Друг сегодня скинул тред в твиттере и спросил, считаю ли я этот график манипулятивным.

Короткий ответ — да, но не по той причине, о которой пишет автор твитов.

Длинный ответ:
1. Если мы используем в визуализации столбиковую диаграмму, то всегда должны строить её от нуля. Когда мы смотрим на столбики, то всегда сравниваем их длину. Тут кажется, что температура на первом столбике раз в пять меньше, чем температура на последнем столбике, что явно не так.

2. Вообще-то далеко не всегда нам надо сравнивать величины друг с другом, иногда нужно показать динамику или ранжирование. Сравнивать температуры между собой вообще немножко бесполезно, учитывая, что понятие нуля там неоднозначно.

Как можно было бы построить этот график иначе?
Лучший вариант — оставить просто точки или линии на значениях температур. В Data Viz Project это называется Dot Chart.
На худой конец можно использовать «леденцовый» график.

В этих случаях мы акцентируем внимание на положениях точек друг относительно друга, не сравнивая сами величины друг с другом.

Линейный график здесь использовать нельзя, потому что значения идут не в хронологическом порядке. Об этом — в следующем пункте.

3. Я не считаю ранжирование по значению температур манипуляцией. Здесь была задача показать рейтинг, это валидная задача.

Правда, в данном случае рейтинг очень сложно считать, потому что подписи лет перевёрнуты.
Лучше всего было бы располагать столбики друг под другом, а не слева направо.

Можно было бы попробовать ещё раскрасить подписи лет разными цветами — например, более близкие к современности красным, а более близкие к прошлому — синим. Тогда бы сразу стало понятно, что на первых местах в рейтинге — последние годы.

Какие ещё мнения? Пишите в комменты :)

Info Design Songbook - Сделали с чудесной @nastengraph сборник do's / don'ts визуализации данных от экспертов

🗺 Борд в Miro

Давно была идея сделать сборник бестпрактик инфодизайна. Причем не своих, а от экспертов в авторитете.
Главная цель консолидировать всю суть без спекуляций в доступном для восприятии виде.

❤️ Серия статей от Lisa Charlotte Muth очевидно была первая в списке.
Этот автор отличается тем, что очень глубоко копает, круто и понятно объясняет. При этом ее рекомендации точны, они практически не вызывают желания их в чем-то оспорить (или есть такие примеры ?)

Борд можно включать в learning paths для data/bi аналитиков, в планы развития, в онбординг планы новичков, вo внутрикорпоративные курсы по визуализации данных.

Мне сложно придумать более наглядного способа показать как нужно и как не нужно дизайнить графики и при этом не заставлять читать книги - это делают единицы в итоге. А залипать в борд пока нравится большинству.

Есть уже идея, какого автора следующим добавить на борд.
Но мы примем и ваши предложения👇

Есть, кстати, еще один популярный спор насчет инфографики. Джанк-чарты (или графики, сделанные специально, чтобы привлекать внимание, но искажающие значения) могут быть такими же эффективными в точности представления информации, и при этом сильно выигрывать по наглядности, вовлечению и запоминаемости. Противоположное мнение состоит в том, что джанк-чарты должны умереть, ведь они как минимум подают плохой пример.

Давайте сравним. График слева я нашел в интернете. А график справа сделал сам.

Какой лучше?

Если исходный, ставьте ❤️,
если переделанный — 🔥.