​​Год назад я писала про статью «Миф об объективных данных». В ней описывалась идея, что объективность данных — это относительно новый концепт, который зачастую ограничивает нас в познании и анализе. Любые данные всегда субъективны, потому что с ними на каждом этапе работает человек, внося всё больше потенциальных искажений. Мы не должны бояться этой субъективности, но обязаны её признавать и уметь с ней работать.

Недавно я наткнулась на другую статью «Этические аспекты исследований в области визуализации», которая, как мне кажется, перекликается с предыдущей. Здесь автор пытается понять, как этические вопросы проявляются в визуализациях данных, как это влияет на восприятие и что со всем этим делать.

С одной стороны, может показаться, что никаких серьёзных этических проблем нет. Создавая визуализации, мы часто выступаем лишь связующим звеном между данными и пользователями. Обычно мы не создаём сами данные и не отвечаем за то, как в дальнейшем будут использоваться наши визуализации.

Но, с другой стороны, данные не возникают из ниоткуда. И, как известно, они не могут быть полностью объективными: их собирают люди, чьи цели и опыт влияют на результат. Кроме того сами визуализации с помощью дизайна, цвета, символов и ассоциаций способны интерпретировать данные так, чтобы влиять на их восприятие. Именно поэтому графики часто применяют, например, в политической пропаганде — из-за их способности воздействовать на зрителей.

Если мы не можем избавиться от субъективности, то хотя бы должны не скрывать её. Из этого вытекают три основных правила:

1. Показывать невидимое. Откуда взялись данные? Насколько они могут быть неточными? Кто заинтересован в этих данных или на кого они могут повлиять?

2. Собирать данные с эмпатией. Меньше абстракций и сухих статистик, больше реалистичности деталей. Но при этом и никаких личных или конфиденциальных данных, которые могут кому-то навредить.

3. Задумываться о смыслах. Наша задача — бороться за частность данных и оберегать их от намеренных или ненамеренных искажений.

Визуализируй это!

​​Год назад я писала про статью «Миф об объективных данных». В ней описывалась идея, что объективность данных — это относительно новый концепт, который зачастую ограничивает нас в познании и анализе. Любые данные всегда субъективны, потому что с ними на каждом этапе работает человек, внося всё больше потенциальных искажений. Мы не должны бояться этой субъективности, но обязаны её признавать и уметь с ней работать.

Недавно я наткнулась на другую статью «Этические аспекты исследований в области визуализации», которая, как мне кажется, перекликается с предыдущей. Здесь автор пытается понять, как этические вопросы проявляются в визуализациях данных, как это влияет на восприятие и что со всем этим делать.

С одной стороны, может показаться, что никаких серьёзных этических проблем нет. Создавая визуализации, мы часто выступаем лишь связующим звеном между данными и пользователями. Обычно мы не создаём сами данные и не отвечаем за то, как в дальнейшем будут использоваться наши визуализации.

Но, с другой стороны, данные не возникают из ниоткуда. И, как известно, они не могут быть полностью объективными: их собирают люди, чьи цели и опыт влияют на результат. Кроме того сами визуализации с помощью дизайна, цвета, символов и ассоциаций способны интерпретировать данные так, чтобы влиять на их восприятие. Именно поэтому графики часто применяют, например, в политической пропаганде — из-за их способности воздействовать на зрителей.

Если мы не можем избавиться от субъективности, то хотя бы должны не скрывать её. Из этого вытекают три основных правила:

1. Показывать невидимое. Откуда взялись данные? Насколько они могут быть неточными? Кто заинтересован в этих данных или на кого они могут повлиять?

2. Собирать данные с эмпатией. Меньше абстракций и сухих статистик, больше реалистичности деталей. Но при этом и никаких личных или конфиденциальных данных, которые могут кому-то навредить.

3. Задумываться о смыслах. Наша задача — бороться за частность данных и оберегать их от намеренных или ненамеренных искажений.

hottg.com/visualize_it/120

2.0K viewsJan 27 at 11:18