La rappresentazione visiva dell'informazione. by helga_4

Helga Manduca

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Helga Manduca

La rappresentazione visiva dellâ&#x20AC;&#x2122;informazione

Indice Introduzione

1. Linguaggio visivo 2. Informazione

2.1 Big Data

2.3 Open Data

2.4 I dati

2.5 Wurman e gli architetti dellâ&#x20AC;&#x2122;informazione

2.6 Nathan Shedroff e la comprensione dei dati

3. Information design

3.1 Data Visualization e le Infografiche

3.2 Principi di percezione

3.3 Il modello mentale

3.4 Meccanismi di apprendimento

3.5 Stephen Few e i limiti della memoria di lavoro

3.6 Elaborazione top-down bottom-up

3.7 La pre-attentive processing

3.8 Le teorie di Bertin

3.9 Principi di Few

3.10 Cleveland e McGill

3.11 Why a diagram is (sometimes) worth ten thousand words

Approfondimento: l’occhio

4. Rappresentazioni grafiche

4.1 Edward Tufte

4.2 I principi

4.3 La ruota della visualizzazione di Alberto Cairo

4.4 Attendibilità e Chiarezza

Sensibilizzazione dei dati e responsabilità 4.5 Funzionalità Per non sbagliare

66 69 76

4.6 Bellezza

4.7 Ispirazione

5. La storia

Le origini

Rivoluzione scientifica

Nuove forme grafiche

Inizio grafica moderna

Età dell’oro delle mappe statistiche

Anni 2000

101

6. Il progetto

102

Introduzione Il mio elaborato di tesi analizza le teorie e le caratteristiche dell’information design, evidenziando l’emergere di nuove idee e mezzi, che sono la conseguenza di un processo di trasformazione, in risposta alla necessità di determinare nuove modalità di descrizione e rappresentazione dei dati. Analizzerò anche i modelli storici antecedenti alla nascita di discipline come l’information design.

1 linguaggio visivo

Linguaggio visivo

Un linguaggio viene definito tale poiché è un sistema di comunicazione che permette di trasmettere informazioni da un’emittente ad un ricevente o destinatario. Secondo questo ragionamento anche le rappresentazioni grafiche di dati rientrano nella categoria di linguaggio; il loro scopo principale è infatti quello di veicolare informazioni, un messaggio trasmesso da un emittente ad un destinatario. Il canale che viene usato in questo caso è la vista. Il registro, che solitamente è il livello espressivo utilizzato in una specifica situazione, nelle rappresentazioni grafiche può essere identificata come l’insieme di tratti che collegano una rappresentazione al contesto in cui viene impiegata. I contesti possono essere raggruppati in quattro categorie: quello delle analisi reportistiche, quello delle comunicazioni scientifiche, quello delle inchieste giornalistiche e quello artistico. Per quanto riguarda il pubblico la comunicazione avviene su diversi tipi di livelli: didattico, divulgativo, tra esperto ed esperto, o tra esperto e profano. Parlando di comunicazione dovremmo accennare al codice, esso è una sorta di dizionario che associa il significante al significato. La capacità di decifrare un segno dipende dal nostro bagaglio culturale, se l’emittente e il destinatario comunicano attraverso lo stesso codice sarà possibile lo scambio di informazioni. Il codice a sua volta potrà essere stabilito in modo artificiale, per esempio i segnali stradali, o un codice spontaneo, ossia quello che sviluppiamo a seconda l’ambiente che ci circonda, un ambiente condiviso con altri individui che avranno acquisito il nostro stesso codice. Il linguaggio visivo è forse un linguaggio più limitato di quello parlato, ma certamente più diretto. Tutti riceviamo continuamente comunicazioni visive dal quale possiamo trarne significato senza l’uso di parole. Il linguaggio genere una comunicazione, in questo caso una comunicazione visiva.

La rappresentazione visiva dell’informazione

«La comunicazione visiva è la trasmissione di un messaggio tramite un’immagine (e perciò è chiamata a volte comunicazione iconica, dal greco eikon, “immagine”), che rappresenta in maniera metaforica la realtà. La comunicazione per immagini permette di raggiungere il massimo effetto comunicativo nel più breve tempo possibile, grazie al suo forte potere di richiamo, alla sua spesso immediata comprensibilità e alla facilità di memorizzazione»1 .

1 Prette De Giorgis.

Linguaggio visivo

Munari paragona la conoscenza della comunicazione visiva all’insegnamento di una nuova lingua, una lingua di immagini. «Conoscere la comunicazione visiva è come imparare una nuova lingua, una lingua fatta solo di immagini che hanno lo stesso significato per persone di qualunque nazione e quindi di qualunque lingua». La comunicazione visiva avviene tramite la trasmissione di segni. Oggi più che mai abbiamo la necessità di comunicare attraverso essi, poiché hanno la funzione di fornire segnali organizzati la dove la comunicazione parlata o scritta risulterebbe eccessiva. Si pensa possa esserci un ritorno al pittogramma, i segni sono infatti diventati sempre più indispensabili alla comunicazione umana. Lo scopo della rappresentazione schematica è l’analisi o la scomposizione di un oggetto o di un avvenimento nelle sue parti, piuttosto che la sua mera descrizione verbale o rappresentazione fotografica. L’immagine vera viene stilizzata. Possiamo analizzare quelli che sono gli stadi della stilizzazione, fino ad arrivare alla schematizzazione: 1. Siamo di fronte ad un immagine, un illustrazione semplificata che mostra le parti essenziali di un oggetto, essa può essere la rappresentazione del primo livello di schematizzazione, dal momento in cui avviene un distacco con la realtà . 2. Nel secondo livello abbiamo la rappresentazione di un tipo di diagramma che consiste nella sezione trasversale di un motore. La figura è già molto lontana dalla realtà, poiché non sarà mai possibile vedere l’oggetto da questo punto di vista. 3. La terza rappresentazione è uno schema elettrico, in esso scompare del tutto la forma esterna dell’oggetto e viene spiegato il funzionamento di una sola parte. In questo tipo di

La rappresentazione visiva dell’informazione

schema sono iscritti dei segni non facilmente comprensibili, in quanto si tratta di segni scientifici e tecnici. 4. L’ultimo esempio illustra un grafico con dei valori distribuiti su una griglia; la distribuzione di questi dati su un piano bidimensionale ci permette di fissare visivamente determinate relazioni ai punti di incrocio degli elementi. Le linee di connessione tra i punti rendono immediatamente comprensibile al lettore la situazione.! Questo è l’esempio di come un semplice grafico può aiutarci nella comprensione di ciò che non può essere chiaramente descritto solo a parole. Oggi quello di trasformare le rappresentazioni visive di dati, di informazioni in un vero e proprio linguaggio è una vera e propria sfida: «con il tempo le visualizzazioni potrebbero rivelarsi il miglior modo di veicolare conoscenza prodotta nell’era digitale»." 1. Adrian Frutiger, Segni & simboli: disegno, progetto e significato (p. 192).

Le visualizzazioni, come afferma Willers, producono sapere attraverso nuovi stili di linguaggio. Un altro studioso, Ortiz è addirittura arrivato ad affermare in un suo articolo del 2005, che con le nuove pratiche di design dei dati siamo giunti alla vigilia di una nuova forma di scrittura.

2 Adrian Frutiger, Segni & simboli: disegno, progetto e significato, Stampa Alternativa, 1998. 3

Comunicare con i dati, Mara Pometti, Francesco Tissoni.

Linguaggio visivo

1 2 informazione

Informazione

L’informazione è la Notizia, il dato o l’elemento che consente di avere conoscenza più o meno esatta di fatti, situazioni, modi di essere. In senso più generale, anche la trasmissione dei dati e l’insieme delle strutture che la consentono. Ogni giorno durante le nostre attività quotidiane siamo di fronte ad un alto numero di informazioni da assimilare e ad un enorme quantità di dati da percepire, filtrare ed elaborare, questo perché negli ultimi decenni la quantità di informazioni è in continuo aumento, siamo completamente sommersi, Tutto ciò ci ha portato a quello che gli studiosi definiscono Information Pollution#. Sul web le informazioni si trasformano in dati. Oggi immaginiamo l’internet come un ‘mare’ di dati, in cui si rischia di annegare. «I dati sono descrizioni elementari, molte volte numeriche o digitali, di una realtà».

2.1 Big Data Il termine nasce negli anni 90 grazie a John Marshey, che iniziò ad utilizzarlo per indicare un enorme quantità di dati digitali che veniva prodotta. Via via, negli anni si è sviluppata una relazione tra i dati e il genere umano, l’uomo ha infatti sviluppato un rapporto con il digitale così profondo da essere egli stesso oggetto della produzione di gran parte dei Big Data. Via via, negli anni si è sviluppata una relazione tra i dati e il genere umano, l’uomo ha infatti sviluppato un rapporto con il digitale così profondo da essere egli stesso oggetto della produzione di gran parte dei Big Data.$ Uno studio dell’International Data Corp (IDC), afferma che nel 2010 sono stati generati 1.200 exabyte% di informazioni; «All too much monstrous amounts of data». The Economist 4 Letteralmente inquinamento delle informazioni, solitamente con questo termine vengono descritte informazioni inutili e ridondanti che potrebbero ostacolare le ricerche. 5 Alessandro Giaume, Data scientist: Tra competitività e innovazione, Franco Angeli, 2017. 6 1 exabyte corrisponde a 1.000.000.000.000.000.000 (1018) byte. 15

La rappresentazione visiva dell’informazione

Erich Schmidt, ex CEO di Google, ha annunciato durante una conferenza nell’agosto 2010 che dal 2003, che l’umanità ha generato circa 5 exabyte di dati, oggi invece arriviamo a produrre lo stesso volume di dati ogni due giorni. I dati che sono stati generati nel 2015 superano tutti i dati prodotti nel corso di tutti gli anni precedenti dalla civiltà umana. Siamo di fronte ad un continuo crescendo. Qualsiasi tipo di attività compiuta lascia dietro di se delle tracce di dati. Naturalmente la maggior parte di questi dati sono prodotti da processi e comunicazioni tra computer, cellulari e altri dispositivi, nulla di comprensibile per il cervello umano. Stiamo parlando di dati complessi. Con l’aggettivo Big oggi si intende la capacità di gestione dei dati da parte dei computer e degli altri dispositivi tecnologici. I Big Data hanno delle caratteristiche, che riassumeremo nel modello delle 5V: Volume: che riguarda la quantità di dati prodotta ogni secondo; Velocità: con il quale vengono generati; Varietà: possono essere sia strutturati che non strutturati; Variabilità: la loro qualità è variabile; Valore: che assumono nella società ; Come riusciamo a sopravvivere in questo mare di dati? La voglia di riordinarli cresce insieme a loro, si sono create, infatti, delle banche dati&.

2.3 Open Data Oltre ai Big Data, bisogna chiarire il concetto di Open Data, ossia dati aperti, che possono essere liberamente utilizzati, riutilizzati e ridistribuiti da chiunque, soggetti eventualmente alla necessità di citarne la fonte e di condividerli con lo 7

dati.gov.it, raccoglie i metadati in italia.

Informazione

stesso tipo di licenza con cui sono stati originariamente rilasciati. La nozione di dati aperti appartiene più specificatamente al settore pubblico, si parla di open government data, intesa come informazione, pubblica o no, accessibile e riutilizzabile da chiunque e per qualunque fine. L’uso di questo termine iniziò quando diversi governi (come Stati Uniti, Nuova Zelanda, Regno Unito e Canada) annunciarono l’apertura della loro informazione pubblica'. Gli open data sono un’immensa risorsa ancora in gran parte inutilizzata. Come siamo arrivati a questo punto? Le cause possono essere ricercate, in primis nel Web 2.0, nato nel 2004 il quale ha fatto si che qualsiasi tipo di utente potesse accedervi, pubblicando contenuti “user add value” (valore aggiunto all’utente), e nell’invenzione degli smartphone e degli altri dispositivi mobili, che hanno reso ciascuno di noi capace di produrre una miriade di dati in un solo minuto.

2.4 I dati I dati sono il prodotto della scoperta, della ricerca, della raccolta e della creazione, a volte possono anche apparire noiosi poiché non sono un messaggio completo, sono quindi la materia prima che usiamo per costruire le nostre comunicazioni e non sono destinati ai consumatori poiché quasi incomprensibili senza un mezzo con il quali “tradurli”. Inondiamo continuamente il nostro pubblico di dati, piuttosto che di informazioni, il quale cerca di risolvere e dare un senso ad essi. Dei dati per avere valore informativo, devono essere organizzati, trasformati, presentati in un modo che gli dia significato. L’informazione rende i dati qualcosa di interessante per il pubblico, per passare da un semplice elenco di numeri ad una comunicazione vera e propria bisogna dunque: 8

Simone Aliprandi, Il fenomeno open data, Ledizioni, 2017.

La rappresentazione visiva dell’informazione

organizzarli in una forma significativa, presentarli in modo appropriato comunicando il contesto attorno ad essi. La soluzione? il design, attraverso il quale possiamo dare coerenza e struttura a dei dati ‘grezzi’.

2.5 Wurman e gli architetti dell’informazione Richard Saul Wurman, negli anni Settanta, allora docente di Architettura nella Carolina del Nord, prima che l’accesso ad internet diventasse universale, predilisse che l’imminente esplosione di informazioni avrebbe richiesto la nascita di una nuova razza di professionisti addetti all’organizzazione dei dati e concentrò i suoi studi principalmente sul design e su come potesse divenire indispensabile per la traduzione dei dati in artefatti che “permettessero alla mente umana di leggere e comprendere le informazioni da esse veicolate”. La sfida più grande della nostra specie, disse Wurman, fu quella di riuscire a destreggiarsi in quel mare ancora sconosciuto di dati. Questi nuovi professionisti furono chiamati dallo stesso Wurman architetti dell’informazione, e la loro disciplina soprannominata architettura dell’informazione. Quale era il loro compito? Aiutare gli utenti ad evitare l’ansia da informazione, il buco nero tra dati e conoscenza. Egli riuscì a connettere il mondo dell’architettura dell’informazione con quello del design (inteso non come la pratica di rendere bello l’aspetto di un oggetto ma di progettare e organizzare i diversi componenti di qualcosa). «Intendo architetto nel senso di creare principi sistematici, strutturali e ordinati per far funzionare qualcosa; la meditata costruzione di un artefatto, di un’idea o di una politica che informa perché è chiara».

Informazione

2.6 Nathan Shedroff e la comprensione dei dati I dati sono abbastanza inutili per la maggior parte di noi. Sono il prodotto della ricerca o della creazione (come la scrittura), ma non sono un prodotto adeguato per comunicare. Per avere valore informativo, devono essere organizzati, trasformati, presentati in un modo che gli dia significato. Shedroff definisce questo processo il continuum della comprensione. L’informazione rende i dati qualcosa di interessante per il pubblico, per passare da un semplice elenco di numeri ad una comunicazione vera e propria bisogna dunque: organizzarli in una forma significativa, presentarli in modo appropriato comunicando il contesto attorno ad essi. Nathan Shedroff nel suo trattato “Information Interaction Design” analizza come avviene il processo di comprensione dei dati: «Dai dati si genera informazione, l’informazione a sua volta può essere trasformata in conoscenza e in saggezza». Quando l’informazione si integra con l’esperienza, si ha la conoscenza. Con ogni esperienza acquisiamo conoscenza. L’informazione forma lo stimolo di un’esperienza, interagendo con altri o con gli strumenti. Ci sono molti tipi di esperienze che conferiscono diversi tipi di conoscenza. Alcune conoscenze sono personali, avendo significato unico per le esperienze di una persona, pensieri, o punto di vista. La conoscenza locale è conoscenza condivisa da poche persone per via delle loro esperienze condivise. La conoscenza globale è più generale, limitata e basata sui processi. Una comunicazione efficace deve tener conto del livello di conoscenza del pubblico. La saggezza può essere la comprensione del messaggio

La rappresentazione visiva dell’informazione

acquisito attraverso l’esperienza. Essa è il livello più vago e intimo di comprensione. È molto più astratto e filosofico degli altri livelli, è il risultato della contemplazione, della valutazione, della retrospettiva e del l’interpretazione della conoscenza, è una comprensione che deve essere acquisita da se stessi. La possiamo definire come lo stadio in cui una persona ha acquisito un livello così avanzato di conoscenza dei processi e delle relazioni (Shedroff la chiama meta-conoscenza), che gli è possibile esprimere giudizi qualitativi sui dati. La saggezza viene autoindotta tramite la contemplazione, lo studio e l’interpretazione della conoscenza, e non può essere trasmessa o insegnata in maniera diretta come invece avviene per la conoscenza.

2. Riproduzione schema di Nathan Shedroff nel saggio Information Interaction Design: A Unified Field Theory of Design.

Informazione

2 3

Information design

La rappresentazione grafica delle informazioni si situa tra i dati e l’informazione. Essa ci fornisce i metodi e gli strumenti con cui organizzare e rappresentare i dati al fine di produrre informazione. Sono i processi cognitivi umani che creano l’informazione a partire dai dati che trattiamo, ed è appunto tramite le rappresentazioni grafiche di questi dati che si cerca di migliorare i processi cognitivi, facendo uso delle capacità percettive del sistema visivo umano. L’informazione è ottenuta a partire dai dati, il design fornisce loro una struttura per ricavarne senso. Potremmo definire l’architettura delle informazioni come una grande etichetta che racchiude le discipline interessate nella ideazione e progettazione di artefatti visivi che ci aiutino nella comprensione dei dati. Fig. 3. L’unione dei termini “information” e “design” da vita all’information design, terminologia coniata da E. Horn che definisce come arte e scienza collaborino nel: «preparare informazioni in modo che possa essere usata dagli esseri umani in maniera efficiente ed efficace».

architettura dell’informazione information design

3. Riproduzione Alberto Cairo, L’arte funzionale. Infografica e visualizzazione delle informazioni, Pearson, 2013, p. 18.

visualizzazioni infografiche

La rappresentazione visiva dell’informazione

Più generalmente l’information design è la disciplina che si propone di rielaborare le informazioni in forma diagrammatica per favorirne la comprensione. «Information design is defined as the art and scienze of preparing information so that it can be used by human beings with efficiency and effectiveness. […] The values that distinguish information design from other kinds of design are efficiency and effectiveness at accomplishing the communicative purpose». Robert E. Horn

3.1 Data Visualization e le Infografiche Secondo Robert Spencer, professore emerito di ingegneria dell’informazione, esistono molti usi del termine visualizzazione, che letteralmente indica l’attività in cui ogni essere umano è coinvolto nella costruzione interna di immagini all’interno della mente. Considerando questo, si può definire la visualizzazione come un’attività cognitiva facilitata da rappresentazioni visive esterne con il quale le persone costruiscono rappresentazioni mentali interne del mondo. Una parte importante dell’information design sono: Data Visualization e le Infografiche Si fa molta confusione con questi due termine, a volte vengono usati e intercambiati come se rappresentassero lo stesso concetto, ma non è cosi. «Una visualizzazione è qualsiasi tipo di rappresentazione visiva dell’informazione destinata a consentire comunicazione, analisi, scoperta, esplorazione e così via. Un grafico è una visualizzazione in cui i dati sono codificati con simboli che hanno forme, colori o proporzioni diverse»(.

9 Alberto Cairo, L’arte del vero. Dati, grafici e mappe per la comunicazione, Pearson, 2016.

Information design

La data visualization, o visualizzazione di dati, ha lo scopo di tradurre i dati attraverso un codice visivo comprensibile da tutti, il tentativo è quello di creare nuove soluzioni per la rappresentazione di questi complex data e di dare struttura ai dati presentando la loro continua dinamicità. Una visualizzazione di dati è uno strumento che l’utente può utilizzare per esplorare liberamente i dati e creare informazioni attraverso la presentazione di un tema rappresentato nella sua completezza.

Come spiega John Costa, un docente spagnolo di design, visualizzare significa: «rendere certi fenomeni e certe porzioni della realtà visibili e comprensibili; molti di questi fenomeni non sono naturalmente accessibili a occhio nudo e molti non sono nemmeno di natura visiva». Riassumendo: «Una visualizzazione di dati è un modo per esporre i dati e consentire di analizzarli, esplorarli e fare delle scoperte. […] di solito sono concepite come strumenti che consentono al pubblico di trarre conclusioni proprie in merito ai dati». Il termine infografica è la traduzione del termine anglosassone infographics, fusione delle parole information e graphics. In italiano il vocabolo “infografica” non esiste, l’enciclopedia Treccani non lo include nelle sue voci. Più correttamente si dovrebbe parlare di grafica d’informazione ma in questa tesi ricorrerò al termine infografica, poiché è quello comunemente utilizzato.

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L’infografica, al contrario accompagna l’utente nella lettura delle informazioni attraverso una storia, si tratta quindi di un lavoro grafico di elaborazione dati, di uno storytelling, creato per comunicare al pubblico un determinato messaggio e un aspetto ben preciso. Solitamente vengono organizzate in senso lineare, possono essere piene di dettagli, contenere dei disegni, icone e pittogrammi. L’infografica chiarisce e anticipa il processo che farebbe il cervello di creare ordine, è un mezzo che si occupa dello smistamento delle informazioni, inoltre è un metodo per rendere visibile ciò che altrimenti non saremmo in grado di percepire.

4. Brazil’s Demographic Opportunity, Alberto Cairo, Epoca Magazine. 5. Brazilian Population, Alberto Cairo, Epoca Magazine, 2010.

«Le rappresentazioni grafiche vengono realizzati per curiosità, per la voglia di approfondire, non possiamo comunicare qualcosa se non sviluppiamo un interesse “un impulso ad apprendere il più possibile. […] la vita di un comunicatore visuale dovrebbe essere caratterizzata da un sistematico ed entusiasmante caos intellettuale». Alberto Cairo Esse permettono al pubblico di muoversi e di esplorare interagendo visivamente con gli artefatti, favoriscono l’apprendimento e inoltre sono un meccanismo euristico generatore di senso, ciò significa che portano l’osservatore a ipotizzare nuove conoscenze. Di seguito due infografiche realizzate da Cairo (Fig. 4 e 5). La prima La difesa dei vicini: una panoramica delle forze armate dei paesi che circondano il Brasile, vuole mostrare come il governo brasiliano sia orgoglioso del nuovo piano strategico di difesa. La seconda riguarda tre diversi argomenti: il confronto tra il sistema carcerario brasiliano e quelli di altri paesi tra il 1997 e il 2007; un elenco degli stati brasiliani con un aumento drastico di detenuti dal 2007 al 2012; lo squilibrio tra il numero di detenuti e il numero di posti disponibili nelle carceri.

Information design

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Information design

La rappresentazione visiva dell’informazione

Questa infografica si mostra come un vero e proprio racconto basato su grafici, diagrammi e mappe. Nella pagina, a fianco invece troviamo una visualizzazione di dati di Mc Candless con la quale rappresenta i miliardi spesi per operazioni diverse tra loro. Utilizza una mappa a segmenti, molto intuitiva, attraverso il quale associa la grandezza dei quadranti alle somme spese.

6. The Billion Dollar Gram, Mc Candless, Information is Beautiful, pp.010, 011.

Cosa hanno in comune data visualization e infografiche? Presentano dei dati e ne permettono un certo grado di esplorazione, hanno entrambi una componente di presentazione e una di esplorazione, esse esistono in un continuum. Visualizzazione dei dati e infografiche sono considerati da Alberto Cair)*o come tecnologie (in questo caso il termine tecnologia viene utilizzato secondo il senso attribuitogli da Brian Arthur nel suo The nature of technology, egli afferma che la tecnologia può essere un oggetto, un processo o un metodo concepito per raggiungere uno scopo umano, anche le rappresentazioni grafiche sono tecnologie, mezzi, dispositivi il cui obiettivo è quello di aiutare il pubblico a portare a termine determinati compiti e processi), sono delle estensioni di noi stessi, ci permettono di raggiungere degli scopi. La visualizzazione di dati, come anche l’infografica, non sono altro che la traduzione di informazioni astratte in rappresentazioni visive che possono essere facilmente decodificate. La forma di queste informazioni prende vita attraverso principi di progettazione derivati dalla comprensione della percezione umana11.

10 Alberto Cairo insegna infografica e visualizzazione dell’informazione alla school of Communication della University of Miami. 11 Stephen Few, Data Visualization for Human Perception, http//interaction-design. org.

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7. Una visualizzazione può anche essere un esplosione di ibridazioni tra diverse forme di diagrammi e grafici, come una sorta come una sorta di sfida per creare ogni volta qualcosa di unico, complesso e originale. L’esempio emblema di ciò è una rappresentazione realizzata dallo studio Accurat (l’azienda fondata da Giorgia Lupi, nota designer di informazioni italiana.), “Premi Nobel”. La base della

Information design

visualizzazione è una linea temporale, sovrapposta a un grafico a barre (l’età del vincitore) e un diagramma di flusso (la correlazione con le più importanti università statunitensi), tre diverse soluzioni per diversi tipi di dati. Questo risultato consente di individuare ed estrarre i dati confrontando diverse variabili. Essa combina tutte le principali forme di attività cognitiva, dando al lettore la libertà di giocare con i dati. L’atteggiamento esplorativo sembra essere dominante.

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3.2 Principi di percezione «La vista è il senso più sviluppato nelle specie umane. Siamo una specie visiva. Ci siamo evoluti in modo da essere molto veloci nel rilevare pattern visivi». Alberto Cairo Vedere e capire sono due processi concatenati, capiamo perché vediamo, la visione precede le comprensione. The words ‘understanding’ and ‘seeing’ are synonymous. La percezione consiste nell’elaborazione delle sensazioni elementari che vengono convogliate dagli organi di senso. Nel processo di elaborazione l’informazione viene codificata, organizzata, riconosciuta e interpretata. «Solo uno studio scientifico della percezione visiva consente di dare giudizi informati sui metodi di esposizione»)!. Il processo di percezione può essere diviso in stadi: •

•

stadio primario: attraverso i processi visivi primari vengono definite e descritte le caratteristiche fisiche dello stimolo visivo, senza però che ne siano determinati il significato, l’uso e la funzione. Dopodiché l’analisi e l’elaborazione delle caratteristiche fisiche permette di far emergere l’oggetto strutturato. stadio secondario: lo stimolo strutturato, attraverso il confronto con le conoscenze depositate in memoria, viene riconosciuto.13

Qual è il legame tra scienza della percezione e rappresentazione dei dati? «Because the human visual system is a pattern seeker of enormous power and subtlety. The eye and the visual cortex of the brain form a massively parallel processor that provides the highest-bandwidth 12 William S. Cleveland and Robert McGill, Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods, Journal of the American Statistical Association, Vol. 79, No. 387 (Sep., 1984), pp. 531-554 . 13 www.stateofmind.it.

Information design

channel into human cognitive centers. At higher levels of processing, perception and cognition are closely interrelated, which is the reason why the words ‘understanding’ and ‘seeing’ are synonymous. However, the visual system has its own rules. We can easily see patterns presented in certain ways, but if they are presented in other ways, they become invisible. The more general point is that when data is presented in certain ways, the patterns can be readily perceived. If we can understand how perception works, our knowledge can be translated into rules for displaying information. Following perceptionbased rules, we can present our data in such a way that the important and informative patterns stand out. If we disobey the rules, our data will be incomprehensible or misleading»)#. Colin Ware afferma inoltre che la rappresentazione visiva sia il canale migliore per trasmettere informazioni al cervello, possiamo acquisire più informazioni tramite la vista che con tutti gli altri sensi messi insieme. Questo rende la visualizzazione di dati uno strumento incredibilmente potente, un enorme quantità di informazione che può essere percepita e decifrata velocemente se presentata bene. L’avanzamento degli studi compiuti nel campo della percezione e della scienze cognitive hanno ancor di più rafforzato le tecniche di progettazione dei dati. La percezione visiva non è altro che una costruzione del cervello guidata da continui feedback con l’esterno, che ci rassicurano sulla stabilità delle cose. Percezione e linguaggio si condizionano a vicenda. Pensiamo usando la lingua parlata, ma pensiamo anche per immagini! Da questa riflessione nasce l’interesse di Falcinelli)$ per le immagini mentali. L’attività di una persona che osserva una rappresentazione grafica per comprenderne il contenuto è l’attività cognitiva con cui costruisce un modello mentale dei dati, ovvero una 14 Colin Ware, Information Visualization: Perception for Design, Elsevier, 2013 15 Riccardo Falcinelli è uno dei piú apprezzati visual designer italiani. Insegna Psicologia della percezione presso la facoltà di Design ISIA di Roma.

La rappresentazione visiva dell’informazione

rappresentazione interna del mondo che ci circonda. Il termine modello mentale è stato usato per la prima volta da Kenneth Craik nel 1943 nel suo libro The nature of Explanation, ed è utilizzato soprattutto dagli studiosi di psicologia cognitiva per descrivere come gli esseri umani costruiscono la conoscenza del mondo che li circonda. Nelle rappresentazioni grafiche, la formazione di un modello interno è coadiuvata dalle proprietà grafiche che aiutano a costruire una “mappa visiva” dei dati che vengono riportati.

3.3 Il modello mentale Apprendere in definitiva significa costruire e memorizzare modelli mentali, ovvero schemi in cui vengono organizzate le nostre conoscenze. I modelli mentali sono gli strumenti che ci permettono di interpretare, risolvere problemi, fare deduzioni. Il processo con cui il nostro cervello integra nuovi contenuti con modelli già presenti si chiama encoding, codifica. Un’immagine quindi è efficace se aiuta il processo di codifica, ovvero se è ben strutturata e i concetti che vuole trasmettere sono organizzati in un quadro visivo in cui siano chiari rapporti, connessioni, proporzioni. L’infografica è la tipologia di immagine che meglio si presta a supportare il meccanismo di creazione di nuovi modelli mentali. Le rappresentazioni grafiche possono infatti ampliare i processi cognitivi poiché producono nella nostra mente dei dati con il quale è possibile dedurre nuove informazioni tramite processi di inferenza percettiva.

3.4 Meccanismi di apprendimento Dunque l’apprendimento si basa su un processo di trasformazione di stimoli esterni in informazione e nel trasferimento di quest’ultima alla nostra memoria. I settori del nostro cervello coinvolti in questo meccanismo sono la working memory o memoria di lavoro, e la long-

Information design

term memory, o memoria a lungo termine. La working memory recepisce una nuova informazione, la rielabora e la registra in un’area cerebrale in cui le informazioni vengono memorizzate temporaneamente. L’elaborazione di un nuovo stimolo avviene attraverso due canali sensoriali, quello visivo e quello uditivo, quindi l’apprendimento attraverso gli strumenti testuali e quello per immagini condividono lo stesso canale, provenendo entrambi dalla percezione visiva. Le informazioni recepite vengono organizzate in un’idea coerente costruita integrando la nuova informazione con le conoscenze pregresse che il cervello recupera dalla longterm memory. Il cervello costruisce a questo punto un modello mentale, ovvero uno schema che viene memorizzato nella long term memory e che verrà a sua volta richiamato per un’elaborazione successiva.

3.5 Stephen Few e i limiti della memoria di lavoro La memoria di lavoro è volatile, una volta che le informazioni vengono rilasciate, per liberare spazio, vengono dimenticate; è inoltre estremamente limitata, possiamo conservare pochissime informazioni alla volta. C’è, come abbiamo già affermato, una stretta relazione tra la working memory e la long term memory: quest’ultima infatti influenza fortemente la prima. Nelle persone che hanno una profonda conoscenza di un argomento, i meccanismi di apprendimento sono diversi da quelli di persone che non hanno conoscenza pregressa. Chi è esperto in un certo ambito ha già creato modelli mentali che può richiamare dalla long term memory, incrementando così le possibilità di rielaborazione della working memory. Chi invece si avvicina a un concetto per la prima volta non ha questo tipo di supporto. A volte però la persona esperta può risultare condizionata da schemi mentali già creati e potrebbe non trarre giovamento

La rappresentazione visiva dell’informazione

da uno strumento didattico che tenta di proporgliene di nuovi. La mente inesperta invece è più malleabile da questo punto di vista)%. Prendendo in considerazione un numero, 742, pur essendo composto da tre cifre viene ricordato come un singolo blocco, prendendo invece in considerazione tre diverse quantità 742, 35, 3005, verranno assimilati dalla memoria di lavoro come tre blocchi distinti. La visualizzazione dei dati aiuta poiché consente di raggruppare più valori insieme attraverso l’uso di un grafico che è percepito come un singolo blocco. Il 90% di dati che il cervello riceve sono dunque di tipo visivo. Si preferirà un grafico ad una tabella piena di dati poiché quest’ultima viene interpretata dal nostro cervello attraverso l’uso di un elaborazione verbale. Potremmo guardare una tabella per ore e non vedere mai ciò che sarebbe assolutamente ovvio attraverso una rappresentazione grafica. Naturalmente non sarà possibile ricordare tutti i numeri e i dati inseriti nel grafico ma rimarrà nella nostra mente un’idea che ci permetterà di confrontare ed esplorare i dati. Attenzione però: ogni attributo visivo aggiuntivo che includiamo in un grafico contribuisce potenzialmente la comparsa alla di disordine.

3.6 Elaborazione top-down bottom-up Nel tempo si sono affermati due diversi tipo di percezione: quella diretta bottom-up e quella della psicologia costruttivista top-down. Esse sono due diversi modi di elaborare i dati sensoriali con cui entriamo in contatto. La teoria del bottom-up ipotizza un percorso diretto dalle cose al cervello, senza nessun ragionamento, una percezione immediata. Quando guardiamo qualcosa, un oggetto, il nostro sistema visivo parte dalle caratteristiche 16 Elisa Pettinari, L’evoluzione delle infografiche in contesto didattico: il caso della tavola periodica di Mendeleev, Fabbri, Martha, 2017.

Information design

più semplici (basso), elabora poi tutte le altre forme complesse (alto). Dall’insieme di tutte le forme percepiamo l’oggetto nel suo insieme. Con elaborazione top-down (dall’alto verso il basso) si intende l’elaborazione basata sui fattori cognitivi. Per ottenere un input visivo dobbiamo ricorrere alla nostra memoria, alle informazioni immagazzinate. Secondo questa teoria senza esperienza non ci può essere conoscenza questo è l’approccio gestaltico. Secondo la scuola della Gestalt la percezione deriva da un processo gerarchico di scomposizione dell’immagine nei suoi elementi più semplici. Gestalt significa configurazione, forma, schema. M. Wertheimer riassume così la definizione di Gestalt: «La “formula” fondamentale della teoria della Gestalt potrebbe essere espressa in questo modo: ci sono “insiemi”, il cui comportamento non è determinato da quello dei loro singoli elementi, ma in cui i processi delle parti sono essi stessi determinati dalla natura intrinseca del “tutto”. È la speranza della teoria della Gestalt determinare la natura di tali insiemi»)&. Esistono, dunque, insiemi il cui comportamento non è determinato da ogni singolo elemento ma dall’intrinseca natura del “tutto”, è compito della teoria della Gestalt determinare la natura di tali insiemi. Secondo questa teoria il cervello segue alcuni principi in cui vengono illustrate le variabili visive (pagina 41-42).

3.7 La pre-attentive processing Tutta l’informazione disponibile è elaborata attraverso un processo preattentivo e viene filtrata dal sistema percettivo in base a ciò che ritiene essere più importante. Tuttavia, un certo tipo di stimolo può rivelarsi più saliente di altri, assumendo priorità nel flusso di informazioni recepite al 17

Max Wertheimer and Gestalt Theory, Transaction Publishers, 2005.

La rappresentazione visiva dellâ&#x20AC;&#x2122;informazione

vicinanza quando gli oggetti sono vicini tra loro tendono ad essere percepiti come gruppo; 40%

30%

20%

10%

somiglianza gli oggetti identici vengono percepiti come appartenenti ad un gruppo;

connessione oggetti collegati attraverso espedienti grafici saranno concepiti come gruppo;

Information design

chiusura gli oggetti allâ&#x20AC;&#x2122;interno di una zona con dei confini saranno percepiti come gruppo); 40%

30%

20%

10%

continuitĂ Ă¨ piu facile riconoscere una forma dai contorni morbidi e tondeggianti piuttosto che una con contorni spigolosi e duri.

La rappresentazione visiva dell’informazione

cervello, senza dunque richiedere uno sforzo di attenzione volontaria per una più approfondita interpretazione. La preattentive processing è generata da questi stimoli che, per quanto riguarda il sistema visivo, agiscono direttamente a livello retinico all’interno dell’occhio. La pre-attentive processing è dunque una elaborazione che avviene prima che venga attivata l’elaborazione di tipo attenzionale per decifrare ciò che è oggetto di osservazione, consiste nella percezione diretta dell’attributo senza dover accedere a una conoscenza pre-acquisita da parte dell’utente. Gli studi sulla percezione visiva hanno consentito di scoprire quali sono gli attributi che innescano i riflessi di tipo preattentive. Nel campo di questa indagine, suddetti attributi costituiscono le proprietà degli elementi della rappresentazione, che il designer manipola per codificare le informazioni. Progettare una visualizzazione dati tenendo conto di questi attributi è ormai considerato alla base degli studi sulla percezione per il design dell’informazione.)' Il processo preattentivo sfrutta le cosiddette proprietà di basso livello)( del sistema di elaborazione delle informazioni visive, esse permettono l’estrazione di caratteristiche come il colore, l’orientamento e l’andamento di un movimento direttamente dai neuroni, cellule nervose che presiedono tutte le funzioni del cervello, situati dentro l’occhio e nella corteccia visiva primaria, che si trova nella parte posteriore del cervello. Essendo dunque una capacità connaturata nell’essere umano le teorie sulle proprietà di basso livello oltrepassano le barriere culturali o linguistiche, dando ai designer un potere molto importante. Gli studi sulla percezione visiva hanno consentito di scoprire quali sono gli attributi che innescano i riflessi di tipo preattentive.

18 Colin Ware, 2013. 19 Bartram, 2001.

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3.8 Le teorie di Bertin Negli anni 60 Bertin20 definí gli elementi fondamentali di ogni rappresentazione visiva, descrivendo come “il mezzo visivo risolvere problemi logici”. Inoltre esplorò i vantaggi e gli svantaggi riguardo l’uso di vari attributi visivi per la codifica dei dati. Tutte le visualizzazioni dei dati hanno una cosa in comune: codificano graficamente i valori dei dati, utilizzando gli attributi di base della percezione visiva, quando guardiamo qualcosa l’immagine che si crea nella nostra mente è costituita da un insieme di attributi di base. Questi attributi sono chiamati attributi preattivi della percezione visiva , poiché vengono elaborati nella corteccia visiva del cervello in modo preattivo. Già all’epoca, secondo Bertin, tutta l’informazione era elaborata attraverso un processo preattentivo e veniva filtrata dal sistema percettivo in base a ciò che riteneva essere più importante, alcuni stimoli potevano assumere una maggiore priorità rispetto ad altri. Il processo preattentivo è generato da questi stimoli che agiscono direttamente a livello retinico all’interno dell’occhio. La conoscenza e lo studio della fisionomia dell’occhio e del cervello ci ha portati a mettere in pratica una progettazione compatibile con l’occhio, ovvero che si interfacci al sistema di percezione ottica, sfruttando il modo in cui il sistema visivo occhio-cervello è costituito. «Per la rappresentazione quantitativa abbiamo a disposizione un set ristretto di oggetti semplici che codificano i valori usando la posizione bidimensionale, la lunghezza o l’area». Punti rappresentano i valori in base alla loro posizione bidimensionale in relazione a una scala quantitativa. Linee rappresentano una serie di valori, relativi a una scala quantitativa. Rettangoli barre, riquadri, variano soltanto in lunghezza e 20 Bertin fu un cartografo francese che nel 1967 scrisse un’opera che definisce quali sono gli elementi di base di ogni rappresentazione grafica, Sémiologie Graphique.

La rappresentazione visiva dellâ&#x20AC;&#x2122;informazione

rappresentano valori in base sia alla loro lunghezza che alla posizione bidimensionale delle estremitĂ , in relazione a una scala quantitativa. Aree rappresentano i valori in base alla loro area. Per utilizzare questi elementi efficacemente per la rappresentazione quantitativa di dati, Ă¨ importante che le variazioni di tali elementi avvengano solo in modi che corrispondono alla variazione di significato e mai gratuitamente.

8. Schema delle variabili visive di Bertin.

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3.9 Principi di Few Few stila un elenco degli attributi reattivi raggruppati in categorie: Attributi della posizione

Posizione orizzontale 2D (ovvero oggetti disposti lungo un asse X) Posizione verticale 2D (cioè oggetti disposti lungo un asse Y) Profondità stereoscopica (ovvero percezione delle distanze degli oggetti dallo spettatore, che può essere simulata graficamente disponendoli lungo un asse Z)

Attributi di dimensione

Lunghezza della linea (ad esempio, la lunghezza di una barra in un grafico a barre) Larghezza della linea (ad esempio, la larghezza di una linea in un grafico a linee) Area (ovvero la dimensione 2-D di un oggetto, come la dimensione di un cerchio) Volume (ovvero la dimensione 3-D di un oggetto, come la dimensione di una sfera).

Attributi della forma

Orientamento della linea (ad esempio, la pendenza di una linea in un grafico a linee) Forma semplice (ad es. Differenze tra cerchi, quadrati e triangoli) Angolo (ovvero, l’angolo creato nel punto in cui si incontrano due linee, come gli angoli formati da sezioni in un grafico a torta al centro) Curvatura (ad es. Il grado di curvatura di una linea)

La rappresentazione visiva dell’informazione

Attributi dell’apparenza

Tonalità (ad es. Rosso, verde, blu, ecc.) Intensità del colore (ovvero il grado in cui il colore di un oggetto varia da chiaro a scuro, da pallido a saturo o entrambi) Trasparenza (ovvero il grado in cui possiamo vedere attraverso un oggetto) Sfocatura (ovvero il grado in cui un oggetto appare nitido o sfocato lungo i suoi bordi) Texture (cioè vari motivi sulla superficie di un oggetto come la venatura del legno o l’aspetto liscio del metallo)

Attributi di movimento o cambiamento

Direzione del movimento (ad esempio, la direzione in cui le bolle si muovono in un grafico a bolle animato) Velocità di movimento (ad esempio, velocità variabili nel movimento delle bolle in un grafico a bolle animato) Velocità di sfarfallio (ovvero la velocità alla quale un oggetto lampeggia e si accende o si spegne o da bassa ad alta intensità)

Attributi di quantità

Numerosità (ovvero la nostra capacità di riconoscere differenze di quantità tra uno, due o tre oggetti)

Questi attributi costituiscono le proprietà degli elementi della rappresentazione che il designer manipola per codificare le informazioni. Secondo Colin invece, questi possono essere raggruppati in quattro categorie fondamentali: Colori, che vengono utilizzati facendo riferimento al sistema di colore HSL (hue, saturation, lightness), che considera la tonalità, la saturazione e la luminosità Forma; Movimento sono lo sfarfallio e il moto.

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Questi sono gli espedienti più efficaci per ottenere l’attenzione. Il processo che il progettista fa per scegliere gli attributi e decidere quali proprietà grafiche utilizzare viene definito mappatura visiva. Colin Ware definisce questi attributi come: il più importante contributo che la scienza visiva può dare alla data visualization. Il numero degli attributi preattentivi da utilizzare in una rappresentazione è però limitato, questo è dovuto dalle limitazioni della memoria di lavoro (come ho chiarito in precedenza), Ware suggerisce così di limitare a non più di 6 colori, 8 differenti tonalità, 4 diversi orientamenti, 4 diverse dimensioni e a meno di 10 tutti gli altri attributi.

3.10 Cleveland e McGill Cleveland e McGill hanno empiricamente verificato che alcuni attributi sono più accurati di altri per giudicare valori quantitativi; il loro lavoro nasce, appunto, dal fatto che alcune proprietà grafiche sono più efficaci rispetto ad altre dal punto di vista della percezione di valori quantitativi. Nel 1984 Mc Gill e Cleveland, due statistici, hanno pubblicato un saggio “Graphical perception: theory, experimentation and Application to the development of graphical methods”. Il loro approccio è basato sulla percezione grafica e include esperimenti per testare la propria teoria. «Oggi i grafici sono una parte essenziale dell’analisi dei dati statistici e della comunicazione nella scienza e nella tecnologia, nel business, nell’educazione e dei mass media». La loro teoria è un tentativo di identificare i blocchi percettivi e di descrivere un aspetto della loro costruzione. Inizialmente nel loro saggio mostrarono come la percezione elementare, elementary perceptual task, viene usata per rappresentare una determinata quantità di informazioni su una varietà di comuni forme grafiche.

La rappresentazione visiva dell’informazione

Illustrano uno schema con 10 attività percettive elementari che le persone utilizzano per estrarre informazioni dai grafici: 1. posizione lungo una scala comune 2. posizione lungo scale non allineate 3. lunghezza, direzione, angolazione 4. area 5. volume, curvatura 6. tonalità, intensità del colore. Dopo di che ipotizzano un ordine di queste 10 attività in base a quanto bene riusciamo a percepire le differenze. Da questa classifica si deduce che la posizione spaziale è uno degli elementi più accurati per percepire le informazioni quantitative, anche il colore ha una grande importanza. Infatti, il colore è l’unica proprietà grafica la cui percezione

9. Dal saggio Graphical perception: theory, experimentation and Application to the development of graphical methods. 10. Scala percettiva di Cleveland e Mc Gill.

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La rappresentazione visiva dell’informazione

può dipendere da fattori culturali, linguistici e fisiologici, è possibile che delle persone che appartengono a culture diverse utilizzino, non solo una diversa terminologia, ma attribuiscono a quel colore un diverso significato. Secondo Ware, i colori che possono essere considerati primari, tenendo conto delle differenze culturali, sono: bianco, nero, rosso, verde, giallo, blu (sono anche gli unici ad avere lo stesso nome in tutto il mondo). «Una forma grafica che coinvolge attività percettive elementari che conducono a valutazioni più accurate rispetto ad un’altra forma grafica avrà come risultato una migliore organizzazione e un aumento delle possibilità di una corretta percezione di schemi e comportamenti». Ciò significa che, più accurata è la valutazione che il lettore deve fare e più in alto nella scala si deve trovare la forma grafica, Cairo chiarisce che ciò non significa che se rappresento dei dati con una forma grafica che si trova alla fine della scala non possano essere comprensibili , semplicemente non saranno accurati e mostreranno solo un quadro generale dei dati. Concludendo: Il criterio importante da seguire nei grafici non è semplicemente la velocità con cui riusciamo a vedere i risultati, ma piuttosto la possibilità di vedere, servendoci del grafico, qualcosa che sarebbe stato difficile vedere altrimenti, o che non avremmo potuto vedere affatto.!)

3.11 Why a diagram is (sometimes) worth ten thousand words Un’immagine vale più di mille parole, così recita un famosissimo proverbio cinese. Larkin e Simon nel loro saggio hanno voluto in qualche modo reinterpretarlo, affermando: «un diagramma vale più di mille parole».

Cleveland W.S., The elements of graphing data, Hobart Press, 1994.

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Secondo loro infatti, in settori come la fisica e l’ingegneria gli studiosi fanno ampio uso di diagrammi, un’immagine non basterebbe loro per risolvere degli studi o un problema. Considerano due modi di rappresentazione: • sentential representation • diagrammatic representation La differenza sostanziale tra le due è che la rappresentazione diagrammata conserva le informazioni sulle relazioni topologiche e geometriche tra le componenti del problema, mentre la rappresentazione sentenziale non lo fa. Larkin e Simon nel loro articolo hanno eseguito uno studio empirico confrontando, in un esperimento di fisica, le proprietà espressive dei diagrammi con le equivalenti descrizioni testuali. Essi sono arrivati a dedurre che i diagrammi sono più efficaci grazie a tre proprietà: Località, ogni elemento infatti ha una sua collocazione nello spazio. In una rappresentazione siamo in grado di confrontare simultaneamente due dati rappresentati con due diversi elementi grafici disposti nelle immediate vicinanze spaziali. Minimo uso di descrizioni testuali, gli esseri umani hanno la capacità di riconoscere senza descrizioni testuali esplicite (segnali stradali). Miglioramento della percezione, attraverso le rappresentazioni possiamo elaborare un gran numero di interferenze percettive che ci consentono di individuare relazioni. «Un diagramma può essere migliore rispetto a una descrizione verbale per risolvere i problemi, nei diagrammi possono raggruppare insieme tutte le informazioni, evitando grandi quantità di ricerche per la deduzione di una soluzione dei problemi. [...] inoltre supportano un gran numero di deduzioni percettive, facilmente intuibili per l’uomo»!!.

22 Jill H.Larkin and Herbert A. Simon, Cognitive Science (1987) Why a Diagmm is (Sometimes) Worth Ten Thousand Words. Cognitive Scienze.

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Approfondimento: l’occhio Il bulbo oculare si trova nella cavità orbitale, una parte di esso è visibile ed è composta dalla sclera che è la parte bianca e l’iride in cui si trova la pupilla, che regola la quantità di luce che entra nell’occhio a seconda delle esigenze. Il cristallino si trova dietro la pupilla ed ha il compito di creare immagini nitide mettendo a fuoco i raggi luminosi proiettandoli sul fondo dell’occhio in vi è la retina. I raggi della luce colpendo le particelle della materia vengono deviati in tutte le direzioni, solitamente le superfici assorbono alcune lunghezze d’onda e ne riflettono altre, il colore corrisponde alla lunghezza riflessa. La retina ha diversi tipi di recettori che quando sono colpiti dai fotoni emettono una risposta elettrica, trasformando la luce in un segnale nervoso. Vi sono due tipi di ricettori, i coni che lavorano con la luce diurna e i bastoncelli che funzionano con le basse luminosità. I segnali ricevuti vengono inviati al cervello, la parte che si occupa dei processi visivi è il lobo occipitale. Le fibre provenienti dalla retina si incrociano nel chiasma visivo, e la parte destra del campo visivo viene processata dall’emisfero sinistro e analogamente succede con la parte sinistra che viene inviata all’emisfero destro. Ci sono due vie che portano al cervello, quella “del cosa” che porta informazioni riguardo la forma e il colore delle cose e quella “del dove” che elabora lo spazio, l’ambiente e il movimento. La parte della corteccia che riceve segnali direttamente dalla retina è V1 (corteccia visiva primaria). Vedere non è un fenomeno singolo ma un insieme di operazioni. Dopo questo procedimento il cervello analizza ciò che si sta guardando e lo identifica basandosi su una quantità di contenuti già nella nostra memoria.

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sclera retina pupilla fovea

umore acqueo

cornea

cristallino

umore vitreo

nervo ottico iride

3 4

rappresentazioni grafiche

Rappresentazioni grafiche

«Un buon design ha due elementi fondamentali, uno tra questi è l’eleganza grafica che si trova spesso nella semplicità del design e nella complessità dei dati. Grafiche visivamente attraenti si rafforzano anche grazie a contenuti e interpretazioni al di là della visualizzazione immediata di alcuni numeri».

4.1 Edward Tufte Per iniziare a parlare di tutte le caratteristiche per una buona rappresentazione grafica di dati dobbiamo necessariamente parlare di Edward Tufte, uno statistico americano e professore alla Yale University. È un forte sostenitore del potere delle visualizzazioni dei dati e ha scritto delle opere a riguardo (Visual Display of Quantitative Information, Envisioning Information, Visual Explanations e Beautiful Evidence). Il New York Times lo ha definito il Leonardo da Vinci dei dati. Fin dagli anni 70, “giocando” con i numeri si è trasformato in un pioniere dell’information design e della presentazione visiva dei dati.!" Iniziò ad occuparsi di dati nel periodo in cui la società, per la prima volta, stava andando in contro ad un enorme surplus di raw dati che bisognava imparare ad analizzare, interpretare ed organizzare per estrarne conoscenza. Teorizzò che poteva avvalersi di nuove tipologie di grafici per visualizzare le relazioni che intercorrevano tra i grandi quantitativi di dati e i loro attributi, questo avrebbe portato alla nascita di un nuovo linguaggio che in seguito si sarebbe rivelata la chiave per divulgare le informazioni nell’era digitale. Il metodo Tufte è insolito come il suo creatore. Egli si servì di esempi presi dalla storia e dalla natura per spiegare ai suoi seguaci come tradurre i dati in segni chiari, semplici, essenziali. Lo scopo delle rappresentazioni buone è quello di fornire all’utente una panoramica visiva dei dati più adatta allo scopo. Ciò consentirà all’utente di ottenere il massimo dalla rappresentazione. Non esiste una singola regola rigida per creare buone rappresentazioni poiché la natura dei dati e gli utenti variano. 23 Massimo Gaggi - Marco Bardazzi, L’ultima notizia, Rizzoli, 2010.

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Quelli di Tufte sono una serie di criteri che possono essere applicati alla maggior parte delle rappresentazioni visive. Afferma che una visualizzazione dati è una rappresentazione ben costruita di dati interessanti, è qualcosa che riunisce numeri, grafici e un messaggio. Ha lo scopo di presentare idee complesse e comunicarle con chiarezza, precisione ed efficacia. «I disegni migliori sono intriganti, attirano lo spettatore nella meraviglia dei dati, a volte per la potenza narrativa, a volte per l’immenso dettaglio, e a volte per l’elegante presentazione di dati semplici ma interessanti».

4.2 I principi Tufte basa le sue considerazioni su quattro argomenti principali:

I. Eccellenza grafica II. Integrità visiva III. Rapporto inchiostro dati IV. Eleganza estetica I. Una visualizzazione grafica dovrebbe: • • • • •

Mostrare i dati; Introdurre lo spettatore a pensare alla sostanza piuttosto che alla metodologia; Evitare di distorcere i dati; Presentare molti numeri in un piccolo spazio, ricordando che quantità non corrisponde a qualità!#; Creare insiemi che raggruppino dati in maniera coerente;

24 A Tufte si deve l’invenzione degli sparklines, informazioni grafiche ad alta risoluzione che condensano in piccole dimensioni un’enorme numero di dati. Un esempio di sparklines sono i grafici degli indici di borsa sul sito del Wall Street Journal.

Rappresentazioni grafiche

• • •

Incoraggiare l’occhio a fare confronti; Rivelare i dati attraverso diversi livelli; Integrare al set di dati delle descrizioni verbali.

Gli scopi saranno dunque: descrizione, esplorazione, tabulazione e decorazione. La sfida più difficile è quella di creare rappresentazioni che da un lato riproducano in maniera fedele i dati e dall’altro facilitino l’utente nel raggiungere l’obiettivo prefissato. Un progetto di visual design è valido se comunica molto con poco. L’eccellenza grafica è la rappresentazione di dati interessanti, un insieme di sostanza, statistica e progettazione.

II. L’immagine non dovrebbe distorcere i dati o creare false rappresentazioni. Come abbiamo già ribadito in precedenza ogni giorno siamo sommersi da grandi quantitativi di dati, e dovremmo in qualche modo avere la certezza che siano veri, è molto più probabile che in un mondo sovraffollato di informazioni a prevalere siano quelle false. Egli fornisce sei principi di integrità grafica: • La rappresentazione dei numeri, misurata fisicamente sulla superficie del grafico stesso, deve essere direttamente proporzionale alle quantità numeriche misurate. • L’etichettatura chiara, dettagliata e completa dovrebbe essere utilizzata per sconfiggere la distorsione grafica e l’ambiguità. Scrivere spiegazioni dei dati sul grafico stesso. • Etichettare gli eventi importanti nei dati. Il fattore menzogna è definito come:

«Show data variation, not design variation». Mostra le variazioni dei dati, non quelle di progetto. Un’altro modo per confondere la variazione di dati con la

La rappresentazione visiva dell’informazione

variazione del disegno è quello di utilizzare aree per mostrare dati unidimensionali. «alcuni elementi grafici distorcono i dati sottostanti, rendendo difficile per lo spettatore apprendere la veritá. Ma la grafica dei dati non si discosta dalle parole o da qualsiasi altro mezzo di comunicazione che può essere usato per ingannare»!$. Alcuni consigli per mantenere un’integritá visiva: • • •

Nelle esposizioni di denaro in serie temporali, le unità di misura monetaria standardizzate sono migliori delle unità nominali. Il numero di variabili rappresentate non deve superare il numero di dimensioni nei dati. Un grafico non deve citare dati fuori dal contesto.

Ciò significa che non bisogna mentire attraverso la grafica, per renderla più gradevole. Questo argomento verrà ripreso da Alberto Cairo.

11. Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, p. 69.

III. Un’altro criterio a cui, secondo Tufte, bisogna prestare molta attenzione è la quantità di elementi presenti in un grafico. È importante non sovraccaricare il lettore con troppe informazioni che potrebbero risultare non necessarie, se non addirittura dannose, al fine dell’apprendimento. L’uso di alcuni ornamenti inutili (bordi, riquadri, sfondi, effetti 3D ecc.) o di prospettive superflue non rende i grafici stessi più attrattivi, anzi, non fa altro che distogliere l’attenzione da ciò che il grafico vuole comunicare. Pertanto andrebbero sempre evitati quei grafici che, invece di illustrare dati, sono delle mere composizioni artistiche. Va data primaria importanza all’esposizione dei dati, non alla grafica. Per evitare di rappresentare informazioni ridondanti e inutili sul grafico, Tufte definisce un criterio molto semplice sulla massimizzazione dell’inchiostro utile. In pratica, bisogna calcolare quanto inchiostro viene usato per rappresentare, in 25 «Another way to confuse data variation with design variation is to use areas to show one-dimensional data», Edwarde Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, Graphics Press, 1983.

Rappresentazioni grafiche

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La rappresentazione visiva dell’informazione

modo univoco e non ridondan- te, i dati reali e confrontarlo con la quantità di inchiostro usato per arricchire visivamente i grafici con decorazioni ed altri elementi grafici. Viene fornita la seguente relazione:

Andrebbero evitati quei grafici che invece di illustrare i dati sono una mera composizione artistica. Più il rapporto della relazione si avvicina a 1, migliore è il grafico. Portavoce del minimalismo Tufte nei suoi primi libri suggerisce addirittura di eliminare le griglie e persino le porzioni delle barre in un grafico a barre, questo poiché vive in un’epoca in cui l’appariscente prevaleva sul funzionale, e il figurativo e il divertente predominavano sull’intellettuale e sull’astratto. In questo modo si creeranno informazioni visive chiare, facili da comprendere e di conseguenza più belle ed eleganti.

IV. Secondo Tufte l’eleganza estetica si raggiunge solamente quando la complessità dei dati corrisponde alla semplicità del design. L’interpretazione di Tufte dell’eleganza estetica non si basa sulla “bellezza fisica” di una visualizzazione di informazioni ma piuttosto sulla semplicità del design che evoca chiaramente la complessità dei dati. «Ciò che è da ricercarsi nel design per la visualizzazione di dati è la chiara rappresentazione della complessità; non la complicazione del semplice; piuttosto il compito del progettista è mostrare il sottinteso e il difficile, ovvero rilevare il complesso». Oltre a consigliare, Tufte è molto abile nel criticare, soprattutto quando si parla di “chartjunk”. Con questo termine, coniato da egli stesso, definisce quei diagrammi o tavole spazzatura, che hanno come unico

Rappresentazioni grafiche

risultato quello di distrarre l’utente. Egli è molto severo riguardo questo tema, crede che i promotori di chartjunk considerino i numeri qualcosa di estremamente noioso e hanno bisogno di ornamenti che li rendano più accettabili. «Se i numeri sono noiosi, allora avete i dati sbagliati». Cairo in questo caso si domanda se il chartjunk è tutto da buttare. Egli analizza un esperimento in particolare, riguardo delle indagini della University of Saskatchewan. Venti studenti sono chiamati a leggere due grafici, uno è quello originale di Nigel Holmes!% e il secondo è la versione semplificata di Tufte (fig.12). I partecipanti dopo tre settimane riuscivano a ricordare ancora la “tavola spazzatura”, come la definì Tufte, ossia il grafico di Holmes, piuttosto che quello semplificato. Holmes ha lavorato alla rivista Time dal 1978 al 1994, creando ciò che ha chiamato “grafica esplicativa” per accompagnare la cronaca. Usando umorismo ed emozione nelle sue grafiche illustrative, egli ha presentato i dati in modi memorabili e accattivanti per catturare l’attenzione del lettore. Non a caso Tufte cita la marcia di Napoleone nella campagna di Russia raffigurata da Minard come esempio di eleganza grafica. I grafici eleganti sono disegnati in modo professionale, con grande attenzione al dettaglio, evitano decorazioni prive di contenuto, scegliendo un formato ed un design appropriati. I dettagli complessi devono essere facilmente accessibili e servono a mostrare dati. Riassumendo i principi di Tufte, bisognerebbe: • Mostrare i dati; • Massimizzare il rapporto dati-inchiostro; 26 Nigel Holmes introdusse l’infografica nella cultura popolare alla fine degli anni ‘70.

La rappresentazione visiva dellâ&#x20AC;&#x2122;informazione

12. In alto il grafico originale di Holmes, sotto la versione semplificata di Tufte.

12.

Rappresentazioni grafiche

• Eliminare inchiostro, non dati; • Eliminare i dati ridondanti; • Rivedere e modificare se necessario.

4.3 La ruota della visualizzazione di Alberto Cairo Essa è composta da assi che corrispondono agli aspetti principali da bilanciare quando si progetta un’infografica o una visualizzazione di dati. Astrazione-Raffigurazione: la raffigurazione di una determinata cosa, all’interno della nostra rappresentazione, può essere figurativa o astratta. Bisogna capire quando e come usare questi due tipi di raffigurazione. Per una spiegazione dettagliata, per esempio potremmo utilizzare una rappresentazione figurativa, che riprenda il più possibile la realtà; se invece il nostro scopo è presentare qualcosa di più generale basteranno raffigurazioni astratte; Funzionalità-Decorazione: come aveva già affermato Tufte l’equilibrio tra questi due aspetti è essenziale, se la decorazione non è gestita bene potrebbe creare solo confusione; Densità-Leggerezza: calcolare la quantità di dati presentati in relazione allo spazio utilizzato; Multidimensionalità-Unidimensionalità: rappresentano il numero di livelli che possono essere esplorati dal lettore; Originalità-Familiarità Novità-Ridondanza Può spiegare più cose una sola volta (novità) o spiegare più cose più volte e in diversi modi. Raggiungere questo equilibrio è essenziale poiché la novità è importante per non rischiare di annoiare i lettori e la ridondanza è necessaria se si vuole essere capiti.

La rappresentazione visiva dell’informazione

13.

Cairo però chiarisce che la collocazione lungo ciascun asse è molto soggettive e dunque non deve essere presa come riferimento per qualsiasi progetto.

13. La ruota della visualizzazione di Alberto Cairo. 14. Grafico a mazza da hockey, Intergovernment Panel on Climate Change.

Alberto Cairo in uno dei suoi libri afferma che il grafico a mazza da hockey!& è una delle visualizzazioni più emblematiche e convincenti mai create. Nella fig. 14 un grafico a mazza da hockey realizzato dall’Intergovernmental Panel on Climate Change che mostra le variaioni di temperatura misurata in gradi Celsius in rapporto alla media tra il 1981 e il 1990, con la linea dello 0 a metà dell’asse delle Y. Questo grafico ha tutte le qualità precedentemente elencate, è veritiero, funzionale, bello, profondo e illuminante.

4.4 Attendibilità e Chiarezza Quando creiamo una visualizzazione cerchiamo di creare un modello che si avvicini il più possibile alla verità.Per arrivare 27 Il grafico a mazza da hockey fu progettato dai professori Michael E. Mann, Raymond S. Bradley e Malcolm K. Hughes.

Rappresentazioni grafiche

14.

ad una verità assoluta, o almeno provarci è necessario creare un modello basato su un pensiero razionale, quindi logica, statistica, sperimentazione. Tale modello riprende il metodo scientifico. Un fenomeno ci incuriosisce e iniziamo ad esplorarlo, quando avremmo finito possiamo formulare delle congetture. 1. Una congettura è valida se è verificabile; 2. Trasformeremo la nostra congettura in ipotesi; 3. Lo studio del fenomeno ci permetterà di trarre dei dati, con il quale potremmo verificare la nostra ipotesi; 4. Ottenute le prove potremmo trarne delle conclusioni; 5. Dopo ripetute verifiche saremo in grado di elaborare la nostra teoria. Bisogna inoltre avere un gran numero di informazioni, un modello puramente falso infatti sarà basato su congetture e avrà a disposizione pochi dati. Inoltre quando ci troviamo di fronte a un risultato di medie,

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somme e arrotondamenti, non bisogna fidarsi poiché se qualcuno nasconde dei dati, probabilmente lo fa perché nasconde qualcosa. Non si parla di menzogna, ma del distorcere i dati affinché si riesca a comunicare quel che si vuole. Il fatto di essere umani e di non essere mai del tutto obbiettivi potrebbe portarci all’auto inganno, la verità non sarà mai assoluta, ma comunque possiamo sforzarci per cercare di fornire la migliore versione di verità che riusciamo ad ottenere. Inoltre bisogna ricordare che ciò che noi progettiamo magari non è ciò che il pubblico interpreta, i diversi codici culturali potrebbero portare a ribaltare il ruolo della nostra rappresentazione, è dunque in tutti modi essenziale ridurre le possibilità di fraintendimento.

Sensibilizzazione dei dati e responsabilità Few ci parla in dei suoi articoli di sensibilizzazione dei dati. Coloro che lavorano per dare un senso ai dati e comunicare le loro scoperte sono responsabili dei dati. Aiutare la gente a comprendere il mondo in base ai dati è un lavoro molto importante. Quando i professionisti che lavorano in questo campo non riescono a svolgere bene il proprio lavoro incoraggiano decisioni sbagliate. La trasmissione delle informazioni non deve in qualche modo fare del male. Il senso dei dati non è eticamente o moralmente neutrale, può essere fatto nel bene o nel male. In poche parole, la sensibilizzazione dei dati è ciò che facciamo per dare un senso ai dati. Lo facciamo nel tentativo di capire il mondo. Coloro che lavorano per dare un senso ai dati e comunicare le loro scoperte sono responsabili dei dati. «Vorrei estendere l’elenco di considerazioni etiche per affrontare l’intera gamma di attività di sensibilizzazione dei dati. L’elenco delle pratiche

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etiche che sto proponendo di seguito non è né completo né sufficientemente organizzato né completamente descritto. Lo offro solo come uno sforzo iniziale che possiamo discutere, espandere e chiarire. Una volta fatto ciò, possiamo tornare indietro e perfezionare il lavoro». • • •

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Dovresti lavorare non solo per fornire informazioni, ma per consentire la comprensione che può essere utilizzata in modi utili. Dovresti avere la necessità di un insieme di competenze concordate per la rilevazione dei dati. Dovresti capire il dominio pertinente. Ad esempio, se si sta eseguendo un’analisi delle vendite, è necessario comprendere il processo di vendita e gli obiettivi di vendita della propria organizzazione. Dovresti conoscere il tuo pubblico (cioè i tuoi clienti; quelli che ti stanno chiedendo di fare il lavoro) - i loro interessi, credenze, valori, ipotesi, pregiudizi e obiettivi in parte per identificare inclinazioni potenzialmente non etiche. Dovresti capire lo scopo per cui il tuo lavoro verrà utilizzato. In altre parole, dovresti chiedere “Perché?”. Dovresti sforzarti di anticipare i modi in cui i tuoi risultati potrebbero essere utilizzati per danni. Quando ti viene chiesto di fare qualcosa di dannoso, dovresti dire “No”. Quando scopri usi dannosi dei dati, dovresti metterli alla prova e, se persistono, dovresti esporli a coloro che possono potenzialmente eliminarli. Dovresti principalmente soddisfare le esigenze di coloro che saranno interessati dal tuo lavoro. Non dovresti esaminare dati che tu o il tuo cliente non avete il diritto di esaminare. Non dovresti fare un lavoro che comporti un trattamento ingiusto e discriminatorio di particolari gruppi di persone in base a razza, etnia, genere, religione, età, ecc.

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Se la qualità dei dati disponibili non è sufficiente per l’attività di rilevamento dei dati, è necessario segnalarlo, descrivere ciò che manca e insistere affinché la qualità dei dati sia migliorata al livello richiesto prima di procedere. Dovresti sempre esaminare i dati nel contesto. Come dice lo stesso Tufte “Graphics must not quote data out of context.” (La grafica non deve riportare i dati fuori contesto.) Dovresti sempre esaminare i dati da tutte le prospettive potenzialmente rilevanti. Dovresti presentare chiaramente i risultati nel modo più completo per consentirne la comprensione. Dovresti presentare i tuoi risultati in modo veritiero. Dovresti descrivere l’incertezza delle tue scoperte. È necessario segnalare eventuali limitazioni che potrebbero aver influito sulla validità dei risultati. Dovresti confermare che il tuo pubblico comprende le tue scoperte. Dovresti chiedere feedback durante il processo di creazione dei dati e invitare altri a criticare le tue scoperte. Dovresti documentare i passaggi che hai seguito, comprese le statistiche che hai utilizzato, e conservare i dati che hai prodotto nel corso del tuo lavoro. «Le informazioni sono preziose solo quando le usiamo per fare qualcosa di utile».

Queste sono le 21 azioni che eviterebbero di tramandare quelle che Few definisce Informazioni Dannose. I dati possono infatti mentire o veicolare informazioni false, questo dipende oltre dalle fonti, anche da come decidiamo di trattare i dati. Inizialmente i dati sono la nostra materia prima, dobbiamo analizzarli per capire se ci troviamo di fronte a dati di qualità; se così è dobbiamo trovare il modo migliore di veicolarli al nostro pubblico, cercando di rispettarli e non distorcerli a

Rappresentazioni grafiche

nostro favore. «Si dice che nulla menta quanto i numeri…a eccezione dei fatti. Cerchiamo la verità nella statistica: possiamo effettivamente trovarcela, se sappiamo come cercare […] Il giornalista deve sapere dove cercare tutte queste cose; Le cifre che utilizza devono essere frutto di un attento esame […] Deve capire fino a che punto i dati sono affidabili, nonché il loro reale significato».

4.5 Funzionalità «Lo scopo della vostra grafica dovrebbe in qualche modo guidare la decisione sulla forma da dare alle informazioni». Alberto Cairo La forma grafica dipende dalla sua funzione. La progettazione di un grafico somiglia alla progettazione di qualsiasi oggetto destinato a essere usabile e utile; prima si pensa allo scopo, dopo la materia prima che abbiamo ricavato viene plasmata per consentire alle persone di raggiungere tale scopo. Potrebbe sembrare un compito semplice ma non è cosí. Creare grafici veritieri implica determinate scelte progettuali: nella maggioranza dei casi vi saranno diversi modi di codifica dei dati, dobbiamo pensare prima di scegliere la forma a quali domande i lettori si aspettano che la vostra infografica risponda. Inoltre riprendere i principi di semplicità sarebbe un modo per evidenziare la veridicità della nostra rappresentazione. «La semplicità consiste nell’eliminare dai nostri modelli ciò che non è pertinente, ma anche portarvi gli elementi essenziali a rendere i modelli più veritieri».

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Alberto Cairo definisce queste relazioni in delle video lezioni, spiegando che bisognerebbe progettare pensando non più da progettista ma da lettore. Un’infografica o una visualizzazione di dati dovrebbe rispondere alla domanda: Chi ha disegnato questa infografica che uso vuole che io ne faccia? La mia rappresentazione deve: • presentare diverse variabili, in modo da avere tutte le informazioni appropriate; • permettere confronti; • aiutarmi ad organizzare; • mostrarmi correlazioni e rapporti. Solamente dopo aver chiarito gli scopi e gli obiettivi della rappresentazione possiamo scegliere la forma. Gli elementi fondamentali di una visualizzazione sono: • struttura, il contenitore • contenuto, la codifica, la parte fondamentale • annotazioni (per esempio all’interno di un grafico, punti, frecce, contenitori: i titoli, che devono essere molto coerenti con quello che si sta per mostrare).

15. FBI Uniform Crime, rappresentazione di Alberto Cairo. 16. Riproduzione scala percettiva di Cairo. 17. How Diverse Are US Newsrooms, Alberto Cairo in collaborazione con Google News Lab. 15.

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Per quanto riguarda la codifica, vi sono vari metodi per evidenziare le informazioni che vogliamo veicolare. Cairo, riprendendo in parte quelli facenti parte della scala percettiva di Cleveland e Mc Gill (fig. 16).

posizione

area

tonalitĂ colore

saturazione colore

lunghezza

angolo

differenze

volume

contrasto

texture

16.

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Correlation

Ranking

Distribution

Emphasise variations (+/-) from a fixed reference point. Typically the reference point is zero but it can also be a target or a long-term average. Can also be used to show sentiment (positive/neutral/negative).

Deviation

Show the relationship between two or more variables. Be mindful that, unless you tell them otherwise, many readers will assume the relationships you show them to be causal (i.e. one causes the other).

Use where an item’s position in an ordered list is more important than its absolute or relative value. Don’t be afraid to highlight the points of interest.

Show values in a dataset and how often they occur. The shape (or ‘skew’) of a distribution can be a memorable way of highlighting the lack of uniformity or equality in the data.

Example FT uses Trade surplus/deficit, climate change

Example FT uses Inflation & unemployment, income & life expectancy

Example FT uses Wealth, deprivation, league tables, constituency election results

Example FT uses Income distribution, population (age/sex) distribution

Diverging bar

Scatterplot

Ordered bar

Histogram

A simple standard bar chart that can handle both negative and positive magnitude values.

Diverging stacked bar

The standard way to show the relationship between two continuous variables, each of which has its own axis. Line + Column

Perfect for presenting survey results which involve sentiment (eg disagree/neutral/ agree). Spine chart

Connected scatterplot

See above.

Ordered proportional symbol

Usually used to show how the relationship between 2 variables has changed over time.

Like a scatterplot, but adds additional detail by sizing the circles according to a third variable.

Violin plot Similar to a box plot but more effective with complex distributions (data that cannot be summarised with simple average). Population pyramid

Dots placed in order on a strip are a space-efficient method of laying out ranks across multiple categories. Slope

XY heatmap

Summarise multiple distributions by showing the median (centre) and range of the data

Use when there are big variations between values and/or seeing fine differences between data is not so important. Dot strip plot

Bubble

The shaded area of these charts allows a balance to be shown – either against a baseline or between two series.

The standard way to show a statistical distribution - keep the gaps between columns small to highlight the ‘shape’ of the data. Boxplot

Ordered column A good way of showing the relationship between an amount (columns) and a rate (line).

Splits a single value into 2 contrasting components (eg Male/Female).

Surplus/deficit filled line

Standard bar charts display the ranks of values much more easily when sorted into order.

A good way of showing the patterns between 2 categories of data, less good at showing fine differences in amounts.

A standard way for showing the age and sex breakdown of a population distribution; effectively, back to back histograms. Dot strip plot

Perfect for showing how ranks have changed over time or vary between categories. Lollipop chart

Good for showing individual values in a distribution, can be a problem when too many dots have the same value. Dot plot

Lollipops draw more attention to the data value than standard bar/column and can also show rank and value effectively.

A simple way of showing the change or range (min/max) of data across multiple categories.

Barcode plot

18. “Visual Vocabulary“, del team grafico del Financial Times. Il vocabolario visivo è una guida per aiutare i giornalisti a scegliere il giusto tipo di visualizzazione per la loro storia. Il poster è diviso per tipi di grafica in nove categorie: deviazione, correlazione, classificazione, distribuzione, cambiamento nel tempo, magnitudo, da parte a intera, spaziale e di flusso, a seconda di ciò che deve essere comunicato ai lettori.

Like dot strip plots, good for displaying all the data in a table,they work best when highlighting individual values. Cumulative curve A good way of showing how unequal a distribution is: y axis is always cumulative frequency, x axis is always a measure.

Visual vocabulary Designing with data There are so many ways to visualise data - how do we know which one to pick? Use the categories across the top to decide which data relationship is most important in your story, then look at the different types of chart within the category to form some initial ideas about what might work best. This list is not meant to be exhaustive, nor a wizard, but is a useful starting point for making informative and meaningful data visualisations. FT graphic: Alan Smith; Chris Campbell; Ian Bott; Liz Faunce; Graham Parrish; Billy Ehrenberg; Paul McCallum; Martin Stabe Inspired by the Graphic Continuum by Jon Schwabish and Severino Ribecca

ft.com/vocabulary 18.

Rappresentazioni grafiche

Change over Time

Part-to-whole

Magnitude

Spatial

Show how a single entity can be broken down into its component elements. If the reader’s interest is solely in the size of the components, consider a magnitude-type chart instead.

Show size comparisons. These can be relative (just being able to see larger/bigger) or absolute (need to see fine differences). Usually these show a ‘counted’ number (for example, barrels, dollars or people) rather than a calculated rate or per cent.

Example FT uses Share price movements, economic time series

Example FT uses Fiscal budgets, company structures, national election results

Example FT uses Commodity production, market capitalisation

Example FT uses Locator maps, population density, natural resource locations, natural disaster risk/impact, catchment areas, variation in election results

Example FT uses Movement of funds, trade, migrants, lawsuits, information; relationship graphs.

Line

Stacked column

Column

Basic choropleth (rate/ratio)

Sankey

The standard way to show a changing time series. If data are irregular, consider markers to represent data points. Column

A simple way of showing part-to-whole relationships but can be difficult to read with more than a few components. Proportional stacked bar

Columns work well for showing change over time - but usually best with only one series of data at a time. Line + column

Pie

Stock price

Donut

Fan chart (projections)

Use for hierarchical part-to-whole relationships; can be difficult to read when there are many small segments.

Connected scatterplot

Calendar heatmap

Priestley timeline

Lollipop charts draw more attention to the data value than standard bar/column – does not HAVE to start at zero (but preferable).

A hemicycle, often used for visualising political results in parliaments.

Gridplot

A great way of showing temporal patterns (daily, weekly, monthly) – at the expense of showing precision in quantity.

Stretching and shrinking a map so that each area is sized according to a particular value.

Dot density Used to show the location of individual events/locations – make sure to annotate any patterns the reader should see.

Grid-based data values mapped with an intensity colour scale. As choropleth map – but not snapped to an admin/political unit.

Radar chart Good for showing % information, they work best when used on whole numbers and work well in multiple layout form.

A space-efficient way of showing value pf multiple variables– but make sure they are organised in a way that makes sense to reader. Parallel coordinates

Venn

Great when date and duration are key elements of the story in the data.

Scaled cartogram (value)

Heat map

Lollipop chart

Arc

A good way of showing changing data for two variables whenever there is a relatively clear pattern of progression.

Converting each unit on a map to a regular and equally-sized shape – good for representing voting regions with equal value.

Excellent solution in some instances – use only with whole numbers (do not slice off an arm to represent a decimal).

Another way of visualisaing hierarchical part-to-whole relationships. Use sparingly (if at all) for obvious reasons.

Used for showing the strength and inter-connectdness of relationships of varying types.

Equalised cartogram

Use when there are big variations between values and/or seeing fine differences between data is not so important. Isotype (pictogram)

Sunburst

Use to show the uncertainty in future projections - usually this grows the further forward to projection.

A complex but powerful diagram which can illustrate 2-way flows (and net winner) in a matrix.

Network For showing areas of equal value on a map. Can use deviation colour schemes for showing +/- values

A good way of showing the size and proportion of data at the same time – as long as the data are not too complicated.

A way of turning points into areas – any point within each area is closer to the central point than any other centroid.

Designed to show the sequencing of data through a flow process, typically budgets. Can include +/- components. Chord

Contour map

Proportional symbol

Voronoi

Waterfall

For showing unambiguous movement across a map.

See above.

Proportional stacked bar

Treemap

Use with care – these are good at showing changes to total, but seeing change in components can be very difficult.

Flow map

Paired bar

Shows changes in flows from one condition to at least one other; good for tracing the eventual outcome of a complex process.

Use for totals rather than rates – be wary that small differences in data will be hard to see.

As per standard column but allows for multiple series. Can become tricky to read with more than 2 series.

Similar to a pie chart – but the centre can be a good way of making space to include more information about the data (eg. total).

Good for showing changing data as long as the data can be simplified into 2 or 3 points without missing a key part of story. Area chart

See above. Good when the data are not time series and labels have long category names.

Paired column

Show the reader volumes or intensity of movement between two or more states or conditions. These might be logical sequences or geographical locations.

The standard approach for putting data on a map – should always be rates rather than totals and use a sensible base geography. Proportional symbol (count/magnitde)

Bar

A common way of showing part-to-whole data – but be aware that it’s difficult to accurately compare the size of the segments.

Usually focused on day-to-day activity, these charts show opening/closing and hi/low points of each day. Slope

The standard way to compare the size of things. Must always start at 0 on the axis.

A good way of showing the size and proportion of data at the same time – as long as the data are not too complicated.

A good way of showing the relationship over time between an amount (columns) and a rate (line).

Used only when precise locations or geographical patterns in data are more important to the reader than anything else.

Flow

Give emphasis to changing trends. These can be short (intra-day) movements or extended series traversing decades or centuries: Choosing the correct time period is important to provide suitable context for the reader.

Generally only used for schematic representation.

An alternative to radar charts – again, the arrngement of the variables is important. Usually benefits from highlighting values.

Waterfall

Circle timeline Good for showing discrete values of varying size across multiple categories (eg earthquakes by contintent).

Can be useful for showing part-to-whole relationships where some of the components are negative.

Seismogram Another alternative to the circle timeline for showing series where there are big variations in the data.

La rappresentazione visiva dell’informazione

approfondimenti

Il grafico in fig. 17 è nato dalla collaborazione tra Alberto Cairo e Google News Lab realizzato per affrontare due domande: (a) donne, (b) diversità razziali nelle redazioni statunitensi. Uno dei punti di forza di questo grafico è il modo in cui vengono strutturati i dati attraverso l’uso di diversi tipi di codifica: colore, tonalità, area e posizione. Nel livello superiore, in alto a sinistra, troviamo i dati di genere e di razza da poter scegliere. La scala orizzontale rappresenta la presenza di uomini e di donne, maggiore è la percentuale di uomini, più scuro sarà il colore blu, e viceversa per la percentuale di donne. Le bolle rappresentano le varie redazioni. La scelta viene fatta in base allo scopo, dunque se abbiamo la necessità di confrontare due o più variabili sceglieremo di utilizzare come codici le lunghezze. Vari errori vengono commessi riguardo la scelta della forma, poiché a volte lo scopo principale è creare qualcosa di gradevole, magari a volte non si ci concentra più sul contenitore che sul contenuto. «Non affrettatevi a scrivere un titolo o una storia, né a progettare una visualizzazione immediatamente dopo aver trovato un pattern, un punto dati o un fatto interessante. Fermatevi a pensare. Cercate altre fonti e persone che possono aiutarvi a togliere i paraocchi ed eliminare il bias di conferma. Esplorate le informazioni a più livelli di profondità e ampiezza, cercando fattori estranei che possano aiutarvi a spiegare ciò che avete scoperto. Solo a quel punto potete decidere cosa dire e come dirlo, era quantità di dettagli che dovrete mostrare per restare fedele ai dati». Alberto Cairo

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17. 75

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Per non sbagliare

19. Rappresentazione di grafico a bolla. La prima bolla rappresenta 80 miliardi di dollari. Quanto rappresenterà la bolla al suo interno? 20. La Repubblica (23/03/2017 pag. 11).

Di seguito degli esempi che riguardano scelte poco coerenti: I. L’utilizzo di diagrammi a bolle è sempre più frequente, molte volte viene utilizzata per evidenziare delle differenze che in realtà il nostro occhio non percepisce, esso riesce meglio a creare dei confronti e delle relazioni attraverso un grafico a barre. II. I diagrammi a torta son quelli più utilizzati, pur avendo delle evidentissime mancanze. Questi diagrammi esprimono probabilmente meglio di qualunque altra visualizzazione il rapporto tra la parte e l’intero. Il loro limite è la difficoltà di comunicare qualcosa di più specifico. Quando le sezioni sono di dimensione equivalente, può essere difficile capire quale sia la più grande. Per questi motivi si deve fare molta attenzione nell’uso di questa forma grafica. Non usare torte se lo scopo primario è confrontare la dimensione delle sezioni Mettere a confronto due grafici a torta, per il nostro occhio è quasi impossibile confrontare due fette, a volte molto simili, di un grafico a torta. Bisogna inoltre ricordarsi che in un grafico a torta le percentuali delle sezioni devono dare il totale 100, se la somma è diversa, qualcosa non va. Grafici a torta che non rispettano i canoni definiti dalle convenzioni internazionali. In un articolo del Corriere della Sera (27/01/2017 pag. 2) si parla di processi, condanne e ricorsi. Viene utilizzato un grafico a torta per illustrare le percentuali dei vari tipi di reato. Il primo errore consiste nel fatto che la porzione più rilevante, che in questo caso è il 18,1% dovrebbe partire dal centro in alto e andare in senso orario. Il secondo errore: i valori non dovrebbero mai essere più di cinque.

Rappresentazioni grafiche

Market Capitalization of Société Générale Bilions of dollars

Jannuary 2007 Jannuary 2009

19.

20.

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III. In un diagramma cartesiano gli intervalli di tempo devono essere rappresentati in maniera coerente e veritiera. In questo diagramma, all’equidistanza degli intervalli di una scala temporale tracciata sull’asse delle ascisse non corrisponde l’equidistanza dei periodi considerati. In un diagramma cartesiano la linea di base deve partire dal valore 0. In questo esempio notiamo che i dati sono troncati e dunque rappresentano una grave deformazione. Inoltre l’andamento nel tempo di una variabile viene esagerato attraverso la scelta di una scala delle ordinate (quella della variabile visualizzata) inopportuna. Infatti viene mostrata la variazione della percentuale di copertura vaccinale in età pediatrica in Italia per varie patologie dal 2000 al 2015. La scala della percentuale per la Poliomielite può variare nel grafico da un minimo di 93,2% a un massimo di 96,8%. E i valori registrati vanno da un minimo di 93,4% a un massimo di 96,8%. Vale a dire si estendono praticamente per tutta la scala visibile a disposizione in questo diagramma. Questo ha un effetto di esagerazione nella percezione visiva del fenomeno che tende a rendere il fatto visualizzato più ampio ed esasperato di quanto non sia il dato stesso.

21. La Repubblica (11/05/2017 pag. 7). 22. La Repubblica (06/05/2017 pagg. 2-3).

IV. Le figure geometriche bidimensionali (cerchi, rettangoli, quadrati) possono essere utilizzate per rappresentare misure lineari solo a patto di tener presente che le aree sono proporzionali ai quadrati delle misure lineari (il raggio, per il cerchio, il lato per il quadrato, ecc.) Nella figura 22 si vede a colpo d’occhio che se il valore delle piante sequestrate ad esempio in Sardegna è pari 11.459, il valore dello stesso parametro in Sicilia, basandosi su un confronto di aree dei cerchi rossi, non può essere 23.894. Infatti quest’ultimo valore è di poco superiore al doppio, mentre il valore a colpo d’occhio dell’area del cerchio sulla Sicilia è ben maggiore del doppio. Se lo si misura, il cerchio della Sicilia ha un diametro superiore al doppio di quello della Sardegna, con l’ovvia conseguenza che l’area misura oltre quattro volte tanto.

Rappresentazioni grafiche

21.

22.

La rappresentazione visiva dell’informazione

L’uso di questi metodi risiede solo nel fatto che siano “belli” da vedere, ma per nulla funzionali. Ecco perché uno dei principi fondamentali è quello che lo scopo della grafica dovrebbe guidare la decisione sulla forma da dare alle informazioni. La relazione tra l’aspetto di un oggetto e il suo scopo deve quindi essere ben equilibrata.

4.6 Bellezza «Non definitevi progettisti di infografiche se ciò che fate è decorazione dei dati». Alberto Cairo La parola estetica deriva al greco aísth sis, significa sensazione o sentimento. Dopo le numerose dispute tra Tufte e Holmes, sull’utilità della bellezza nelle visualizzazioni, si è arrivati alla conclusione che l’estetica di una rappresentazione visiva conta poiché è quella che attira e affascina il lettore, quindi non importa se sia bella per noi ma come il lettore la percepisce. Tufte sostiene che la semplicità e l’astrazione connotino una buona infografica, al contrario Holmes afferma: «le buone visualizzazioni non dovrebbero semplificare troppo le informazioni: dovrebbero chiarirle. In molti casi, per chiarire un argomento dobbiamo aumentare la quantità di informazioni, non ridurla». Quindi la funzione vincola la forma che è influenzata da originalità e bellezza. Bisogna fare molta attenzione perché, oggi la bellezza viene, soprattutto oggi, molto fraintesa, i designer vengono intesi

Rappresentazioni grafiche

come i decoratori di un artefatto. Come suggerisce Alice Rawsthorn, il design è stato volgarizzato, frainteso e male utilizzato. Non a caso Cairo intitola uno dei suoi più famosi libri Arte Funzionale. In questo campo la linea che viene seguita per la creazione di qualcosa di “bello” ed efficiente è quella della semplicità, visualizzazione e decorazione dei dati non sono la stessa cosa. Non bisogna confondere le scelte grafiche dovute a ragioni di chiarezza con quelle invece che vengono fatte per motivi estetici. Una bellezza funzionale deve dunque: rispettare i principi di semplicità, condurre il lettore nella lettura della nostra rappresentazione senza intaccare il suo percorso con inutili addobbi, creare l’effetto boom, il quale è in grado di attirare l’attenzione del lettore con un solo colpo d’occhio e infine far si che il nostro spettatore non abbandoni la lettura del nostro lavoro per noia. Grafici, diagrammi e mappe non sono solo da capire ed esaminare. L’obiettivo principale delle rappresentazioni non è quello di essere bella, prima di tutto deve essere comprensibile. «L’arte ci commuove perché è bella, ed è bella perché significa qualcosa. Può essere significativa senza essere bella, ma per essere bella deve essere significativa». Roger Scruton Come suggerisce Donald A. Norman nel suo libro Emotional Design, la bellezza è importante perché le cose attraenti e piacevoli funzionano meglio.

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Qualcosa di bello è qualcosa di funzionale, può essere definito bello grazie alla sola virtù dell’efficienza. L’estetica è stata identificata come un fattore chiave per coinvolgere un utente, mentre lo spettatore sta analizzando il grafico. Quindi quanto più esteticamente è percepito un elemento grafico, quanto più a lungo il fruitore tenterà di decodificare il significato o estrarre determinate informazioni. Questo perché: «la bellezza aiuta ad accrescere la cognizione e le abilità mnemoniche. […] molte delle scelte estetiche vengono eseguite al fine di migliorare la funzionalità delle visualizzazioni e aiutare i lettori nei processi cognitivi». «Va bene decorare la costruzione, ma mai costruire decorazioni». Augustus Pugin Un esempio unico che rispecchia al meglio i principi di bellezza sono i lavori di Fernanda Viégas e Martin Wattenberg. Le mappe a lato mostrano in tempo reale la direzione del vento, sono consultabili al sito http://hint.fm/ wind/.

23. Wind Map, Fernanda Viégas e Martin Wattenberg.

4.7 Ispirazione La bellezza e il design ci spingeranno a scrutare la rappresentazione, la quale potrebbe portarci a nuove conoscenze, potrebbe aprire le porte ad altre intuizioni spontanee. Una rappresentazione stimola la nostra conoscenza, il nostro sensi di curiosità.

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23.

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Approfondimento: l’uso del colore Nel rappresentare e comunicare informazioni teniamo molto in considerazione l’uso dei colori. Gli occhi sono estremamente sensibili alle variazioni di colore. Un esempio riguardo l’uso dei colori e la loro funzione potrebbe essere un’edizione della geometria Euclidea di Oliver Byrne del 1847. (Fig.24) Il colore può essere usato per: differenziare -per distinguere tra annotazione e annotata associazione - per mostrare la relazione etichetta -come un nome misura - come quantità imitare la realtà - come rappresentazione decorare - come la bellezza Data l’importanza del colore, Tufte ha fornito molte linee guida sul suo utilizzo. Descrive l’applicabilità dei colori dopo l’attenta analisi delle mappe dei cartografi più famosi (come la Presentazione del rilievo cartografico di Eduard Imhof):

24.

Geometria Euclidea

di Oliver Byrne.

1. I colori puri, brillanti hanno un forte impatto, ma se posti uno accanto all’altro danno un effetto negativo; al contrario su sfondo opaco sono molto consigliati; 2. Non utilizzare dei colori brillanti insieme al bianco; 3. Lo sfondo non ha molto rilievo, meglio dare più importanza al primo piano;

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24.

4 5 la storia

La storia

La rappresentazione grafica di informazione è una delle principali forme di comunicazione, è all’origine della scrittura, che altro non è che la rappresentazione grafica di segni. I primi esempi di comunicazione visiva risalgono al Paleolitico, in cui si collocano i primi dipinti rupestri, essi avevano uno scopo artistico ma anche informativo. L’idea di organizzare la conoscenza attraverso un insieme di segni si è continuamente evoluta. L’attitudine dell’uomo alla rappresentazione grafica di idee, informazioni e concetti si evolve con l’evoluzione della conoscenza. Aumentano i dati, quindi aumenta la voglia di organizzare e dare forma a quel sapere. Possiamo far percorrere su linee parallele l’evoluzione della scienza e quella della rappresentazione grafica.

La rappresentazione visiva dell’informazione

le origini

7500a.C

550a.C

Per pianificare un ambiente urbano fu fondamentale la cartografia. Iniziarono così a svilupparsi le prime mappe. Di queste ultime ne sono rimaste ben poche. Una di queste risale al 7500 a.C., essa è la mappa di Catal Huyuk che precede di parecchie migliaia di anni le prime città sul Nilo e in Mesopotamia. Mostra chiaramente un’entità urbana comprendente edifici a più piani e cortili accessibili soprattutto dai tetti mediante scale.

Al 550 a.C. risale invece la prima mappa del mondo (descritta nei libri II e IV delle Storie di Erodoto, Anassimandro di Mileto).

La storia

Xsec.

XIIsec.

1350

A questo secolo risale il primo tentativo noto di mostrare graficamente i valori mutevoli delle inclinazioni delle orbite planetarie (posizioni del sole, della luna e dei pianeti durante l’anno). Si tratta di un diagramma lineare che mostra la posizione in funzione del tempo dei sette principali corpi celesti.

Le sette arti liberali dall’Hortus Deliciarum di Herrad Von Landsberg. In questo caso siamo di fronte a una rappresentazione visiva che propone il sistema gerarchico di relazione tra le scienze che nel loro insieme costituiscono l’enciclopedia medioevale del sapere. Il disegno mostra i diversi comparti del sapere, i loro rapporti reciproci, il processo della produzione e circolazione dei flussi conoscitivi, nell’ottica propria della cultura medioevale. Nelle miniature medioevali era infatti consuetudine usare illustrazioni per dare un ordine e un senso alle concezioni del tempo.

Nicole Oresme va ricordato nella storia del razionalismo occidentale come precursore di una scienza moderna che va contro la superstizione . La sua produzione scientificafilosofica è basata sull’uso di procedimenti “razionali” miranti a svelare inganni della percezione o erronei procedimenti logici. In una parola, l’opposizione contro quello che, nell’opinione comune, è il lato “oscuro” dell’uomo del Medioevo. Egli fu uno dei primi a proporre l’uso di grafici per tracciare il valore di una grandezza variabile dipendente da un’altra e dunque impose un sistema di coordinate.

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1539

1570

Leonardo Da Vinci, ricordato per le numerose illustrazioni anatomiche, al quale affiancava una lettera che rimandava a una “nota” di testo che poneva a margine del foglio, dove inseriva la descrizione e eventuali informazioni relative all’organo o alla porzione di disegno a cui era riferito. Pur rappresentando argomentazioni complesse e non facilmente fruibili dal pubblico, rendeva i propri appunti di facile comprensione mediante l’integrazione dei vantaggi di entrambi i tipi di linguaggio a sua disposizione.

Pietro Apiano con la sua opera “De Caelo”, in cui rappresentò l’universo aristotelicotolemaico. Questa illustrazione rappresenta la concezione del cosmo che ha dominato la cultura occidentale per circa 2.500 anni. Tutto ciò che esiste trova una collocazione generale in questo disegno: la terra, i pianeti, il dualismo tra mondo sublunare e celeste, dio e gli uomini, le costellazioni e i segni dello zodiaco, i moti degli astri, i quattro elementi e l’etere, la fisica terrestre e celeste. Non si tratta, ovviamente, di dati statistici e specifici, l’infografica di Apiano sintetizza i dati, fornendo una rappresentazione visiva unitaria del molteplice.

Il primo atlante moderno fu quello di Obrahm Ortelius, studioso e geografo fiammingo. Il Theatrum Orbis Terrarum è considerato il primo vero e proprio atlante moderno, un’insieme di fogli cartografici accompagnati da testo che riassumono quella che fu la cartografia del XVI secolo. Molte delle mappe al suo interno erano basate su fonti che oggi non esistono più. L’originale edizione latina consisteva il una raccolta di 53 fogli con settanta mappe raffigurate. Le mappe erano logicamente organizzati per rappresentare i continenti, i gruppi di regioni e gli stati-nazione, con il testo che forniva informazioni. Pur non essendo un innovatore scientifico, Ortelius è ricordato soprattutto per la sua capacità di raccogliere un immenso corpus di conoscenze geografiche esistenti e di pubblicarle in un formato cartografico.

La storia

rivoluzione scientifica

1603

1626

1644

Con l’Uranometria (atlante stellare), prodotto da Johann Bayer e pubblicato da Cristoforo Magno, si apre l’età d’oro dei grandi atlanti celesti; 51 tavole in cui vengono collocate le stelle, attraverso coordinate.

“Rosa Ursina sive sol” di Christoph Sheiner, astronomo e fisico tedesco, che illustra i modelli seguiti dalla rotazione del sole. Nell’opera mostra con dei grafici le traiettorie seguite dalle macchie solari durante il moto di rotazione del sole. I dati numerici relativi all’orbita solare sono un primo esempio dell’operazione di quantificazione dei fenomeni naturali che vengono tradotti in una forma grafica compatta. Questi illustrati da Sheiner sono delle forme grafiche quasi moderne. Christopher Scheiner ha presentato un’idea che Tufte (1983) avrebbe in seguito chiamato il principio dei “piccoli multipli” per mostrare le mutevoli configurazioni delle macchie solari nel tempo.

Michael Florent Van Langren, astronomo alla corte di Spagna, nel 1644 realizzò un’opera degna di nota. Rappresentò su un asse le stime della distanza longitudinale tra Toledo e Roma che risultavano dalle osservazioni di dodici diversi astronomi. Riportando le misurazioni su un grafico piuttosto che in una tabella, diventava immediato notare la loro ampia dispersione. In vari Paesi europei cominciarono a diffondersi le prime sistematiche raccolte di dati relativi alle attività umane. La statistica demografica ebbe origine nel 1600 insieme alla cosiddetta “politica aritmetica” che raccoglieva e studiava i numeri relativi alla popolazione, alle terre, alle tasse, al valore delle merci, all’agricoltura, per dare una dimensione dello stato di salute di una nazione.

La rappresentazione visiva dell’informazione

1666

1669

1679

L’ieale combinatorio “Charateristica Universalis” di Leibniz consiste nella costruzione di un sistema di calcolo attraverso cui si potesse derivare la totalità del sapere a partire da alcune premesse e regole di inferenza originarie, segna la nascita del sogno computazionale. Leibniz vuole individuare un algoritmo che riduca la dimostrazione a calcolo. La riduzione della totalità dei dati a un sistema unico è un problema molto attuale, basti pensare all’enorme dimensione quantitativa di dati e alla difficoltà nel combinarli. L’infografica si basa sulle due teorie fondamentali della scienza aristotelica, la fisica e la logica. Notiamo una differenza con le visualizzazioni attuali, poich+ qui non vi è alcuna presenza di numeri. L’uso della raffigurazione delle informazioni in età antica è prevalentemente riferito a concetti generali, sarà solo con la scienza che si aprirà la strada al trattamento matematico dei dati.

Huygens, fisico e matematico olandese, sfruttò le coordinate cartesiane e i primi studi sulla probabilità per rappresentare su un grafico la prima funzione di distribuzione di probabilità continua. La funzione forniva una primordiale idea di aspettativa di vita ed era basata sui dati raccolti da John Graunt, statistico britannico, che organizzò in una tabella i numeri relativi alla mortalità della popolazione londinese, suddivisi per anno, sesso, età e causa di morte ai tempi della peste.

Cartesio apre la strada alla geometria analitica e al sistema di coordinate bidimensionali. Diagramma cartesiano è un diagramma che fa riferimento ad un sistema cartesiano bidimensionale, costruito dall’asse delle ascisse (asse x) e dall’asse delle ordinate (asse y).

La storia

nuove forme grafiche

1686

1755

1758

“Firs weather map” di Edmond Halley, professore di geometria alla Università di Oxford. Fu noto per il suo lavoro in meteorologia. Nel 1686 mostra gli alisei e i monsoni su una mappa del mondo, considerata la prima carta meteorologica ad essere pubblicata.

“A new chart of history” di Joseph Priestley “Una visione delle principali rivoluzioni dell’Impero che hanno avuto luogo nel mondo” era questa l’idea di Priestley. Uno studio che richiese l’esame di tutta la storia delle civiltà della terra. Nella sua rappresentazione precedente “A Chart of Biography” aveva visualizzato le fortune dei singoli individui, da critici, storici, oratori, medici, matematici, guerrieri, poeti, artisti, le personalità delle epoche, dai greci all’illuminismo. Insieme queste due infografiche sono ancora in grado di insegnarci qualcosa.

“Diagram to present a color spaces” di Johann Lambert. Il matematico e naturalista alsaziano Johann Heinrich Lambert è famoso tra i fisici come il fondatore della teoria della misurazione della luce, che a quel tempo era conosciuta come «fotometria». Ha anche studiato la capacità delle superfici di riflettere e la loro trasparenza. Consultando gli studi di Mayer, venne a conoscenza degli studi sul colore, capí che egli era riuscito a nominare molti dei colori possibili, ma ai suoi studi mancava un elemento importante nel triangolo di Mayer, la profodità. Suggerí cosi una piramide costituita da una serie di triangoli che accogliessero la piena ricchezza dei colori naturali.

La rappresentazione visiva dell’informazione

inizio grafica moderna

1786

1800

1812

William Playfair introduce la rappresentazione grafica in statistica. Playfair è considerato l’inventore della maggior parte delle forme grafiche utilizzate ancora oggi (il grafico a barre, a torta). Una delle prime opere di Playfair fu l’atlante commerciale e politico del 1786 che rappresenta i progressi di commercio, i ricavi, le spese e i debiti dell’Inghilterra durante il XVIII secolo. Il primo grafico mostra la somma dei totali delle importazioni e delle esportazioni inglesi nel corso del XVIII secolo. L’asse orizzontale rappresenta cento anni ed è suddiviso da linee verticali a intervalli di dieci anni. A partire dal 1760, una serie di linee verticali più chiare rappresentano i singoli anni. Vengono rappresentate in questi assi i valori monetari delle importazioni e delle esportazioni in Inghilterra.

In questo periodo nacquero i primi grafici a barre, a torta, gli istogrammi, grafici a linee, a serie temporali, a dispersione. Iniziarono a comparire nelle pubblicazioni scientifiche le rappresentazioni grafiche di fenomeni naturali e fisici.

Uno dei primi grafici narrativi spazio tempo fu disegnato da Minard sulla Marcia di Napoleone . Realizzò una mappa che illustrasse il fallimento della campagna di Russia delle truppe napoleoniche nell’inverno tra il 1812 e il 1813. Il tracciato di colore marrone riporta il percorso seguito dalle truppe dal confine polacco fino a Mosca, e lo spessore di questo tracciato riporta il numero di soldati che si trovavano ad ogni posizione. L’entità delle perdite subite dall’esercito è evidente a colpo d’occhio. Dei 422.000 soldati che partirono dal confine polacco, solo 100.000 arrivarono a Mosca. La ritirata di Napoleone durante il gelido inverno russo è rappresentata dalla linea scura, collegata ad un grafico che riporta le temperature rigide che decimarono ulteriormente l’esercito oramai stremato. Sono anche indicati alcuni fiumi in cui numerosi soldati persero la vita nel tentativo di attraversarli. Questo grafico sintetizza il concetto di eccellenza espresso da Tufte, che non a caso lo definisce come «uno dei migliori grafici statistici che siano mai stati prodotti».

La storia

1826 Charles Dupin, matematico e ingegnere francese, usò per la prima volta l’effetto grafico della sfumatura, dal bianco al nero, per evidenziare in una mappa il livello di analfabetismo in Francia. Fu questo uno dei primi esempi di uso di infografiche nell’ambito sociale.

1833

1838

L’opera di André Michel Guerry, Essai sur la Statistique Morale de la France, consinste nell’assemblaggio di dati riguardanti crimini, suicidi, alfabetizzazione e altre statistiche. Guerry utilizzò tabelle e mappe per analizzare la varietà di problemi sociali relativai a tali variabili. La prima pubblicazione di Guerry riguardante le statistiche morali fu una serie di mappe in cui confrontava i diversi parametri, egli utilizzò lo stesso stile di Dupin per comparare coppie di variabili, attraverso il quale riuscí a dichiarare la mancanza di relazione tra crimine e alfabetizzazione contraddicendo le teorie di alcuni riformatori secondo il quale un modo per ridurre il crimine fosse aumentare l’istruzione. Le mappe di Guerry furono preso come esempio in tutta Europa.

L’atlante fisico di Heinrich Berghaus è stato definito il primo atlante mondiale in scala. Heinrich Berghaus cartografo di Potsdam, segue l’esigenza assolutamente moderna di creare questo atlante. Raccoglie mappe suddivise in sei grandi sezioni: climatologia e meteorologia, idrografia, geologia, magnetismo, geografia delle piante e infine zoogeografia. Più che un atlante l’opera è un vero e proprio manuale di geografia fisica poiché include 230 pagine di testo, tavole e spiegazioni.

La rappresentazione visiva dell’informazione

1840

1850

1854

Luke Hinchliffe studió e rappresentò la diffusione del colera a Londra in relazione alla temperatura.

Tra il 1830 e il 1850 l’uso dei grafici inizia a coinvolgere anche i settori per la pianificazione economica e statale. Questi nuovi usi sono rappresentati nei grafici di Charles Joseph Minard, che divenne il Playfair della Francia. Minard illustra il primo caso di grafico a mosaico, che deriva in parte dai grafici a barre, ma al quale vengono aggiunte delle innovazioni, tra cui l’uso di barre divise e di larghezza variabile. Il grafico in questione rappresenta il trasporto di merci lungo la rotta del canale di Francia. La larghezza delle barre verticali mostra la distanza del percorso, i segmenti mostrano le merci e la loro area è proporzionale ai costi di trasporto.

John Snow realizzò una mappa sul colera. Nell’ottobre 1831 si diffuse in gran Bretagna il colera, circa 52.000 persone morirono. Le successive epidemie di colera produssero un numero altrettanto elevato di vittime, ma la causa della malattia nata dall’acqua era sino ad allora sconosciuta, fino al 1855 quando il dottore John Snow creò una mappa che mostrava i punti con la maggior percentuale di morti per colera, uno di quei punti corrispondeva alla pompa di Broad Street a Londra. Questo evento fu un punto di riferimento, poiché da quel momento in poi la cartografia verrà applicata per tematiche sociali.

La storia

età dell’oro delle mappe statistiche

1857

1871

1900

Florence Nightngale creò una visualizzazione che illustrava le cause di mortalità dei soldati durante la guerra di Crimea, per convincere la regina Vittoria a migliorare le condizioni delgli ospedali militari. Utilizza dei grafici a barre e a torta ottenendo un Coxcomb Chart, un grafico a “Cresta di gallo”.

La Carta sincronica della storia universale di Sebastian C. Adams delinea l’evoluzione dell’umanità da Adamo ed Eva al 1871, l’anno della sua prima edizione. È stata progettata per le scuole, colorata e piena di bellissime illustrazioni dell’autore stesso.

Una brillante indagine sociale sulla condizione dei discendenti degli schiavi africani negli Stati Uniti. L’infografica fu realizzata da 6000 studenti neri della Atlanta University e presentata all’Esposizione universale di Parigi nel 1900.

La rappresentazione visiva dell’informazione

In tutte queste infografiche si vede ormai l’analisi di fenomeni che spaziano dalla salute, all’istruzione, al lavoro. La differenza rispetto alle infografiche antiche è proprio nella quantificazione. I dati numerici organizzati e rappresentati graficamente nell’epoca moderna riguardano ormai ogni aspetto della vita sociale, dei fenomeni naturali e dell’attività umana e sono realizzati a scopo informativo.

La storia

1914

1925

1933

All’inizio del Novecento William Cope Brinton, un ingegnere e statistico americano, con i suoi libri formalizzò per la prima volta l’uso e le tecniche per produrre le infografiche, uno dei metodi di raffigurazione più usati negli ultimi anni per sintetizzare informazioni complesse. Il suo primo libro Graphic Methods for Presenting Facts fu pubblicato nel 1914 a New York ed è una sorta di manuale sulle varie tipologie di infografica possibili. Nel 1939 uscì una seconda edizione ampliata e aggiornata intitolata Graphic Presentation.

Iniziano a farsi strada le teorie di Tufte, definito il Leonardo Da Vinci dei dati, esperto di infografiche in questi anni scriverà molti dei suoi famosi libri.

Harry Back e la prima mappatura metro di Londra. Quella di Beck non è una mappa in senso stretto quanto piuttosto un diagramma. Beck non era un grafico, ma un ingegnere-disegnatore, e per la sua mappa si ispirò alle rappresentazioni dei circuiti elettrici, così come all’arte cubista e astratta.

La rappresentazione visiva dell’informazione

100

1936

1972

1984

Otto Neurath fu un filosofo, matematico, sociologo e politico austriaco nato nel 1882. Diffondeva l’idea che il pensiero astratto e quello matematico potessero essere trasmessi chiaramente e facilmente alle persone a prescindere dal contesto sociale, culturale ed economico. Venne ricordato per aver concepito un linguaggio universale basato su pittogrammi i cui scopi furono “l’umanizzazione della conoscenza” e il superamento delle barriere culturali. Il suo obiettivo era creare un qualcosa che attirasse immediatamente le masse. Poremmo porre Neurath e Tufte agli antipodi.

Otl Aicher fu invitato dagli organizzatori delle Olimpiadi estive del 1972 a Monaco di Baviera a diventare il leader designer dei Giochi Olimpici. Aicher creò una serie di pittogrammi per fornire un’interpretazione visiva dello sport in cui erano presenti, in modo che gli atleti e i visitatori del villaggio olimpico e dello stadio potessero orientarsi. Ha creato pittogrammi utilizzando una serie di sistemi a griglia e una palette di colori brillanti specifici che ha scelto per questi giochi.

Nel 1984 Mc Gill e Cleveland, due statistici, hanno pubblicato un saggio Graphical perception: theory, experimentation and Application to the development of graphical methods. Il loro approccio è basato sulla percezione grafica e include esperimenti per testare la propria teoria.

La storia

anni 2000

2005

2010

2014

Feltron è un designer che ha reso nota la sua vita attraverso diverse visualizzazioni di dati. Fu uno dei primi ad avviare il fenomeno del self-tracking data e nel 2005 ha lanciato l’idea di progettare grafici che riguardassero la propria vita per un anno, analizzando diversi aspetti.

Mc Candless è uno scrittore, autore, designer e direttore creativo a Londra. È molto famoso per il suo sito e il suo libro Information is Beautiful. «Forse quello di cui abbiamo bisogno sono degli schemi colorati e ben fatti - e, si spera, anche utili - che ci aiutino a navigare: una sorta di moderno atlante». È così che presenta uno dei suoi libri. Quella di Mc Candless è una mente geniale, sfogliando i suoi lavori ci troviamo di fronte a vere e proprie opere d’arte. Inizialmente siamo colpiti dai colori e dalla loro forma, dopodiché impariamo ad esplorarle e a scoprire. L’autore chiede se sia possibile leggere un libro completamente privo di testo, proprio come il suo Information is Beautiful, ed è da questo punto interrogativo che partono le sue rappresentazioni. «Visualizzate le vostre idee».

Giorgia Lupi è l’esempio della coniugazione tra creatività e innovazione, essa opera in uno spazio che si trova tra la visualizzazione di dati e l’espressione artistica. Uno dei suoi lavori più famosi è quello realizzato con Stefanie Posavec. Il progetto prende il nome di Dear Data, entrambe lo descrivono con queste parole: «Due donne che si sono scambiate i continenti per conoscersi attraverso i dati che disegnano e spediscono attraverso l’atlantico». Riescono a fare arte con i numeri. Ognuna ha iniziato a raccogliere dati sulla propria vita quotidiana e ogni settimana, per 52 settimane, ha disegnato a mano delle visualizzazioni in formato cartolina, stilando cosi un vero e proprio diario che racconta le loro vite. Questo esempio è un modo straordinario per sfatare il mito che i dati si riferiscono solamente ad ambiti scientifici, i dati possono essere estratti anche dalla vita di tutti i giorni.

Alberto Cairo è autore di dei libri Infografía 2.0, L’arte Funzionale e L’arte del Vero. È stato direttore di infografiche e visualizzazioni presso organizzazioni giornalistiche in Spagna e in Brasile.

101

5 6 il progetto

Il progetto

Lo scopo principale dell’infografica è quello di chiarire un concetto, tramite un organizzazione di dati, ma l’obiettivo più grande da raggiungere è quello di poter fare la differenza, di poter cambiare qualcosa, di aiutare degli studiosi o far notare alla gente cosa realmente sta accadendo. Ho deciso di scegliere come tema del mio progetto le abitudini alcoliche di Niscemi, il mio paese. Dopo aver effettuato un sondaggio su un campione di 250 persone tra i 15 e i 39 anni, ho analizzato e ordinato i dati raccolti per poter progettare la mia infografica.

103

La rappresentazione visiva dell’informazione

Bibliografia James Bernhard, Principles of Data Visualization, Spring, 2012 Willard C. Brinton, Graphic Methods, The Engineering Magazine Company, 1919. Alberto Cairo, L’arte del vero. Dati, grafici e mappe per la comunicazione, Pearson, 2016. Alberto Cairo, L’arte funzionale. Infografica e visualizzazione delle informazioni, Pearson, 2013. William S. Cleveland and Robert McGill, Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods, Journal of the American Statistical Association, Vol. 79, No. 387 (Sep., 1984). Cleveland W.S., The elements of graphing data, Hobart Press, 1994. Adrian Frutiger, Segni & simboli: disegno, progetto e significato, Stampa Alternativa, 1998. Massimo Gaggi, Marco Bardazzi, L’ultima notizia, Rizzoli, 2010. Alessandro Giaume, Data scientist: Tra competitività e innovazione, Franco Angeli, 2017. Jill H.Larkin and Herbert A. Simon, Why a Diagmm is (Sometimes) Worth Ten Thousand Words, Cognitive Science, 1987. Riccardo Mazza, La rappresentazione grafica delle informazioni, Apogeo s.r.l., 2007. David Mc Candless, Information is beautiful: Capire il mondo al primo sguardo, Bur, 2011. Elisa Pettinari, L’evoluzione delle infografiche in contesto didattico: il caso della tavola periodica di Mendeleev, Fabbri, Martha, 2017. Lucia Pizzo Russo, Rudolf Arnheim Arte e percezione visiva, Aesthetica Preprint, 2005. Nathan Shedroff , Information Interaction Design: A Unified Field Theory of Design, Computer Science, 2000. Edwarde Tufte, Beautiful Evidence, Graphics Press LLC, 2007. Edwarde Tufte, Envisioning Information, Graphics Press, 1998. Edwarde Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, Graphics Press, 1983. Colin Ware, Information Visualization: Perception for Design, Elsevier, 2013. Max Wertheimer, Gestalt Theory, Transaction Publishers, 2005.

Sitografia Stephen Few, Data Visualization for Human Perception, www.interaction-design.org. Journal of Statistical Software, www.jstatsoft.org. www.edwardtufte.com. www.perceptualedge.com/blog. www.archive.org. www.dear-data.com/thebook. www.thefunctionalart.com. L’uso e l’abuso di alcol in Italia. Anni: 2015 - 2016 - 2017 - 2018. Fonte: Indagine “Aspetti della vita quotidiana” - Anni 2005 e 2015, Indagine “Aspetti della vita quotidiana” - Anni 2016, Indagine “Aspetti della vita quotidiana” - Anni 2017, Indagine “Aspetti della vita quotidiana” - Anni 2008 e 2018, www.istat.it. Giovani e alcol, www.salute.gov.it. www.eurispes.eu. www.epicentro.iss.it.

ubriachi e felici Si beve a qualunque ora, anche con pochi soldi, sempre più lontano dai pasti, e soprattutto tra le fasce più giovani della popolazione.

Quali sono le regioni italiane che superano la media nazionale?

sotto la media

sopra la media %

Ho analizzato i dati riguardanti la percentuale di uomini e donne che bevono ogni giorno in Italia negli ultimi cinque anni. Da questi ultimi ho ricavato la media nazionale, essa corrisponde al 21%. Nel grafico a destra mostro quali sono le regioni che superano la media nazionale e quali invece hanno un risultato inferiore. La Sicilia è la regione con la percentuale più bassa (14%).

21% MEDIA NAZIONALE

Quali sono i paesi in cui si beve di più? Consumo alcolico giornaliero di uomini e donne relazionato al numero di abitanti di un centro abitato:

comune centro dell'area metropolitana 50.001 abitanti e più da 10.001 a 50.000 abitanti da 2.001 a 10.000 abitanti fino a 2.000 abitanti

valore uguale alla media nazionale sopra la media nazionale

25%

23%

22%

21%

Niscemi ha una popolazione di

Ho effettuato un sondaggio nel mio paese, Niscemi (CL) prendendo come riferimento un campione di circa 250 persone, di età compresa tra i 15 e i 40 anni, analizzando le loro abitudini alcoliche.

Quanto beviamo in media durante la settimana? Il sondaggio effettuato ha determinato che circa la metà beve tre o più di tre volte la settimana.

11,3 % quasi mai

39,9 % quasi un volta la settimana

48,8 % tre o piú di tre volte alla settimana

21%

Dove andiamo a bere stasera? Niscemi é famosa per i numerosi bar. Essi offrono ristoro e soprattutto alcol. I punti rossi sulla mappa corrispondono ai bar e ai pub che si trovano a Niscemi. Notiamo una zona rossa in cui vi é una maggiore concentrazione di locali in cui bere alcolici.

Cosa beviamo? I cocktails sono le bevande piú consumate. I long drink sono drink rinfrescanti e dissetanti, il contenuto alcolico va mantenuto intorno al 20% del volume.

= 10 risposte Ad ogni unità corrispondono 10 risposte. La maggior parte del campione ha scelto piú tipologie di bevande.

100

150

A quanti anni iniziamo a bere? <14 anni

a 18 anni

tra i 15 e i 17 anni

a più di 18 anni

Nel grafico i dati relativi all’età del campione sondato, in rapporto ai dati relativi all’età in cui si inizia a bere. Circa il 60% del campione ha iniziato a bere tra i 15 e i 17 anni, da minorenni.

100

tra i 15 e i 17 anni

18 anni

> 18 anni

> 20 anni

> 30 anni

Ma i minorenni possono bere?

quasi ogni giorno

L’Organizzazione Mondiale della Sanità raccomanda la totale astensione dal consumo di alcol fino ai 15 anni, in Italia con la Legge 8.11.2012 n.189 vige il divieto di somministrazione e vendita di bevande alcoliche ai minori di 18 anni.

Legge 8.11.2012 n.189

A Niscemi:

% 35 30 25 20 15 10 5

il fine settimana

6 ragazzi su 10 di età compresa tra i 15 e i 17 anni beve.

< di 18 anni!

Da ciò si deduce che i giovani di età inferiore ai 18 anni che consumano anche una sola bevanda alcolica durante l’anno presentano un comportamento a rischio nel consumo di alcol.

ogni tanto

tra i 15 e i 17 anni

solo il sabato

quasi mai

Chi consuma in media piú alcol?

% 35

Il consumo di bevande alcoliche settimanale in relazione all’età.

>30 >20

>18 18 anni 0

tra i 15 e i 17

quasi ogni giorno

E tra uomini e donne chi beve di piú?

il fine settimana

ogni tanto

uomini

donne

tre o piú di tre volte alla settimana quasi un volta la settimana

Gli uomini più delle donne ritengono che il bere sia un piacere, al contrario, le donne più spesso degli uomini associano all’alcol la perdita di controllo

quasi mai

(Affermazione di Pino Scorciapino “L'alcolismo sottovalutato che sta uccidendo l'Italia”).

Binge Drink Secondo la definizione dell’OMS, le persone a rischio particolare di conseguenze sfavorevoli per l’alcol sono i forti consumatori (più di 3 unità alcoliche al giorno per gli uomini e più di 2 per le donne), le persone che bevono abitualmente fuori pasto e quelle che indulgono in grandi

quasi mai

bevute o binge drink (consumoconsumo di almeno una volta al mese di 6 o più unità di bevanda alcolica in un’unica occasione). L’unità alcolica corrisponde ad un bicchiere di vino o un bicchierino di liquore. corrisponde ad un unità alcolica

= =

Attraverso questa visualizzazione viene messa in relazione la quantità di bevande alcoliche bevute in media in una sera e il sesso delle persone prese come campione.

14%

22%!

29%

12%!

1 sola bevanda in una sera (15%)

Perchè ci ubriachiamo? Ho interrogato il campione chiedendo loro quante volte è capitato di ubiacarsi. Le risposte in questo grafico sono relazionate al motivo per il quale si beve. Ti é mai capitato di ubriacarti?

a volte mai

11% !

perdo il conto (13%)

circa 5/6 in una sera (21%)

2 o 3 bevande in una sera (51%)

3% 1% ! !

70 60 50 40 30 20 10 0

per divertirmi

per estraniarmi dalla realtá

per dimenticare

per assaporarne il gusto

perchè mi rende una persona migliore

moltissime volte

La guida e l’alcol L’abuso di alcol porta più frequentemente a comportamenti a rischio per se stessi e per gli altri, quali ad esempio la guida pericolosa di autoveicoli. Alla domanda: Hai mai guidato da ubriaco? il campione ha risposto...

moltissime volte 10%

è capitato 37%

mai 53% Fonti: istat.it, salute.gov.it, eurispes.eu, epicentro.iss.it

La rappresentazione visiva dell'informazione.

Articles inside

Inizio grafica moderna

Età dell’oro delle mappe statistiche

Nuove forme grafiche

Rivoluzione scientifica

Le origini

4.6 Bellezza

Per non sbagliare

4.7 Ispirazione

4.5 Funzionalità

Sensibilizzazione dei dati e responsabilità

4.4 Attendibilità e Chiarezza

4.2 I principi

4.3 La ruota della visualizzazione di Alberto Cairo

3.11 Why a diagram is (sometimes) worth ten thousand words

3.8 Le teorie di Bertin

3.10 Cleveland e McGill

3.6 Elaborazione top-down bottom-up

4.1 Edward Tufte

3.9 Principi di Few

3.5 Stephen Few e i limiti della memoria di lavoro

3.2 Principi di percezione

2.6 Nathan Shedroff e la comprensione dei dati

2.5 Wurman e gli architetti dell’informazione

2.3 Open Data

2.1 Big Data

3.1 Data Visualization e le Infografiche

Introduzione

2.4 I dati