Zo herken je een misleidende grafiek – 5 snelle checks

Thumbnail met tekst: Misleidende grafieken herkennen? en 5 snelle checks

Grafieken ogen slim, overtuigend en betrouwbaar. Maar schijn bedriegt soms. Zo herken je snel een misleidende grafiek.

Tijdens een lezing van datavisualisatie-expert Alberto Cairo maakte ik kennis met het begrip Visual Trumpery: visuele onzin die er professioneel uitziet, maar je misleidt in plaats van informeert.

Sindsdien kijk ik met andere ogen naar grafieken. Want ja: visualisaties kunnen je (bewust of per ongeluk) op het verkeerde been zetten.

In deze blog deel ik vijf simpele checks die ik van Cairo heb meegenomen, zodat jij een misleidende grafiek snel kan herkennen.

Waarom we blind zijn voor grafieken

Grafieken hebben iets magisch. Ze ogen betrouwbaar. Ze geven structuur aan data. En ze lijken objectief.

Uit onderzoek blijkt zelfs dat rapporten met grafieken als geloofwaardiger worden beoordeeld, zelfs als de grafiek inhoudelijk niets toevoegt. Mindblowing toch? We laten ons dus makkelijk verleiden door visuele vorm.

Dat is precies waarom Cairo zich zorgen maakt. Want grafieken zie je overal: op social media, in rapporten, nieuwsberichten en dashboards. Maar niet iedereen is getraind in het goed lezen van een grafiek. En dat maakt ons kwetsbaar voor visual trumpery – grafieken die er gelikt uitzien, maar inhoudelijk onzin verkopen.

Voorbeeld van een misleidende grafiek van NOS over windmolens. Bron: nieuwscheckers.nl

Bron: NOS, 18-09-2023 via de Grafiekpolitie van Nieuwscheckers.nl
Deze visualisatie ziet er mooi uit, maar als je goed kijkt zie je dat de windmolens van 2007 en 2008 worden omgewisseld en de intervallen tussen de jaartallen ongelijk zijn. Bovendien staan alle windmolens anders gepositioneerd, waardoor je moeilijk kunt vergelijken. Een duidelijk geval van vorm boven inhoud.

Waarom jouw brein de verkeerde conclusies trekt

Mensen zijn patroonzoekers. Zodra we een visuele trend zien, maken we daar automatisch een verhaal van.
“Deze lijn stijgt: dat moet goed zijn.”
“Deze groep is veel kleiner, dus minder belangrijk.”

Maar die conclusies komen meestal niet uit de data, ze komen uit jouw brein.
We noemen dat confirmation bias: je zoekt bevestiging voor wat je al dacht. En dat maakt het zo belangrijk om jezelf af te remmen voordat je zomaar conclusies trekt uit een grafiek.

De grafiek laat zien wat de grafiek laat zien. Niet meer, niet minder. Alberto Cairo

De 5 checks tegen misleidende grafieken

Gelukkig kun je jezelf trainen om visuele onzin te herkennen. Dit zijn de vijf checks die ik van Alberto Cairo heb meegenomen:

  1. Check de bron

Is de bron vermeld? En is die betrouwbaar? Klik door naar het artikel, rapport of de dataset. Wat verwacht je daar aan te treffen? En klopt dat met wat je in de grafiek ziet? Deze is zeker in het AI-tijdperk een hele relevante check geworden.

  1. Check je aannames

Wat denk jij te zien in de grafiek? Herken je een patroon? Vraag jezelf dan af: had ik dit ook gezien als ik iets anders verwachtte?

  1. Check de verhoudingen

Is 30% ook écht kleiner weergegeven dan 70%? Worden lijnen met dezelfde schaal of langs dezelfde as gemeten? Verkeerde verhoudingen leiden tot verkeerde conclusies.

  1. Check het dataniveau

Wordt alles platgeslagen tot een gemiddelde? Of wordt één detail uitvergroot dat buiten proportie belangrijk lijkt? Kijk altijd naar de schaal én de context.

  1. Check de onzekerheid

Voorspellingen zijn altijd onzeker – maar dat zie je lang niet altijd terug in de visualisatie. Wordt die onzekerheid benoemd of verdoezeld?

Wat jij hiermee kunt doen

Een goede visualisatie helpt je om de juiste conclusies te trekken. Een slechte zet je op het verkeerde spoor.
Daarom is het zo belangrijk dat jij als lezer het verschil leert zien en kritisch bent op wat er “zo mooi” uitziet.

Bij de volgende grafiek die je aandacht trekt, doe dan het volgende:

  1. Neem even de tijd.
  2. Doorloop de 5 checks.
  3. En als je een grafiek deelt, doe het bewust en voeg jouw denkrichting (jouw dataverhaal) eraan toe.

Ben jij weleens een misleidende grafiek tegengekomen? Hoe herkende je dit?

Laat het hieronder in de reacties achter.

Meer weten?

Een opname van een van Alberto Cairo’s Visual Trumpery lezingen over het herkennen van misleidende grafieken vind je op YouTube.

Benieuwd naar zijn boeken over datavisualisatie en datajournalistiek, waaronder The Functional Art? Kijk dan bij mijn boekentips.

Het voorbeeld hierboven komt uit dit artikel van de Grafiekpolitie van Nieuwscheckers. Aanrader!

Voettekst: Vertel jouw dataverhaal met Sabine van STORYLYTICS, inclusief foto van Sabine

Zo maak je meer tijd

In deze blog opnieuw een persoonlijk verhaal om de zomervakantie mee af te sluiten en met frisse moed (en meer tijd) weer aan de slag te gaan. Dit verhaal gaat namelijk over tijd. Iets waar we tegenwoordig vaak een tekort aan hebben. De trigger voor deze blog is een artikel over de conclusies uit de laatste Data Visualisation Survey. Daaruit bleek dat onder datavisualisatie-makers het thema tijd het vaakst terugkwam. Ze ervaren te weinig tijd om nieuwe dingen te leren, om beschrijvende analyses te maken en zelfs om datavisualisaties zelf te kunnen maken.

Het komt er dus op neer dat zij te weinig tijd hebben om hun werk (goed) te kunnen doen. Dat lijkt me een slechte ontwikkeling en bovendien erg frustrerend. Daarom deel ik in deze blog mijn tips over hoe je meer tijd kunt maken in plaats van hebben.

Hebben of maken

Als je denkt in het concept van tijd hebben, kom je volgens mij altijd tijd tekort. Stel, je hebt de hele zaterdag de tijd om te stofzuigen. Dat betekent voor mij dat ik zaterdag om 17:00 begin met stofzuigen en de rest van de dag niets noemenswaardigs doe. Herkenbaar?

Zo werkt het op kantoor ook. Als je de hele dag hebt om een taak af te ronden, dan doe je daar ook de hele dag over. Terwijl je misschien in een paar uur klaar had kunnen zijn en ook nog drie andere taken af kon hebben. Achter tijd hebben zit vaak geen plan of slechts een vaag plan. Als je tijd hebt, is er geen plan en is de kans groter dat je wordt geleefd.

Tijd maken daarentegen betekent dat jij besluit waar je tijd aan besteed. Jij hebt een concreet plan voor de dag. Als je collega binnenkomt en vraagt of je bij een vergadering kan aansluiten, dan kun jij aangeven dat je midden in een taak zit die over een half uur af is. Daarna kun je aansluiten. Maak jij tijd, dan kies je bewust voor je activiteiten en heb je (veel meer) grip op je dagen.

Plannen, plannen, plannen

Plannen is zonder twijfel het hoofdingrediënt van het recept om tijd te maken. Ik heb het ook geprobeerd zonder planning, of met een grove planning waarbij een groot deel van mijn dingen-te-doen-lijst in mijn hoofd zaten en de andere helft ergens in een notitie-app stond. Echt, het werkt niet. Vergeet het maar. Een goede planning is noodzakelijk om bewust tijd te kunnen maken.

Mijn plan-tool van dit moment is Trello. Een gratis online tool met een mobiele app. Het wordt bij bedrijven als Google en National Geographic bijvoorbeeld gebruikt om productiviteit van teams te monitoren. Maar zo’n Trello-bord is ook ideaal voor je eigen privé of werkplanning. Een Trello-bord is een digitale muur waar je digitale post-its op kunt plakken. Je kunt meerdere muren maken en je kunt je muur delen met anderen. Super handig! Ik kan in elk geval echt niet meer zonder.

Zo werk ik bijna dagelijks met mijn Kleine-klusjes-bord, waar regel-dingen opstaan voor thuis en mijn bedrijf. Rijbewijs verlengen, afspraak maken met iemand, een nieuwe R-cursus volgen. Alles wat moet gebeuren zet ik erop. Voor mijn werk bij mijn opdrachtgever heb ik mijn Werkweek-bord. Hierop staan de klussen die ik die week per dag ga oppakken. Voor mij werkt dat uit-je-hoofd-in-de-app als een trein. Staat het in Trello, dan hoeft mijn hoofd het niet meer te onthouden en heb ik tijd over om aan andere dingen te denken. Of gewoon even te zijn waar ik ben.

Wil je meer voorbeelden lezen? In het Financieel Dagblad van zaterdag 24 augustus stond een uitgebreid artikel over het gebruik van business planning tools in je gezinsleven: Een functioneringsgesprek met je kinderen.

Zo maak je meer tijd

Goed plannen is soms nog niet genoeg om alles wat je wilt doen ook echt voor elkaar te krijgen. Er zit immers maar 24 uur in een dag en je moet ook eten en slapen. Maar hoe maak je dan meer tijd? Naast plannen heb ik met deze twee manieren meer tijd gemaakt.

De eerste manier is “gewoon” eerder opstaan. Vroeg(er) opstaan is een optie waarvan ik altijd dacht dat die onmogelijk was, in elk geval in mijn leven. Dat dit niet zo bleek te zijn, kun je teruglezen in mijn vorige blog over hoe ik een ochtendmens werd.

Naast dat vroege opstaan ben ik ook bewust minder gaan werken. Drie dagen voor een opdrachtgever per week, een dag thuis met de kinderen en dan houd ik nog een dag over waarmee ik kan doen wat ik graag wil. Mijn Flamingo-dag. Ik hou van mijn werk bij mijn opdrachtgevers, maar toch is dit de leukste dag van de week.

Zo heb ik het afgelopen jaar leren programmeren in R, mijn nieuwe website opgezet, mijn netwerk onderhouden, datavisualisatie cursussen gevolgd, workshops gegeven en boeken gelezen. Allemaal gedaan in de tijd die ik ervoor had gemaakt. En allemaal kennis en kunde die ik weer mee kan nemen naar mijn opdrachtgevers en waarmee ik waarde kan toevoegen. En nog belangrijker, ondertussen zorgen deze dagen er ook voor dat ik mijn eigen koers blijf varen en dus dat ik tijd blijf maken voor de juiste dingen.

Makkelijk praten

Denk je nou ook: ja, jij hebt gemakkelijk praten met je freelance-klussen die je lekker zelf in kunt delen. Hoe doe ik dat als ik in loondienst ben? Goede vraag. 😉 Als ik terugdenk aan mijn tijd in loondienst zou ik twee dingen anders aanpakken om meer tijd te kunnen maken.

Ten eerste zou ik voortaan elk jaar mijn opleidingsbudget opmaken. Wat wil je graag leren waar je nu geen tijd voor hebt? Lees: waar je tot nu toe geen tijd voor hebt gemaakt? Een training of cursus volgen is een ideale manier om tijd te maken voor je eigen ontwikkeling, met de tijd van de baas en het geld van de baas.

Het tweede wat ik anders zou doen is tijd blokken in mijn agenda om te werken aan de dingen die ik op dat moment belangrijk vind. Natuurlijk in overleg met je team en manager. Is er iets wat je al heel lang wilt leren, uitzoeken, analyseren of uitproberen? Blok het in je agenda, blijf desnoods thuis als die mogelijkheid er is en ga aan de slag.

Mijn boodschap aan jou: jij kunt altijd kiezen! Laat jij je meeslepen door de waan van de dag? Of maak jij bewust tijd voor de waan van de dag èn voor je eigen prioriteiten?

Hoe ik een ochtendmens werd

Vandaag wil ik graag een persoonlijk verhaal delen. Een verhaal dat begint op 5 februari 2018 en dat, zonder het al te Amerikaans te maken, mijn leven heeft veranderd. Op dat moment was ik een jaar ondernemer. Ik ging er vol voor. Het was een achtbaan. De eerste freelance klussen, een intensieve opleiding, een grote verbouwing thuis, oh ja en een gezin met twee jonge kinderen. Je kon me opvegen. Met moeite kwam ik elke ochtend mijn bed uit. En geveld door het zoveelste virus van die winter dacht ik: dit moet nu echt veranderen. In deze blog mijn verhaal over hoe ik een ochtendmens werd.

Ochtendroutine

Ik had al eerder gelezen dat veel succesvolle ondernemers een ochtendroutine hebben. Wat me was bijgebleven is dat ze vooral heel vroeg opstaan om dan alvast wat werk gedaan te krijgen. En sporten op de vroege morgen. Ja, daag! Ik vond opstaan al een behoorlijke opgave na 7:00. Ik was gewoon geen ochtendmens. Niks voor mij.

Aan de andere kant hield het me toch bezig. De dag beginnen met tijd voor jezelf in een stil huis, dat is in een gezin met jonge kinderen echt een grote luxe. Ik besloot het  een kans te geven en ging op zoek naar een boek over het onderwerp. Al snel kwam ik op het boek van Hal Elrod: The Miracle Morning. Zijn theorie is dat je eerder opstaat om ruimte te maken voor je eigen routine, maar niet per se midden in de nacht al hoeft op te staan. Dat vond ik geruststellend. Verder is het boek vreselijk Amerikaans voor ons nuchtere Nederlanders. Toch las ik het datzelfde weekend nog uit en was ik op maandagochtend super gemotiveerd om te beginnen.

Life S.A.V.E.R.S.

Kort samengevat beschrijft Hal in zijn boek een ideale ochtendroutine die bestaat uit de volgende onderdelen: Silence, Affirmations, Visualisation, Exercise, Reading, Scribing. Vrij vertaald zijn dat zes stappen: mediteren, affirmeren, visualiseren, bewegen, lezen en schrijven. Wil je alles doen, heb je zeker echt wel een uur nodig en moet je dus een uur eerder opstaan. En wil je dat de nieuwe routine beklijft, dan moet je minimaal 28 dagen volhouden. Ik ging de uitdaging aan.

Inmiddels ruim een jaar verder kan ik niet meer zonder mijn eigen Miracle Morning. Echt niet elke dag en echt niet super vroeg (lees: rond zessen). Maar met een ochtendroutine is de dag van mij en dat werkt magisch. Dit is hoe mijn 30 minuten routine eruit ziet.

Schrijven

Een dankbaarheidsdagboek klinkt misschien super soft, maar is erg krachtig. Ik schrijf elke dag drie dingen op waar ik dankbaar voor ben, die goed gingen of waar ik blij van werd. Dat is goed voor je mindset merk ik. Het zorgt ervoor dat je de mooie en positieve dingen blijft zien. En dat je tevreden bent en blijft met wat je hebt. Ik heb het ook weleens een tijdje geschrapt uit mijn routine en dan heb ik echt meer te mopperen en klagen. De eerste paar minuten zijn dus voor een positieve mindset.

Affirmaties

Mijn lijstje met affirmaties bevat mijn persoonlijke en zakelijke doelen voor de korte en lange termijn. Deze stel ik bij als het nodig is of vul ik aan met nieuwe doelen. Het regelmatig doorlezen zorgt dat ik bij mijn eigen plan blijf. Het helpt me de juiste keuzes maken. Veel van mijn doelen worden soms ineens werkelijkheid, zo lijkt het. Alsof je ze manifesteert door er vaak mee bezig te zijn. De volgende paar minuten zorgen er dus voor dat ik op koers blijf.

Sporten

Als je mij vorig jaar had verteld dat ik zonder problemen vijf keer per week zou sporten had ik je echt uitgelachen. Te druk, te moe, te stijf, te… (willekeurig in te vullen smoes). Dat was zeker die eerste 28 dagen allemaal waar. Het sport-onderdeel van mijn ochtendroutine begon met een yoga-challenge van 30 dagen. Oh my, wat zat ik vast. Ik had wekenlang pijnstillers nodig tegen de spierpijn. Ik was moe van het vroege opstaan. Kon ’s avonds geen boe of ba meer zeggen. Toch zorgde de yoga voor de grootste verandering. Wat yoga doet voor je lijf en je hoofd is echt geweldig, zeker als je de hele dag op kantoor zit. Mijn schouders hangen zeker een paar centimeter lager en ik ben fysiek een stuk fitter (en sterker aldus mijn zoon van 7 :)). Er zijn 20 minuten gereserveerd voor een video van Yoga With Adriene.

Inspiratie voor onderweg

Op drukke dagen is een half uur echt het maximaal haalbare, maar heb ik wel nog reistijd voor de boeg. Op de fiets of in de trein luister ik vaak een leuke podcast of kijk ik een video op YouTube of TED. Ik zit dan gelijk in mijn werkmodus en heb vaak weer nieuwe dingen gehoord die ik meeneem in de dag. Over mijn favoriete datavisualisatie podcasts heb ik eerder al een blog geschreven. Die vind je hier. Zoek je meer podcast-inspiratie, kijk dan eens naar de podcast van Patrick Kicken, de podcasts van BNR of kijk tussen de genomineerden van de Dutch Podcast Awards.

Zo werd ik dus van de een op de andere dag een ochtendmens. In mijn geval betekent dat: ik heb geen hekel meer aan vroeg opstaan. Die rust in huis op een vroege morgen, die is goud waard. Voordat je ’s ochtends de deur uit gaat heb je tijd voor jezelf gehad, je doelen helder en gesport. Dan kan de dag echt niet meer stuk!

Meer boeken zoals deze vind je in mijn boekentips over ondernemerschap.

Visual Trumpery

Op 13 mei bezocht ik een college van Alberto Caïro in Amsterdam met de titel Visual Trumpery. Alberto is, zoals jullie misschien weten, een bekende naam in het datavisualisatie vakgebied. Met zijn Visual Trumpery Tour reist hij de hele wereld over en was hij dus afgelopen maandag in Amsterdam op het hoofdkantoor van ABN Amro.

Hieronder lees je over de missie van Alberto Cairo en over de zes checks die je zelf kunt doen om de kwaliteit van een grafiek te beoordelen.

Trumpery

De titel deed mij vermoeden dat het college een politieke inslag zou hebben. Maar niets was minder waar. Trumpery heeft niets te maken met de grillen van de Amerikaanse president. Trumpery is een bestaand Engels woord en betekent: waardeloze onzin. Alberto heeft het zijn missie gemaakt om makers èn lezers van grafieken te wapenen tegen Visual Trumpery, ofwel grafieken die onzin verkopen.

Datavisualisatie als universele taal

Datavisualisatie heeft de potentie om een universele taal te worden. Je ziet overal datavisualisaties. In het nieuws en op social media. De infographics en grafieken vliegen je om de oren. Ondertussen wordt het gat tussen het grote publiek en de community van datavisualisatie professionals steeds groter. Heel veel mensen kunnen een simpele datavisualisatie bijvoorbeeld een puntendiagram, lijngrafiek of kolomdiagram niet goed interpreteren. Maar visualisaties hebben wel een grote aantrekkingskracht op mensen. Dit is waar Alberto zich zorgen over maakt. Zo blijkt bijvoorbeeld uit onderzoek dat rapporten met grafieken erin meer verleiden dan rapporten zonder grafieken erin. Dit geldt zelfs als de inhoud van de grafiek niets te maken heeft met de inhoud van het rapport. Het is dus belangrijk dat je de kwaliteit van een datavisualisatie zelf kunt inschatten.

Hoe jij je kunt wapenen tegen Visual Trumpery, leg ik uit aan de hand van vijf checks.

1. Check de bron

Het eerste wat je doet als je een visualisatie ziet die je interessant vindt, is het bekijken van de bron. Staat de bron er niet bij? Dan gaan de eerste alarmbellen al af. Staat de bron er wel bij, bekijk dan het artikel, het rapport of de data op basis waarvan de datavisualisatie is gemaakt. Probeer je ook eens voor te stellen wat je zelf aan data verwacht te zien in deze bron. Zie je terug wat je verwacht had op basis van je eigen redenering? Op deze manier beoordeel je of de gebruikte bron betrouwbaar is.

2. Check je aannames

De tweede vraag is wat er gebeurt in je hoofd als je naar de grafiek kijkt? Misschien ben je al bekend met de term confirmation bias, de voorkeur voor bevestiging. Wij mensen zoeken constant naar patronen. Als we een patroon zien dat betekenis lijkt te hebben, gaan we conclusies trekken en verzinnen we een verhaal eromheen. Daarna streven we naar het bevestigen van dit verhaal, niet naar het ontkrachten ervan. Het is belangrijk om je hiervan bewust te zijn. De grafiek laat zien wat de grafiek laat zien. Niets meer en niets minder.

3. Check de verhoudingen

Stap drie is het bekijken van de verhoudingen waarin de data is weergegeven. Kloppen de verhoudingen? Is die 30% die je ziet ook veel kleiner weergegeven dan de groep van 70% ernaast? Worden de twee lijnen wel met dezelfde maat gemeten? Verkeerde verhoudingen kunnen je totaal verkeerde conclusies laten trekken.

4. Check de hoeveelheid data

De volgende stap is kijken naar het detailniveau van de data. Wordt alle data op één hoop gegooid en zie je daar bijvoorbeeld een gemiddelde van? Dan kunnen er uitschieters zijn die een grote rol spelen. De grafiek is dan te simpel weergegeven en had meer nuance nodig om het verhaal goed te vertellen. De andere kant op komt ook veel voor. Er wordt een detail groot uitgelicht, waardoor een effect heel groot lijkt, maar bij het bekijken van het grote geheel is het effect te verwaarlozen.

5. Check of onzekerheid een rol speelt

Mensen denken vaak dat data de waarheid vertelt en objectief is. Dat is een mythe! Data is altijd bevooroordeeld, incompleet en onzeker. En dat is prima. Mits je hiervan bewust bent bij het bekijken van een datavisualisatie. Is onzekerheid in deze datavisualisatie bepalend voor het verhaal, bijvoorbeeld bij de voorspelling van een orkaan? Dan is het belangrijk dat deze ook wordt uitgelegd. De toelichting zou dan moeten zijn: twee van de drie orkanen gaan via het aangegeven zone het land over. Een van de drie keren volgt de orkaan een pad buiten de aangegeven zone. Als deze onzekerheid er niet bij wordt vermeld, kan dat grote gevolgen hebben.

De moraal van het verhaal

Als lezer van grafieken en datavisualisaties, ga er dan niet vanuit dat je met een vluchtige blik een datavisualisatie kunt begrijpen. Neem er de tijd voor en doe de vijf checks: bron, aannames, hoeveelheid data, onzekerheid. Zo beoordeel jij zelf de kwaliteit. En als je dan een visualisatie wilt delen of retweeten, kun je bewust kiezen voor die visualisaties die ook echt hout snijden en help je Alberto in zijn strijd tegen Visual Trumpery.

 

Zelf luisteren naar Alberto Caïro? Een opname van een van Alberto’s Visual Trumpery Tours is ook terug te vinden op YouTube.

Meer weten of de boeken die Albero Cairo schreef over datavisualisatie, waaronder zijn must-read The Functional Art, kijk dan bij mijn boekentips.

Fundamenten van datavisualisatie

Toen ik me begon te verdiepen in datavisualisatie en data storytelling vond ik het regelmatig overweldigend. Dat is vaak als je aan iets nieuws begint, dat herken je misschien wel. Je komt er plotseling achter wat je allemaal nog niet weet over een bepaald onderwerp. Ik wil zelf altijd zo snel mogelijk weer van dat ongemakkelijke gevoel af. Maar waar begin je als je meer wilt leren over data storytelling? Wat zijn de fundamenten van datavisualisatie?

Ik begon met het volgen van experts op Twitter en probeerde zo de ‘harde kern’ binnen de dataviz community te vinden. Ik las boeken en blogs. Ik volgde trainingen. Inmiddels heb ik een goed beeld van wat er speelt in het vakgebied en dat voelt geruststellend. Ik weet waar ik sta en wat ik moet doen om mezelf te blijven ontwikkelen.

Voor het geval jij op het punt staat te beginnen met datavisualisatie, zijn er drie stappen die je moet zetten:

1. leer de basis
2. zoek je rolmodellen
3. oefen oefen oefen.

Ik vertel ik je in een reeks van drie blogs over deze stappen. Veel plezier met het lezen deel 1 in de reeks: fundamenten van datavisualisatie.

Leer de basis

Deel 1 gaat over je basiskennis, de fundamenten van data storytelling. En ja, dat haal je inderdaad uit boeken. Ben je niet zo’n lezer, dan kies je er een en richt jij je aandacht meer op de volgende twee stappen. Maar lees er in elk geval een. 🙂

Er zijn een aantal boeken die door bijna iedere dataviz expert worden aangeraden en die dus een mooi startpunt zijn om je basiskennis over datavisualisatie op orde te krijgen. Het zijn boeken die soms al lang geleden zijn geschreven, maar waarvan iedereen de principes nog steeds gebruikt. Boeken van mensen die richting hebben gegeven aan het datavisualisatie vakgebied en die je ook zeker moet leren kennen. Daar gaan we.

Edward Tufte

Edward Tufte wordt gezien als de expert op datavisualisatie gebied. Zijn boeken behoren tot de klassiekers en moet je gelezen hebben. Hoewel al een poos geleden geschreven, zijn de ideeën zoals hij ze beschrijft nog steeds relevant.

The Visual Display Of Quantitative Information is dus verplichte kost. Het is een toegankelijk boek met veel voorbeelden en duidelijke uitleg. Na het lezen ga je in je volgende datavisualisaties twee keer nadenken over elke lijn, punt of tekst in je werk. Simpel is het toverwoord. Tufte heeft wel een behoorlijk sterke mening over hoe het vooral niet moet. Onthoud dat als je zijn werk begint te lezen of als je hem gaat volgen op Twitter.

Stephen Few

Stephen Few is de ‘dashboard goeroe’. De expert in het duidelijk weergeven van informatie. Hij schreef met Show Me The Numbers een boek dat wordt aangeraden om de praktische insteek. Een boek wat je op je bureau hebt liggen en regelmatig even inkijkt. Als je maar 1 boek wilt lezen, neem dan deze.

Alberto Caïro

Alberto Caïro legt de focus in zijn boeken op data journalistiek en het maken van infographics. Een mooie brug van datavisualisatie naar data storytelling dus. Zijn eerste boek The Functional Art is het laatste boek in de fundamenten-reeks die je echt wilt lezen. In het boek beschrijft Alberto de basisprincipes in design en de psychologie van de visuele perceptie van mensen. Super interessant. In combinatie met een stappenplan om goede datavisualisaties te maken is dit boek niet alleen praktisch, maar geeft het je ook een breder perspectief door de aandacht voor design.

Alles bij elkaar zijn het 861 pagina’s, maar dan heb je wel precies de fundamenten van datavisualisatie te pakken. Met welke begin jij?

Schrikken de 861 pagina’s je totaal niet af en wil je meer? Bekijk dan mijn boekentips over data storytelling.

Denk eens out-of-the-box(plot)

Wanneer gebruik je welke grafiek? Dat is een veelgestelde vraag als je data gaat visualiseren. En uiteindelijk kom je toch uit op een staafdiagram of lijndiagram. Herkenbaar?

In deze blog help ik je om eens out-of-the-box(plot) te denken. Zodat je tijdens die belangrijke presentatie extra indruk maakt op je publiek. Of gewoon omdat het leuk is om eens wat nieuws te proberen. Ben ik zelf dol op. En denk je nu ook: ik weet helemaal niet hoe dat moet in het programma dat ik gebruik? Geen paniek! Daar heb ik ook een gouden tip voor.

Wat je wilt laten zien bepaalt je grafiekkeuze

Voordat je begint met visualiseren, is het belangrijk om even stil te staan bij wat voor data je eigenlijk hebt en wat je wilt laten zien. Wil je inzicht geven in een trend over tijd? Of juist verschillen tussen categorieën laten zien? Je grafiekkeuze is dan heel verschillend.

Er is een prachtig overzicht wat je kan helpen om eens een alternatieve grafiekkeuze te maken. Het is de Visual Vocabulary gemaakt door de Financial Times en bevat maar liefst 74 verschillende grafieken. Je ziet hierin gegarandeerd een grafiek die je nog nooit eerder zag. De eerste stap is nu om het overzicht te printen of op je bureaublad achtergrond te zetten. En ga er daarna eens goed voor zitten.

Hieronder zie je er een klein gedeelte van. Bovenin zie je categorieën van wat je wilt laten zien. Een correlatie of samenhang tussen de data kun je bijvoorbeeld laten zien met een scatterplot of puntdiagram. Dit type grafiek wordt veel gebruikt, zeker in de wetenschap. Maar je zou ook eens een heatmap kunnen proberen. Of als je een trend over tijd wilt laten zien. Dan gebruik je meestal een lijngrafiek. Maar stel dat je twee momenten in de tijd laat zien in een slope graph, kan het zomaar zijn dat je verhaal hiervan sterker wordt.

Wanneer gebruik je welke grafiek - Visual Vocabulary FT Bron: www.ft.com/vocabulary

De gouden tip

Toen ik het Visual Vocabulary overzicht van de Financial Times voor het eerst zag, dacht ik: heel leuk, maar hoe maak ik dat in Excel? Of in R? Of in… ? Daar heb ik de gouden tip voor: The Chartmaker Directory op visualisingdata.com. Dit is een uitgebreide verzameling van tutorials en voorbeelden van alle grafiektypen die je maar kunt bedenken voor alle tools die je maar kunt bedenken. Een fantastische bron van inspiratie dus! Het is een levend overzicht, dus er komen steeds nieuwe tutorials en voorbeelden bij.

Hieronder zie je hoe de tool eruit ziet. De witte bollen staan voor een voorbeeld van een type grafiek gemaakt in het programma. Een zwarte bol staat voor een uitleg hoe je dat type grafiek zelf kunt maken.

Wanneer gebruik je welke grafiek - Chartmaker Directory Bron: www.visualisingdata.com/chartmaker

De Chartmaker Directory is een initiatief van Andy Kirk, een bekende naam in de datavisualisatie community. Hij schreef het boek Data Visualisation, A Handbook for Data Driven Design en geeft trainingen. Zo volgde ik de training Graphical Literacy van Andy Kirk in Utrecht.

Met deze tips heb je volgens mij alles in huis om antwoord te geven op de vraag welke grafiek je wanneer moet gebruiken. En ik hoop ook dat je geïnspireerd bent om eens wat anders te proberen dan je standaard-grafieken.

Inspirerende data storytelling podcasts

Podcasts luisteren is voor mij een van de belangrijkste bronnen voor inspiratie. Zodra ik op weg ga naar mijn werk, stop ik mijn dopjes in en start een podcast. Zo kom ik alvast in de werkmodus en doe ik meteen wat nieuwe inspiratie op voor de dag. Hieronder vind je mijn lijst met inspirerende data storytelling podcasts.

Tip 1: Data Stories

Mijn eerste tip is de podcast Data Stories. Deze podcast is alles wat je nodig hebt om bij te blijven op het gebied van datavisualisatie en data storytelling.

Data Stories wordt gehost Enrico Bertini en Moritz Stefaner. Enrico doet onderzoek naar datavisualisatie vanuit een computer science achtergrond. Hij is assistent professor op NYU Tandon School of Engineering en woont ook in New York. Enrico is een Italiaan van origine en dat hoor je. Moritz is freelance data visualisatie designer voor klanten over de hele wereld en woont in Duitsland.

Samen interviewen deze twee heren alle kopstukken uit het datavisualisatie vakgebied en volgen de trends en ontwikkelingen op de voet. Nieuwe tools, best practices, boeken en ervaringsverhalen worden gedeeld. Er zijn al meer dan 130 afleveringen vol inspiratie. De meeste afleveringen duren zo’n 60 min. Goed voor een flinke treinreis of autorit.

Tip 2: Data Viz Today

Data Viz Today is een hele praktische podcast, waarin host Ali Torban je meeneemt op haar reis om een steeds betere maker van datavisualisaties te worden. Ali bespreekt elke week een datavisualisatie uit de praktijk met de maker van de visualisatie. Een heel krachtig concept, omdat ze je hierdoor meeneemt door het creatieproces van de datavisualisatie en je hoort welke keuzes de maker heeft genomen en waarom.

Ali zelf is afgestudeerd wiskundige en werkt nu als datavisualisatie designer voor het American Enterprise Institute.

Persoonlijk is dit een van mijn favoriete podcasts omdat de inhoud heel praktisch is. Ali heeft tot nu toe meer dan 35 afleveringen gemaakt. En de afleveringen zijn bite-size: meestal rond de 20 min. Deze zijn dus perfect voor op de fiets naar je werk of het station.

Tip 3: Storytelling with Data

Rid your world of ineffective graphs and mediocre presentations, one exploding 3D pie chart at a time!

Jouw wereld verlossen van ineffectieve grafieken en gemiddelde presentaties is de missie van Cole Nussbaumer Knaflic. In haar podcast, boek en trainingen leert Cole je alles over data storytelling, betere presentaties geven en datavisualisatie.

Cole is begonnen met data storytelling tijdens haar carrière bij Google. Daar ontwikkelde zij een workshop om haar collega’s te leren effectiever te communiceren met data. Inmiddels is zij haar eigen weg gegaan met Storytelling with Data. Er is een boek, een blog en ze geeft workshops over de hele wereld.

Cole is een echte data storyteller. Haar praktische, maar ook persoonlijke aanpak spreken mij heel erg aan. Over haar ga je hier zeker meer lezen.

Dit zijn mijn tips voor inspirerende data storytelling podcasts voor jou. Staat jouw tip hier niet tussen? Stuur mij een bericht en ik voeg hem toe aan het blog.

Lees je liever? Dan vind je hier mijn boekentips over data storytelling.

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

Data visualisaties tekenen - 7 visuele variabelen van Jacques Bertin

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!

De story spine als verhaalopbouw

De story spine is een hulpmiddel om je verhaal te vertellen. Letterlijk de ruggengraat van je verhaal. Iedereen kent deze opbouw. Het is namelijk de opbouw van een sprookje. Ik zal je laten zien door de story spine als verhaalopbouw te gebruiken om je mijn eigen verhaal te vertellen.

Een verhaalopbouw als de story spine helpt je om beknopt de hoofdlijn van je verhaal op papier te krijgen en je raad het al: het is niet alleen van toepassing op sprookjes. Ook als je de resultaten van je analyse wilt vertalen in een goed lopend verhaal, kun je het gebruiken. Dit is hoe het principe werkt:

Er was eens < >. Elke dag < >. Op een dag < >. Daardoor < >. Daardoor < >. Totdat uiteindelijk < >.

Het is een kwestie van invullen. Daar komt ie.

Er was eens… een marketeer

Er was eens een marketeer. Ik dus. Die al snel ontdekte dat je met een marketingstudie heel veel kanten op kon. Elke dag ging zij vrolijk naar haar werk en in de eerste vijf jaar van haar carrière probeerde zij erachter te komen wat ze binnen het mooie marketingvak het liefste deed. Ze was marketing- communicatiemedewerker, marketing consultant, PR-adviseur en accountmanager. Alles was leuk, maar ze had het allerleukste nog niet gevonden.

Op een dag… brak de crisis uit

Op een dag brak de crisis uit. Haar tijdelijke contract kon niet meer worden verlengd. En toen zat zij thuis. Op de bank. Wat nu?

Daardoor besloot zij haar carrière over een andere boeg te gooien. Ze zou zich binnen de marketing gaan specialiseren. Met de oefeningen uit de opleiding tot coach die ze een jaar eerder had afgerond, ging zij aan de slag. Dat gaf haar weer richting.

Daardoor kwam zij er bijvoorbeeld achter dat ze eigenlijk best een nerd was. Als het technisch werd, stond zij vooraan om zich erin vast te bijten en het onder de knie te krijgen. Zo bouwde zij voor haar eigen coachpraktijk een website zonder enige voorkennis van HTML en CSS. Een nieuwe baan moest dus iets worden met marketing en techniek erin. En daar bleek nog een functie bij te passen ook: database marketing.

Totdat uiteindelijk… zij die ene kans kreeg

Totdat uiteindelijk zij die ene kans kreeg. Ze werd aangenomen als junior database marketeer bij Fortis Bank, net voor de fusie met ABN Amro. Niet op basis van ervaring, want die had zij nog niet. Op basis van een goed verhaal, haar enthousiasme en ambitie. Zij zag het namelijk helemaal zitten. Eerst een paar jaar als database marketeer aan de slag. Daarna wilde zij verder groeien in de richting van marketing intelligence om klantgedrag te kunnen voorspellen. Dat leek haar echt het einde.

Zo is zij 9 jaar later een succesvolle marketing intelligence analist en helpt zij met Buro Flamingo haar opdrachtgevers om het gedrag van hun klanten te voorspellen. Haar liefde voor het vak groeit nog elke dag.

En ze analyseerde nog lang en gelukkig. 😉

Zelf aan de slag met het story spine principe

Zie je hoe goed het werkt? Doordat je de opbouw van het verhaal al kent, leest het verhaal gemakkelijk weg. Maar het geeft je als schrijver van het verhaal ook houvast. Iets waar ik zelf als analist erg van hou.

De story spine als verhaalopbouw is een van de 22 storytelling tips van Pixar, bekend van animatiefilms zoals Toy Story, Up en Coco. In deze Buffer podcast leggen ze het story spine principe en een aantal andere tips wat verder uit.

En hier vind je de link naar alle 22 storytelling tips van Pixar in een toffe infographic. Deze is gemaakt door Emma Coats van Pixar.

Meer lezen over manieren hoe jij effectief je verhaal kunt vertellen. Lees dan bijvoorbeeld deze blog over 3 stappen van analyse naar presentatie.

Van analyse naar presentatie in 3 stappen

Een jaar geleden hoorde ik de term storytelling voor het eerst in een data context. Het was tijdens een gastcollege van Hiek van der Scheer, nu manager bij Aegon, maar met een historie bij McKinsey. Bij McKinsey gaan ze van analyse naar presentatie in 3 stappen: eerst de slides, dan analyse en daarna je verhaal in de vorm van een presentatie. Een mooi voorbeeld van data storytelling. Hieronder lees je hoe je met deze drie stappen meer impact kunt maken met je analyse.

Stap 1: Maak eerst je slides

Maak direct de presentatie van je analysevraag. De presentatie van je analyse is namelijk net zo belangrijk als de analyse zelf. In deze presentatie vraag die je jezelf moet stellen in deze stap is: wat is het verhaal dat je wilt vertellen? Als je hier antwoord op geeft voor je begint met analyseren, heeft dat een belangrijk voordeel. Ten tweede kun je dit verhaal voordat je begint al bespreken met je stakeholders. Je maakt hen zo medeverantwoordelijk om er ook echt wat mee te gaan doen als je werk af is.

Stap 2: Analyseer gericht

De tweede stap is de analyse zelf. Nu je presentatie af is en je het verhaal dat je wilt vertellen hebt afgestemd, kun je heel gericht aan de slag. Je hebt voor jezelf een kader gemaakt waarbinnen je kan gaan zoeken naar de relevante onderbouwing van je verhaal. Dat is heel wat effectiever dan zoeken naar een speld in een hooiberg.

Stap 3: Presenteer je verhaal

In stap 3 kun je van de onderbouwing uit je analyses een mooie eindpresentatie van maken. Hierin presenteer je de resultaten eerst. Dat is een heel belangrijk punt. Denk aan je publiek die graag eerst willen horen wat jouw inzichten zijn. Eventuele disclaimers stop je in de bijlage om afleiding te voorkomen. Je hebt je publiek al meegenomen in je verhaal voordat je begon in stap 1. Nu vertel je ze precies hoe het zit en kunnen zij er direct mee aan de slag. Impact gegarandeerd!

Eye-opener

Deze aanpak was voor mij een echte eye-opener. Want, hoe kun je nou je presentatie al maken als je nog niet weet wat je analyseresultaten zijn? Misschien denk jij op dit moment ook zo. Maar herinner je dan dat je presentatie minstens zo belangrijk is dan je analyse. Dat je een verhaal te vertellen hebt en je collega’s hierin wilt meenemen. Dan klinkt het ineens heel logisch.

Deze aanpak vanuit de consultancy wordt door Cole Nussbaumer Knaflic ook beschreven in haar boek Storytelling with Data.

Ook schreef Forbes in 2016 al een artikel over data storytelling als belangrijkste skill voor elke data professional. Zij leggen ook uit dat het verhaal net zo belangrijk is als de data en de visualisatie. Lees het hele artikel hier.

Buro Flamingo datastorytelling

KvK: 67560202
Adres: Hooft Graaflandstraat 37, 3525 VM Utrecht
Neem contact op
info[at]buroflamingo.nl
06-10251045

Algemene voorwaarden | Privacyverklaring | Cookiebeleid | Sitemap
Copyright Buro Flamingo