยู่ในแผนภูมิเดียวกัน เส้นจะทับซ้อนกันและประเด็นหลักของแผนภูมิ ซึ่งก็คือผู้คนในแต่ละประเทศจาก 10 ประเทศที่ทำการสำรวจมีความกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับภัยคุกคามของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศตั้งแต่ปี 2013 อาจหายไป
วิธีการหลายๆ อย่างขนาดเล็กใช้ไม่ได้ผลกับทุกชุดข้อมูล แต่เมื่อได้ผลแล้ว ก็จะมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการแสดงแนวโน้มสำหรับกลุ่มหรือประเทศต่างๆ โดยไม่ต้องให้ผู้อ่านอ่านป้ายกำกับที่ยากต่อการถอดรหัส ที่นี่ ข้อเท็จจริงที่ว่าเส้นแนวโน้มเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกันทั้งหมดจะเพิ่มผลกระทบให้กับกราฟิก
พนักงานของรัฐบาลกลางในเขตรัฐสภาสีแดงและสีน้ำเงิน
ปีที่แล้ว รัฐบาลกลางอยู่ท่ามกลาง การปิดระบบ บางส่วนที่ยาวนานที่สุดเท่าที่เคยมีมา เมื่อพนักงานของรัฐบาลกลางหลายแสนคนถูกพักงาน เราสงสัยว่ามีความแตกต่างในจำนวนพนักงานของรัฐบาลกลางโดยเฉลี่ยในเขตบ้านที่จัดขึ้นโดยพรรครีพับลิกันหรือไม่เมื่อเทียบกับพรรคเดโมแครต เราพบว่าพนักงานของรัฐบาลกลางแต่ละฝ่ายมีตัวแทนอย่างเท่าเทียมกัน เพื่อแสดงให้เห็นว่า เราใช้ภาพแผนที่ของเขตรัฐสภาแสดงการกระจายตัวโดยรวมของคนงานในรัฐบาลกลาง และแบ่งตามพรรคของตัวแทนที่ได้รับเลือก
เนื่องจากการแสดงข้อมูลประเภทนี้อาจยังใหม่สำหรับผู้อ่าน เราจึงใส่คีย์เล็กๆ ไว้ที่ด้านบน เพื่อแสดงให้เห็นว่าแผนที่ทั่วไปของสหรัฐอเมริกาแปลงเป็นภาพแผนที่ได้อย่างไร ในแผนภาพแผนที่ แต่ละเขตของรัฐสภาจะแสดงด้วยพื้นที่ที่มีขนาดเท่ากัน แทนที่จะเป็นพื้นที่ทางภูมิศาสตร์จริง ซึ่งจะช่วยป้องกันไม่ให้มีการแสดงภาพเกินจริงของเขตที่ครอบคลุมพื้นที่จำนวนมากแต่มีประชากรน้อย รวมทั้งในทางกลับกันด้วย ในแผนที่ที่แม่นยำทางภูมิศาสตร์ เขตรัฐสภาที่ 8 ในรัฐเวอร์จิเนีย ซึ่งครอบคลุมพื้นที่ขนาดเล็กในและรอบๆ อเล็กซานเดรีย แต่เป็นบ้านของพนักงานรัฐบาลกลางส่วนใหญ่ของเขตสภาใดๆ จะหายไปทั้งหมด ด้วยการใช้แผนที่และปรับขนาดเขตรัฐสภาทั้งหมดเท่าๆ กัน เราจะเห็นได้ง่ายว่าเขตอเล็กซานเดรียมีความโดดเด่นในด้านจำนวนเจ้าหน้าที่ของรัฐบาลกลาง
แผนภูมิพื้นที่ที่มีการบิด
อัตลักษณ์ทางการเมืองเป็นองค์ประกอบสำคัญของการค้นพบมากมายที่เกี่ยวข้องกับการเมืองของสหรัฐฯ และการแบ่งพรรคแบ่งพวกเป็นความแตกแยกที่เห็นได้จากมุมมองของสาธารณชนเกี่ยวกับประเด็นทางการเมือง แต่ไม่ใช่ทุกคนในสหรัฐฯ ที่ระบุตัวตนกับหนึ่งในสองพรรคการเมืองหลัก ในความเป็นจริงแล้ว ที่ปรึกษาที่ระบุตนเองมีสัดส่วนประมาณ 38% ของผู้ใหญ่ในสหรัฐอเมริกา โดยนับรวมที่ปรึกษาอิสระที่ “เอนเอียง” ไปทางฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง
สำหรับรายงานเกี่ยวกับชาวอเมริกันที่เป็นอิสระทางการเมือง เราต้องการให้เห็นภาพสองสิ่ง: จำนวนประชากรส่วนใหญ่ที่คิดว่าตัวเองเป็นอิสระและจำนวนน้อยภายในกลุ่มนั้นที่เป็น “อิสระ” ที่แท้จริง นั่นคือผู้ใหญ่ที่ไม่เอนเอียงไปทางฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง
ในการทำเช่นนี้ เราสร้างแผนภูมิพื้นที่ที่ค่อนข้างเป็นมาตรฐานโดยมีการแบ่งส่วนเพื่อเป็นตัวแทนของพรรครีพับลิกัน เดโมแครต และผู้ที่คิดว่าตัวเองไม่ใช่ทั้งสองอย่าง เนื่องจากรายงานมุ่งเน้นไปที่ที่ปรึกษาอิสระ เราจึงเน้นส่วน 38% นั้นด้วยโครงร่างสีดำหนา เมื่อรวมกับสีอิ่มตัวของตัวระบุปาร์ตี้ สิ่งนี้มีผลทำให้ส่วนตรงกลางของแผนภูมิ “โดดเด่น” เป็นสิ่งแรกที่คุณสังเกตเห็นเมื่อคุณดูกราฟิก จากนั้น ภายในส่วนกลางของแผนภูมิ เราแยก “คนผอม” และคนที่ปฏิเสธที่จะเอนเอียงไปปาร์ตี้
ประเด็นสำคัญของแผนภูมิคือผู้ที่เรียกตนเองว่าเป็นอิสระนั้นเป็นกลุ่มใหญ่ แต่ผู้ที่เป็นอิสระอย่างแท้จริง ซึ่งเป็นชาวอเมริกันสีเทาบางๆ ที่อยู่ตรงกลางของแผนภูมิ เป็นกลุ่มเล็กๆ ที่มีส่วนแบ่งของประชากรไม่เปลี่ยนแปลงมากนักเมื่อเวลาผ่านไป .
scatterplots ที่เชื่อมต่อกันแบบเคลื่อนไหวและมีคำอธิบายประกอบ
หนึ่งในรายงานลายเซ็นของศูนย์ในแต่ละปีวัดข้อจำกัดและความเป็นศัตรูทางสังคมต่อศาสนาทั่วโลก สำหรับฉบับที่ 10 ของรายงานนี้ นักออกแบบและนักวิจัยต้องการการเล่าเรื่องด้วยภาพที่แข็งแกร่งเพื่อแนะนำผู้อ่านผ่านข้อมูล 10 ปี ผลที่ได้คือการโต้ตอบนี้
นอกจากคาร์โตแกรมแบบกำหนดเองที่เคลื่อนไหวได้และทวีคูณขนาดเล็กแล้ว อินเทอร์แอกทีฟยังใช้แผนภาพกระจายที่เชื่อมต่อกัน พล็อตกระจายที่เชื่อมต่อกันไม่ใช่แนวคิดใหม่: นักออกแบบอาจใช้รูปแบบนี้เพื่อแสดงการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไปบนแกนทั้งสอง แทนที่จะเป็นเพียงแกนเดียว (เหมือนแผนภูมิเส้น) อย่างไรก็ตาม scatterplot ที่เชื่อมต่อกันมาพร้อมกับความท้าทาย ไม่ใช่รูปแบบทั่วไปของภาพ ดังนั้นผู้อ่านอาจไม่คุ้นเคยกับวิธีการอ่าน และมีความเสี่ยงที่จะตีความหมายผิด เพราะปกติแล้วผู้อ่านจะคาดหวังให้อ่านอนุกรมเวลาจากซ้ายไปขวา เพื่อลดความกังวลเหล่านี้ เราใช้แอนิเมชั่น
ประการแรก เมื่อแผนภาพกระจายเริ่มต้นปรากฏขึ้น จุดข้อมูลเพียงจุดเดียวจะแสดงพร้อมกับคำอธิบายว่ามันแทนอะไร ขณะที่เครื่องอ่านเลื่อนลง คำอธิบายประกอบอื่นจะปรากฏขึ้น อธิบายข้อมูลและวิธีการอ่านแผนภูมิ เมื่อแผนภาพกระจายเต็มปรากฏบนหน้าจอ เส้นที่เชื่อมต่อแต่ละจุดจะเคลื่อนไหว โดยเน้นปีใหม่แต่ละปีตามที่ปรากฏบนแผนภูมิตามลำดับ เราทำซ้ำเทคนิคนี้ในหลายประเทศตลอดการโต้ตอบ เพื่อเสริมวิธีการอ่านแผนภูมิ การใช้แอนิเมชั่นช่วยให้เราสามารถแสดงข้อมูลทั้งหมดได้ แต่ไม่ใช่ทั้งหมดในครั้งเดียว เพื่อไม่ให้มากเกินไป
คอมพิวเตอร์อาจ ‘เห็น’ คนเป็นชายหรือหญิงได้อย่างไร
Pew Research Center กำลังใช้เทคนิคทางสังคมศาสตร์เชิงคำนวณเพื่อศึกษาโลกมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งหมายความว่าเราต้องการคำอธิบายด้วยภาพมากขึ้นสำหรับแนวทางที่ซับซ้อนเหล่านี้ สำหรับโครงการล่าสุดที่ใช้การวิเคราะห์ภาพออนไลน์ขนาดใหญ่ เราต้องการอธิบายในลักษณะที่น่าสนใจว่าวิชันซิสเต็มทำงานอย่างไร ในขณะเดียวกันก็แสดงให้เห็นถึงข้อผิดพลาดและข้อจำกัดของมันด้วย ในการดำเนินการดังกล่าว เราได้พัฒนาคุณลักษณะเชิงโต้ตอบที่ช่วยให้ผู้ใช้ลองเปลี่ยนอัลกอริทึมที่จำแนกภาพถ่ายว่าเป็นชายหรือหญิง
การสร้างภาพข้อมูลนี้นำเสนอความท้าทายหลายประการ ประการแรกคือการเรียนรู้ของเครื่องเป็นแนวคิดที่ซับซ้อน ทำให้นักออกแบบและนักวิจัยต้องใช้ภาพที่เรียบง่ายและคำอธิบายที่เป็นข้อความ อีกประการหนึ่งคือภาพที่มักใช้สร้างอัลกอริทึมดังกล่าวอาจไม่เหมาะสำหรับการเผยแพร่ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะภาพถ่ายอาจมีเม็ดเล็กเกินไปหรือคุณภาพต่ำ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราตัดสินใจถ่ายภาพพนักงานของเราให้มีคุณภาพสูงและสอดคล้องกัน
ผลลัพธ์แบบอินเทอร์แอกทีฟนี้ใช้อินเทอร์เฟซภาพที่เรียบง่าย ซึ่งเป็นตารางสี่เหลี่ยมสีที่วางอยู่เหนือภาพถ่ายแต่ละภาพ เพื่อแสดงให้เห็นว่าการปกปิดส่วนเล็กๆ ของภาพถ่ายอาจทำให้อัลกอริทึมเปลี่ยนการจัดประเภทเริ่มต้นของรูปภาพจากชายเป็นหญิงหรือในทางกลับกันได้อย่างไร เช่นเดียวกับ scatterplot ที่เชื่อมต่อกัน เราใช้แอนิเมชั่นและการโต้ตอบเพื่อสร้างลำดับที่ชัดเจนซึ่งผู้อ่านสามารถเดินไปตามจังหวะของตนเอง การโต้ตอบเปิดเผยว่าการจัดประเภทของอัลกอริทึมมักขึ้นอยู่กับอินพุตที่ดูเหมือนไม่มีกฎเกณฑ์
