Apabila pilihan raya 2016 mendekati, kita banyak mendengar mengenai "negara-negara merah" dan "negeri-negeri biru." Kata-kata idiom ini telah menjadi sangat tertanam bahawa kita hampir lupa di mana asalnya berasal: visualisasi data.
Dari Kisah Ini
Pemetaan Bangsa
BeliPada pilihan raya presiden 2000, perlumbaan antara Al Gore dan George W. Bush adalah begitu dekat dengan penyiaran yang menyebarkan peta kolej pilihan raya - yang biasanya berwarna merah dan biru. Apa lagi, mereka bercakap mengenai bayang-bayang itu. Tim Russel NBC tertanya-tanya dengan kuat betapa George Bush akan "mendapatkan selebihnya 61 negeri merah pilihan raya, jika anda mahu, " dan bahasa itu menjadi tersusun dalam imaginasi yang popular. Amerika telah dibahagikan kepada dua warna-data berputar ke metafora tulen. Sekarang orang Amerika juga bercakap secara rutin mengenai "ungu" negeri, visualisasi mental maklumat politik.
Kita hidup dalam era visualisasi data. Pergi ke mana-mana laman web berita dan anda akan melihat sokongan carta grafik untuk calon presiden; buka iPhone anda dan aplikasi Kesihatan akan menghasilkan graf yang diperibadikan yang memperlihatkan bagaimana anda aktif pada minggu, bulan atau tahun ini. Laman menerbitkan carta yang menunjukkan bagaimana iklim berubah, bagaimana sekolah memisahkan, berapa banyak ibu rumah tangga melakukan lawan bapa. Dan akhbar-akhbar semakin mendapati bahawa para pembaca suka "dataviz": Pada tahun 2013, kisah yang paling dibaca oleh New York Times sepanjang tahun itu adalah visualisasi aksen serantau di seluruh Amerika Syarikat. Ia masuk akal. Kami hidup dalam usia Data Besar. Sekiranya kita akan memahami dunia kita yang rumit, satu cara yang kuat adalah untuk menggambarkannya.
Tetapi ini bukan pertama kalinya kami dapati keseronokan membuat maklumat ke dalam gambar. Lebih seratus tahun yang lalu, saintis dan pemikir mendapati diri mereka tenggelam dalam banjir data mereka sendiri-dan untuk membantu memahaminya, mereka mencipta idea tentang maklumat grafik.
**********
Idea untuk menggambarkan data sudah lama: Lagipun, itu adalah peta apa-perwakilan maklumat geografi-dan kami mempunyai peta selama kira-kira 8, 000 tahun. Tetapi ia adalah jarang untuk menggambarkan apa-apa selain daripada geografi. Hanya beberapa contoh yang ada: Sekitar abad ke-11, seorang ahli tulis yang tidak dikenali sekarang mencipta satu carta bagaimana planet-planet bergerak melalui langit. Menjelang abad ke-18, para saintis telah memanaskan idea untuk mengatur pengetahuan secara visual. Polimer British Joseph Priestley menghasilkan "Carta Biografi, " merangkumi kehidupan kira-kira 2, 000 tokoh sejarah pada garis masa. Satu gambar, dia berhujah, menyampaikan maklumat "dengan lebih tepat, dan dalam masa yang kurang, daripada itu [akan mengambil] dengan membaca."
Namun, visualisasi data jarang berlaku kerana data jarang berlaku. Itu mula berubah dengan pesat pada awal abad ke-19, kerana negara-negara mula mengumpulkan dan menerbitkan maklumat tentang cuaca, kegiatan ekonomi dan populasi mereka. "Untuk pertama kalinya, anda boleh menangani isu-isu sosial yang penting dengan fakta-fakta yang sukar, jika anda dapat mencari jalan untuk menganalisisnya, " kata Michael Friendly, seorang profesor psikologi di York University yang mengkaji sejarah visualisasi data. "Umur data benar-benar bermula."
Langgan majalah Smithsonian sekarang hanya $ 12
Artikel ini adalah pilihan dari majalah Smithsonian bulan Julai / Ogos
BeliInovator awal ialah pencipta dan ahli ekonomi Scotland, William Playfair. Sebagai seorang remaja dia berpidato kepada James Watt, pencipta Scotland yang menyempurnakan enjin stim. Playfair ditugaskan untuk membuat paten, yang memerlukannya untuk membangunkan kemahiran menggambar dan lukisan gambar. Selepas dia meninggalkan makmal Watt, Playfair menjadi tertarik dengan ekonomi dan yakin bahawa dia boleh menggunakan kemudahannya sebagai ilustrasi untuk membuat data menjadi hidup.
"Ahli ekonomi politik rata-rata pasti dapat menghasilkan jadual untuk penerbitan, tetapi tidak semestinya graf, " kata Ian Spence, seorang psikolog di University of Toronto yang menulis biografi Playfair. Playfair, yang memahami kedua-dua data dan seni, berada di kedudukan yang sempurna untuk mewujudkan disiplin baru ini.
Dalam satu carta terkenal, dia merancang harga gandum di United Kingdom terhadap kos buruh. Orang sering mengeluh tentang kos gandum yang tinggi dan pemikiran gaji telah mendorong kenaikan harga. Carta Playfair menunjukkan ini tidak benar: Upah meningkat lebih perlahan daripada kos produk.
Carta masa kira-kira perdagangan Playfair, yang diterbitkan dalam Atlas Komersial dan Politiknya, 1786 (Wikipedia) "Dia mahu mencari, " kata Spence. "Dia ingin mencari kerumitan atau titik perubahan." Ilustrasi Playfair sering kelihatan luar biasa moden: Dalam satu, dia menarik carta pai-ciptaannya juga-dan garis-garis yang membandingkan saiz populasi pelbagai negara terhadap pendapatan cukai mereka. Sekali lagi, carta menghasilkan analisis baru dan segar: British membayar cukai yang jauh lebih tinggi daripada rakyat negara lain.
Neurologi bukan sains yang teguh, tetapi Playfair seolah-olah intuit beberapa prinsipnya. Dia mengesyaki imej yang diproses otak lebih mudah daripada kata-kata: Gambar benar-benar bernilai seribu perkataan. "Dia berkata perkara yang hampir sama seperti penyelidik visi abad ke-20, " kata Spence. Data, Playfair menulis, harus "bercakap dengan mata" - kerana mereka "hakim perkadaran terbaik, dapat menganggarkannya dengan lebih cepat dan ketepatan daripada organ lain kita." Visualisasi data yang sangat baik, katanya, "Menghasilkan bentuk dan bentuk kepada beberapa idea berasingan, yang sebaliknya abstrak dan tidak tersambung."
Tidak lama kemudian, intelektual di seluruh Eropah telah menggunakan visualisasi data untuk bergulat dengan pengorbanan urbanisasi, seperti jenayah dan penyakit. Di Perancis pada tahun 1830-an, seorang peguam bernama André-Michel Guerry mencipta peta yang menunjukkan "statistik moral." Dia adalah antara yang pertama menggunakan shadings untuk menunjukkan data-gelap di mana jenayah lebih buruk atau buta huruf lebih tinggi, sebagai contoh. Peta beliau adalah kontroversi, kerana mereka menolak kebijaksanaan konvensional. Pengkritik sosial Perancis percaya pendidikan rendah menyebabkan kejahatan, namun peta menunjukkan ini tidak benar. "Jelas sekali, " tulis Guerry, "hubungan orang yang dibicarakan tidak wujud." Sains sosial berasaskan data dilahirkan.
Menjelang pertengahan abad ke-19, "statistik moral" berkembang pesat dan saintis menggunakan visualisasi data untuk menghancurkan epidemik. Apabila kolera melanda London pada tahun 1854, doktor John Snow memetakan kejadian-kejadian, dan melihat kelompok besar di sekitar pam air di Broad Street. Majlis bandar yang ragu-ragu menutup pam itu, epidemik berkurangan, dan peta Salji membantu mengetengahkan idea yang penting: penyakit itu boleh disebabkan oleh kontak dengan bakteria penularan yang belum diketahui.
"Nightingale's rose diagram" menunjukkan kematian akibat penyakit (biru), luka perang (merah) dan sebab-sebab lain (hitam). (Wellcome Library, London) **********
Pada pertengahan abad ke-19 Amerika, salah satu isu sosial terbesar adalah perhambaan. Dan ia adalah perhambaan yang menggalakkan beberapa visualisasi data yang paling luar biasa di negara ini: "peta hamba."
Apabila negara-negara Selatan mula menyekat pada tahun 1860 dan 1861, pasukan Union menyerang Virginia untuk cuba mengalahkan para pemisahan. Tetapi di manakah mereka harus menumpukan kekuatan mereka? Di tengah-tengah pertempuran pada bulan Jun 1861, jabatan Suruhanjaya Pantai Persekutuan Persekutuan menghasilkan peta Virginia yang menarik yang mencadangkan satu strategi. Menggunakan data dari banci terkini, peta menunjukkan kepekatan hamba di setiap daerah Virginia: Lebih gelap daerah, semakin tinggi peratusan penduduk yang diperhambakan.
Satu trend segera melonjak: timur Virginia adalah hotspot perhambaan. Wilayah barat adalah bebas hamba. Ini mencadangkan agar barat tidak peduli akan berjuang untuk mengekalkan perbudakan; Malah, ia mungkin juga berpindah dan menyertai Kesatuan. Peta itu adalah visualisasi data politik yang mendalam, menunjukkan Susan Schulten, seorang ahli sejarah di University of Denver dan pengarang Pemetaan Bangsa . Ia cuba untuk menunjukkan bahawa hanya minoriti relatif Virginians disokong-dan mendapat keuntungan dari perhambaan. Ia mencadangkan strategi ketenteraan juga: Cobalah untuk melawan barat melawan timur.
"Ia adalah peta terobosan, " kata Schulten. "Ini adalah usaha untuk mempengaruhi bagaimana kerajaan melihat negara, dan bagaimana pihak tentera memahaminya. Ia membawa perhatian Lincoln ke mana perhambaan adalah yang paling lemah. "
Tidak lama selepas itu, Suruhanjaya Pantai AS menghasilkan satu lagi peta yang mencatatkan kepadatan budak, kecuali yang satu ini meliputi semua negeri-negeri Selatan. Presiden Lincoln terpesona oleh peta ini, sering kali berunding dengannya semasa Perang Saudara itu menunjukkan "tanda banyak perkhidmatan, " sebagai seorang potretis rasmi, Francis Bicknell Carpenter, kemudian teringat. Pada suatu hari Carpenter telah meminjam peta itu untuk memeriksa, ketika Lincoln masuk ke dalam bilik.
" Anda telah memperuntukkan peta saya, kan?" Kata Lincoln. "Saya telah mencari di sekeliling untuk itu." Presiden memakai cerminnya, "dan duduk di atas batangnya mula mengalir dengan sangat bersungguh-sungguh, " sebagaimana Carpenter kemudian menulis. Lincoln menunjuk pada kedudukan di mana pasukan berkuda Cavalier Judson Kilpatrick kini berperang dengan pasukan Confederate. "Ia seperti yang saya fikir, " katanya. "Dia rapat dengan ___County, di mana budak paling tebal. Sekarang kita perlu mendapatkan 'tumpukan' mereka, apabila dia kembali. "Seperti peta Virginia, Lincoln menggunakan peta itu untuk memahami negara dengan cara yang baru-untuk melihat di mana orang-orang Selatan akan paling banyak, dan paling tidak, ingin lawan Utara.
**********
Pada akhir abad ke-19, visualisasi data telah mencipta jenis warganegara baru. Individu yang berpendidikan di AS atau Eropah semakin berfikir secara fizikal secara statistik. "Dua perkataan dominan zaman kita, " tulis Oliver Wendell Holmes pada tahun 1860, "undang-undang dan purata."
Satu orang percaya sejati adalah jururawat Britain, Florence Nightingale. Sebagai seorang kanak-kanak, dia begitu tersipu-sipu oleh matematik bahawa dia menganjurkan maklumat mengenai perkebunannya dalam jadual. Statistik, katanya, adalah alat untuk mengetahui "pemikiran Tuhan"; apabila letih, sepintas lalu di meja nombor adalah "sempurna menghidupkan semula."
Semasa Perang Crimean, dia mendapat peluang untuk menggunakan kemahiran data beliau. Semasa berada di padang, Nightingale menjadi terkejut dengan keadaan tentera hospital tentera dan barak askar, yang terperangkap dengan kotoran dan vermin. Dia memujuk Ratu Victoria untuk membiarkannya mengkaji isu itu, dan Nightingale bekerjasama dengan rakannya William Farr, ahli statistik negara, untuk menganalisis kadar kematian tentera. Mereka mendedahkan fakta yang menakjubkan: Kebanyakan askar dalam Perang Krimea tidak mati dalam pertempuran. Mereka telah mati akibat "penyakit yang boleh dicegah" -pasti jenis yang disebabkan oleh kebersihan yang dahsyat. Bersihkan kebersihan dan anda akan menyelamatkan nyawa.
Nightingale menyadari bahawa jadual nombor dan teks akan menjadi terlalu sukar untuk dihuraikan. Mereka memerlukannya, kata beliau, visualisasi data - "untuk menjejaskan 'Mata yang kita gagal untuk menyampaikan kepada orang ramai melalui telinga perkataan-bukti mereka." Penciptaannya adalah "carta kawasan polar" yang elegan, "varian baru pai carta: Setiap kepingan pai menunjukkan kematian selama satu bulan perang, semakin besar jika kematian meningkat, dan dikodekan warna untuk menunjukkan penyebab kematian. Peminat memanggilnya "rajah mawar, " kerana ia kelihatan seperti bunga.
Ratu dan Parlimen dapat melihat sekilas penting kebersihan; mereka dengan cepat menubuhkan sebuah suruhanjaya kebersihan untuk memperbaiki keadaan, dan kadar kematian jatuh. Nightingale menjadi salah satu daripada orang pertama yang berjaya menggunakan visualisasi data untuk persuasi-untuk mempengaruhi dasar awam.
"Dia seorang aktivis dan dia ingin membuat perubahan, " kata Lynn McDonald, seorang profesor emeritus di University of Guelph di Ontario dan editor The Collected Works dari Florence Nightingale .
Visualisasi juga memerintah bagaimana wilayah AS berkembang. Ramai orang Amerika mahu bergerak ke arah barat, tetapi golongan elit tidak pasti sama ada pedalaman itu sesuai untuk pertanian. Ada yang percaya ia adalah "Gurun Amerika Besar"; Joseph Henry, seorang saintis dan Setiausaha Institusi Smithsonian, menganggap Barat sebagai "sisa yang mandul ... tidak sesuai untuk pertanian, " dan beliau menghasilkan peta menganalisis data hujan hujan untuk menyokong perbalahannya. Yang lain menembaki dengan visualisasi data mereka sendiri yang bertentangan dengan: Pola hujan di Barat adalah kitaran, mereka berhujah, jadi tanah di sana tentu dapat menyokong binatang penggembalaan. Ekspansi akhirnya menang. Visi Manifest Destiny dibina bukan hanya dengan ucapan, tetapi dengan maklumat grafik.
**********
Musim bunga ini, Wall Street Journal menghasilkan visualisasi data yang menarik yang bertajuk "Blue Feed, Red Feed." Di laman web Jurnal, "wartawan visual" Jon Keegan membuat halaman interaktif yang memperlihatkan apa yang dilihat oleh Facebook untuk pengguna yang "sangat liberal" atau "sangat konservatif." Oleh kerana berita berita Facebook menekankan cerita kawan-kawan "suka", orang yang mempunyai banyak teman liberal cenderung mendapat banyak berita sayap kiri, dan sebaliknya. Keegan mahu membantu pembaca melihat betapa kuatnya itu di dalam ruang gema.
Hasilnya adalah sangat baik: Apabila anda melihat "suapan biru", ia menunjukkan gambar-gambar yang kuat, tegas Hillary Clinton. "Feed merah" menunjukkan jawatan tentang "rancangan toksik Hillary untuk Pindaan Kedua" dengan kapsyen "kejahatan yang benar."
Umur data, seolah-olah telah mencipta pekerjaan baru: wartawan data, yang selesa bukan sahaja membuat panggilan telefon dan menulis cerita, tetapi menulis kod dan crunching data. Untuk kisah "Feed Blue, Red Feed", Keegan menganalisis set data akademik yang besar di Facebook. Terima kasih kepada bahasa pengaturcaraan seperti R atau Python, wartawan data hari ini boleh membuat visualisasi data pada tarikh akhir harian.
"Ia tidak pernah digunakan sepuluh tahun yang lalu bahawa kita boleh membina analisis data yang canggih dengan kelajuan yang sama bahawa seseorang boleh menulis cerita, " kata Scott Klein, seorang wartawan data dengan ProPublica. "Dan sekarang kita boleh." Kedai berita kini sering menerbitkan keseluruhan pangkalan data dengan antara muka carian, kerana pembaca menikmati bersiar-siar di sungai besar data sendiri.
"Kita boleh bergantung pada tahap literasi data yang kita tidak boleh bergantung pada 100 tahun yang lalu, atau bahkan 40 tahun yang lalu, " tambah Klein. Setiap orang mempunyai alat untuk mencatat maklumat kehidupan mereka. Sebagai contoh, Google baru-baru ini menaik taraf aplikasi hamparan dalam taliannya supaya penggunanya dapat menghasilkan visualisasi secara automatik dari data yang mereka masukkan ke dalamnya.
Langkah seterusnya? Realiti maya. Alberto Cairo, seorang profesor kewartawanan di University of Miami, membayangkan memasang headset VR untuk membaca laporan atau menonton TV, dan menonton visualisasi berenang di hadapannya dalam 3-D. "Bagaimanakah anda boleh menambah imej data melalui imej sebenar?" Dia tertanya-tanya. Itulah persoalan untuk William Playfairs abad ini.
