In 3 stappen naar goede datavisualisatie [gids voor teams]

Door Kim Rooimans | 28 mei 2018
Datagedreven

Goede datavisualisatie is meer dan een grafiek maken. Het is de uitdaging grafieken te maken, die niet alleen data op een correcte wijze weergeven, maar vooral ook de boodschap overbrengen die je hiermee onderbouwt. Helaas hebben maar weinig medewerkers het vak datavisualisatie genoten tijdens hun formele opleiding. Tegelijkertijd is het maken van een grafiek tegenwoordig kinderspel, door op de grafieken-knop in Excel te klikken. Helaas leveren de standaardinstellingen lang niet altijd de heldere en effectieve datavisualisatie op, waar jouw organisatie en publiek behoefte aan heeft.

Geloof jij in datagedreven werken en wil je dat jouw team overtuigende en effectieve datavisualisaties produceert voor interne en externe klanten? Ga dan op een andere manier in gesprek over grafieken en volg daarbij deze drie stappen:

1. Ga het gesprek aan over de inhoud

Datavisualisatie wordt doorgaans gezien als een technische aangelegenheid, waarschijnlijk omdat cijfers de basis vormen van elke datavisualisatie. Toch gaat datavisualisatie vooral over communicatie. Data onderbouwt een boodschap die je wilt overbrengen aan je publiek. Zoals bij de meeste vormen van communicatie, zijn grote verbeteringen mogelijk door een stapje terug te zetten. Stel jezelf eerst twee vragen: Welke doelgroep heb ik voor ogen? En: tot welke actie wil ik mijn doelgroep aanzetten?

Data onderbouwt de boodschap die je wilt overbrengen aan je publiek.

Soms is het een uitdaging om deze – ogenschijnlijk simpele – vragen over je eigen werk te beantwoorden. Om dit goed te doen, is het belangrijk dat je teamleden inzicht hebben in de rol en invloed van de producten, die zij leveren binnen de organisatie. Grote kans dat dit geen statisch gegeven is, maar dynamisch en afhankelijk van de context waarin jullie je als team begeven. Blijf deze twee vragen over de grafieken en tabellen die jullie produceren stellen aan jezelf en aan je teamleden, om als team maximaal impact te hebben. Dit draagt bij aan het verdiepen van het gezamenlijk begrip van de doelstellingen van het team en hoe jullie je verhouden tot de (interne) klanten die jullie bedienen.

goede datavisualisatie
Hoe vertel je een verhaal met data? Kim Rooimans geeft regelmatig workshops op het gebied van datavisualisatie.

 

2. Ontwikkel een gezamenlijke basisetiquette

Naast een sterk inhoudelijk verhaal is het belangrijk om als team een gezamenlijke visie te ontwikkelen over datavisualisatie. Enerzijds is het belangrijk om samen op te trekken en de uitgangspunten van datavisualisatie onder de knie te krijgen. De praktijk is echter weerbarstiger. Naast het opdoen van basiskennis is het belangrijk om met elkaar het gesprek aan te gaan over de keuzes die in de praktijk relevant zijn. Graag reik ik je twee uitgangspunten aan, die je als vertrekpunt kunt gebruiken voor een waardevolle discussie.

Dood aan de taartgrafieken! – goede datavisualisatie

In de datavisualisatiewereld is al veel geschreven over taartgrafieken en zijn er vele argumenten om deze niet te gebruiken. Overtuigende betogen zijn er van Stephen Few en Cole Nussbaumer Knaflic. Toch zijn er situaties waarin taartgrafieken wel degelijk functioneel kunnen zijn, zoals Dona Wong beschrijft in haar boek. Voorstanders van taartgrafieken betogen met name, dat taartgrafieken het sterkst zijn als je wilt laten zien hoe een deel zich verhoudt tot het geheel.
Hoewel taartgrafieken doorgaans niet de meest functionele datavisualisatie zijn, hangt het sterk af van de context of het gebruik ervan geoorloofd is. Met elkaar in discussie treden over het gebruik van taartgrafieken binnen jullie organisatie, kan een speelse manier zijn om met elkaar te verkennen wat effectieve datavisualisatie inhoudt en betekent voor jullie organisatie. Zeer waardevol!

De y-as van een staafgrafiek moet op de nullijn starten

Het behandelen van deze vuistregel tijdens mijn workshops levert altijd leuke (en soms felle) discussies op. Er zijn altijd overtuigde voor- en tegenstanders, die graag hun visie onderbouwen.
Een simpel voorbeeld maakt altijd snel duidelijk dat het inkorten van de y-as van staafgrafieken in ieder geval misleidend is. Neem bijvoorbeeld dit inmiddels beroemde voorbeeld van Fox News:

goede datavisualisatie

Door het inkorten van de y-as, lijkt het alsof de belastingen op 1 januari 2013 vijf keer zo hoog zijn dan daarvoor. Pas wanneer je de y-as afleest, begrijp je dat dat het gaat om een belastingverhoging van 4,6% en niet 500%, zoals de oppervlakten van de staven in de grafiek lijken te vertellen.

In de wereld van datavisualisatie wordt deze manier van weergave niet alleen gezien als misleiding, maar zelfs als een leugen.

In de wereld van goede datavisualisatie wordt deze manier van weergave niet alleen gezien als misleiding, maar zelfs als een leugen. In een staafgrafiek worden de weergegeven waarden namelijk visueel gecodeerd in de oppervlakte van de staven. Dit is ook het visuele gegeven dat onze hersenen als eerste verwerken, zodra wij een grafiek bekijken. Wanneer de verhouding van de twee staaf-oppervlakten niet overeenkomt met de verhouding van de cijfers die zeggen weer te geven, zetten we niet alleen de lezer op het verkeerde been; met de visueel gecodeerde informatie liegen we! Dat de werkelijke cijfers worden gecommuniceerd zodra de y-as wordt afgelezen, is hieraan ondergeschikt.

In mijn ervaring is het ontzettend leerzaam om met elkaar de discussie te voeren of we hier spreken van een misleidende of strikt foute datavisualisatie. Het raakt namelijk de kern het visualiseren van data. Wat is bepalend? De visuele elementen die de data afbeelden of de cijfertjes die je erbij zet? En: welke alternatieven zijn er om toch de aandacht te vragen voor kleine relatieve verschillen zonder staafgrafiek?

3. Prikkel je team om out-of-the-box te denken

Zodra jullie op elkaar ingespeeld raken en een gezamenlijke visie op datavisualisatie hebben en toepassen, is het belangrijk om elkaar scherp te houden. Blijf je team dan ook uitdagen met prikkelende adviezen!

Waarom zet je de informatie niet gewoon in een zin?

Het is verleidelijk om gelijk de grafieken-knop in Excel te gebruiken om cijfers te presenteren in een presentatie of rapport. Toch is een grafiek of tabel lang niet altijd nodig om cijfers overzichtelijk te presenteren. Zeker als je de nadruk wilt leggen op een of twee specifieke cijfers, leidt een grafiek of tabel soms juist af van de boodschap. Een voorbeeld:

goede datavisualisatie
Met bovenstaande visualisatie wilde ik de aandacht vestigen op de 3,2% groei, die de Nederlandse economie doormaakte in 2017. De lezer kan dit zelf vergelijken met de groei over het voorgaande jaar. Door deze cijfers in een zin aan te bieden, voorkom je dat de lezer een grafiek moet interpreteren om de boodschap te begrijpen. Tegelijkertijd hoef je de lezer niet af te leiden met meer cijfers, wat waarschijnlijk wel het geval is als je deze boodschap in een grafiek of tabel presenteert. Conclusie: blijf scherp en help je teamleden herkennen wanneer zij effectiever kunnen communiceren met een simpelere visualisatie.

Print je datavisualisatie eens in zwart-wit

 

goede datavisualisatie
NRC Handelsblad van 14 mei 2018. Bron: https://www.nrc.nl/.

 

Deze maand viel mij bovenstaande voorpagina van het NRC op, toen ik deze opende terwijl mijn telefoon toevallig op grijstinten stond ingesteld. Met name de datavisualisatie ter ondersteuning van het voorpagina-artikel trok mijn aandacht: door de zwart-wit weergave was de leesbaarheid sterk afgenomen.

Strikt genomen is de visualisatie nog wel leesbaar, dankzij de legenda. Toch vind ik dat de grafiek onoverzichtelijk wordt, met name doordat de grijstint van de gerealiseerde internationale deelname (linksboven) veel lijkt op die van de prognose van Nederlandse studenten (rechtsonder).

In een organisatie waar veel geprint wordt, bestaat altijd het risico dat je datavisualisatie in grijstinten verspreid wordt. Ook zijn er trends in opkomst die de kans vergroten dat beeldschermen van smartphones op grijstinten staan ingesteld. En niet te vergeten: circa 8% van de mannen en 0,4% van de vrouwen lijdt aan enige vorm van kleurenblindheid.

Kortom: ga het gesprek aan over goede datavisualisatie.

Om duurzame veranderingen te bewerkstellingen, is het belangrijk om consequent voornoemde thema’s te bespreken binnen je team. Ook kan het een enorme boost geven om met het hele team de basis op te halen met een workshop datavisualisatie. Dit is een kans om iedereen op hetzelfde niveau te brengen en mogelijke kennisgaten te dichten. Daarnaast schep je een gelegenheid om deze discussies in een veilige ruimte te houden, waarbij iedereen écht betrokken is.

 

Geïnteresseerd in een workshop datavisualisatie met jullie team? Neem contact op met Kim Rooimans.

-goede datavisualisatie

Kim Rooimans

Consultant

+31(0)30 7670350

Over Kim Rooimans

Kim Rooimans is Data-consultant bij Mobilee. Ze heeft jarenlange ervaring met het opzetten, begeleiden en managen van projecten op het gebied van datagedreven werken. Kim geeft regelmatig workshops op het gebied van datavisualisatie.

Lees ook:


Verdieping

Overtuigen met data vraagt om krachtige datavisualisatie

Door Kim Rooimans | 25 juli 2017
Verdieping

Wat sport ons kan leren over datagedreven werken

Door Daniël van der Krans | 18 april 2018

Meld je aan voor de Mobilee nieuwsbrief

Aanmelden