Pitkän aikaa tieteen tekeminen tarkoitti suuria oivalluksia luonnon mekanismeista. Kehityksen myötä tarve rekisteröidä esiintymiä ja malleja vauhditti uusia analyysejä ja monimutkaisia algoritmeja. Se teki tieteestä kuitenkin myös vain harvojen ihmisten tiedettä.
Samanaikaisesti maailma pyöri eri suuntaan. Samaan aikaan kun internet syöksyi maailman loputtomaan päivittyvään verkkoon, tiede rakensi salaista asiantuntijakerhoaan.
Vasta pari vuotta sitten tiedemiehet kokivat tarpeelliseksi paljastaa havaintonsa saadakseen suuren yleisön tietoisuuteen.
Ongelma oli, että kuilu oli niin suuri, että vain tiedemiehet kiinnostuivat tieteestä.
Ja mikä vielä pahempaa, vain tiedemiehet ymmärtäisivät tieteellistä kieltä. Suurelle yleisölle "data" oli merkityksetön sana. Se oli selittämätöntä, tyhjää ja kaikin puolin tylsää.
Haaste oli suuri: miten saada ihmiset kiinnostumaan tieteestä?
Vastaus oli selvä: ihmisten on ymmärrettävä tieteellistä kieltä.
Tieteellinen kieli, josta puhumme, tunnetaan myös nimellä datan visualisointi.
Tietojen visualisointi on tiedon visualisointia. Se tarkoittaa työsi esittämistä niin, että muut ihmiset ymmärtävät sen ja pystyvät luomaan yhteyksiä. Kun tämä oli mielessä, seuraava askel oli selvittää, miten datan visualisointi onnistuu.
Tietojen visualisointi tarkoittaa, että olennainen tieto esitetään loogisesti ja kiinnostavasti. On tärkeää ymmärtää, että henkilölle, joka on aina puhunut tieteellistä kieltä, datan visualisointi ei välttämättä tule helposti.
Tätä varten tiede ja muotoilu ovat täydellinen pari.
Kun tiede tarjoaa tietoa ja tavoitteen, muotoilu tarjoaa visuaalisen muodon ja tarinan. Yhdessä ne tuottavat tietojen visualisointi sellaisena kuin sen pitäisi olla.
Monet ihmiset sekoittavat ajatuksen datan visualisoinnista minkä tahansa visuaalisen asian lisäämiseen. Voit kiertää tämän ongelman kysymällä itseltäsi: Mikä on paras tapa esittää tulokseni? Selitettäisiinkö ne parhaiten kuvituksen vai tekstin avulla? Entäpä infografiikalla? Vai graafilla?
Päätöksenteko siitä, miten työstä viestitään, on tärkeä vaihe tietojen visualisoinnissa.
Kun olet saanut sen tehtyä, miten olisi ottaa toinen askel?
Tilaa uutiskirjeemme
Eksklusiivista korkealaatuista sisältöä tehokkaasta visuaalisesta
tiedeviestintä.
Finnish 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak