CopertinaAnnamaria

2.3 - Data visualization

Nel TED talk “The beauty of data visualization”, (www.ted.com/talks/david_ mccandless_the_beauty_of_data_visualization), David McCandless, giornalista esperto di data visualization & information design, propone molti esempi di come la visualizzazione dei gra3ci aiuti a comprendere meglio quello che i dati dicono: gli investimenti di milioni di dollari, le paure del mondo, gli aggiornamenti nei social sulle rotture dei 3danzamenti, i budget militari e le forze armate, l’ef3cacia degli integratori alimentari. Invita a comportarsi da detective fra le informazioni, a giocare con i dati, a puntare su quel qualcosa di magico, dice, che c’è nella rappresentazione gra3ca ed è in grado di mostrare informazioni che in altri modi non comprenderemmo. Come dimostra la visualization creata dal 3sico danese Tor Norretranders che McCandless descrive: YOUR SENSE OF SIGHT IS THE FASTEST. Nel gra3co presente nel video, che confronta l'ampiezza di banda dei sensi, emerge che il gusto ha la velocità di una calcolatrice, l’udito e l’odorato quella di un hard disk, il tatto quella di una chiavetta USB e che la vista è potente come la rete di un computer. Ancora più potente, aggiunge, se mescolata con le potenzialità del linguaggio della mente:
“if you combine the language of the eye with the language of the mind, which is about words and numbers and concepts, you start speaking two languages simultaneously, each enhancing the other. So, you have the eye, and then you drop in the concepts. And that whole thing – it’s two languages both working at the same time.“
La data visualization, con3guratasi come disciplina a sé con lo sviluppo di grandi quantità di dati nei sistemi informatici, è un campo al con3ne fra matematica, informatica, scienze cognitive, ingegneria, statistica, computer graphics, tutte discipline che prevedono l’uso di gra3ci. In essa convergono i campi della scientic visualization, information visualization, e il più recente settore di visual analytics. La scientic visualization, altrimenti detta spatial data visualization, ha a che vedere con i processi di rappresentazione dei fenomeni scienti3ci caratterizzati da una collocazione geogra3ca o in uno spazio bi- o tri- dimensionale. Una visualizzazione appartenente a questo settore potrebbe rappresentare il Nusso colorato di un liquido all’interno di un macchinario in base a come lo stesso liquido cambia la temperatura. Fanno parte dell’information visualization i processi di produzione di gra3ci ad albero, reti, tabelle, documenti, serie temporali e così via, che richiedono una rielaborazione visuale pur non essendo necessariamente collocati in uno spazio de3nito. La collocazione nello spazio (ad es. gli assi cartesiani), in questo caso, è una scelta che viene fatta per la rappresentazione e che è utile per mostrare le relazioni fra gli eventi. Il campo di visual analytics deriva dai precedenti due settori e permette la combinazione di data analysis e visualization tools con lo scopo di produrre metodi e tecniche di visualizzazione dei dati. L’obiettivo è di supportare ragionamenti analitici usando tecniche e strumenti che generino interfacce visuali interattive in un processo che deve generare senso a partire da dataset molto numerosi e complessi. Il focus della visual analytics è il processo reiterato messo in atto nella costruzione di visualizzazioni che siano sempre più adatte a rappresentare i dati e generare informazioni (Telea, 2014).
La s3da della data visualization è di presentare ciò che è complesso in una maniera completa, comprensibile, dinamica e interattiva. L’obiettivo di questa forma gra3ca di analisi dei dati, a seconda dei casi, può essere quello di tradurre per un lettore comune dati e relazioni espressi altrimenti da articolate formule matematiche o di mostrare a un ricercatore attraverso il canale visivo uno scenario indagabile anche con numeri e simboli ma con tempi lunghi e operazioni poco intuitive.
Sebbene tutti i package di analisi statistica includano degli strumenti di gra3cazione dei risultati, per un approccio ef3cace alla data visualization è necessario utilizzare degli strumenti speci3ci.
Ci sono nel web decine di video e brevi articoli che classi3cano i tool per la data visualization. Ne troviamo alcuni che sono vere proprie applicazioni da scaricare come Tableu, altre che si presentano come piattaforme online, ad es. Flourish. Si distinguono per il tipo di gra3ci che permettono di produrre e per la possibilità di scaricare o usufruire di una versione gratuita. Tool proprietari sono Looker e Knime. La distinzione fra le versioni free e i pro3li business spesso ricade sulle modalità di condivisione di dati e gra3ci prodotti, che in base alle soluzioni di acquisto scelte diventano automaticamente pubblici o eventualmente privati. Servono competenze statistiche e informatiche per utilizzare i tool? Questo è un altro elemento da considerare quando ne scegliamo uno: Google Chart ad esempio dà la possibilità di integrare gra3ci nelle pagine web provvedendo codici in html da modi3care che possono non essere noti a tutti. In alcuni casi accanto alla costruzione di gra3ci, ci sono funzionalità per la creazione di infogra3che come per Infogram, piattaforma online, dove si trova un buon numero di tipologie diverse di visualizzazioni da utilizzare all’interno di infogra3che, post per i social, presentazioni e report. Un esempio estremamente semplice è in Figura 2.3 dove, a partire da uno dei modelli preimpostati di Infogram sono state riassunte alcune caratteristiche degli studenti iscritti al primo anno del CdL in Digital Education presso l’Università di Modena e Reggio Emilia nell’a.a. 2019/20.
Frequentemente questi tool, danno la possibilità di costruire dashboard e presentazioni che talvolta assumono il nome di storie. I dati e le loro visualizzazioni sono in grado di raccontare come è fatta una società, un gruppo, cosa cambia nel tempo, come due fenomeni sono in relazione fra di loro. Nel formato gra3co, riescono a farlo utilizzando un design accattivante con la peculiarità di portare l’attenzione dei “visualizzatori” su speci3che questioni e allo stesso tempo di conservarsi più a lungo e con maggiore enfasi nella memoria e fra le conoscenze.