Dagelijks worden meer dan 27 miljoen stukken content gedeeld; een waanzinnige hoeveelheid informatie. Wij monitoren al deze ‘big data’ en hebben toegang tot meer gegevens dan ooit te voren. Wat kunnen wij hiermee en hoe maak je dit inzichtelijk? Wie gaat er over deze data? En welke data staan wij ongemerkt af?
Helpen datavisualisaties om maatschappelijke vraagstukken op te lossen?
Gert Franke is ontwerper & dataspecialist en heeft samen met Thomas Clever het ontwerpbureau Clever°Franke voor digitale ontwerpvisualisaties gevestigd in Utrecht en sinds kort ook in Chicago. Ze werken onder andere voor Google, Cisco en Philips.
Hij vertelt ons over de opdracht die ze kregen om de mobiliteit en infrastructuur van Chicago in beeld te brengen met als doel om burgers het belang van infrastructuur en de noodzaak daarin te investeren inzichtelijk te maken. De website waarop ze dit lieten zien was heel gebruiksvriendelijk en burgers konden soms tot straatniveau de data bekijken. Ook voor journalisten was het een goede kennisbron om reportages te maken. De website was meteen een succes.
In tegenstelling tot grote hoeveelheden data kun je ook kleine datastromen visualiseren. Voor The internet of Elephants hebben zij met GPS trackers een aantal leeuwen een tijd gevolgd. Door de data geografisch te visualiseren kregen biologen waardevolle informatie, konden ze de zwakke plekken ontdekken in het Wild Life park en werden de visualisaties gebruikt voor fondsenwerving voor NGO’s.
Frank ziet de laatste tijd 5 trends op het gebied van datavisualisatie:
- Informatie wordt steeds meer gepersonaliseerd. Vroeger keken we naar het 8 uur journaal voor het weer, vervolgens kwam buitenradar en nu zien we met de GPS locatie van je telefoon nauwkeurig of het regent waar je bent. De volgende stap is dat een weer app in je agenda van je telefoon kijkt en een weeradvies geeft.
- We gaan bestaande data op een nieuwe manier gebruiken door middel van slimme algoritmen.
- We vinden overal data (zo heeft KPN op basis van scans van het schilderwerk van Rembrandt in een experiment een nieuwe Rembrandt gemaakt).
- Datacommunicatie. Boeren werken bv. met systemen die precies weten hoeveel druppels water een plant nodig heeft.
- Ingewikkelde zaken simpel maken. Zoals homefarming waarbij je tips krijgt van je app zodat het niet mis kan gaan.
Franke sluit af met de opmerking dat hij inderdaad denkt dat datavisualisaties kunnen helpen om maatschappelijke vraagstukken op te lossen.
Goed geïnformeerde mensen maken betere beslissingen
Dat stelt Karin Schwandt, information designer en maker van ruim 2.000 infographics en interactieve visualisaties in de afgelopen 10 jaar voor (nieuws)media, bedrijven en de overheid. Zij vindt het leuk om zeer complexe zaken toegankelijk te maken. In het publiek inventariseert ze wie er de afgelopen maanden heeft gevlogen vanaf Schiphol en wie er iets heeft gekocht. Ze maakt ons daarna bewust van het feit dat je alles wat je op Schiphol koopt aan je boardingpass is gekoppeld. Schiphol weet dus precies wie (leeftijd, geslacht, nationaliteit) wat heeft gekocht. Deze informatie maakt Schwandt visueel in (statische) infographics. Na een aantal jaar heeft ze haar klanten van Schiphol het voorstel gedaan om deze infographics interactief te maken, zodat deze data nog beter zichtbaar worden. Het idee was om de data te koppelen aan de reis die de passagier aflegt. Een veelbelovend idee, maar in de uitwerking kwam ze erachter dat veel data onvolledig zijn en dat samenhang mist. Dit heeft haar geleerd dat ze soms concessies moet doen aan het oorspronkelijk idee, maar dat ze bij beslissingen altijd de doelgroep als uitgangspunt neemt.
#anticipointment
Florian Kunneman doet als taaltechnoloog onderzoek op de Radboud Universiteit. Hij onderzoekt emoties in tweets en laat ons zien hoe het werkt voor een computer om miljoenen tweets te analyseren op de vraag of een activiteit wel of geen hype is. Zo niet, dan is er sprake van een anticipointment. Deze term is een samentrekking van anticipation en disappointment. Dit is een collectieve uiting van positieve verwachtingen voor een publieke gebeurtenis en een collectieve uiting van teleurstelling na een publieke gebeurtenis. We willen dit weten, omdat het iets zegt over de relatie tussen positieve verwachtingen en teleurstelling. Met dit onderzoek heeft Kunneman geleerd dat het is lastig om emotie op collectief niveau te beoordelen, want subtiliteiten vallen weg. Ook zit er afstand tussen emotie als gevoel en emotie als geuit op Twitter. En teleurstelling wordt waarschijnlijk minder snel geuit dus is lastiger te onderzoeken. Bovendien hangen positieve verwachtingen en tevredenheid sterker met elkaar samen dan positieve verwachtingen en teleurstelling. Al met al genoeg stof om verder te onderzoeken.
Big data ingewikkeld?
Nee hoor, want Frédérik Ruys (datajournalist), vertelt ons hoe iedereen een eigen op solargraph op z’n dak kan bouwen. Hij heeft onder andere voor VPRO’s ‘Nederland van boven’ gewerkt en vult maandelijks een pagina in vrij Nederland met een datavisualisatie. Recent maakte hij onder de noemer ‘de dans om de tweede Kamerzetels Spaghetti politics’ de versplintering van het politieke landschap sinds 1946 zichtbaar. Zelfs Eva Jinek verwees ernaar.
Zijn uitgangspunt is primair het combineren van data. Hij geeft ons een paar voorbeelden: gebruik je wie en wanneer, dan krijg je een stamboom. Gebruik je waar en wanneer, dan wordt het een reconstructie. Met alleen wanneer wordt het een tijdbalk en wanneer en wat maakt geschiedenis. Evolutie is wanneer en hoe. En als je staaf- of lijndiagrammen maakt dan gebruik je wanneer en hoeveel.
Tegenwoordig maakt hij veel animaties op basis van geografische data. Bij ‘Nederland van boven’ werden enorme hoeveelheden data gebruikt zoals het vliegverkeer van Schiphol of de migratiestromen naar Almere. Opvallend was dat de meeuw (die maar enkele data bevatte) die van Texel naar Amsterdam vloog om eten te halen voor zijn jongen die het anders niet overleefden het meest populair was. Terwijl dit item bij de redactie juist weinig animo had. Dit laat volgens Ruys maar weer eens zien hoe belangrijk het is welk verhaal je met de data vertelt. Met andere woorden Kill your darlings.
