Yeni Jurnalist data jurnalistikası haqqında silsilə məqalələrinə davam edir.
Data vizuallaşdırma, datanın araşdırılıb toplanması, filterdən keçirilməsi, məlumatların yoxlanılması və qrafiklər ilə vizuallaşdırılaraq hekayələşdirilməsi kimi bir çox mərhələni əhatə edir. Bu vizual təqdimat insanların analitik bir data toplusunu daha sadə və sürətli formada anlamasına imkan yaradır. Digər bir sözlə data vizuallaşdırma bir data toplusundan məna çıxararaq onu ən anlaşıqlı və sadə formada təqdim etməkdir. Data vizuallaşdırmada rəqəmlər, rənglər və həndəsi fiqurlar kimi başlıca elementlərdən istifadə olunur. Data vizuallaşdırma ilə xəbər hazırlayarkən diqqət edə biləcəyiniz bəzi məqamlar mövcuddur:
- Məzmunu müəyyənləşdirin
- Faktlarınızı sıralayın
- Vizuallaşdırma texnikasını seçin
- Sadə və anlaşılır etməyə çalışın
Həmçinin bax:
Data jurnalistikası və onun prinsipləri
Məzmunu müəyyənləşdirin, lakin obyektiv şəkildə
Yuxarıda yazılanların hamısı bu prosesin vacib mərhlələrindən biridir. Məzmunu müəyyənləşdirmək topladığınız datalardan hekayə çıxarmaq üçün fokuslanacağınız mövzunu müəyyənləşdirməkdir. Bu mərhələyə çatana qədər üzərinə xəbər hazırlayacağınız data toplusunu hazırlamış olmalısınız. Data əsaslı hekayə hazırlamaq, xəbərləşdirmək istədiyiniz və ya diqqət çəkmək istədiyiniz bir fakta yönəlib sadəcə onunla bağlı dataları araşdırmaq və yazmaq mənasına gəlmir. Əksinə, daha əvvəl əldə etdiyiniz data toplusu, hazırlayacağınız xəbəri də müəyyənləşdirir. Datanın qərəzli seçilməsi, digər bir sözlə sadəcə fokuslanmaq istənilən fakt ilə bağlı data tapıb onu vizuallaşdırmaq, tərəfli bir baxış gətirməklə yanaşı həmin datanın verdiyi məlumata da təsir edərək ortaya qeyri-obyektiv hekayə çıxmasına səbəb ola bilər. Buna görə də hansı formada olursa olsun, bir mövzunu hazırlayarkən, həmin mövzu ilə bağlı bir birinə zidd olan ekspert yanaşmalarını və faktları da daxil etmək, ortaya daha obyektiv məzmun çıxmasına imkan yaradır.
Faktlarınızı sıralayın, oxucu hansı mənanı çıxaracaq?
Faktları sıralamaq əlinizdəki datanın ortaya qoyduğu faktları müəyyənləşdirmək mənasına gəlir. Data bizə nə deyir? Hədəf auditoriyanız bu datadan hansı mənanı çıxaracaq? Datawrapper-in qurucularından olan Gregor Aisch, bu prosesi izah edərkən, data vizuallaşdırma vasitələrinin, bir data toplusundan hekayə çıxarmasını gözləmənin qeyri-real olduğunu vurğulayır. Hər vizuallaşdırmanın bizə yeni bir baxış qazandardığını deyən Aisch, bu mərhələdə təkrar oluna biləcək addımları vizuallaşdırıb:
Aisich tərəfindən hazırlanan qrafikə əsasən bu proses zamanı əldə olunan datanın vizuallaşdırılması üçün fərqli formaları yoxlamaq və bu qrafiklərin hər birinə nəzər yetirmək vacibdir. Digər yandan həmin datanı analiz etmək və şərh etmək, “vizuallaşdırma bizə nə deyir? maraqlı bir model ortaya qoyurmu? data konteksində hansı mənaya gəlir?” kimi sualları da cavablamağa kömək edir. Bununla birlikdə prosesin başından etibarən bir dosyede data üzərinə işləyərkən öz gözləntilərinizi və addımlarınızı planlamaq, həm sizin bu datadan nəyi gözlədiyinizi müşahidə etmək üçün həm də öz yanlılıqlarınızın (bias) fərqində olmaq üçün faydalıdır. Beləcə proses iləriləyən zaman datanın yanlış şərh olunma riski də azalmış olacaq. Datanın formalaşdırılması isə data setində olan və konteksə uyğun gəlməyən detalların filterlənməsi, bəzi vacib datalara isə daha yaxından baxmaq kimi izah oluna bilər.
Vizuallaşdırma texnikasını seçin
Data vizuallaşdırmada asan olmayan mərhələlərdən biri də sahib olduğunuz dataya uyğun bir vizuallaşdırma vasitəsini və növünü müəyyənləşdirməkdir. Vizuallaşdırmada çubuq qrafiklər, pasta qrafikləri, xətt qrafikləri, dağılım qrafikləri (xy), balon qrafiklər, kəlimə buludları, piramidlər, xəritələr kimi birdən çox növdən istifadə edilir. Hər vizuallaşdırma növü fərqli növ datalara uyğun olduğu kimi hər vizuallaşdırma vasitəsinin də ayrı xüsusiyyətləri var. Aşağıda vizuallaşdırma üçün istifadə edilən vasitələrdən bəziləri qeyd olunub:
- Google Cədvəllər
- Excel
- Tableau Public
- Datawrapper
- Flourish
- Canva
Data vizuallaşdırarkən bütövlükdə hekayə üçün bir vasitədən istifadə etmək daha asan olsa da, burada iş bölgüsünü fərqli vasitələr arasında yayaraq da tətbiq edə bilərsiniz. Bəzi vasitələr ödənişli olsa da jurnalistlərin tətbiq edə biləcəyi bir çox pulsuz tətbiq mövcuddur. Hansı vasitədən istifadə edirsizsə edin, buradaki vacib məqamlardan biri də hər vizuallaşdırmanın ona özünə xas olan növdə əks olunmağıdır. Məsələn, Vizpilgrim adlı veb saytda verilən nümunədə, yanlış formada istifadə olunmuş data vizuallaşdırma növü nümunə göstərilib.
Pasta qrafikə tətbiq olunan bu data vizuallaşdırmada 19.5 faiz, 21.2 faizdən daha az olmasına baxmayaraq, vizual olaraq bu fərq yanlış əks olunub. Çubuq qrafiklərin pasta qrafiklərə alternatif olaraq istifadə edilə biləcəyi vurğulanaraq, eyni data digər formada daha yaxşı təqdim olunub.
Data vizuallaşdırma ilə bağlı səhvlərə 3D qrafiklərin lazımsız istifadəsi, rənglərdə təzadlığın yanıldıcı olması, rəqəmlərin yanlış əks olunması, ölçülər arasındakı fərqin düzgün verilməməsi, bir qrafikdə həddən artıq datanın təqdim olunması, səhv vizuallaşdırma növünün seçilməsi, korrelasiyanın qarışıq və anlaşılmaz olması kimi birdən çox nümunə göstərmək olar. Bəzən bu səhvlər ciddi yanlış anlaşılmalara səbəb ola bilir. Data hər nə qədər doğru və yoxlanılmış olsa da vizuallaşdırmadakı bir səhv əsas konteksin pozulmasına və yanlış məlumat yaymağa səbəb ola bilər.
Məsələn aşağıdakı nümunədə Fox News tərəfindən verilən bir qrafiki görürük.
Bu qrafik Obamanın hakimiyyəti dövründə tibbi sığorta ilə bağlı əvvəlcədən hədəflənəni və nəticəni göstərir. İlk baxışda hədəf ilə nəticə arasında uçurum varmış kimi görünsə də rəqəmlərə diqqət etdikdə 6.000.000 ilə 7.066.000 rəqəmləri arasındakı fərqin ölçülərdə düzgün əks olunmadığını görürük. Business Insider komandası həmin qrafiki paylaşaraq daha doğru şəkildə ifadə edən yeni bir qrafiklə əvəz edib.
Daha sonra Fox bu səhvini qəbul edərək düzəliş edib və qrafiki yenidən fərqli ölçüdə paylaşıb.
Qrafikin yenilənmiş versiyasına nəzər yetirdikdə isə ilk halının necə yanıldıcı olduğunu daha aydın görmək mümkündür.
Sadə və anlaşılır etməyə çalışın
Data əsaslı hekayə hazırlayırsınızsa və vizuallaşdırma mərhələsindəsinizsə, deməli hazırladığınız data ilə oxucuya hansı məzmunu çatdırmaq istədiyinizi artıq müəyyən etmisiniz. Əldə etdiyiniz data hər nə qədər vacib olsa da onu necə vizuallaşdıracağınız da vacib bir faktordur. Mövzunu oxucuya aydın və sadə çatdırmağın yolunu tapmaq lazımdır. Bunun üçün aşağıdakı addımları izləmək olar:
- Bir qrafikdə həddən artıq məlumat verməyə çalışmayın. Oxucunun ilk baxışda əsas konteksi anlaması vacibdir.
- Fərqli rənglərdən mümkün olduqca az istifadə edin. Hər göstəricinin qrafikdə eyni rəngi daşıması, oxucunun onu digərlərindən asan ayırmasına kömək edəcək.
- Rənglərdən düzgün istifadə edin. Neqativ mənalar üçün yaşıl, pozitiv mənalar üçün qırmızı istifadə etməyin.
- Qrafikləri fərqli cihazları nəzərə alaraq hazırlayın. Məsələn, çox uzun qrafiklərdən istifadə etmək, xəbəri mobildən izləyən oxucu üçün çətinlik yarada bilər.
- Ən çox bilinən və hamının tanıdığı qrafik növlərinə üstünlük verin. Xəbərin çatımlılığı və böyük auditoriya tərəfindən anlaşılması üçün istifadəçilərin öyrəşmədiyi qrafiklərdənsə, ən çox bilinənlərdən istifadə etmək daha məsləhətlidir.
Bir xəbəri necə vizuallaşdıracağınız, onun konteksindən hədəf auditoriyasına qədər fərqli amillərə əsasən müəyyən olunur. Hər datanın öz hekayəsi olduğu kimi onu necə və hansı vasitələrlə vizuallaşdırmağınız da bu hekayənin təsirini artıra bilər və yaxud azalda bilər (bəzən də yanlış anlaşılmaya səbəb ola bilər). Əgər data jurnalistikası ilə maraqlanırsınızsa daha əvvəl hazırladığımız materiallara nəzər yetirməklə birlikdə bu sahədə ekspert olan jurnalistlərin təcrübələrini paylaşdığı blogları mütəmadi olaraq oxuya bilərsiniz, bu mövzuda jurnalistlər üçün resurslar paylaşan və pulsuz təlimlər hazırlayan qurumları, veb saytları izləyə bilərsiniz.
Mənbələr
- Data Journalism Using Data Visualization to Find Insights in Data
- Visme 32 Data Visualization Types: Choose the One You Need
- Global Investigative Journalism Network Visualization Tools
- Tableau Public
- Datawrapper
- Flourish
- Canva
- Vizpilgrim 5 Most Common Mistakes in Data Visualization
- Twitter Justin Wolfers tərəfindən paylaşılan post
- Business Insider We Fixed Fox News’ Embarrassing Obamacare Chart
- Business Insider Fox News Issues Correction On Erroneous Obamacare Chart
- Yeni Jurnalist Data təmizləməyin 5 yolu — Google Cədvəllər
- Yeni Jurnalist Jurnalistlər üçün 4 data qazıma üsulu
- Yeni Jurnalist Data jurnalistikası və onun prinsipləri
- Simon Rogers
- Alberto Cairo — Medium
- https://datajournalism.com/read/handbook/one
- https://www.kbridge.org/wp-content/uploads/2018/04/Guide-3-Best-Practices-for-Data-Journalism-by-Kuang-Keng.pdf
- https://journalismcourses.org/
- https://www.datacamp.com/courses/data-visualization-for-everyone
- https://datajournalism.com/
Sərlövhədəki foto: Campaign Creators / Unsplash
