3474
- Курс Инфографика для школьников 2019: https://stepik.org/course/70703/promo - Контакт @novichkov_net
Проект звучит на ветру и содержит данные о победителях местных соревнований!
https://www.behance.net/gallery/218052507/Data-sculpture-on-the-Dipsea-Race
Автор неизвестен, но с креативом у него всё ок )))
Читать полностью…
Исследование: комиксы с объяснением научных концепций помогли присяжным понять нюансы дела и вынести вердикт с большей уверенностью.
Зал суда — удобный для изучения пример принятия важного решения группой людей на основе огромного количества информации из самых разных областей знания. Обычно, пояснение основных нюансов, важных для вынесения вердикта, ложится на плечи приглашенных экспертов. Но слишком часто понимание этих нюансов членами жюри зависит от личных качеств эксперта и его умения выступать.
Чтобы исследовать способы передачи важной но сложной для восприятия информации неподготовленным людям, пять лет назад Университет Данди (Шотландия) организовал игру-эксперимент The Evidence Chamber («Палата по рассмотрению доказательств»). Сессии этой игры позволили ученым выявить множество проблем в современной научной коммуникации, а также роли экспертизы в принятии решений. Что самое главное, исследователи получили возможность экспериментально проверить некоторые свои предложения, связанные с исправлением этих проблем.
Новая научная работа описывает один такой эксперимент — использование брошюр с комиксами для объяснения сложных научных вопросов, от которых зависит корректность вынесенного вердикта:
Базой для исследования стали данные 106 участников The Evidence Chamber, собранные на протяжении 21 сессии, которые проходили онлайн. Возраст игроков варьировался от 18 до «старше 76» лет.Читать полностью…
На каждой сессии участники брали на себя роль членов жюри во время судебного разбирательства. Улики, по которым можно было судить о виновности подсудимого включали в себя анализы образцов ДНК с места преступления и походки злоумышленника. Каждая из этих улик имела определенный уровень достоверности. Например, по условиям игры биологический материал деградировал, поэтому существовала вероятность один к миллиарду, что этому образцу ДНК «соответствует» не один человек, а больше.
Сначала жюри выслушивали различные доказательства, представленные обвинением или защитой, а потом начинали обсуждение будущего вердикта. Часть сессий проходила только с устными свидетельствами «экспертов», часть с дополнительным изучением образовательных брошюр-комиксов после первоначального обсуждения.
Анализируя дискуссии игроков исследователи выяснили, что использование понятных и доступных научно-популярных справочных материалов имеет несколько положительных эффектов:
▪️ игроки активнее вовлекаются в обсуждение вердикта и чувствуют себя увереннее;
▪️ обсуждение более конструктивно, игроки обмениваются мнениями, дискутируют и задают уточняющие вопросы друг другу (или совместно отмечают неопределенность, требующую уточнения у эксперта);
▪️ процесс принятия решения больше опирается на объективные доказательства, чем на ощущения, «члены жюри» чаще аргументируют свою точку зрения конкретными фактами;
▪️ в целом, вердикт был больше основан на данных судебной экспертизы.
Тогда как в группах не имевших доступа к брошюрам-комиксам чаще встречались неверные интерпретации услышанного от эксперта, недопонимание вопросов вероятности и возможных ошибок в данных.
Авторы работы отмечают, что это все еще не количественные измерения эффекта, а изучение самого факта его наличия. И вопрос требует углубленного исследования. Также, многое зависит от качества комиксов, которые используются в роли справочного материала. Университет Данди имеет богатую историю исследования комиксов, в том числе как средства просвещения. Поэтому в его штате есть специалисты, способные обеспечить как информационное, так и художественное наполнение брошюр.
Ого, в Datawrapper можно нарисовать сеточку!
Если сильно постараться, конечно же. Работает костыльно: через линейный график, скаттерплот или карту локаций. Из минусов, все равно придется где-то посчитать укладку графа (layout).
Для углубленной практики советую посмотреть пкату на R или Python, а также vespinozag/what-is-gephi-meet-this-useful-network-analysis-tool-628a1b42428c">Gephi и vespinozag/cytoscape-open-source-software-for-visualizing-complex-networks-9e8175b32723">Cytoscape. Если хочется потыкать онлайн – graphcommons.
- что такое сети и где их рисовать
- датасеты для практики с сетями
Почему дизайнерам нужны основы визуализации данных?
Отвечает аналитический кабинет сервиса для музыкантов BandLink
Вы ни за что не догадаетесь, что показано сплошной и пунктирной линией на графике...
общее число подписчиков и его изменение
Очевидно, что эти две величины коррелируют между собой — и надо было ещё постараться, чтобы на графике было видно обратное.
В таком случае визуализировать оба числа не нужно!
А что можно сделать?
1. Визуализировать только общее число подписчиков, а изменения выводить в тултипе
2. Сделать переключалку единиц измерения: либо показываются абсолюты, либо изменения
3. Визуализировать общее число подписчиков, а «выбросы» в изменениях подписать прямо на графике. Например, видим «пик», и над ним пишем: +36
Кстати, у меня в четверг выходит новая песня, а вы можете повлиять на графики в моём личном кабинете, если перейдёте по ссылке и нажмёте на «пресейв» — это даст музыкальным площадкам понять, что трек ждут, и его надо продвигать органически 🙌
Буду вам очень благодарен!
https://band.link/RveEX
Пыльные биты (канал такой) напомнил, что этому альбому (а главное, визуальному стилю) 25 лет. А ведь и не скажешь. Смотришь клипы и кажется нейронка, на нет руками и фильтрами. А фильтры надо написать и настроить…
Читать полностью…
Сегодня у нас — Яндекс Исследований — вышел новый проект про то, в какие дни недели, во сколько и как часто мы (и вы) ходим на рабочие встречи согласно данным Яндекс Календаря (иногда, конечно, не ходим, а просто зумимся, но голову мыть всё равно надо).
Заходная картинка, которую прозвали солнышком (работай, солнце ещё высоко) — это визуализация всех встреч, которые проходили каждый день в течение 2024 года в получасовые интервалы (чем темнее, тем больше встреч проходило в этот временной интервал) с 6 утра до 10 вечера.
Для канала я сделала картинку без подписей. Сможете угадать, когда «после праздников» работает, а когда нет, в какие полчаса 2024 года проходило большего всего встреч и почему солнышко такое «полосатое»? Ответы на эти и другие вопросы, читайте в нашем исследовании.
Проверить свои ощущения можно с помощью двух проектов
https://mizinov.pro/covid-in-russia/ru/
https://mizinov.pro/deaths-in-russia/ru/
А накидайте какие ещё проекты про ковид в РФ вы помните
Воспоминаний пост.
Сегодня буду студентам рассказывать про свою любимую инфографику.
К слову сказать, это не визуализация статистики, а техническая иллюстрация. Чтобы научиться такое делать нужно учиться графическому дизайну, иллюстрации и трёхмерной графике.
И тут на меня нахлынули воспоминания. Моя вторая поездка на Малофей в 2012 году. Я вроде уже как на стренького и мои колеги из РИА, в команде которых я приехал на воркшопы (это за неделю до конференции проводится, а нам ещё повезло что Малофей был юбилейный и нам преподавали лучшие на тот момент), удивляются что у меня есть знакомые.
Да, да. Красота атмосферы инфографического сообщества того времени в том, что можно было приехать без языка и репутации, а уехать тем самым челом из Москвы у которого прикольные развороты в журнале "Вокруг Света".
Так вот. Сам Джон Гривейд в первый вечер знакомства показывает мне (не только мне, конечно), дизайнеру у которого эта работа два года (или даже больше) висела над столом, как это было сделано, от эскизов до результата.
Настоятельно рекомендую его блог.
https://www.johngrimwade.com/blog/
Вот, например, публикация про маленькую, но яркую деталь в нижнем правом углу
https://www.johngrimwade.com/blog/2016/09/15/lunch-to-the-same-scale/
Продолжаем образовательную тему. Observable взял пример с Datawrapper и начал писать в блог образовательные посты с кликбейтными заголовками:
🖥️ Seven ways to design better dashboards (Семь способов создать более эффективные дашборды)
🍩 Everything you think you know about pie charts is wrong (Всё, что вы знаете о круговых диаграммах — неправда)
📊 Five techniques to improve chart annotations (Пять методов улучшения аннотаций к графикам)
🎞️ Five ways to effectively use animation in data visualization (Пять способов эффективно использовать анимацию в визуализации данных)
📉 It’s never okay to crop the y-axis, except when it is (Обрезать ось Y никогда не допустимо — кроме тех случаев, когда это всё-таки допустимо)
@dataviznews
Эдвард Тафти (Edward Tufte) — это американский статистик, профессор и пионер в области визуализации данных. Он известен своими работами о том, как эффективно представлять информацию графически. Тафти считается одним из самых влиятельных экспертов в этой области, и его идеи оказали огромное влияние на дизайн, науку, бизнес и журналистику.
### Основные идеи Тафти:
1. Минимизация "шума":
- Тафти выступает за удаление лишних элементов (например, декоративных графиков, ненужных линий или цветов), которые не несут полезной информации. Это помогает сосредоточиться на данных.
2. Максимальное соотношение данных и чернил:
- Он предлагает, чтобы каждый элемент на графике или диаграмме был информативным. Чем больше данных передается с помощью минимального количества визуальных элементов, тем лучше.
3. Прозрачность и честность:
- Тафти подчеркивает важность честного представления данных. Визуализация не должна искажать информацию или вводить в заблуждение.
4. Многослойность информации:
- Он предлагает использовать многоуровневые графики, где на одном изображении можно увидеть несколько слоев данных (например, временные ряды, распределения и тренды).
### Книги Тафти:
- "The Visual Display of Quantitative Information" (1983) — основополагающая работа, где он излагает принципы визуализации данных.
- "Envisioning Information" (1990) — о том, как визуализировать сложные данные.
- "Beautiful Evidence" (2006) — о связи между дизайном, данными и доказательствами.
### Кто такие "тафтианцы"?
"Тафтианцы" — это последователи идей Эдварда Тафти. Это могут быть:
- Дизайнеры, которые применяют его принципы в своей работе.
- Аналитики, которые стремятся создавать четкие и информативные графики.
- Преподаватели и исследователи, которые используют его подходы в обучении и научных публикациях.
Тафтианцы ценят ясность, точность и эстетику в визуализации данных, избегая излишеств и фокусируясь на содержании.
Нет ну вы посмотрите какой чертяка!!!
Подержите моё пиво! Вы хотите сказать это опенсорс и можно модель на комп установить?
https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-67b-base/tree/main
Я недавно услышал вопрос про «трек развития». Ну не знаю. Я учился на авиационного инженера, на книжного дизайнера, работал в журналах и новостных агентствах, преподавал в как минимум 5 вузах в разное время… когда мне нужно было определиться, кем я стану в будущем (году этак 90-м) не было в моём лексиконе слов «инфографика», «соцсети», «интернет», «смартфон»… зато про летающие тарелки и как заряжать банки перед теликом было масса информации… о чём это я? Нужно хорошее образование. Фундаментальное. Получить его с трудом, потом и слезами. Уверен, чем бы вы не занимались потом — визуализация и инфографика обязательно пригодятся. А вот тут уже можно и книжки почитать и на соответствующие курсы к проверенным людям сходить. И скажу по секрету, где бы вы ни учились визуализация уже будет с вами. На врача? Рентген и кардиограмма (анатомические атласы вообще яркий пример инфогафики). На математика? Синусы и косинусы. На бухгалтера? Куда без таблиц и графиков. Это часть любого профильного образования. С трудом представляю специализацию без визуализации. Даже если вы ее не будете делать, то с ее помощью вас будут учить. Насмотренность будет. Начинаю курс по инфографике с таблицы Менделеева. Почему бы и нет?
Читать полностью…
Очень крутая идея вставлять фотку в диаграммы. Давно такого не видел. Придуман такой подход был ещё в 30-х в СССР, но до сих пор не прижился. У меня есть гипотеза почему.
Читать полностью…
Готовлюсь к курсу по визуализациям данных (не инфографка! я знаю разницу, поэтому снова готовлюсь) и вспоминаю какй-то такой пример, чтобы все расслабились и заулыбались на моменте знакомства с понятием. Лично я вспомнил вот это. Но закралось сомнение, сработает ли. Мне нужен пример для 20-летних. Любая помощь приветствуется
Читать полностью…
Занимаюсь со студентами. Вечная тема для инфографики
Читать полностью…
2ГИС выпустил классный проект про то, как меняется транспортная доступность в столице. Лонгрид в хорошем смысле буквально набит визуализациями. Можно посидеть и повспоминать, как росла сеть метро и строились те или иные ветки и станции (я уже половины и не знаю...).
Крутая карта про доступность районов. Видно, как постепенно Москва становится связаннее. Хотя карта немного и пугает. Ждём метро до Сочи.
Очень нравится немного артовая обложка проекта — постепенно формирующаяся карта метро как диаграмма связей 😜
Очень интересная новость. Делать не сложные графы связей в Datawrapper можно используя простой трюк: скатертьплот (да скатерть, один раз оговорился остановиться не могу) по сути холст куда можно расставлять точки согласно их коодинатам. Самое важное — расставить точки.
Что нам это даёт?
Первое: в статье Datawrapper есть ссылка на инструмент, который преобразовывает связи в коодинаты, а там — дело не хитрое. Я пока не понял по какому принципу скатертьплот линии связей рисует. Подскажите, кто уже так делал.
Второе: вот и курсовые для студентов трека технологии медиа. Например, делать такие инструменты, которые расширяют диапазон уже существующих медиапродуктов. Нужны графы в Datawrapper — вот вам скрипт. Нужны диаграммы в Figma — получайте плагин.
Графики за 150 тысяч рублей🤑
На новогодних праздниках нас с Антоном занесло в букинистический отдел книжного. Там на глаза попался большой и потрепанный "Атлас Азиатской России" 1914 года.
В книге возрастом более 110 лет и стоимостью 150 тыс. рублей собрано не менее 70 карт и диаграмм. Атлас был выпущен вместе со сборником о населении, земле и хозяйстве за Уралом. В то время интерес к Азиатской России возрос — строительство Сибирской железной дороги в конце 19 века значительно увеличило масштабы переселения крестьян за Урал.
Сфотографировала графики, которые показались мне наиболее интересными. Остальное можно можно посмотреть в пдф-версии атласа (нашла уже после книжного).
1, 2 — обложка и титульник (просто красивое)
3, 4 — один и тот же потоковый график про переселенцев. Цветной из атласа, одноцветный из сборника. Заметно, что для атласа график причесали: убрали двойные оси и добавили отдельную легенду с горизонтальными подписями
5, 6 — понравилось, как на карте изящно справились с наложением кругов (а ведь исходник создавался вручную!). Также удобно определять город по выколотым точкам в середине каждого круга. Столбцы считываются не так легко
7 — удивила детальность данных о колебании уровня воды в реках и порадовал, вероятно, осознанный выбор голубого цвета в тему воды
8 — линейный график выглядит практически современно. Нет лишних осей и цветные подписи расположены рядом с линиями. Но можно было бы убрать повтор "г." и подпись оси х (дублирует заг)
9, 10 — радужные площадные диаграммы и пайчарты-пакманы😁 Некоторые решения спорные: например, отображение плотности населения метрополии и государства через наложение двух квадратов. По началу путает, т.к. меньшая площадь воспринимается как доля от большей. Про пончики с удивительной сортировкой вообще молчу...
P.S. Кстати, этот атлас выпущен тем же издательством "Товарищество "А. Ф. Марксъ", что и известный "Всеобщий географический и статистический карманный атлас".
#датавиз
Тот самый момент который подталкивает купить новый комп ))) Раньше это были игры, теперь ИИ
Читать полностью…
Базовый курс Главреда теперь доступен
19 видеороликов о сильном тексте, от уровня слов до визуальной подачи. Это самая база.
— Уровни работы с текстом
— Интересная тема текста
— Как формулировать мысли
— Как иллюстрировать текст
— Структура текста
— Синтаксис
— Слова и сокращение
— Заработок на тексте
Всё это бесплатно, для всех.
Приходите смотреть сами и пересылайте своим начинающим авторам.
⭐️ YouTube
⭐️ VK Видео
https://clauswilke.com/dataviz/figure-titles-captions.html
Читать полностью…
Инфографика и визуализация данных — это два связанных, но разных способа представления информации. Вот основные различия между ними:
### 1. Цель и содержание:
- Инфографика:
- Нацелена на рассказ истории или передачу идеи.
- Часто включает не только данные, но и текстовые пояснения, иллюстрации, иконки и другие графические элементы.
- Может содержать субъективную интерпретацию данных для усиления сообщения.
- Пример: инфографика о пользе здорового питания с использованием иконок, диаграмм и текста.
- Визуализация данных:
- Нацелена на точное и объективное представление данных.
- Фокусируется на графиках, диаграммах, картах и других инструментах, которые помогают увидеть закономерности или тренды.
- Пример: линейный график изменения температуры за год.
### 2. Сложность и структура:
- Инфографика:
- Может быть более свободной по структуре, включать креативные элементы.
- Часто используется для широкой аудитории, чтобы сделать информацию доступной и интересной.
- Визуализация данных:
- Обычно более строгая и структурированная, следует правилам визуального представления данных.
- Чаще используется в аналитике, науке и бизнесе для работы с большими объемами данных.
### 3. Дизайн и креативность:
- Инфографика:
- Дизайн играет ключевую роль, так как цель — привлечь внимание и донести сообщение.
- Может быть яркой, стилизованной и эмоциональной.
- Визуализация данных:
- Дизайн подчиняется функциональности: важно, чтобы данные были легко читаемы и интерпретируемы.
- Чаще используется минималистичный и нейтральный стиль.
### 4. Аудитория:
- Инфографика:
- Рассчитана на широкую аудиторию, включая людей без специальных знаний.
- Визуализация данных:
- Чаще ориентирована на специалистов (аналитиков, ученых, бизнесменов), которые работают с данными.
### Примеры:
- Инфографика: "Как работает солнечная энергия" — с иллюстрациями, иконками и кратким текстом.
- Визуализация данных: Столбчатая диаграмма, показывающая объем продаж по месяцам.
Вот так и была написана моя книга…
Это снова deepseek
Инфографика — это визуальное представление информации, данных или знаний, предназначенное для быстрого и понятного донесения сложных идей или фактов. Она сочетает в себе графические элементы (такие как иконки, диаграммы, иллюстрации) и текстовую информацию, чтобы сделать контент более наглядным и легко воспринимаемым.
### Основные характеристики инфографики:
1. Наглядность — информация представлена в виде графиков, диаграмм, карт или иллюстраций.
2. Простота — сложные данные разбиваются на понятные части.
3. Эстетика — привлекательный дизайн, который привлекает внимание.
4. Целесообразность — инфографика создается для решения конкретной задачи (объяснить, проинформировать, убедить).
### Где используется инфографика:
- В образовании (объяснение сложных концепций).
- В бизнесе (презентации, отчеты, маркетинг).
- В журналистике (визуализация данных и статистики).
- В социальных сетях (привлечение внимания аудитории).
Примеры инфографики: схемы процессов, сравнительные таблицы, временные шкалы, карты данных.
DeepSeek — убийца ChatGPT из Китая. Говорят, тратится 3% от мощности известных моделей. Акции Nvidia поползли вниз.
Диаграммы с фотографиями внутри имеют неравномерный контраст к фону на разных участках. Что искажает значимость фрагментов вопреки их размерам. Фотку бы сделать менее контрастной и монохромной, чтобы у прямоугольников был плюс минус одинаковый и разборчивый контраст к фону. И может быть зазоры кубиков тримапа побольше сделать.
Читать полностью…
Почему клининг столько стоит
Для расчета мы выбрали поддерживающую уборку в квартире. Самая большая статья расходов — оплата труда клинера, она формирует 56% цены.
На расходники и профессиональные моющие средства уходит 7%. Прибыль компаний, которые оказывают услуги клининга, — еще около 20%.
Почему услуги по уборке стоят так дорого и как влияет на цену размер квартиры, тип уборки и дефицит кадров — в нашем материале на сайте Т—Ж.
