Snyggare diagram ger snabbare och bättre förståelse

Längst ner till höger ser du forskarnas insats: ett spridningsdiagram designat efter vad det ska visa.

Spridningsdiagram, eller punktdiagram som de också kallas, är en diagramtyp som visar data med punkter i ett koordinatsystem.

Du har sett diagrammen många gånger, och de återfinns mest överallt för att visa upp samband mellan två eller flera saker.

Två exempel där de skulle kunna användas är korrelationen mellan lungkapacitet och hur länge du kan hålla andan, eller Old Faithful-gejsern i Yellowstone nationalpark och tiden mellan utbrott samt hur lång tid varje utbrott varar.

Spridningsdiagram kan dock vara svåra att utforma, och därmed också att förstå. Konventionell diagramdesign gör det klurigt att se värden som sticker ut, men också var den stora massan data/träffar återfinns.

Därför har forskare, bland annat Tino Weinkauf (professor i visualisering på KTH), bidragit till forskningen runt diagramtypen och tagit fram en metod för att automatisera designen. Det vill säga att diagrammen ritas upp utifrån vad som är viktigast att belysa. Detta utan att ämnesexperten behöver göra arbetet med att bestämma bildformat, punktstorlek, färger, kontrast, renderingsordning, opacitet och andra designparametrar.

Ämnesexperten är just expert på sitt område, inte nödvändigtvis visualiseringsproffs.

De andra forskarna som varit med och bidragit till arbetet är Luana Micallef, Gregorio Palmas och Antti Oulasvirta.

En vetenskaplig artikel i ämnet med titeln ”Towards perceptual optimization of the visual design of scatterplots” finns publicerad här.