Böyük dataları kiçik görməyin gücü

Böyük datalar, rəqəmlər, müqayisələr, çətin statistikalar... Oxumağı asanlaşdırmaq üçün effektiv yol olan Data vizualizasiya məhz bu problemi həll edir: rəqəmləri və statistikaları vizual şəkildə təqdim etməklə mürəkkəb məlumatları sadələşdirir, anlaşılmasına kömək edir, data bazada gizlənmiş nümunələri və əlaqələri ortaya çıxarır. Beyinə göndərilən məlumatın 90 faizi vizualdır və beyin təsvirləri mətndən daha sürətli emal edir . Bu məqamlar məlumatın təhlili və ötürülməsi üçün dataların vizuallaşdırılmasından istifadənin vacibliyini güclü şəkildə nümayiş etdirir.

Məlumatların vizuallaşdırılması yeni konsepsiya deyil. Qobustan qayaüstü rəsmləri minlərlə il əvvələ aid yaşayış hekayələrini izah edən məlumatların vizuallaşdırılması forması kimi düşünülə bilər. Bu vizuallara baxaraq at üstündə və piyada ov təsvirləri, döyüş süjetləri, kollektiv əmək səhnələri, məhsul biçini kimi məlumatları əldə edirik. Piktoqramlar və petroqliflər informasiyanı vizual formada saxlamağın ən qədim üsullarından biri sayılır. Divarlara və lövhələrə həkk olunan xronoloji qrafikləri, coğrafi və astronomik xəritələri də ayrılıqda təsvir saymaq olar. Beləliklə, tarixi öyrənmək üçün biz təsvirlərdən istifadə edirik.

1869-cu ildə Napoleonun Rusiyaya qarşı məğlubiyyətlə nəticələnən səfəri haqqında Joseph Minard tərəfindən bir qrafik hazırlanmışdı . Həmin qrafikə baxaraq, ordunun sayının necə azaldığı, bəzi hissələrinin ayrılıb sonra yenidən birləşdiyini, ordunun mövqeyi, hərəkət istiqaməti və Moskvadan geri çəkilmə zamanı müxtəlif tarixlərdəki temperatur kimi məlumatlara çatmaq mümkün idi.

Müasir dövrdə də məlumatlar hər sahənin əsas dayaq nöqtəsinə çevrilib və bu məlumatların analiz edilməsi üçün data vizualizasiyasının istifadəsi vacibdir. Məsələn, biznesdə satış statistikalarını və bazar tendensiyalarını vizual formada təqdim etmək, qərar vericilərə daha doğru və sürətli qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Bir satış cədvəlindəki minlərlə sətiri oxumaq əvəzinə, “pie chart” və ya “bar qrafik” ilə ən çox satılan məhsulu bir neçə saniyəyə başa düşmək olar. Eyni zamanda, elmi tədqiqatlarda verilənlərin təqdimatını sadələşdirir və nəticələrin daha aydın şəkildə anlaşılmasına imkan yaradır. Deməli, bir şəkil min sözə bərabərdir.

Data vizualizasiyanın bir neçə tipi var:

•    İnfoqrafika, yəni, informasiyanı daha rahat çatdırmaq üçün qrafik. Bu zaman, məlumatlar xronolojik, siyahı və yaxud faiz dərəcələrinə görə sıralanır. “Pie chart” (dairəvi qrafik) və “bar chart” (sütun qrafik), “line chart” (xətt qrafiki) kimi qrafiklər buna nümunə ola bilər. Məlumat söz yığınından xilas olur, vizual olaraq yaddaşa həkk olunur. Qrafik və diaqram növü verilən məlumata uyğun olmalıdır. Yəni, zaman üzrə dəyişiklikləri göstərmək üçün xətt qrafikindən istifadə edərkən, bir bütünün hissələrini göstərmək üçün dairəvi qrafikdən istifadə etmək ən doğru seçimdir.

•    İnteraktiv qrafika isə istifadəçilərlə bir sistemlə fəal şəkildə qarşılıqlı əlaqədə olduğu bir sahədir. Bu sahənin məqsədi, istifadəçi hərəkətlərinə dinamik şəkildə cavab verən və onların təcrübəsini daha asan başa düşülən,  cəlbedici edən interfeyslər və sistemlər yaratmaqdır. İnteraktiv dizayn sayəsində istifadəçilər sistemi sadəcə izləyən deyil, onunla aktiv şəkildə əlaqə quran iştirakçılara çevrilirlər.

•    Coğrafi dataların vizuallaşdırılması, məkan məlumatlarını qrafik və interaktiv formatda təqdim etmə üsuludur. Böyük həcmli məkan məlumatlarını daha vizual və başa düşülən formada təqdim edir. Məlumatlar arasında əlaqələri, trendləri və nümunələri müəyyən etməyə kömək edir. GPS və digər texnologiyalar sayəsində məlumatları dinamik şəkildə göstərməyə imkan verir. Buna misal olaraq COVID-19 pandemiyası zamanı insanların xəstəliyin yayılma sürəti coğrafi xəritə üzərindən göstərən https://coronavirus.jhu.edu/map.html  saytını misal göstərmək olar.

Data vizualizasiyası zaman daha nələrə diqqət etməliyik: təbii ki, rənglərə. Düzgün seçilmiş rənglər data vizualizasiyanın təsirini artırır və məlumatları daha aydın və cəlbedici edir. Uyğun rəng paletləri izləyicinin məlumatı tez və doğru şəkildə qəbul etməsinə kömək edir. Məsələn, zidd məlumatlar kontrans rənglərlə, itkilər qırmızı, qazanclar yaşıl rənglə verilə bilər.  Buna görə də, rənglərin məna, kontrast və estetika prinsiplərinə uyğun istifadə olunması vacibdir.

Məlumatların vizual təsvirinin insanları birləşdirmək, sosiallaşdırmaq kimi gücü var. Data vizualizasiya komandaların birlikdə işləməsini asanlaşdırır və dinamik şəkildə əməkdaşlıq etməsinə imkan yaradır. Komanda işini və əməkdaşlığı gücləndirir. Həmçinin, məlumatların görsəl formatda çatdırılması hesabatların, idarəetmə panellərinin və statistik təhlillərin yaradılması prosesini optimallaşdırır. 

Sosial platformalarda paylaşılan vizual materiallar isə müxtəlif qrupların maraq dairələri ətrafında toplanmasına səbəb olur. Məsələn, ictimai kampaniyalar və yardım təşkilatları bu üsuldan istifadə edərək kütləvi dəstək toplayır. Təhsil kontekstində isə məlumatların vizual formatda tədqiqi dərs materiallarının effektiv mənimsənilməsinə kömək edir. Tarixi proseslərin və ya kəmiyyət göstəricilərinin şəkil və animasiyalarla izahı, tələbələrdə analitik təfəkkürün inkişafına da yardım edir.

Məlumatların təsviri təkcə informasiyanın strukturlaşdırılmasını deyil, həm də insanlar arasında dialoqun dərinləşməsini və kollektiv qərarların qəbulunu asanlaşdırmaqla ahəng təşkil edir.  Bu metodologiya müasir cəmiyyətdə kommunikasiya və bilik mübadiləsinin əsas vasitələrindən birinə çevrilib.

Süni intellektin inkişaf etməsi daha böyük məlumatların daha sürətli şəkildə təsvir edilməsinə imkan yaradır. Lakin insan məntiqi və yaradıcılığı hələ də ən vacib komponent olaraq qalır. Bu da bizə belə bir mesaj verir: Hər vizualın bir hekayəsi var və hər insan bir hekayədir.

Babək Cəfərzadə 
Sosial Tədqiqatlar Mərkəzinin aparıcı məsləhətçisi

İstinadlar: 
1.    Niyə infoqrafikadan istifadə etmək əla məzmun, sosial media və SEO investisiyasıdır? –2023 (https://az.martech.zone/why-infographics-marketing/)
2.    Flow Map of Napoleon’s Invasion of Russia (https://ageofrevolution.org/200-object/flow-map-of-napoleons-invasion-of-russia/ )
3.    COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU) (https://coronavirus.jhu.edu/map.html )
4.    15 Statistics That Prove the Power of Data Visualition.
(https://blog.csgsolutions.com/15-statistics-prove-power-data-visualization )