Die COVID-19-Pandemie, die Wellen der Datenpunkte aus der ganzen Welt, erfasst die Anzahl der durchgeführten tests bestätigten Fälle, Patienten erholten sich, und die Menschen, die gestorben sind von dem virus. Diese Daten werden ständig aktualisiert, Medien, Behörden, Wissenschaftlern und data-packaging-Unternehmen sind Rennen auf den Sinn der zahlen, mit neuartigen design-und Visualisierungs-tools zur chart-und Diagramm der virus viele verschiedene Kontexte.
Im Allgemeinen, Daten-Visualisierungen können helfen, Menschen schnell zu destillieren einer ansonsten überwältigenden Flut von zahlen. Catherine D’Ignazio, assistant professor of urban science and planning am MIT, sagt, es ist entscheidend, dass die Daten visualisiert werden verantwortungsvoll in einer Pandemie.
D’Ignazio ist der Leiter des Daten-und Feminismus-Labor, wo Sie verwendet Daten und rechnergestützte Techniken zu arbeiten auf Geschlecht und rassische Gerechtigkeit. MIT News Sprach mit Ihr über den aktuellen boom in COVID-19 Daten-Visualisierungen, und wie die Daten-Visualisierungen können uns helfen, den Sinn der Pandemie ungewiss zahlen.
F: Wie haben Sie gesehen, Daten-Visualisierung von COVID-19 entwickeln sich in den letzten Monaten, da der virus begann seine Verbreitung?
A: Das erste, was ich beachten ist, dass es eine explosion der Daten-Visualisierung. Da die Informationen über das virus kommt in zahlen—Fall zählt, der Tod zählt, Prüf-Tarife—es eignet sich gut zur Visualisierung von Daten. Karten, Balkendiagramme und Liniendiagramme von bestätigten Fällen überwog auf den ersten, und ich würde sagen, Sie sind immer noch die häufigsten Formen der Visualisierung, die wir sehen in der Berichterstattung in den Medien und in den sozialen Medien. Als eine person in dem Gebiet, die Verbreitung ist sowohl spannend, weil es zeigt, welche Bedeutung der Visualisierung, und beängstigend, denn es gibt definitiv einige unverantwortliche Einsatz von Visualisierung.
Viele high-profile-Organisationen sind Plotten Fall zählt, auf abgestuften Farben Karten, die eine große no-no, es sei denn, Sie haben normalisiert, Ihr zahlen. So in Kalifornien, einem großen und dicht besiedelten Staat, wird immer schlimmer in absoluten raw-Fall zählt. Umgekehrt, diese Art zu Plotten könnte dazu führen, Sie zu verpassen kleine Staaten mit einer hohen rate an Infektionen, da Sie nur niedrige relative Fallzahlen und würde immer zeigen, bis in helleren Farben auf der Karte.
Zweitens, wie die Krise sich entwickelt hat, Medien-mapping alles andere als einfach Fall zählt, oder den Tod Preisen. Es gibt viele Versionen von „abflachen der Kurve“ – Tabelle. Dieses ist interessant, weil es nicht über das Plotten konkrete zahlen, sondern um zu erklären, ein public-health-Konzept einem breiten Publikum mit einer hypothetischen Diagramm. Die beste visuelle Erklärung, die ich gesehen habe, die Abflachung der Kurven-Konzept wird von Der Washington Post und kommt mit Simulationen und Animationen, die erklärt, virus-übertragung. Es wurden auch eine Reihe von Visualisierungen, wie sich die soziale Distanzierung hat chan … ’s-Mobilität, Verhalten, Verlagerung traffic-Muster, und auch eine Globale Sat-Karte, wo Sie sehen können, wie COVID-19 hat reduzierte Verschmutzung der Städte in den letzten drei Monaten.
Schließlich ist diese Krise wirft einige schwierige visuelle Kommunikation Probleme: Wie soll denn exponentielles Wachstum in einer zugänglichen Weise? Wie Sie visuell erklären, die Unsicherheit in zahlen wie Fall zählt, wo wir (zumindest im US-Kontext) nicht getan haben annähernd genug testen, um Ihnen ein zuverlässiger Indikator der tatsächlichen Fälle?
Journalisten und Gesundheit Kommunikatoren haben auf diese Herausforderungen reagiert, indem Sie die Entwicklung von neuen, visuellen Konventionen, sowie die starke Nutzung der Erklärungen und HAFTUNGSAUSSCHLÜSSE in den Erzählungen selbst. Zum Beispiel die Grafik unten, von Lisa Charlotte Rost für „DataWrapper“, verwendet eine logarithmische Skala auf der y-Achse zeigt die exponentielle veränderungsraten. Aber beachten Sie die gestrichelten Hilfslinien, mit der Bezeichnung „Todesfälle Doppel-jeden Tag“ oder „…jeden 2ten Tag.“ Diese Anmerkungen helfen zu markieren, die Verwendung der log-Skala (die sonst vielleicht unbemerkt durch den Leser) sowie zu erklären, wie interpretieren Sie die unterschiedlichen Steigungen der Linien. Ebenso, Rost ist explizit nur charts von den Sterbeziffern, nicht zählt, weil der variation in der Verfügbarkeit von tests und große Dunkelziffer in vielen Ländern. In der Erwägung, dass die tatsächlichen Fällen kann oder kann nicht erkannt werden gezählt und die Zahl der Todesfälle eher gezählt werden.
Q: Was sind einige der Dinge, die Menschen sollten im Hinterkopf behalten, wenn Sie Graben in vorhandene Datensätze, um Ihre eigenen Visualisierungen?
A: Das ist eine so große Frage, denn es hat zu einer proliferation von Visualisierungen und Modelle, die nicht nur falsch, sondern auch unverantwortlich, in einer Krise des öffentlichen Gesundheitswesens. In der Regel werden diese von Leuten, die nicht über Kenntnisse in der Epidemiologie, aber davon ausgehen, dass Ihre Fähigkeiten in der Daten Wissenschaft kann nur magisch portiert in ein neues Reich. Ich möchte Schreien, hier zu Amanda Makulec ist exzellente Führung auf Unternehmens verantwortlich, Daten-Visualisierungen, die in eine Krise des öffentlichen Gesundheitswesens. Einer Ihrer wichtigsten Punkte ist, zu betrachten, einfach nicht anderen COVID-19-Diagramm. Was dies zeigt, ist die Idee, dass Daten, die Wissenschaftler und Visualisierung für Designer nehmen Ihre Staatsbürgerliche Rolle sehr ernst, im Falle einer Pandemie. Folgende Makulec die Argumentation, kann der Designer das denken der Visualisierung machen Sie sich in den Kontext der Entscheidungs-Unterstützung: Ihre Darstellung hat die macht, Menschen zu helfen, entscheiden, ob Sie ablehnen, die öffentliche Gesundheit Führung und ausgehen, zu Hause zu bleiben, zu fühlen, die schwere des Problems, ohne überwältigt zu sein oder in Panik zu verfallen und kaufen alle das WC-Papier.
Daten-Visualisierung trägt die aura von Objektivität und Autorität. Wenn der Designer die schwingen, die Behörde, die in unverantwortlicher Weise—zum Beispiel durch die Darstellung Fall zählt, mit sauber, sicher-die Linien suchen, wenn wir wissen, dass es Tiefe Unsicherheit, in wie Fall zählt, an verschiedenen Orten gesammelt wurden—kann es zum Abbau des öffentlichen Vertrauens führen zur Ablehnung der öffentlichen Gesundheit Führung wie soziale Distanzierung, oder gar zu Schüren Panik.
Dies überträgt sich in alle Arten von visuellen Entscheidungen, die Designer machen. Zum Beispiel, Farb. Visualisierungen von COVID-19 Fälle und Todesfälle tendenziell zu benutzen, rote Blasen oder rote Staaten und Provinzen. Aber die Farbe hat eine kulturelle Bedeutung—in den westlichen Kulturen, es wird verwendet, um anzuzeigen, Gefahr und Schaden. Wenn ein ganzes Land ist eingetaucht in Schattierungen von rot, oder beladen mit roten Blasen, die verschleiern, seine Grenzen, die wir brauchen, um sein sehr vorsichtig über die Sensationsgier. Ich sage nicht „niemals rot“; es ist gerechtfertigt, in manchen Fällen kommunizieren die schwere der situation. Aber unsere Verwendung von geladenen Farben, vor allem während einer Pandemie wie diesem, geht es darum, sehr vorsichtig sein, ethische Entscheidungen zu treffen. Wie ernst ist die Gefahr für den einzelnen Leser? Was wollen wir Ihnen zu fühlen, aus der Betrachtung der Visualisierung? Was wollen wir Ihnen mit den Informationen, die in der Visualisierung? Sind diese Ziele ausgerichtet, die für die öffentliche Gesundheit Ziele?
Anstatt die Komplexität zu reduzieren (zum generieren von reißerischen und aufmerksamkeitsstarke Klicks), einige der am meisten verantwortlich Visualisierung ist die Arbeit zu erklären, die Komplexität, die hinter unserer aktuellen Krise. Dies ist der Fall in der obigen Grafik. Die Journalisten gehen mit uns durch, warum auch die Berechnung einer einfachen Eingabe wie die Sterblichkeitsrate hängt von vielen anderen Variablen, die beide bekannte und unbekannte.
Alles, was gesagt, die öffentliche Gesundheit Kommunikation muss wirklich gute Visualisierung und Daten Wissenschaft jetzt. Eine der spannenden Entwicklungen, die auf die Verantwortung gegenüber Horizont ist ein neues Programm von Data Visualization Gesellschaft entspricht, Menschen mit Visualisierungs-Fähigkeiten, um Organisationen, die auf COVID-19, die Ihre Hilfe brauchen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, um eine hand zu verleihen, konkret, zu den Organisationen, die Hilfe brauchen, zu kommunizieren, Ihre Daten in dieser Krise.
Q: Wie können wir als Individuen besten Sinn und in Kontext alle Daten, die gemeldet wird, fast von minute zu minute, in einigen Fällen?
A: Einer meiner Schüler sagte etwas zu klug, um mich in dieser Woche. Als Sie beschrieb Ihre obsession mit der überprüfung der Nachrichten alle paar Minuten, Sie spiegelt, „ich erkannte, dass ich bin auf der Suche nach Antworten, die ich nicht finden kann, denn niemand kennt Sie.“ Recht hat Sie. An dieser Stelle kann niemand wirklich beantworten unsere grundlegendsten Fragen: „Wann wird das Ende sein? Verliere ich meinen job? Wenn meine Kinder in die Schule zurückkehren? Sind mir die Liebsten sicher? Wie wird meine Gemeinschaft geändert werden, indem Sie das?“
Kein Betrag der Daten, der Wissenschaft oder der Visualisierung von Daten können bei der Lösung dieser Fragen für uns und geben uns die innere Ruhe, wir sind Begierde sind. Es ist eine von Natur aus unsicher, und wir sind in der Mitte. Statt obsessiv auf der Suche nach Informationen wie Fall zählt-und Szenario-Modelle, um uns Frieden zu geben, habe ich erzählt, die Studenten auf die Praxis self-care-und community-care als einen Weg, um Ihre Aufmerksamkeit auf Dinge, die Sie haben mehr Kontrolle über. Zum Beispiel, in unseren Gemeinden, COVID-19 ist bereits mit einem unverhältnismäßigen Auswirkungen auf die älteren Menschen, die auf Gesundheits -, auf Ersthelfer, die auf die einheimischen Arbeitnehmer, auf alleinerziehende, auf die inhaftierten Menschen und mehr. Unten ist eine effektive Grafik zeigt diese unverhältnismäßige Auswirkungen.
Wie die Grafik zeigt, gibt es eine große dimension von Privileg, in der Menschen, die in der Lage sind, von zu Hause aus arbeiten: Die überwiegende Mehrheit der Leute, die Geld verdienen können, von zu Hause aus in den reichsten 25 Prozent der Arbeitnehmer. Diese Aufmerksamkeit, wie macht und Privilegien spielen sich ungleich in der Daten-ist auch eine throughline in Lauren F. Klein und meine kürzlich erschienenen Buch „Daten der Feminismus.“ Eine feministische Ansatz verlangt, dass wir die Daten verwenden, die Wissenschaft und Visualisierung zu setzen Ungleichheit und der Arbeit in Richtung Gerechtigkeit.