Dit is waarom datavisualisatie begint op papier

In januari volgde ik mijn eerste training van 2019: datavisualisaties tekenen. Ik koos voor deze training om twee redenen. Ten eerste uit nieuwsgierigheid naar de toegevoegde waarde van tekenen bij het maken van datavisualisaties. En ten tweede omdat het een perfect excuus was om zelf weer te gaan tekenen. Een oude liefde voor tekenen en een nieuwe liefde voor data kwamen samen.

De dag vloog om. We zaten helemaal onder de houtskool en een van mijn creaties is zelfs terug te zien in de fotografie op mijn website. Het was geweldig! In dit blog leg ik je uit waarom datavisualisatie begint op papier.

Besteed echte aandacht aan je data

Door te beginnen met pen en papier besteed je op een andere manier aandacht aan je data. Je neemt er meer tijd voor. Hierdoor pak je de kans om andere verbanden te zien en nieuwe verhaallijnen te ontdekken die de moeite waard zijn om te visualiseren. Je denkt misschien: visualiseren gaat toch veel sneller met de computer? Ja, dat is in veel gevallen waarschijnlijk zo. Zeker met grote datasets die je niet goed kan overzien. Maar deze programma’s geven je kaders en standaard methoden. Pen en papier geeft je vrijheid.

Bepaal je visualisatie-regels

Het ontwerp van je datavisualisatie zit in de regels van je visualisatie. Dit was echt een eye-opener! Je bepaalt dus eerst de regels en gaat dan een ontwerp zoeken waarin je de regels het beste kunt vastleggen. Wat zijn dan die regels? Bijvoorbeeld: als het data is uit categorie A, dan is het groen. Of hoe groter de hoeveelheid, hoe groter de cirkel.

The art is in the rules. – Stefanie Posavec

Ik kan me weleens overgeleverd voelen aan de grillen van mijn softwarepakket (vaak Excel). Door eerst regels op te stellen voor je visualisatie hoef je daarna alleen maar je eigen regels te volgen en de visualisatie aan te passen. Dit gaat mij in elk geval erg helpen.

Speel met de 7 visuele variabelen

De laatste take-away heeft te maken met de visuele variabelen waarmee je kunt spelen in je datavisualisatie.

Deze zijn:

1. positie
2. grootte
3. vorm
4. kleurdichtheid
5. kleur
6. oriëntatie
7. structuur

Door met al deze visuele variabelen te testen, kom je erachter wat het beste werkt om het verhaal van jouw data te vertellen. Was jij je bewust van alle zeven variabelen?

Dus: dit is waarom datavisualisatie begint op papier. Pak pen en papier en neem een half uur voor je overstapt naar Excel of welk ander programma je ook gebruikt. Het is bovendien een leuke manier om je publiek alvast een kijkje in de keuken te geven. Aan de hand van je schetsen kun je namelijk bespreken wat hen het meest aanspreekt. Het helpt je zeker verder! De uitdaging is om er de tijd voor de maken in de altijd drukke daily-business.

Meer over de training

Stefanie Posavec is designer en werkt het liefst met data. Zij is binnen de dataviz-community bekend van het Dear Data project. Een jaar lang stuurde zij en collega designer Giorgia Lupe elkaar getekende datavisualisaties over hun eigen leven op een briefkaart. Ik raad je aan om eens een kijkje te nemen op de website van het Dear Data project. Daar lees je ook meer over Stefanie Posavec en Giorgia Lupe.

Eind 2018 verscheen hun tweede boek Observe Collect Draw. Een dagboek waarin je net als Stefanie en Giorgia de data van je eigen leven leert visualiseren.

Wil je de training datavisualisaties tekenen zelf volgen? Kijk dan op de website van Graphic Hunters. Zij bieden naast Data Viz Drawing nog veel andere leuke trainingen van allemaal bekende namen uit de community. Een aanrader!