Strumenti e suggerimenti per creare grafici

Strumenti e suggerimenti per creare grafici
Trento 09/11/2018 #datajournalism
@napo
Strumenti e suggerimenti
per creare grafici
Maurizio Napolitano
<napo@fbk.eu>
#DATAJOURNALISM

@napo
Finalità della lezione
capire come comunicare con i grafici
conoscere strumenti per la creazione di grafici

@napo
Agenda
- dataviz vs infographics
- suggerimenti per una buona dataviz
- principali errori
- fondamenti sui dati
- il giusto grafico per il giusto dataset
- strumenti

@napo
Data journalism
http://datajournalismhandbook.org/

@napo

@napo
DATA
FILTER
VISUALIZE
STORY
valore crescente verso il pubblico
DATA DRIVEN JOURNALISM = UN
PROCESSO
da una slide di Mirko Lorenz (2010)

@napo
Data Visualization
Infographics
SPIEGAZIONE
ESPLORAZIONE

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I COMPITI DI UNA BUONA VISUALIZZAZIONE DI DATI
● Rispondere alle domande (o scoprirle)
● Prendere decisioni
● Visualizzare i dati nel contesto
● Supportare il calcolo grafico
● Trovare i pattern (modelli)
● Presentare argomenti o raccontare una storia
● Ispirare

@napo
PRINCIPI DI ECCELLENZA GRAFICA
(da E.Ruf Tufte)
Mostra i dati
Induci l'utente a riflettere sulla sostanza dei risultati piuttosto che sulla
metodologia, sulla progettazione grafica o su altri aspetti
Evita di alterare ciò che i dati hanno da dire
Presenta molti numeri in uno spazio piccolo (= in modo efficiente)
Rendi coerenti set di dati di grandi dimensioni
Incoraggia l'occhio a confrontare diversi dati
Rivelai dati a diversi livelli di dettaglio, da una panoramica generale alla
struttura fine
Fornisce uno scopo chiaro: descrizione, esplorazione, tabulazione,
decorazione
Le descrizioni statistiche e verbali dei dati devono essere integrate
E. R. Tuf te. La visualizzazione visiva di informazioni quantitative. 2 ° ed. Graphics Press, Cheshire, Connecticut. 2001.

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https://dati.trentino.it/dataset/farmacie-pat
PERCHÈ VISUALIZZARE?
dati statistiche

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COME SI FA CON GOOGLE SPREADSHEET
scrivere in A1
=IMPORTDATA("http://servizi.apss.tn.it/opendata/FARM001.csv")
da DATI

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COME SI FA CON GOOGLE SPREADSHEETda DATI
CREAZIONE TABELLA PIVOT

@napo
COME SI FA CON GOOGLE SPREADSHEETda DATI
… e crea la tabella
STATISTICHE
… a ...

@napo
ESERCIZIO
creare un grafico dalla tabella ottenuta
confrontiamo i risultati
e vediamo cosa dicono le buone pratiche

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PRINCIPALI ERRORI
- ABUSO DEI COLORI
- TROPPA INFORMAZIONE
(usare un approccio Keep It Simple and Sexy)
- BELLO NON VUOL DIRE EFFICACE
- LE VISUALIZZAZIONI PARTONO DAI BUONI DATI

@napo
sapere usare bene i COLORI

@napo
Un colore dominante difficoltà nel distinguere colori scuri
dopo essere stati su http://colorbrewer2.org

@napo
Quante volte vedi il numero tre?
43242950445435485760908979421854090545409102048
05904390905476012209750907648624597665421199867
75439098550404031029047694421208540878542570

@napo(1954)

@napo
USO ECCESSIVO
L'uso di grafici laddove non sono necessari può
portare a inutili confusioni / interpretazioni .
Più un grafico ha bisogno di una spiegazione, meno
il grafico è necessario.
I grafici non sempre trasmettono le informazioni
come fanno invece le tabelle.
https://en.wikipedia.org/wiki/Misleading_graph

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ABUSO DI ETICHETTE
L'uso di parole rappresentate distorte o nel titolo del
grafico o nelle etichette degli assi o nella didascalia
potrebbe impropriamente ingannare il lettore

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https://www.darkhorseanalytics.com/blog/clear-off-the-table

@napo
L'elemento C sembra essere grande
almeno quanto l'elemento A,
mentre in realtà, è meno della metà
LE BUGIE DEI GRAFICI TORTA

@napo
GRAFICI A TORTA
Il confronto fra grafici a torta di diverse dimensioni può essere spesso
fuorviante perché le persone non possono leggere con precisione l'area
comparativa.
L'uso di fette sottili sono difficili da distinguere e possono essere difficile da
interpretare.
L'utilizzo di percentuali come etichette su un grafico a torta può essere fuorviante
quando la dimensione del campione è ridotta.
Il grafico a torta in 3D oppure in 2D aggiungendo una 'inclinazione rende
l'interpretazione ancora più difficile a causa dell'effetto distorto della
prospettiva. .

@napo
https://www.darkhorseanalytics.com/portfolio/2016/1/7/data-looks-better-naked-pie-charts

@napo
UN GRAFICO TORTA EGIZIANO
CieloCieloCielo
Lato esposto al sole
della piramide
Cielo
Lato della piramide
esposto al sole
Lato della piramide
in ombra
… o un binocolo puntato su una piramide?

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https://data-storytelling.it/visualizzazione-efficace/alternative-ai-grafici-a-torta/
Alternative: grafici ad albero (treemap)

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Alternative: grafici a barre

@napo
Alternative: grafico a barre orizzontali al 100%

@napo
GRAFICI TRONCATI
Un grafico troncato (noto anche come grafico strappato) ha un asse
Y che non parte da 0.
Questi grafici danno l'impressione di cambiamenti importanti in cui
vi è un cambiamento relativamente piccolo.
I grafici troncati sono utili per illustrare piccole differenze e possono
anche essere usati per risparmiare spazio. MS Excel tende a
troncare i grafici se i valori sono tutti entro un intervallo ristretto

@napo
I grafici mostrano dati identici
A sinistra: differenze significative
A destra: le differenze non sono così significative
GRAFICI TRONCATI

@napo
CONFONDERE CAMBIANDO L'ASSE Y

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https://www.darkhorseanalytics.com/blog/data-looks-better-naked

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https://github.com/ft-interactive/chart-doctor/blob/master/visual-vocabulary/Visual-vocabulary.pdf

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http://rawgraphs.io

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http://datawrapper.de

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https://dive.media.mit.edu/

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http://infogram.com

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RISORSE
LETTURE
Libri
"The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization " di Alberto Cairo (2012)
"The Visual Display of Quantitative Information" di Edward R. Tufte (2001)
"How to Lie with Statistics" di Darrel Huff (1954)
Web
https://www.darkhorseanalytics.com/
http://callingbullshit.org/
https://www.slideshare.net/janwillemtulp/data-visualization-5724069
https://medium.com/@namwookkim/data-driven-guide-designing-expressive-information-graphics-e068a0c552e9
https://github.com/ft-interactive/chart-doctor/blob/master/visual-vocabulary/Visual-vocabulary.pdf
http://ft-interactive.github.io/visual-vocabulary/
STRUMENTI
google spreadsheet - http://docs.google.com
colorbrewer2 - http://colorbrewer2.org
datawrapper - http://datawrapper.de
rawgraphs - http://rawgraphs.io
infogram - http://infogram.com
dive - https://dive.media.mit.edu/

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In conclusione
KISS
Keep It Simple and Sexy

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Maurizio Napolitano
http://slideshare.net/napo
napolitano@fbk.eu
@napo
Per contatti
Ringraziamenti
- The Nounproject per le icone
- School of Data per tutorial e immagini
- Matteo Moretti per i preziosi suggerimenti
- Carlo Romagnoli per le torte

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