storytelling with data

a data visualization guide for business professionals

cole nussbaumer knaflic

WILEY

Данные: визуализируй, расскажи, используй

Сторителлинг в аналитике

Коул Нассбаумер Нафлик

Москва
МИФ
2025

Информация
от издательства

Издано с разрешения John Wiley & Sons International Rights, Inc. и Projex International LLC c/o Alexander Korzhenevski

Научный редактор Светлана Шабалкина

Нафлик, Коул Нассбаумер

Данные: визуализируй, расскажи, используй. Сторителлинг в аналитике / Коул Нассбаумер Нафлик ; пер. с англ. Ю. Константиновой; [науч. ред. С. Шабалкина]. — М. : Манн, Иванов и Фербер, 2025.

ISBN 978-5-00250-060-4

Эта книга для всех, кто работает с аналитикой и создает презентации на основе данных. В ней показано, как выйти за рамки стандартных инструментов, чтобы раскрыть суть данных и использовать их для создания увлекательной, информативной и убедительной истории. Уроки из этой книги помогут превратить ваши данные в яркие наглядные визуализации, понятные аудитории. Расскажите вашу историю на основе данных!

В тексте неоднократно упоминаются названия социальных сетей, принадлежащих Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией на территории РФ.

Все права защищены.

Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

Посвящается Рэндольфу

Предисловие

Власть развращает. PowerPoint развращает абсолютно1.

Эдвард Тафти, почетный профессор Йельского университета2

Мы все жертвы плохих программ по созданию презентаций. Беспорядочные слайд-шоу ошеломляют обилием шрифтов, цветов, маркеров списков и выделений. Инфографика3 теряет информативность, свою основную функцию, и остается графикой только в том смысле, в котором графично насилие. Диаграммы и таблицы в СМИ сбивают с толку.

Создавать графики, диаграммы и таблицы стало слишком просто. Могу себе представить, как какой-нибудь консерватор (вроде меня) ворчит, глядя на пользователя за компьютером, что в его время всё чертили от руки, а значит, нужно было подумать, прежде чем марать бумагу.

Обилие имеющейся информации не делает ее передачу проще, скорее наоборот. Чем больше данных, тем сложнее выделить главное.

Прошу любить и жаловать — Коул Нассбаумер Нафлик.

Я познакомился с ней в конце 2007 г. За год до этого я пришел в Google, и мне нужно было сформировать команду по управлению персоналом, ответственную за поиск, поддержку и мотивацию сотрудников. Вскоре я решил, что нам нужна аналитическая команда (People Analytics), чтобы наши методы работы с людьми соответствовали инновационному духу компании. Коул стала одним из первых и ключевых сотрудников этой команды, проводником между аналитиками и всеми остальными в Google.

У Коул талант: она может разложить по полочкам даже самое сложное и непонятное. Она получала от нас крайне невнятные, поверхностные идеи — например, что именно отличает эффективного руководителя от слабого, — и четко и доступно их визуализировала. Ее наставления стали для нас неписаными правилами: «Думайте не о красоте, а о смысле» (забудьте о ярких картинках, графиках и шрифтах, сосредоточьтесь на смысле), «Доступно — лучше, чем красиво» (цель — донести информацию, а не начертить эффектный график).

Коул создала свой курс по визуализации данных и провела его 50 раз за последующие шесть лет. Потом она решила отправиться в свободное плавание ради миссии, которую сама на себя возложила, — «избавить мир от плохих презентаций Power Point». Если вы думаете, что это пустяки, вбейте в Google запрос «PowerPoint убивает», и вы получите почти полмиллиона ссылок!4

Книга Коул стала актуальным дополнением к работам по визуализации данных пионеров в этой области, например знаменитого Эдварда Тафти5. Она сотрудничала и с крупнейшими цифровыми компаниями6 на планете, и с теми, которые действуют в рамках своей миссии7. Коул помогала им точнее сформулировать их идеи и мысли.

А сейчас она создала доступное, увлекательное и очень практичное руководство о том, как извлечь сигнал из белого шума и сделать так, чтобы вас услышали.

Ведь именно это вам и нужно?

Ласло Бок,

старший вице-президент по управлению персоналом в Google, автор бестселлера «Работа рулит!»8

Май 2015 года

Введение

Плохие графики везде

Я постоянно встречаю очень сомнительные визуализации данных (и в работе, и в жизни: когда начинаешь критически относиться к ним, «отключить» этот подход уже непросто). Никто не рисует плохие графики намеренно. Но они создаются. Снова и снова. В каждой компании во всех сферах сотрудниками любого уровня. Это происходит в СМИ и везде, где вы ожидаете от людей профессионализма при работе с данными. Почему?

Мы от природы не обладаем навыками сторителлинга9 на основе данных

В школе нас обучают языку и математике. Мы узнаём, как складывать слова в предложения, а предложения — в связный рассказ. Мы учимся понимать, о чем нам говорят числа. К сожалению, два эти навыка в процессе обучения почти никогда не пересекаются: нас не учат рассказывать истории с помощью данных. Ситуация усугубляется тем, что очень немногие способны уверенно пользоваться этим навыком от природы.

В результате мы не готовы к очень важной задаче, актуальность которой растет. Технологии дают нам возможность собирать и хранить всё больше данных, но необходимо понимать, что они означают. Способность визуализировать их и рассказывать с их помощью истории превращает их в информацию, на основе которой можно принимать более эффективные решения.

Но, поскольку нужными навыками для этого мы не обладаем, мы чаще всего полагаемся на имеющиеся инструменты. Технологический прогресс привел не только к росту объема и легкости получения самих данных, но и к тому, что инструменты для работы с ними стали доступны многим. Любой может загрузить показатели в программу (например, Excel) и построить диаграмму. Это очень важно, поэтому повторюсь: любой может загрузить данные в программу и построить диаграмму. Примечательно, учитывая, что процесс работы с данными исторически был закреплен за учеными или техническими специалистами. И это пугает: ведь если мы четко не осознаём, что делаем, наши самые благие намерения и усилия (вкупе с часто сомнительными настройками по умолчанию) нередко приводят к плачевному результату: 3D-диаграммам, бестолковому использованию цветов, круговым диаграммам.

Благодаря техническому прогрессу у нас появляется доступ ко всё более сложным инструментам по работе с данными, но ими нужно уметь пользоваться. Можно загрузить данные в Excel и создать график. Для большинства процесс визуализации данных на этом и заканчивается. Это способно превратить самую увлекательную историю в скучную и заурядную или, хуже того, в непонятную. Технические настройки по умолчанию и общие принципы убивают истории, которые мы хотим рассказать с помощью данных.

За вашими данными стоит история. Но инструменты ее не знают. Ваша задача как аналитика или человека, передающего информацию, — оживить ее визуально и контекстуально. Этому и посвящена данная книга. Далее приведены несколько примеров «до и после», чтобы вы наглядно поняли, чему будете учиться. Мы подробно проанализируем каждый из них в разных главах.

Эти уроки помогут вам не просто показывать данные, а рассказывать истории на их основе.

Кому адресована книга

Эта книга для всех, кому нужно доносить информацию до аудитории с помощью данных, в том числе (но не только) аналитиков, которые показывают результаты своей работы; студентов, визуализирующих данные; руководителей, стремящихся управлять на основе данных; общественных деятелей, которым нужно продемонстрировать свое влияние; топ-менеджеров, которые доносят информацию до совета директоров. Я уверена, что любой может усовершенствовать свои навыки коммуникации на основе данных. Многих эта сфера пугает, но страх можно победить.

Что вы чувствуете, когда вас просят «показать данные»? Возможно, неуверенность: не знаете, с чего начать. Или задача кажется вам невыполнимой, поскольку вы стремитесь включить в презентацию всё, чтобы найти ответ на любой вопрос. Или, возможно, у вас уже есть достаточный опыт работы с данными, но вы ищете совет, который поможет вам выйти на новый уровень. Тогда эта книга — то, что вам нужно.

Навык сторителлинга всё более востребован в современном мире, где поток информации увеличивается и растет стремление к принятию решений на основе данных. Эффективная визуализация данных может стать главным фактором успеха при презентации результатов вашей работы, отчетов о сборе средств для благотворительной организации, презентации для совета директоров или донесении своих мыслей до аудитории.

Опыт подсказывает мне, что большинство сталкивается с похожими трудностями: осознают необходимость эффективной коммуникации на основе данных, но чувствуют, что им не хватает знаний и опыта. Люди, способные грамотно визуализировать данные, встречаются редко. Частично проблема в том, что это лишь один из этапов аналитического процесса. Специалисты в данной области обычно имеют профессиональную подготовку, позволяющую им эффективно проходить остальные этапы (сбор данных, сопоставление и анализ, построение моделей), но они не всегда имеют формальное образование в области дизайна, которое помогло бы в представлении результатов (а обычно это единственный итог их работы, который видит аудитория). К тому же в современном мире всё чаще навыков работы с данными требуют от сотрудников, не имеющих образования в этой области.

Дискомфорт и растерянность в такой ситуации вполне естественны, с учетом того, что обучение навыку коммуникации на основе данных не входит в школьную программу. Те, кто добился в этом успеха, учились методом проб и ошибок. Это долгий и тяжелый процесс. Надеюсь, благодаря этой книге для вас он ускорится и упростится.

Как я научилась рассказывать истории с помощью данных

Меня всегда привлекало совмещение математики и бизнеса. Степень бакалавра по математике и степень МВА позволяли мне эффективно общаться с обеими сторонами (учитывая, что они не всегда говорят на одном языке) и помогать им взаимо­действовать. Я люблю использовать данные для принятия качественных бизнес-решений. Со временем я решила, что один из ключевых факторов успеха — способность эффективно визуализировать данные.

Впервые я поняла важность этого навыка на своей первой работе после колледжа. Я была аналитиком в области управления кредитными рисками (до кризиса субстандартного кредитования10, тогда мало кто знал, что такое управление кредитными рисками). Моя работа заключалась в построении и оценке статистических моделей для прогнозирования просрочек и неуплат по кредитам. На деле это означало, что я анализировала очень сложные показатели и доступно сообщала, достаточно ли у нас резервов для покрытия ожидаемых потерь, при каком сценарии мы окажемся в зоне риска и т. д. Вскоре я поняла, что, если потратить больше времени на визуальный аспект подачи информации — а это мало заботило большинство моих коллег, — моя работа привлечет больше внимания руководства. Так я впервые осознала ценность визуализации данных.

Я занимала разные должности в области управления кредитными рисками, противодействия мошенничеству, управления операционной деятельностью, затем некоторое время работала в сфере прямых инвестиций. В конце концов я решила, что хочу строить карьеру вне банковской и финансовой областей. Я задумалась, какие из своих навыков я хотела бы применять постоянно. И нашла ответ: использование данных при принятии бизнес-решений.

И я пошла работать в Google в подразделение по управлению персоналом, People Operations, в аналитическую команду People Analytics. Google — цифровой гигант, который опирается на данные даже в таких областях, как управление персоналом. Задача аналитической команды — обеспечить, чтобы все решения компании по действующим или потенциальным сотрудникам принимались на основе данных. Я попала в потрясающую среду, где могла совершенствовать свой навык рассказывания историй с помощью данных, использовать данные и аналитику для принятия более качественных решений в таких областях, как поиск персонала, вовлечение и мотивация сотрудников, формирование эффективных команд, удержание перспективных людей. People Analytics стала первой в своем роде и примером для многих других компаний. Мне посчастливилось принимать участие в формировании и развитии этой команды, и это стало для меня невероятным опытом.

Поворотным для меня стал момент, когда во время создания внутренней обучающей программы для People Operations мне поручили подготовить материалы по визуализации данных. Это дало мне возможность начать серьезно исследовать принципы эффективной визуализации данных и помогло понять, почему результативны методы, к которым я сама пришла опытным путем за многие годы. На основе этой работы я создала обучающий курс по визуализации данных, который в конце концов начали преподавать во всех подразделениях Google.

Курс собрал много положительных отзывов как в компании, так и за ее пределами. Благодаря цепочке счастливых случайностей я получила приглашения выступить в нескольких благотворительных организациях и на мероприятиях, посвященных визуализации данных. Заработало «сарафанное радио». Ко мне стало обращаться всё больше людей — изначально из сферы благотворительности, а потом чаще из коммерческого сектора, — желающих научиться эффективной коммуникации на основе данных. Было очевидно, что эта потребность не уникальна для Google. Почти любой сотрудник в некоммерческом или коммерческом секторе мог повысить свою эффективность при помощи навыка правильной визуализации данных. Сначала я участвовала в конференциях и сотрудничала с другими компаниями в свободное время, но в конце концов ушла из Google, чтобы полностью посвятить себя новой цели — учить рассказывать истории с помощью данных.

За последние несколько лет я провела семинары в более чем ста компаниях в США и Европе. Интересно, что потребность в этом навыке характерна для многих сфер. Я работала с организациями из таких областей, как консалтинг, потребительские товары, образование, финансовые услуги, государственное управление, здравоохранение, благотворительность, недвижимость, стартапы и технологии. В числе слушателей были разные специалисты — от аналитиков, работающих с данными ежедневно, до тех, кто занимается этим время от времени; от линейных руководителей, которые стремятся эффективно направлять сотрудников и давать качественную обратную связь, до топ-менеджеров, ежеквартально отчитывающихся о результатах перед советом директоров.

В ходе этой работы я столкнулась с разными проблемами визуализации данных. Я поняла, что навыки, необходимые в данной области, фундаментальны. Они не относятся к конкретной сфере или должности, и их можно освоить, о чем свидетельствуют многочисленные положительные отзывы от участников моих семинаров. Со временем я систематизировала всё то, чему я обучаю. Я поделюсь с вами этими уроками.

Учитесь рассказывать истории с помощью данных: шесть уроков

На семинарах я обычно сосредоточена на пяти главных уроках. Преимущество этой книги в том, что вы не ограничены во времени (как на семинаре или лекции). К тому же я включила шестой дополнительный урок, которым всегда хотела поделиться («Думайте как дизайнер»). В книге вы найдете много примеров «до и после», пошаговых инструкций и описание моего подхода к визуальному представлению информации.

Я предлагаю практическое руководство, позволяющее вам воспользоваться новыми знаниями сразу после прочтения. Вот шесть уроков, которыми я с вами поделюсь.

1. Поймите контекст.
2. Выберите оптимальный вариант визуализации данных.
3. Избавьтесь от информационного мусора.
4. Направьте внимание аудитории.
5. Думайте как дизайнер.
6. Расскажите историю.

Наглядные примеры из разных сфер

В этой книге я разбираю практические примеры, которые использовались для презентации реально обсуждавшихся идей. Уроки не относятся к конкретной области или должности. Мы изучим фундаментальные концепции и самые результативные методы визуализации данных. Я сотрудничала с компаниями из самых разных сфер, и примеры в этой книге будут разнообразными. Мы разберем случаи из таких областей, как технологии, образование, потребительские продукты, некоммерческий сектор и т. п.

Примеры взяты из моих семинаров, но в большинстве случаев данные изменены или обобщены в целях защиты конфиденциальной информации.

Если вам кажется, что какой-то пример не подходит для вашей ситуации, советую задуматься, есть ли в вашей практике проблемы визуализации данных, которые можно было бы решить с помощью подобного подхода. Извлечь пользу можно из любого примера, даже если вы считаете, что он не имеет отношения к вашей работе.

Уроки не привязаны к конкретным инструментам

В этой книге вы познакомитесь с самыми результативными подходами и методами, применить которые сможете с помощью любого графического приложения или ПО для создания презентаций. Вы будете эффективно рассказывать истории на основе данных, используя любой доступный инструмент. Однако, каким бы хорошим он ни был, он не знает ваши данные и вашу историю так, как вы. Подробно изучите выбранный инструмент, чтобы он не стал ограничивающим фактором, когда вы начнете на практике применять уроки, которые мы разберем в этой книге.

Структура книги

Книга представляет собой последовательность уроков и связанных с ними идей. Мы будем обсуждать теоретические основы, если это необходимо, но сосредоточимся на практике, а в качестве иллюстрации рассмотрим специально подобранные примеры из жизни. Вы сможете начать применять полученные знания сразу же.

Уроки в книге расположены в хронологическом порядке, что кажется мне логичным для процесса сторителлинга на основе данных. Поэтому, а также потому, что в дальнейших главах есть ссылки на материал, изложенный ранее, я рекомендую читать книгу от начала до конца. После этого вы можете вернуться к отдельным главам или примерам, которые наиболее актуальны для вас.

Чтобы вы поняли, что вас ждет, я привожу краткое резюме всех глав.

Глава 1. Важность контекста12

Прежде чем вы приступите к визуализации данных, стоит четко ответить на несколько вопросов. Кто ваша целевая аудитория? Что, по вашей задумке, она должна узнать или сделать? В этой главе я расскажу о важности ситуационного контекста, включая аудиторию, механизмы коммуникации и желательный тон общения. Вы познакомитесь с рядом идей, которые будут проиллюстрированы примерами, обеспечивающими полное понимание контекста. Это поможет уменьшить число потенциальных изменений в ходе рабочего процесса и станет залогом успеха при создании визуального контента.

Глава 2. Выбор эффективного варианта визуализации данных

Как выбрать оптимальный способ представления имеющихся данных? Я проанализировала средства, которые применяю чаще всего. В этой главе вы познакомитесь с самыми распространенными инструментами, которые используются для визуального представления данных в бизнес-среде. На примерах из реальной жизни мы обсудим применение каждого из них. В частности, речь пойдет о простом тексте, таблице, тепловой карте, линейном графике, слоупграфе13, гистограмме14, гистограмме с накоплением, каскадной и линейчатой диаграмме, линейчатой диаграмме с накоплением, квадратной диаграмме. Также я расскажу об инструментах, которых стоит избегать, в частности круговой, кольцевой и объемных диаграммах (3D).

Глава 3. Информационный мусор — ваш враг!

Представьте себе чистый лист или пустой экран. Каждый элемент, который вы туда добавляете, должен нести смысловую нагрузку для вашей аудитории. Это значит, что мы должны разборчиво анализировать каждый элемент, научиться выявлять те, на которые интеллектуальная энергия тратится впустую, и избавляться от них. Эта глава посвящена выявлению информационного мусора и избавлению от него. Вы познакомитесь с принципами гештальта15 в визуальном восприятии и узнаете, как их применять к средствам передачи информации, таким как таблицы и диаграммы. Также мы обсудим важные элементы дизайна: выравнивание, стратегическое использование пустого пространства и контраст. В качестве иллюстрации приведены наглядные примеры.

Глава 4. Направьте внимание аудитории

В этой главе мы продолжим изучать, как люди воспринимают информацию и как это использовать при подготовке презентации. Мы кратко обсудим, как человек видит и запоминает и почему важны такие привлекающие внимание атрибуты, как размер, цвет и расположение на странице. Мы изучим стратегическое использование таких атрибутов, чтобы сфокусировать внимание аудитории на том, что вы хотите до нее донести, и создать визуальную иерархию компонентов, которая поможет обрабатывать информацию так, как вы хотите ее представить. Мы подробно остановимся на цвете как стратегическом инструменте. Все идеи проиллюстрированы примерами.

Глава 5. Думайте как дизайнер

Функция определяет форму. Этот принцип промышленного дизайна применим и к коммуникации на основе данных. Когда речь идет о форме и функции в процессе визуализации, сначала необходимо задуматься, что, по нашему мнению, аудитория должна сделать с этими данными (функция), и только потом создать визуализацию (форма), которая поможет в достижении этой цели. Из этой главы вы узнаете, как применить методы традиционного дизайна к визуальной коммуникации. Мы изучим концепцию предоставления возможности, доступность и эстетику, опираясь на ряд знакомых идей, которые рассмотрим под другим углом. Также мы обсудим, как добиться того, чтобы аудитория приняла вашу визуализацию.

Глава 6. Анализ образцов визуализации данных

Подробный анализ образцов очень полезен. В этой главе мы рассмотрим пять примеров и обсудим особенности мыслительного процесса и дизайнерских решений, которые привели к созданию этих схем. При этом мы будем опираться на уже знакомые уроки. Мы проанализируем, почему был выбран определенный тип визуального представления данных; оценим, что и как можно выделить или оставить без внимания с помощью цвета, толщины линий и соотношения размеров. Мы обсудим выравнивание и расположение компонентов, а также эффективность формулировок в названии и описании диаграмм и графиков и в подписях.

Глава 7. Уроки сторителлинга

Истории вызывают отклик, в отличие от сухих цифр. В этой главе вы познакомитесь с концепциями сторителлинга, которые можно использовать для создания историй на основе цифр. Мы проанализируем, чему стоит научиться у мастеров сторителлинга. У любой истории есть начало, середина и конец. Мы поговорим о том, как применить эту структуру при создании бизнес-презентации. Мы узнаем стратегии эффективного сторителлинга, включая эффект повторения, поток повествования, особенности устной и письменной речи, а также тактики, позволяющие четко донести историю до аудитории в процессе коммуникации.

Глава 8. Всё вместе

В предыдущих главах мы отдельно изучали каждый из уроков и его применение. В этой мы проанализируем процесс стори­теллинга на основе данных от начала до конца на одном практическом примере. Мы поймем контекст, выберем подходящее визуальное средство, выявим и исключим информационный мусор, направим внимание аудитории, будем мыслить как дизайнеры и расскажем историю. В совокупности эти уроки и получившаяся у нас визуализация данных наглядно покажут, как можно перейти от «показа данных» к рассказыванию историй с их помощью.

Глава 9. Разбор примеров

Предпоследняя глава посвящена конкретным стратегиям, которыми можно воспользоваться, чтобы решить распространенные проблемы в процессе визуализации данных. Мы разберем их на примерах, поговорим о цветовых решениях при использовании темного фона, использовании анимации в презентациях, логике расположения элементов, стратегиях избегания «диаграммы спагетти»16 и альтернативах круговой диаграмме.

Заключение

Визуализация данных — как и коммуникация на основе данных в целом — находится на пересечении науки и искусства. Как в науке, в ней есть эффективные методы и рекомендации, которым стоит следовать. Но имеется здесь и творческая составляющая. Начните применять изученные уроки и прислушивайтесь к своей интуиции, чтобы легко доносить информацию до аудитории. В заключении вы найдете рекомендации, куда двигаться дальше, и стратегии, как развивать навык стори­теллинга на основе данных в своей команде и компании. В завершение мы кратко повторим основные уроки.

При комплексном использовании полученных знаний вы сможете рассказывать увлекательные истории с помощью данных. Приступим!

Глава 1

Важность контекста

Это может прозвучать парадоксально, но успех в визуализации данных начинается вовсе не с нее самой. До того как вы начнете работать над способом визуализации, постарайтесь понять контекст, вызвавший потребность в представлении данных. Эта глава посвящена важным компонентам контекста, а также стратегиям, которые обеспечат успех в визуализации данных.

Изучающий и объясняющий анализ

Прежде чем изучать особенности контекста, стоит обратить внимание на один важный момент. На разницу между изучающим (exploratory) и объясняющим (explanatory) анализом. Первый означает, что вы пытаетесь понять, о чем говорят данные, и выделить то, что может быть полезным или интересным аудитории.

Это сродни поиску жемчуга. Иногда приходится открыть сто раковин (проверить сто гипотез или оценить данные со ста разных точек зрения), чтобы найти пару драгоценностей. Однако, когда мы сообщаем о результатах анализа аудитории, мы должны объяснять, поскольку у нас есть конкретная история, которой мы хотим поделиться, — возможно, о тех самых редких жемчужинах.

Часто люди совершают ошибку, считая допустимым показывать изучающий анализ (все имеющиеся данные, все сто раковин), хотя им стоит придерживаться другого подхода (трансформировать данные в информацию, которую аудитория сможет легко усвоить: пара жемчужин). Эту ошибку легко понять. После сложного анализа велик соблазн показать аудитории всё в полном объеме, как доказательство серьезности проделанной работы и достоверности результатов анализа. Не идите на поводу у этого желания. Так вы заставите аудиторию повторно открыть все сто раковин! Сосредоточьтесь на жемчужинах — информации, которую должна получить аудитория. Итак, объясняющий анализ и коммуникация.

«Кто», «что» и «как»

На этапе объясняющего анализа возникает несколько вопросов, на которые следует найти четкий ответ, прежде чем переходить к визуализации данных или созданию контента. Первый: кто ваша целевая аудитория? Очень важно понимать, на кого вы ориентируетесь и как эти люди вас воспринимают. Это поможет найти точки соприкосновения и убедиться, что вы донесли свою мысль до аудитории. Второй: что должны узнать или сделать ваши слушатели? Стоит четко определить, чего вы ожидаете от аудитории и какой тон общения выберете. Только когда у вас будет вразумительный ответ на эти два вопроса, можно двигаться дальше. Третий вопрос: как использовать данные, чтобы добиться своей цели?

Подробнее рассмотрим контекст с точки зрения этих вопросов.

«Кто»

Ваша аудитория

Чем подробнее вы сможете описать свою целевую аудиторию, тем выше вероятность успеха. Избегайте таких обобщений, как «внутренние и внешние стейкхолдеры»18 или «все заинтересованные лица». Пытаясь одновременно обращаться ко многим людям с разными интересами и потребностями, вы не сможете общаться с каждым из них так же эффективно, как с узкой целевой аудиторией. Иногда это означает использование разных способов коммуникации с разными группами. Один из способов сузить аудиторию — выявить того, кто принимает решения. Чем лучше вы понимаете, кто это, тем вам легче будет понять, как получить от них отклик и выбрать способ коммуникации, который будет отвечать вашим и их потребностям.

Вы

Полезно подумать, какие взаимоотношения у вас установились с аудиторией и как слушатели будут вас воспринимать. Встретитесь ли вы впервые? Относится ли аудитория к вам как к эксперту или нужно завоевать авторитет и доверие? Это важные факторы, которые определяют, как структурировать коммуникацию, когда использовать данные, в какой последовательности рассказывать историю.

«Что»

Действие

Что должны узнать или сделать слушатели? Сейчас вам стоит подумать, как сделать то, что вы хотите донести до аудитории, нужным ей, и четко сформулировать для себя, почему слушателям интересно то, что вы хотите им сообщить. Вы всегда должны понимать, чего ожидаете от аудитории. Иначе вам стоит задуматься о необходимости этой коммуникации в принципе.

Многие чувствуют себя некомфортно на этом этапе. Отчасти причина в убеждении, что слушатели сами решат, когда и как реагировать на переданную информацию. Это в корне неверно. Если анализировали и представляли данные вы, скорее всего, вы знаете лучше, вы — эксперт в данной теме. И вы выполняете уникальную задачу — интерпретируете данные, помогаете их понять и стимулируете к определенным действиям. Если, представляя данные, вы высказываете конкретные наблюдения и рекомендации, вы должны демонстрировать полную уверенность в себе. Если вам не приходится делать это ежедневно, это кажется непривычным.

Начните практиковаться сегодня, и со временем такая задача будет даваться вам всё легче. Помните: даже если рекомендация окажется неверной, она вызовет продуктивное обсуждение, направленное на действия.

Когда давать прямые рекомендации некорректно, стимулируйте обсуждение. Предложите возможные следующие шаги, и это станет для аудитории отправной точкой. Организовать обмен мнениями будет проще, чем «с чистого листа». Если вы просто представили данные, слушателям легче сказать: «О, как интересно», — и перейти к следующему вопросу. Но если вы предложили конкретные действия, им придется принять решение, согласны они с этим или нет. Это вызывает более продуктивную реакцию и приведет к более результативному обсуждению, которое могло бы и не начаться, если бы вы не рекомендовали конкретные действия.

Способ коммуникации

Как вы будете общаться с аудиторией? Выбранный способ коммуникации повлияет на ряд факторов, включая ваш уровень контроля над тем, как аудитория будет воспринимать информацию, и необходимую степень детализации. Механизм коммуникации можно представить в виде континуума, как показано на рис. 1.1 (устная презентация — слева, письменный или электронный документ — справа). На краях спектра обозначены уровни контроля над восприятием информации и необходимой детализации.

Во время устной презентации всё под вашим контролем (как выступающего). Вы решаете, что увидит аудитория и когда. Ориентируясь на ее реакцию, вы можете ускориться, замед­литься, уделить конкретному вопросу больше или меньше внимания. Нет нужды включать в презентацию абсолютно всю информацию: вы как эксперт по теме должны быть способны ответить на любой вопрос, который может возникнуть в ходе обсуждения, независимо от того, есть он в презентации или нет.

В условиях письменной или электронной презентации возможности контроля у автора ограничены. Слушатели сами определяют, как воспринимают информацию. А уровень детализации должен быть выше, ведь вы не можете увидеть реакцию аудитории и подстроиться под нее. В документе необходимо четко представить информацию по всем основным вопросам.

В идеальном мире презентации для этих двух способов коммуникации — устного и письменного — абсолютно разные: несколько слайдов для устной (вы можете дать ответы и комментарии при необходимости) и документ, содержащий всю нужную информацию, для самостоятельного ознакомления. К сожалению, в реальности, в силу нехватки времени и других ограничений, презентацию часто оформляют так, чтобы она отвечала обеим этим целям. В результате образуется гибрид слайда и документа, который получил название «слайдомент»21. И он неэффективен, поскольку призван решать разные по характеру задачи. Далее мы обсудим, как преодолеть эти сложности.

На первоначальном этапе необходимо определиться со способом коммуникации: устное выступление, письменный документ или что-то еще. Когда вы начнете работать над содержанием, для вас будут очень важны вопросы уровня контроля над восприятием информации аудиторией и детализации контента.

Тон

В каком тоне должна проходить коммуникация? Это еще один важный вопрос, который вы должны для себя решить. Вы празднуете успех? Побуждаете к действию? Насколько серьезна тема выступления? Выбранный тон повлияет на выбор дизайнерских решений (их обсудим в следующих главах). Сейчас вам достаточно определиться с общим тоном, которого вы станете придерживаться при визуализации данных.

«Как»

И только после того, как вы четко определили, кто ваши слушатели и что они должны узнать или сделать, можно перейти к вопросу: как использовать данные, чтобы добиться своей цели? Данные — доказательство истории, которую вы рассказываете. В следующих главах мы подробнее поговорим о том, как их представить визуально.

«Кто», «что» и «как»: разбираем на примере

Проясню свои идеи на конкретном примере. Представьте себе, что вы преподаете естествознание ученикам четвертого класса. Вы только что завершили экспериментальную пилотную летнюю программу, цель которой — заинтересовать детей такой непопулярной темой, как наука. Вы провели опрос участников до ее начала и после завершения, чтобы понять, как у них изменилось отношение к науке. По результатам опроса вы сделали вывод, что программа эффективна. Вы хотели бы проводить ее и в дальнейшем.

Для начала определим целевую аудиторию («кто»). Информация может быть интересна сразу нескольким целевым группам: родителям учеников, участвовавших в программе; родителям потенциальных участников; самим потенциальным участникам; другим учителям, которые заинтересованы в разработке похожих программ; бюджетному комитету, который контролирует финансирование программы. Для каждой из этих целевых групп вы будете рассказывать историю по-своему. Вы можете сместить акценты, разными будут побуждающий компонент и данные, которые вы представите. Если подготовить одну презентацию для всех групп, скорее всего, вы не удовлетворите потребность в информации ни для одной из них. Это еще раз подтверждает важность определения конкретной аудитории и выстраивания коммуникации с учетом ее потребностей.

Предположим, вам предстоит общение с бюджетным комитетом, который контролирует финансирование программы в дальнейшем. Ответив на вопрос «кто», гораздо проще сформулировать ответ на вопрос «что». Если вы планируете выступать перед бюджетным комитетом, скорее всего, вам стоит показать успех программы и попросить конкретную сумму на ее продолжение. Определив, кто ваша целевая аудитория и чего вы от нее ожидаете, можно подумать, какие данные есть в вашем распоряжении для подтверждения истории, которую вы хотите рассказать. Так, вы можете использовать сведения, полученные в ходе опросов до начала программы и после ее завершения, чтобы показать, насколько улучшилось отношение к науке у ее участников.

Мы еще вернемся к этому примеру, а сейчас резюмируем, кого мы определили в качестве целевой аудитории, чего ждем от нее, какие данные помогут нам добиться своей цели.

Кто: бюджетный комитет, который контролирует финансирование, необходимое для проведения программы в дальнейшем.

Что: летняя пилотная программа по популяризации науки доказала свою эффективность. Просим утвердить бюджет в объеме Х долл. на ее продолжение.

Как: проиллюстрировать эффективность результатами двух опросов участников до начала и после завершения пилотной программы.

Уточнение контекста: полезные вопросы

Часто необходимо выдать информацию по запросу: клиента, стейкхолдера, руководителя. У вас может не быть всего контекста, и для полного понимания ситуации потребуется проконсультироваться с тем, кому нужна информация. Возможно, есть дополнительные моменты, о которых вам стоит знать, или то, о чём лучше не упоминать. Далее приведены некоторые вопросы, которые полезны для прояснения ситуации. Если вы просите кого-то предоставить вам информацию, лучше заранее дать этому человеку ответы на эти вопросы.

• Какая общая информация полезна и необходима?
• Кто целевая аудитория или человек, принимающий решение? Что о них известно?
• Есть ли у аудитории предубеждения, из-за которых они воспримут нашу информацию позитивно или негативно?
• Какие из имеющихся данных могут усилить нашу историю? Знакома ли аудитория с ними или они будут для нее новыми?
• Каковы риски: какие факторы способны ослабить нашу историю, стоит ли постараться разобраться с ними заранее?
• Что мы будем считать успешным результатом?
• Если бы у вас было ограничено время или вы могли сформулировать основную мысль только в одном предложении, что бы вы сказали?

По моему опыту, два последних вопроса могут вызвать продуктивное обсуждение. Если вы с самого начала будете понимать, какой результат хотите получить, это поможет вам правильно структурировать презентацию. Ограничения (нехватка времени или возможность озвучить только одно предложение) помогут вам сократить многословное обсуждение до самой важной идеи. Здесь я рекомендую вам взять на вооружение следующие две концепции: «Правило трех минут» и «Главная мысль».

«Правило трех минут» и «Главная мысль»

Суть их в том, что вы можете сократить имеющуюся у вас информацию до одного абзаца или даже предложения. Для этого вы должны отлично разбираться в вопросе: знать, что действительно важно, а что можно опустить. Как ни парадоксально, быть лаконичным иногда гораздо сложнее, чем многословным. Французский математик и философ Блез Паскаль однажды признал это: «Это письмо получилось таким длинным, потому что у меня не было времени написать его короче» (похожую фразу часто приписывают Марку Твену).

«Правило трех минут»

О чем бы вы рассказали аудитории, если бы у вас было всего три минуты? «Правило трех минут» — отличный способ убедиться, что вы понимаете и способны сформулировать историю, которую хотите рассказать. Тогда вы не зависите от своих слайдов и визуальных материалов. Это правило может выручить в самых разных ситуациях: когда руководитель спрашивает вас, над чем вы сейчас работаете; если вы поднимаетесь в лифте с одним из стейкхолдеров и он просит вас ввести его в курс дела; когда время вашего выступления сократили с десяти минут до пяти. Точно зная, о чём вы хотите сказать, вы сможете уложиться в любой отрезок времени, даже если изначально готовились к другому.

«Главная мысль»

Согласно этому правилу, вы должны сократить информацию до одного предложения. Нэнси Дуарте описала его в своей книге Resonate. По ее словам, эта концепция держится на «трех слонах».

1. Она должна отражать вашу уникальную точку зрения.
2. Она должна давать представление, что стоит на кону.
3. Это должно быть законченное предложение.

Обратимся к примеру с летней пилотной программой по популяризации науки.

«Правило трех минут». Группа сотрудников отделения естествознания попыталась найти решение проблемы, с которой сталкиваются педагоги при обучении учеников четвертого класса. Когда школьники только начинают изучать курс естествознания, они уже думают, что этот предмет будет сложным и им не понравится. Учителя тратят много времени в начале года, чтобы преодолеть это предубеждение. И мы подумали: а что, если рассказывать детям о науке до того, как они начнут с ней знакомиться на уроках? Возможно, это повлияет на их восприятие? Прошлым летом мы провели пилотную программу, направленную на решение этой задачи. Мы пригласили учеников начальной школы и собрали большую группу второклассников и третьеклассников. Мы поставили перед собой цель увлекательно рассказать детям о науке, чтобы сформировать у них положительное отношение. Для оценки эффективности программы мы провели два опроса: до начала программы и после ее завершения. По данным опросов, до начала программы самый большой процент участников (40%) относился к науке нейтрально («Всё равно»), после нее отношение к науке у большинства изменилось: почти 70% в той или иной мере выразили интерес. Мы считаем, что программа доказала свою эффективность, и предлагаем проводить ее и дальше.

«Главная мысль». Летняя пилотная программа по популяризации науки среди школьников доказала свою эффективность, мы рекомендуем продолжить ее и просим одобрить бюджет на ее финансирование.

Если вы способны сформулировать свою историю коротко и ясно, вам гораздо проще структурировать ее содержание. Обсудим конкретную стратегию, которая может быть полезна при планировании контента. Она называется раскадровкой.

Раскадровка

Возможно, составление «раскадровки» — один из самых важных шагов до начала работы над содержанием, чтобы направить вашу презентацию в верное русло. Так вы формируете структуру коммуникации. Это визуальный план того, о чем вы собираетесь рассказать. Вы можете менять структуру презентации во время работы над деталями, но наличие плана на самом раннем этапе — залог успеха коммуникации. Желательно (по возможности) получить одобрение структуры от клиента или стейкхолдера. Так вы убедитесь, что ваш план отвечает ожиданиям тех, для кого вы готовите презентацию.

Главное правило при работе над «раскадровкой»: не начинайте с программ для создания презентаций. Слишком легко увлечься слайдами, упустить из вида, как они должны быть между собой связаны, и в итоге получить огромную презентацию, в которой очень мало смысла. Более того, когда мы создаем презентацию сразу с помощью технических средств, мы начинаем относиться к ней менее критично: даже если что-то нужно изменить или удалить, мы делаем это с неохотой, ведь нам жаль своих усилий.

Не тратьте время и нервы попусту — начинайте с малого. Возьмите чистый лист или бумагу для заметок. Гораздо проще развивать идею, записывая основные мысли и не испытывая сожаления, когда что-то приходится менять или выбрасывать. Лично мне нравится составлять «раскадровки» на бумаге для заметок, потому что так я легко могу изменить последовательность элементов (добавить или удалить) и проанализировать разные варианты построения рассказа.

Если бы мы составляли «раскадровку» для презентации по результатам летней пилотной программы из нашего предыдущего примера, она могла бы выглядеть так, как на рис. 1.2. В этой «раскадровке» концепция «Главной мысли» применена в самом конце: это заключительное предложение. Возможно, стоит перенести его в начало презентации, чтобы аудитория сразу поняла основную мысль, а также почему мы выступаем с этой презентацией и почему она должна их заинтересовать. Мы еще поговорим подробнее о порядке повествования в главе 7.

Выводы

На этапе объясняющего анализа возможность четко сформулировать, кто входит в целевую аудиторию и что вы хотите до нее донести, до начала работы над содержанием снижает необходимость переделок в дальнейшем и помогает убедиться, что презентация будет отвечать поставленным целям. Понимание и применение таких концепций, как «Правило трех минут», «Главная мысль», «Раскадровка», помогут вам четко и ясно рассказать свою историю и определить ход коммуникации.

Может показаться, что подготовительный этап перед работой над содержанием презентации — пустая трата времени, но на деле это возможность убедиться, что вы понимаете, как собираетесь действовать, и это сэкономит вам время в процессе.

На этом первый урок закончен. Теперь вы понимаете важность контекста.

Глава 2

Выбор эффективного варианта визуализации данных

Из множества разных диаграмм, графиков и других средств визуализации данных всего десять покроют большинство ваших потребностей. Когда я оглядываюсь на более чем 150 визуализаций данных, которые я выполняла для семинаров и консалтинговых проектов в прошлом, я вижу примерно столько средств, которые я использую чаще всего (рис. 2.1). На них мы и сосредоточимся.

Простой текст

Когда у вас всего одно или два значения, которые нужно представить, эффективнее всего использовать текст. Выделите свою цифру и сопроводите несколькими пояснениями. Пара значений, оформленные в виде таблицы или графика, могут сбить аудиторию с толку, к тому же и сами числа потеряют значимость. Лучше использовать их самостоятельно.

В качестве иллюстрации рассмотрим такой пример. В апреле 2014 г. исследовательский центр Pew Research Center опубликовал данные о числе матерей-домохозяек в виде графика, как на рис. 2.2.

Если у вас есть несколько чисел, это не значит, что нужно строить график! На рисунке 2.2 много места посвящено всего двум числам. Этот график не особо помогает их интерпретировать, а пояснения вне его и вовсе могут исказить восприятие высоты столбцов: например, с первого взгляда не очевидно, что 20 — меньше половины от 41.

В данном случае было бы достаточно текста: в 2012 г. 20% детей воспитывались матерями-домохозяйками, в 1970 г. — 41%.

В презентации или отчете это можно оформить так, как на рис. 2.3.

Уточню: можно представить те же данные под другим углом. Например, отразить динамику в процентах: «Число детей с матерями-домохозяйками снизилось более чем на 50% с 1970 по 2012 г.». Я рекомендую делать это осторожно: когда вы решаете использовать одно число вместо двух, подумайте, какую часть контекста вы теряете. В данном случае мне кажется, что точные значения (20 и 41%) помогают понять характер изменений.

Если у вас всего пара чисел, которые нужно представить, используйте только их. Если данных больше, обычно достаточно таблицы или диаграммы. Важно понимать, что люди по-разному взаимодействуют с этими средствами визуализации. Обсудим подробнее каждое из них, проанализируем варианты и разберем примеры.

Таблица

Изучая таблицу, человек задействует вербальную систему: он читает. Когда передо мной появляется таблица, у меня возникает неосознанное желание анализировать данные, водя по ним указательным пальцем: я читаю по горизонтали (по строкам) и по вертикали (по столбцам) или сравниваю значения. Таблицы хороши именно этим: с их помощью можно обращаться к различным целевым аудиториям, которые интересуются разными темами. Если нужно представить много разных показателей, обычно проще это сделать с помощью таблицы, а не диаграммы.

При составлении таблицы помните, что главное — данные, дизайн второстепенен. Утолщенные границы или градация не должны отвлекать от содержания. Используйте тонкие границы или пустое пространство для разделения элементов.

Изучите таблицы на рис. 2.4. Обратите внимание, что во второй (тонкие границы) и третьей (минимальные границы) данные выделяются сильнее структурных элементов.

Границы должны повышать читаемость таблицы. Подумайте, как добиться того, чтобы они не перетягивали внимание на себя: сделайте их серыми или избавьтесь от них. Выделяться должны данные, а не границы.

Перейдем к особому виду таблиц — тепловым картам.

Тепловая карта

Один из способов применения графических средств представления данных в таблице — тепловая карта (heatmap). В этом случае индивидуальные значения отображаются при помощи цвета.

Рассмотрим рисунок 2.5, где приводятся обычная таблица и тепловая карта в сравнении.

В обычной таблице вы читаете данные. Я поймала себя на том, что сама просматриваю строки и столбцы, чтобы понять, какие значения выше, а какие ниже, и мысленно пытаюсь выстроить их в порядке возрастания.

Для упрощения можно воспользоваться выделением цветом, что поможет глазам и мозгу быстрее найти нужную информацию. Во втором варианте таблицы — тепловой карте — чем интенсивнее синий цвет, которым выделена ячейка, тем выше значение в ней. Благодаря этому мы тратим на выделение крайних значений — самого низкого (11%) и самого высокого (58%) — гораздо меньше времени, чем в обычной таблице, где нет визуальных подсказок.

В графических приложениях (например, Excel) есть встроенная функция условного форматирования, позволяющая без особых сложностей создавать такие тепловые карты, как на рис. 2.5. Всегда сопровождайте таблицу легендой, чтобы помочь аудитории интерпретировать данные. В приведенном примере это подзаголовок «Меньше — Больше», в котором использованы цвета условного форматирования.

А теперь обсудим одно из самых популярных средств визуализации данных — диаграммы.

Диаграммы (графики, гистограммы и пр.)

При изучении таблиц, как уже было сказано, человек задействует вербальную систему, а при работе с диаграммами — визуальную, которая обрабатывает информацию гораздо быстрее. А значит, при прочих равных условиях качественная диаграмма быстрее донесет информацию, чем качественная таблица. В начале этой главы я упоминала о том, что существует множество типов диаграмм. Однако десятка разновидностей вполне достаточно для удовлетворения большинства повседневных нужд.

Типы диаграмм, которые я использую чаще всего, можно условно разделить на четыре категории: точечные, линейные графики, гистограммы и линейчатые диаграммы и диаграммы с областями. Мы подробно остановимся на каждой из них и рассмотрим случаи их применения и примеры.

Точечная диаграмма

Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния используется для показа взаимосвязи между величинами, поскольку позволяет располагать значения одновременно по осям Х и Y, чтобы увидеть, есть ли между ними взаимосвязь и какая. Чаще этот тип диаграмм применяют в науке (возможно, поэтому неподготовленному человеку они кажутся сложными). Но иногда диаграммы рассеяния эффективно используют и для решения бизнес-задач.

Предположим, вы управляете автобусным парком и хотите понять соотношение пробега и стоимость за милю (1,6 км). Диаграмма рассеяния может выглядеть примерно как на рис. 2.6.

Если для вас важны только случаи, когда стоимость за милю превышала среднюю, диаграмму рассеяния можно слегка изменить, чтобы нужная информация сразу бросалась в глаза, как на рис. 2.7.

На основе рис. 2.7 можно сделать вывод, что стоимость за милю была выше средней при пробеге меньше 1700 миль и больше 3300 миль. В следующих главах мы подробнее обсудим примененные здесь дизайнерские решения и поймем, чем они обусловлены.

Диаграммы-линии

Диаграммы-линии (графики) используются для отображения количественных показателей за определенный период, например несколько дней, месяцев, кварталов, лет. Точки соединены линией, показывающей взаимосвязь между ними. Этот вариант не подходит для отображения данных из разных категорий.

Чаще всего я использую два типа графиков: линейный и слоупграф.

Линейный график

Линейные графики могут быть с одним рядом данных (одной кривой), двумя и несколькими, как показано на рис. 2.8.

Обратите внимание: при обозначении времени на горизонтальной оси Х интервалы должны быть одного порядка. Недавно я видела график, где сначала, с 1900 г., значения по оси Х изменялись с шагом в десять лет (1910, 1920, 1930 и т. д.), а затем, с 2010 г. — с шагом в год (2011, 2012, 2013, 2014). При этом расстояние между точками, обозначающими десятилетия, и между точками, обозначающими годы, было одинаковым. Это сбивает зрителей с толку.

Слоупграф

Слоупграф (slopegraph) также называют диаграммой наклона. Его можно использовать для сравнения значений, например, в двух периодах, поскольку он наглядно отражает увеличение или снижение показателей по разным категориям между двумя точками данных.

Легче всего объяснить преимущества слоупграфа на примере. Предположим, вам надо проанализировать и представить результаты недавнего опроса сотрудников об уровне их удовлетворенности своей работой. Чтобы показать относительные изменения по категориям, упоминавшимся в опросе, за период с 2014 по 2015 г., можно создать слоупграф, как на рис. 2.10. Он содержит много информации. Помимо абсолютных значений (точек), линии, соединяющие их, дают наглядное представление о динамике изменений — увеличении или снижении, — без необходимости дополнительных пояснений.

Полезность слоупграфа в конкретной ситуации зависит от самих данных. Когда много линий частично накладываются друг на друга, эффективность графика невелика, хотя иногда удается успешно выделить один ряд данных, подчеркнув его динамику во времени. Так, в нашем примере можно сфокусировать внимание на одной категории, значения в которой со временем снижались.

При изучении рис. 2.11 внимание сразу привлекает снижение в категории «Карьерный рост», а остальные данные сохранены ради контекста, но не конкурируют за внимание. Мы поговорим о стратегии, на которой строится этот прием, при обсуждении привлекающих атрибутов в главе 4.

Линейные графики эффективно отображают данные за определенный период. Если же необходимо графически представить данные, организованные в группы или категории, чаще прибегают к диаграммам.

Столбчатые диаграммы

Часто к недостаткам столбчатых и линейчатых диаграмм относят их простоту. Это ошибка. Скорее наоборот: преимущество такой диаграммы в том, что она простая, а значит, аудитория направит интеллектуальные усилия на анализ представленных данных, а не на попытки разобраться в элементах.

Диаграммы хорошо воспринимаются визуально. Нам легко сравнить столбцы: какая категория самая большая, какая — самая маленькая, какова разница между ними. Обратите внимание: в силу особенностей нашего восприятия (того, как человеческий глаз сравнивает относительную высоту столбцов) в диаграмме обязательно должна быть нулевая (базовая) линия — где ось Х пересекается с осью Y. Иначе визуальное сравнение будет искаженным и ошибочным.

Рассмотрим в качестве примера рис. 2.12 — столбчатую диаграмму, которая была представлена на телеканале Fox News.

Представим, что сейчас осень 2012 г. Нас интересует, что произойдет, когда срок действия сокращения налогов, проведенного при Джордже Буше, закончится. Столбец слева отражает текущий верхний уровень ставки — 35%, а столбец справа показывает, каким он будет с 1 января будущего года: 39,6%.

Что вы чувствуете, глядя на эту диаграмму? Тревогу из-за значительного роста? Разберемся подробнее.

Обратите внимание, что значения по оси Y начинаются не с нуля, а с 34. Это означает, что теоретически столбцы диаграммы должны продолжаться вниз за границы экрана. В том виде, как показано на диаграмме, визуальное увеличение составляет 460% (высота каждого из столбцов 35 – 34 = 1 и 39,6 – 34 = 5,6; таким образом (5,6 – 1) / 1 = 460%). Если бы диаграмма начиналась с нулевой линии и высота столбцов была отображена правильно (35 и 39,6), визуальное увеличение составило бы 13% ((39,6 – 35) / 35). Сравним две диаграммы на рис. 2.13.

Из рисунка 2.13 очевидно, что разница между столбцами на левой диаграмме кажется значительной, а на правой — небольшой. Возможно, тема роста налоговой нагрузки не так страшна, как ее пытаются представить. В силу особенностей нашего восприятия для точного сравнения нужен контекст.

Возможно, вы заметили, что в дизайн второй диаграммы внесены еще несколько изменений. Ось Y, которая в оригинальной диаграмме находилась справа, перенесена влево, чтобы мы понимали, как интерпретировать данные, до того, как увидим их. Значения, которые в оригинальной диаграмме располагались над столбцами, помещены внутрь последних, чтобы снизить уровень информационного шума. Если бы я использовала эту диаграмму для своих целей, а не как пример, возможно, я бы убрала ось Y и оставила только значения данных внутри столбцов, чтобы исключить избыточную информацию. Однако здесь я решила сохранить эту ось, чтобы было ясно, что она начинается с нулевого значения.

Правило, которое мы только что проиллюстрировали: «В диаграмме всегда должна быть нулевая линия». К линейным графикам оно не применяется. Там важно относительное расположение кривой в пространстве, а не расстояние от нее до нулевой линии или оси, так что последнюю можно опустить. Однако пользуйтесь этой возможностью благоразумно: аудитории должно быть понятно, что у графика нет нулевой линии, а вы должны учитывать контекст, чтобы незначительные изменения не выглядели обманчиво серьезными.

Поговорим и о ширине столбцов. Здесь нет четкого правила, но обычно она больше пустого пространства между ними. Не стоит делать их настолько широкими, чтобы у аудитории возникла мысль сравнить их по площади, а не по высоте. Ниже приведены примеры (почти как в сказке про Машу и трех медведей), когда столбцы слишком узкие, слишком широкие и в самый раз.

Перейдем к рассмотрению разных типов диаграмм. Они дают вам гибкость в решении разных проблем визуализации данных. Разберем наиболее распространенные типы диаграмм, которые наверняка вам знакомы.

Гистограмма (столбчатая диаграмма)

Один из самых распространенных типов диаграмм — гистограмма, или столбчатая диаграмма (vertical bar chart). Как и график, она может быть с одним, двумя или несколькими рядами данных. При добавлении дополнительных рядов сфокусироваться на них сложнее, так что используйте такие диаграммы осторожно. Также учтите, что в них происходит визуальная группировка данных, в результате становится важным относительный порядок категорий. Подумайте, что именно должна сравнивать аудитория, и структурируйте иерархию категорий, чтобы провести сравнение было максимально легко.

Гистограмма с накоплением

Гистограммы с накоплением (vertical stacked bar chart) используются нечасто. Они позволяют сравнить общие значения по категориям, а также проанализировать составляющие в отдельной категории. К сожалению, такая гистограмма часто становится сложной для восприятия, особенно учитывая разнообразие цветовых схем, которые по умолчанию есть в большинстве графических приложений (подробнее об этом поговорим далее). Относительно легко справиться с задачей сравнения отдельных компонентов по разным категориям, когда они расположены вдоль оси Х. Но чем выше по столбцам вы поднимаетесь, тем сложнее становится задача. Наглядно это проиллюстрировано на рис. 2.16.

Структурировать гистограмму с накоплением можно на основе абсолютных значений (как на рис. 2.16) или процентного соотношения — тогда все значения в каждом столбце в сумме должны составлять 100% (указывается процентное соотношение каждого вертикального сегмента, пример такой гистограммы мы разберем в главе 9). Выбор за вами, и он зависит от того, что вы хотите донести до аудитории. При использовании гистограммы с накоплением на основе процентного соотношения подумайте, стоит ли указать абсолютные суммарные значения для каждой категории (либо включив их в диаграмму, либо в примечании или ссылке). Это поможет аудитории интерпретировать данные.

Каскадная диаграмма

Каскадная диаграмма (waterfall chart) используется, чтобы выделить отдельные элементы гистограммы с накоплением и сфокусироваться на каждом из них или чтобы показать начальную точку, динамику (рост/спад) и итоги.

Лучше всего проиллюстрировать применение такой диаграммы на конкретном примере. Представьте, что вы — бизнес-партнер по управлению персоналом и вам нужно понять и визуализировать данные о том, как за последний год изменилась численность сотрудников в отделе по работе с клиентами. Каскадная диаграмма, отображающая эти данные, может выглядеть как на рис. 2.17.

Слева мы видим численность сотрудников отдела на начало года. Далее мы отмечаем ее рост за счет найма и перехода из других отделов организации. Затем происходит снижение численности из-за того, что люди переходят в другие отделы или увольняются. В последнем столбце отображена численность сотрудников отдела на конец года.

Линейчатая диаграмма

Если бы мне пришлось выбирать единственную диаграмму для визуального представления данных по категориям, я без колебаний остановилась бы на линейчатой (horizontal bar chart), или горизонтальном варианте гистограммы. Почему? Потому что она очень легко читается. Она идеально подойдет вам, если у вас длинные названия категорий. Мы обычно читаем слева направо, и аудитории будет легко изучить вашу диаграмму. Кроме того, обычно человек обрабатывает информацию начиная с левого верхнего угла и скользит глазами по странице или слайду по траектории буквы Z23. Структура линейчатой диаграммы такова, что глаз человека видит названия категорий еще до самих данных. К тому моменту, когда он знакомится с данными, он уже знает, что они означают (вместо того чтобы перескакивать взглядом с них на название категории, как в случае с гистограммой).

Как и гистограмма, линейчатая диаграмма может быть с одним, двумя и несколькими рядами данных (рис. 2.18).

Линейчатая диаграмма с накоплением

Аналогично гистограмме с накоплением линейчатую диаграмму с накоплением (horizontal stacked bar chart) можно использовать для отображения совокупных значений для разных категорий, а также отображения отдельных компонентов в данных категориях. Структурировать ее можно на основе абсолютных значений или процентного соотношения. По моему опыту, последний подход эффективен при визуализации частей целого от отрицательного к положительному: поскольку есть четкая базовая линия как по левому краю, так и по правому, легко проводить сравнение категорий на разных полюсах диапазона. Например, этот тип диаграммы можно применять для визуализации результатов опросов, собранных методом суммарных оценок, — по шкале Лайкерта (ее традиционно используют в опросах, где ответы ранжируются от «Категорически не согласен» до «Полностью согласен»), как показано на рис. 2.19.

Диаграмма с областями

Я крайне редко использую диаграммы с областями (area graphs). Человеческий глаз плохо справляется с задачей соотнесения количественных значений с двумерным пространством, и прочесть большинство таких визуализаций сложнее, чем другие типы диаграмм, которые мы обсуждали ранее. Исключение я делаю в одном случае: когда необходимо отразить показатели с большой разницей в значениях. Пространственное измерение области, которая для этого используется (у нее есть ширина и высота, а у столбца — либо высота, либо ширина), обеспечивает более наглядную визуализацию по сравнению с плоскими диаграммами, как показано на рис. 2.20.

Другие типы диаграмм

До сих пор я рассказывала о тех типах диаграмм, которые сама применяю чаще всего. Конечно, это не исчерпывающий список, но он может удовлетворить большинство ваших ежедневных потребностей. Прежде чем переходить к новым типам визуализации данных, нужно овладеть базовыми методами.

Есть еще много типов диаграмм. При выборе в первую очередь необходимо убедиться, что диаграмма четко донесет ваше сообщение до аудитории. При использовании плохо знакомого инструмента визуализации вам могут потребоваться дополнительные усилия, чтобы сделать график доступным.

Чего лучше избегать

Мы обсудили средства визуализации данных, которые я чаще всего применяю в бизнесе. Есть типы диаграмм и элементы, которых я настоятельно рекомендую избегать: круговые и кольцевые диаграммы, 3D-диаграммы и вспомогательные оси Y. Рассмотрим их подробнее.

Круговые диаграммы — зло

Я не без оснований негативно отношусь к круговым диаграммам. Если коротко, это зло. Чтобы понять, как я пришла к этому выводу, достаточно проанализировать следующий пример.

Круговая диаграмма на рис. 2.21 (основана на реальном примере) показывает объем доли рынка каждого из четырех поставщиков: A, B, C и D. Изучите данную визуализацию. Как вы думаете, у кого из поставщиков самая большая доля рынка?

Большинство из тех, кому я задавала этот вопрос, сошлись во мнении, что у поставщика В (нижний правый сектор). А какова его доля в процентном соотношении от общего объема рынка?

35%?

40%?

Возможно, вы уже заподозрили подвох. Посмотрите, что получится, если добавить в круговую диаграмму значения сегментов, как показано на рис. 2.22.

Объем доли рынка поставщика В (этот сегмент кажется самым большим) составляет 31%, меньше, чем у поставщика А (хотя визуально сегмент поставщика A выглядит меньше).

Проанализируем, что именно препятствует правильной интерпретации данных. Первое, что бросается в глаза (и должно вызвать подозрение у проницательного пользователя), — формат 3D и странная перспектива: кажется, что верхние сегменты расположены дальше. Следовательно, они кажутся меньше. Нижние сегменты расположены ближе, поэтому кажутся больше. О формате 3D мы еще поговорим подробнее, но пока запомните правило: никогда не используйте 3D! Как вы уже увидели, от этого формата нет никакой пользы — только искажение визуального восприятия данных.

Даже если убрать эффект 3D и сделать диаграмму плоской, сложности в ее интерпретации останутся. Глаз человека не слишком эффективно соотносит количественные значения с двумерным пространством. Иными словами, круговые диаграммы сложны для чтения. Когда сегменты примерно одного размера, тяжело (если вообще возможно) определить, какой из них больше, а какой меньше. Когда сегменты разного размера, вы в лучшем случае сможете определить, какой из них больше, а какой меньше, но вряд ли получится сказать, насколько. Для решения этой проблемы можно добавить значения по сегментам. Но даже в этом случае, по моему мнению, такой вид визуализации не заслуживает той популярности, которой сейчас пользуется.

Какова альтернатива? Один из вариантов — заменить круговую диаграмму линейчатой, как показано на рис. 2.23, организовав данные в порядке возрастания или убывания (если у этих категорий нет своего логического порядка, как уже сказано ранее). Помните, что в гистограммах и линейчатых диаграммах человеческий глаз сравнивает крайние точки, а поскольку они выровнены по общей базовой линии, оценить их относительный размер несложно. Для пользователя очевидно не только то, какой сегмент самый большой, например, но и насколько он крупнее, чем остальные.

Может возникнуть вопрос: что теряется при переходе от круговой диаграммы к гистограмме? Уникальность первой — в концепции целого и его частей. Но есть ли толк от этой концепции, если диаграмму сложно прочесть? На рисунке 2.23 я попыталась сохранить эту концепцию, указав, что сумма частей равна 100%. Это не идеальное решение, но его стоит рассмотреть. О том, какие еще существуют альтернативы круговой диаграмме, я расскажу в примере 5 в главе 9.

Когда вы используете круговую диаграмму, остановитесь и спросите себя: зачем? Если вы сможете ответить, значит, вы действительно понимаете, что делаете. В любом случае круговая диаграмма не должна первой приходить вам на ум — с учетом сложностей ее визуального восприятия, которые мы обсудили выше.

Разберем похожий тип диаграммы, который я также рекомендую избегать, — кольцевую.

На круговой диаграмме мы предлагаем аудитории сравнивать углы и площади сегментов. На кольцевой — длины дуг (например, на диаграмме на рис. 2.24 — дуг А и В). Насколько точен ваш глазомер, чтобы оценить длину каждой из дуг и сравнить их? Не особенно? Что и требовалось доказать. Не используйте кольцевые диаграммы.

Не используйте 3D-диаграммы

Одно из золотых правил визуализации данных гласит: никогда не используйте формат 3D. Повторю: никогда не используйте формат 3D. Единственное исключение — если третье измерение применяется целенаправленно (но даже в этом случае ситуация с представлением данных может быстро выйти из-под контроля, так что будьте предельно внимательны). Как мы видели на круговой диаграмме в предыдущем примере, формат 3D искажает восприятие числовых значений, делая невозможными их сравнение или интерпретацию.

В формате 3D на диаграмме появляются избыточные элементы, например боковая и нижняя плоскости. Но эти отвлекающие внимание элементы — не самое страшное. Графические приложения дают довольно странные эффекты при построении объемных диаграмм. Например, вы можете считать, что графическое приложение осуществляет построение по передней или задней части столбца. К сожалению, не всё так просто. Например, в Excel высота столбца определяется в точке пересечения невидимой касательной плоскости с осью Y. В итоге получаются такие диаграммы, как на рис. 2.25.

Сколько жалоб было получено в январе и феврале, судя по этой гистограмме? Изначально я использовала значение «один» и для первого, и для второго месяца. Однако, если посмотреть на гистограмму, сравнить высоту столбца с линией уровня и мысленно продолжить ее до пересечения с осью Y, визуально я бы сказала, что числовое значение должно быть примерно 0,8. Это просто неудачная визуализация данных. Не используйте формат 3D.

Вспомогательная ось Y редко бывает хорошей идеей

Иногда необходимо разместить данные из разных категорий вдоль общей оси Х. Часто этот шаг ведет к появлению вспомогательной оси Y — еще одной вертикальной оси справа от диаграммы. Рассмотрим пример на рис. 2.26.

При интерпретации этой диаграммы нужно некоторое время, чтобы прочесть ее и понять, по какой оси какую категорию данных интерпретировать. Именно поэтому вспомогательной оси Y лучше избегать. Вместо этого проанализируйте два предложенных ниже варианта; возможно, какой-то из них окажется лучшим.

1. Укажите числовые значения на самой гистограмме.
2. Разделите две гистограммы по вертикали: сделайте отдельную ось Y для каждой (слева), но при этом оставьте общую ось Х.

Оба варианта показаны на рис. 2.27.

Третий возможный вариант, не показанный здесь, — использовать цвет для объединения осей и данных, которые следует интерпретировать по ним. Например, в гистограмме на рис. 2.26 название оси Y, расположенной слева, — «Выручка», — можно было бы выделить синим и оформить синим столбцы, отражающие показатель выручки. А название оси Y, расположенной справа, — «Число специалистов по продажам», — оранжевым и оформить кривую на диаграмме тем же цветом. Я не рекомендую этот подход, обычно цвет можно использовать более стратегически. Подробнее об этом мы поговорим в главе 4.

Помимо прочего, следует обратить внимание на то, что, когда вы размещаете две категории данных вдоль общей оси, это подразумевает наличие между ними взаимосвязи (а на деле ее может и не быть). Именно это стоит учитывать в первую очередь при выборе способа визуализации данных.

Если вы столкнулись с проблемой вспомогательной оси Y и выбираете между альтернативными вариантами, предложенными на рис. 2.27, подумайте, какой уровень детализации вам необходим. В первом варианте фокус сделан на конкретные значения. Во втором внимание направлено на общие тенденции. Вывод таков: избегайте вспомогательной оси Y и используйте один из предложенных альтернативных вариантов.

Выводы

В этой главе мы проанализировали средства визуализации, которые я сама использую чаще всего. Возможно, для каких-то случаев подойдут другие типы диаграмм, но того, что мы с вами обсудили, должно хватить для решения большинства повседневных задач.

В большинстве случаев нет единственно верного способа: одну задачу можно решить с помощью разных типов диаграмм. Главное — четко сформулировать: что должны узнать слушатели? Затем выберите способ визуализации данных, который поможет справиться с этим лучше всего.

На вопрос: «Какая диаграмма мне нужна в данной ситуации?» — ответ может быть только один: та, которую ваша аудитория сможет прочесть легче всего. Самый простой способ это проверить — создать диаграмму и показать ее другу или коллеге. Попросите его поделиться своими впечатлениями: на чём он сосредоточился, что увидел, какие есть комментарии или вопросы. Это поможет вам оценить, насколько диаграмма отвечает вашей цели, или понять, что надо изменить.

Вы усвоили второй урок сторителлинга на основе данных: выберите эффективный способ визуализации.

Глава 3

Информационный мусор — ваш враг!

Представьте себе чистый лист бумаги или пустой экран: каждый элемент, который вы на него добавляете, становится для вашей аудитории когнитивной нагрузкой. Для его обработки нужна интеллектуальная энергия. Именно поэтому надо обращать пристальное внимание на визуальные элементы, которые вы используете в коммуникации. Общее правило простое: определите всё, что не добавляет информационной ценности (или имеет недостаточную ценность, чтобы оправдать свое присутствие), и избавьтесь от него. Данная глава посвящена определению такого информационного мусора и избавлению от него.

Когнитивная нагрузка24

Вы прекрасно знаете, что такое когнитивная нагрузка. Возможно, вы сидели в конференц-зале и слушали презентацию, когда выступающий остановился на одном из слайдов, который показался вам особенно сложным и перегруженным информацией. Разве в этот момент у вас не вырвалось непроизвольно: «Ничего себе!» (или что-то еще в таком духе)? Или, возможно, вы читали отчет либо статью в газете, и ваше внимание привлекла диаграмма. Вы подумали: «Это интересно, но понятия не имею, что мне с того». И вместо того чтобы тратить время на расшифровку, просто перевернули страницу.

В обоих случаях вы испытали избыточную когнитивную нагрузку (когнитивную перегрузку).

Человек испытывает когнитивную нагрузку каждый раз, когда получает информацию. Ее можно рассматривать как интеллектуальное усилие, необходимое для усвоения новых сведений. Когда мы вводим данные для обработки в компьютер, мы полагаемся на его вычислительную мощность. Когда мы предлагаем аудитории проделать умственную работу, мы используем интеллектуальную мощность слушателей.

Это и есть когнитивная нагрузка. Интеллектуальные ресурсы человека ограничены. Как дизайнеры информации мы должны с умом подходить к вопросу расходования ресурсов аудитории. В описанных выше примерах речь шла об избыточной когнитивной нагрузке: обработка информации требовала расхода интеллектуальных ресурсов, но не помогала понять суть. Таких ситуаций следует избегать.

Самое важное в процессе визуальной коммуникации — воспринимаемая когнитивная нагрузка аудитории: слушатели определяют, сколько усилий им придется затратить, чтобы понять информацию. Это бессознательная оценка, но она определяет, попытается ли слушатель понять информацию в принципе.

Общее правило: минимизируйте воспринимаемую аудиторией когнитивную нагрузку (до уровня, когда это всё еще рационально и дает вам возможность передать информацию).

Информационный мусор

Один из факторов, способных значительно повысить когнитивную нагрузку, — так называемый информационный мусор: визуальные элементы, занимающие пространство, но не улучшающие понимание. Чуть позже мы подробно обсудим, какие элементы можно отнести к этой категории, а пока расскажу в общих чертах, почему информационный мусор — это очень плохо.

Очевидная причина, почему нужно избавляться от информационного мусора, — потому что он делает визуализацию сложнее, чем необходимо.

Возможно, хотя мы это и не осознаём, именно он при визуализации данных заставляет нас почувствовать дискомфорт, о котором я говорила выше. Из-за него информация кажется запутаннее, чем на самом деле. Если визуализация выглядит сложной, есть риск, что аудитория не захочет тратить время на то, чтобы понять, что ей показывают. Это не очень хорошо.

Принципы гештальта в визуальном восприятии

Чтобы определить, какие элементы визуализации можно считать сигналом (информацией, которую мы хотим передать), а какие — шумом (мусором), можно воспользоваться принципами гештальта. Гештальт-психология — теория визуального восприятия, разработанная в начале 1900-х с целью понять, как человек воспринимает составляющие окружающего его мира. Группа принципов, сформулированная в рамках этой теории, применяется и сегодня для определения того, как человек взаимодействует с визуальными стимулами.

Мы обсудим шесть принципов гештальта: близость, сходство, общие области, завершенность, продолжение и связь. Каждый из них будет проиллюстрирован таблицей или диаграммой.

Близость

Элементы, расположенные близко друг к другу, воспринимаются как более связанные и принадлежащие к одной группе. Этот принцип проиллюстрирован на рис. 3.1: вы воспринимаете точки как три отдельные группы из-за их относительной близости.

Этот принцип используется в дизайне таблиц. На рис. 3.2 только из-за расстояния между точками ваш взгляд двигается по вертикали (вы видите столбцы) или горизонтали (вы видите строки).

Сходство

Элементы, схожие по цвету, форме, размеру, направлению, воспринимаются как более связанные и принадлежащие к одной группе. На рис. 3.3 вы воспринимаете вместе синие круги слева и серые квадраты справа.

Этот принцип можно использовать в таблице, чтобы привлечь внимание к той информации, на которой вы хотите сфокусироваться. На рис. 3.4 сходство по цвету заставляет ваш взгляд двигаться вдоль строк (а не столбцов). Поэтому нет необходимости в дополнительных элементах, таких как границы, чтобы направить внимание аудитории.

Общая область

Элементы, расположенные в общей области, воспринимаются как более связанные и принадлежащие к одной группе. Для обозначения общей области часто достаточно легкого фона, как показано на рис. 3.5.

Один из способов применения этого принципа — обозначить визуальное разделение внутри данных, как показано на рис. 3.6.

Завершенность

Принцип завершенности (или закрытия гештальта) утверждает, что люди склонны воспринимать элементы как простые и хотят, чтобы они соответствовали шаблонам в их памяти. В результате набор элементов воспринимается как единое целое — при отсутствии каких-то из них мозг сам дополняет недостающую информацию. Например, элементы на рис. 3.7 в первую очередь будут восприниматься как круг и только после этого — как отдельные черточки.

В графических приложениях (например, Excel) часто есть элементы по умолчанию, например границы диаграмм и фоновая заливка. Согласно принципу завершенности, в них нет нужды: даже при их отсутствии диаграмма будет восприниматься как целое. К тому же если целенаправленно убрать все избыточные элементы, данные станут заметнее, как на рис. 3.8.

Продолжение

Похоже на принцип завершенности: люди воспринимают элементы как целое, даже если это не так. Рассмотрим пример на рис. 3.9. Если предложить разделить элементы, представленные на рисунке 1, большинство людей будут ожидать результат, показанный под цифрой 2, а на деле элементы могут выглядеть так, как показано под цифрой 3.

Применив этот принцип, я удалила вертикальную ось Y с диаграммы на рис. 3.10. Горизонтальные столбцы выровнены по левому краю благодаря непрерывному белому пространству между обозначениями и самими столбцами. Как и в случае с принципом завершения, исключение избыточных элементов делает сами данные более заметными.

Связь

Последний принцип гештальта, который мы рассмотрим, — принцип связи. Элементы, имеющие физическую связь, воспринимаются как принадлежащие к одной группе. Наличие соединительного элемента воспринимается как более серьезная связь, чем общие характеристики, такие как цвет, размер или форма. Рассмотрим рис. 3.11. Могу предположить, что вы сразу объединили в группу круги, выделенные границами (а не просто круги и квадраты, имеющие один цвет, размер или форму). Это принцип связи в действии. Соединительный элемент обычно воспринимается не сильнее, чем общая область, но можно изменить толщину или интенсивность границ для создания визуальной иерархии (о ней мы поговорим подробнее в главе 4).

Один из способов применения принципа связи — построение линейного графика. Мы упорядочиваем данные, как показано на рис. 3.12.

Из нашего краткого обзора можно сделать вывод, что принципы гештальта помогают понять, как люди воспринимают визуальную информацию. Мы можем воспользоваться этим, чтобы определить избыточные элементы и упростить процесс обработки информации в ходе визуальной коммуникации. Мы еще вернемся к принципам гештальта в конце главы, где обсудим, как применить некоторые из них на практике.

Но сначала разберем другие типы «визуального мусора».

Отсутствие визуального порядка

Показатель хорошего дизайна — то, что аудитория его даже не замечает. А вот когда он бросается в глаза, это воспринимается как нагрузка. Рассмотрим на примере влияние визуального порядка — или его отсутствия — на эффективность коммуникации.

Изучите диаграмму на рис. 3.13. Она отражает результаты опроса о том, какие факторы для некоммерческой организации важнее при выборе поставщика. Как вы прокомментируете расположение элементов диаграммы?

Возможно, вы скажете: «Вроде бы всё нормально». Согласна, диаграмма не самая плохая. Из положительных моментов: результаты четко представлены, всё упорядочено, категории данных подписаны, основные выводы сформулированы и визуально связаны с результатами. Но к дизайну и расположению элементов у меня есть вопросы. На мой взгляд, диаграмма в целом вызывает ощущение хаоса, словно элементы расположены случайным образом без учета общей структуры.

Ее можно значительно улучшить, внеся небольшие изменения. Посмотрите на рис. 3.14. Содержание то же, изменения коснулись только расположения и форматирования элементов.

По сравнению с первым второй вариант воспринимается легче. В нем есть визуальный порядок. Очевидно, что к дизайну и организации компонентов подошли осознанно — в частности, уделили больше внимания выравниванию и пустому пространству. Проанализируем каждый из этих элементов.

Выравнивание

Самое серьезное изменение связано с выравниванием текста не по центру (как в первом варианте), а по левому краю. В первой версии на диаграмме не было четкой линии слева или справа, а это придает небрежный и неряшливый вид даже самому продуманному дизайну. Поэтому я обычно не выравниваю текст по центру. Решение о том, по какому краю делать выравнивание — левому или правому, — должно приниматься в контексте других элементов. В целом задача — создать четкие линии элементов (как горизонтальные, так и вертикальные) и оставить достаточно пустого пространства.

При отсутствии других визуальных подсказок аудитория обычно начинает изучать информацию с левого верхнего угла, а затем взгляд перемещается по листу или экрану по траектории буквы Z (или нескольких букв Z, в зависимости от дизайна). И в таблицах, и в диаграммах я обычно выравниваю текст по левому краю с вынесением в левый верхний угол основных подписей (название диаграммы, название осей, легенда). Так аудитория узнает, как интерпретировать таблицу или диаграмму, до того, как увидит данные.

Еще один момент, на котором я хочу остановиться, говоря о выравнивании, — диагональные компоненты. На рис. 3.13 есть диагональные линии, соединяющие выводы с данными, и значения по оси Х тоже расположены диагонально. На рис. 3.14 диагональные линии удалены, а значения по оси Х расположены горизонтально. Обычно диагональных элементов лучше избегать. Они вносят хаос, а текст по диагонали читается сложнее, чем расположенный горизонтально. По результатам одного из исследований (Wigdor & Balakrishnan, 2005; см. список литературы), текст, повернутый под углом 45° в любом направлении, читается на 52% медленнее, чем расположенный горизонтально (а повернутый на 90° в любом направлении — на 205% медленнее). Вывод: диагональных элементов лучше избегать.

Пустое пространство

Для меня это всегда было загадкой, но большинство людей боятся пустого пространства на странице или слайде. Возможно, вам доводилось слышать что-то вроде: «Здесь пусто, добавим что-нибудь» или и того хуже: «Здесь пусто, добавим данных». Никогда и ни за что не добавляйте данные, чтобы заполнить пространство! Делайте это только с конкретной и продуманной целью!

Нам нужно научиться спокойно воспринимать пустое пространство. В визуальной коммуникации оно играет такую же роль, как паузы в выступлении перед публикой. Возможно, на вашей памяти были презентации, когда выступающий тараторил без умолку. Это могло звучать примерно так: перед вами выступающий который сильно нервничает или пытается вместить больше материала чем возможно в отведенное время и поэтому строчит как из пулемета а вам остается только удивляться когда он успевает дышать вы хотели бы задать вопрос но он уже перешел к следующей теме так и не сделав паузы чтобы вы могли хотя бы поднять руку. Аудитория, вероятно, чувствовала себя настолько же некомфортно, как вы, когда читали предыдущее предложение без знаков препинания.

А теперь представьте, каким был бы эффект, если бы выступающий выдвинул всего лишь один тезис: «Смерть круговым диаграммам!»

И сделал бы паузу на 15 секунд, чтобы утверждение дошло до каждого.

Попробуйте: громко произнесите эту фразу и медленно сосчитайте до 15.

Это драматическая пауза.

И она привлекла ваше внимание, не так ли?

Такой же мощный эффект может оказать на визуальную ком­муникацию стратегическое использование пустого пространства. Его отсутствие — как отсутствие пауз в устной презентации — делает восприятие информации для аудитории некомфортным. Вы должны избегать негативной реакции на вашу визуализацию. Пустое пространство нужно использовать стратегически — для привлечения внимания к тем частям страницы или слайда, где представлены данные.

Вот несколько основных рекомендаций по стратегическому сохранению пустого пространства. Поля должны быть свободны от текста и других визуальных элементов. Не поддавайтесь соблазну «растянуть» их, чтобы заполнить всё пространство. Размер этих элементов должен соответствовать их содержанию. Также подумайте, как стратегически использовать пустое пространство для выделения мысли, как показано на примере драматической паузы выше. Если по-настоящему важно что-то одно, поместите на страницу только эту информацию. Пусть это будет одно предложение или даже одна цифра. Мы еще вернемся к вопросу стратегического использования пустого пространства и проанализируем пример в главе 5.

Стратегическое использование контраста

Четкий контраст может стать для аудитории сигналом, помогающим понять, на чем сфокусировать внимание. Подробнее мы проанализируем эту идею в следующих главах. Однако отсутствие четкого контраста — форма визуального мусора. При обсуждении этой темы я часто привожу аналогию, позаимствованную у Колина Вэра25 (Information Visualization: Perception for Design, 2004): легко увидеть ястреба в небе на фоне голубей, но чем больше других видов птиц, тем сложнее заметить ястреба. Эта аналогия наглядно иллюстрирует важность стратегического использования контраста в визуальном дизайне: чем больше элементов выглядят по-разному, тем меньше шансы каждого привлечь внимание. Мысль можно сформулировать иначе: если вы хотите привлечь внимание к чему-то действительно важному (ястребу), только это должно выделяться на фоне остальной информации.

Рассмотрим пример. Представьте себе, что вы работаете в розничном магазине и хотите понять, как ваши покупатели оценивают разные аспекты своего потребительского опыта у вас и конкурентов. Вы провели опрос и пытаетесь проанализировать результаты. Вы вывели взвешенный показатель качества по каждой категории (чем выше его значение, тем выше качество, и наоборот). Диаграмма на рис. 3.15 отражает взвешенный показатель качества по категориям для вашей компании и конкурентов. Проанализируйте ее и обратите внимание, как вы воспринимаете информацию.

Как бы вы описали диаграмму на рис. 3.15 одним словом? Перегруженная, сложная, обескураживающая? На ней очень много информации. Глаза разбегаются.

Проанализируем, что именно мы видим. Как уже было сказано, приведен взвешенный показатель качества. Я не буду подробно объяснять, как он вычисляется. Нам достаточно понимать, что это суммарный коэффициент эффективности, который мы хотим сравнить по разным категориям (представленным вдоль оси Х: «Выбор», «Удобство», «Сервис», «Взаимоотношения», «Цена») для «Нашей компании» (синий ромб) и нескольких конкурентов (фигуры других цветов). Чем выше значение коэффициента, тем выше качество, и наоборот.

На анализ этой информации уйдет немало времени: придется то и дело переводить взгляд с данных на диаграмме на легенду внизу, чтобы расшифровать, что они означают. Даже если запастись терпением и очень захотеть понять эту диаграмму, это почти нереально, поскольку в некоторых случаях на синий ромб («Наша компания») накладываются другие элементы!

Это пример того, как отсутствие контраста (и некоторые другие ошибки дизайна) значительно усложняет интерпретацию данных.

Рассмотрим диаграмму на рис. 3.16, где контраст использован стратегически.

Я внесла несколько изменений. Во-первых, отобразила информацию на линейчатой диаграмме. При этом я провела ранжирование всех значений по положительной шкале: в изначальной диаграмме присутствовали отрицательные значения, что усложняло восприятие. Здесь такое изменение допустимо, ведь нас больше интересует разница, чем абсолютные значения. В измененной диаграмме категории, которые ранее располагались вдоль оси Х, теперь размещены по оси Y. По каждой из них длина горизонтального столбца отражает совокупные показатели для «Нашей компании» (синий столбец) и конкурентов (серые столбцы): чем столбец длиннее, тем значение выше.

Решение отказаться от оси Х было осознанным: это помогает аудитории сосредоточиться на относительной разнице, а не утонуть в конкретных цифрах.

Этот дизайн помогает быстро увидеть два момента.

1. Мы можем пробежать взглядом по голубым столбцам и получить относительное представление о показателях «Нашей компании» по разным категориям: у нас хорошие результаты по «Цене» и «Удобству», чуть хуже по «Взаимоотношениям» и слабее всего по «Сервису» и «Выбору».
2. Для каждой категории мы можем сравнить синий столбец с серыми, свою компанию с конкурентами: мы обходим их по «Цене», но проигрываем по «Сервису» и «Выбору».

Конкуренты различаются по тому, в каком порядке они появляются на диаграмме: показатели А всегда идут сразу после голубого столбца, за ним — показатели В и т. д. (это указано в легенде слева). Такое представление не дает возможности быстро выделить каждого конкурента, но если это не приоритетная задача, то можно использовать и такой подход. В измененной диаграмме я упорядочила категории по убыванию значения взвешенного показателя качества для «Нашей компании», чтобы структурировать информацию, и добавила суммарный коэффициент эффективности (относительное ранжирование), чтобы можно было быстро понять, как «Наша компания» представлена в каждой категории относительно конкурентов.

Заметьте, насколько быстрее, проще и удобнее стало воспринимать информацию благодаря эффективному использованию контраста (и некоторых других дизайнерских решений) по сравнению с первоначальной диаграммой.

Избавление от информационного мусора шаг за шагом

Мы знаем, что такое информационный мусор, как его определить и почему так важно избавить от него визуальную коммуникацию. Теперь проанализируем пример, чтобы наглядно увидеть, как процесс определения информационного мусора и избавления от него может улучшить визуализацию данных и сделать более доступной и ясной историю, которую мы хотим рассказать.

Сценарий: представьте, что вы руководите командой в сфере информационных технологий. Она получает заявки на устранение технических проблем от сотрудников других отделов. В прошлом году из команды ушли два человека, но вы решили пока не брать новых на замену. Оставшиеся начали жаловаться на увеличение объема работы. Вас только что попросили сообщить, нужны ли вам новые сотрудники в следующем году, и вы думаете, стоит ли вам нанять людей в команду. Прежде всего, вам надо понять, как уход двух человек сказался на общей продуктивности команды в прошлом году. Вы составили график ежемесячной динамики числа входящих и обработанных заявок за прошлый календарный год. Вы получили наглядные доказательства, что продуктивность команды снизилась из-за нехватки персонала. Теперь нужно представить имеющиеся данные так, чтобы они стали основанием для приема двух новых сотрудников. На рис. 3.17 показан первоначальный график.

Взгляните еще раз на эту визуализацию и попробуйте определить избыточные элементы. Вспомните, о чем мы говорили при обсуждении принципов гештальта, выравнивания, пустого пространства и контраста. Какие элементы можно опустить или изменить? Сколько их?

Я бы предложила шесть основных изменений, чтобы избавиться от «информационного шума». Обсудим каждое из них.

1. Удалите границы графика

Границы графика редко необходимы, как мы выяснили при обсуждении одного из принципов гештальта — завершения. Вместо них можно использовать пустое пространство для отделения данных от других элементов на странице.

2. Удалите линии сетки

Если вы считаете, что аудитории придется водить пальцем от данных к подписям на осях или что так обработать информацию будет легче, вы можете оставить линии сетки. Только сделайте их тонкими или серыми: они не должны конкурировать с данными. По возможности удалите линии сетки совсем: это создаст контраст и сделает данные более заметными.

3. Удалите маркеры данных

Помните: любой элемент диаграммы добавляет когнитивную нагрузку. В данном случае — при обработке данных, уже визуально представленных с помощью кривых. Я не утверждаю, что использовать маркеры данных нельзя в принципе, но нужно четко осознавать свою цель, а не выбирать настройки по умолчанию в графическом редакторе.

4. Приведите в порядок метки оси

Одна из моих «больных мозолей» — нули после десятичного разделителя в значениях по оси Y. Они не несут смысловой нагрузки, к тому же и числа выглядят сложнее, чем на самом деле! Избавьтесь от этих бесполезных нулей, чтобы снизить нагрузку. Также можно сократить названия месяцев по оси Х и расположить их горизонтально, чтобы не использовать диагональные элементы.

5. Укажите названия категорий рядом с данными

Мы заметно облегчили когнитивную нагрузку, и стало еще очевиднее, что аудитории приходится затрачивать дополнительные усилия, постоянно переключаясь между легендой и данными. Наша задача — попытаться определить всё, что требует затрат, и взять эту работу на себя, поскольку именно мы представляем информацию. Можно применить принцип близости из теории гештальта и разместить названия категорий рядом с данными.

6. Используйте соответствующий цвет

Применим еще один принцип гештальта — сходство — и выделим названия категорий тем же цветом, что и данные, входящие в них. Это дополнительная подсказка для аудитории о том, что два блока информации взаимосвязаны.

Эта визуализация еще не полная. Однако определение информационного мусора и избавление от него помогло нам значительно снизить когнитивную нагрузку и повысить доступность информации. На рис. 3.24 приведено сравнение графиков «до» и «после».

Выводы

Каждый раз, когда вы представляете данные аудитории, вы создаете когнитивную нагрузку и просите людей приложить усилия для обработки информации. Мусор увеличивает ее, препятствуя восприятию информации. Принципы гештальта в визуальном восприятии помогут понять, как аудитория воспринимает информацию, определить и исключить лишнее. Используйте выравнивание и пустое пространство, чтобы аудитории было удобнее интерпретировать ваши материалы. Применяйте контраст стратегически. Информационный мусор — ваш враг: безжалостно избавляйтесь от него!

Теперь вы знаете, как выявить информационный мусор и избавиться от него.