Untuk waktu yang lama, melakukan sains berarti memiliki wawasan yang luas tentang mekanisme alam. Seiring perkembangannya, kebutuhan untuk mencatat kejadian dan pola mendorong analisis baru dan algoritma yang kompleks. Namun, hal ini juga membuat sains hanya untuk beberapa orang saja.
Secara paralel, dunia berputar ke arah yang berbeda. Sementara internet membawa dunia ke dalam jaringan yang terus diperbarui tanpa henti, ilmu pengetahuan sedang membangun klub spesialis rahasianya.
Baru beberapa tahun yang lalu para ilmuwan merasa perlu untuk mengekspos temuan mereka agar dapat diketahui oleh masyarakat umum.
Masalahnya adalah: kesenjangannya begitu lebar sehingga hanya ilmuwan yang tertarik pada sains.
Dan yang lebih buruk lagi, hanya para ilmuwan yang mengerti bahasa ilmiah. Bagi masyarakat umum, "data" adalah kata yang tidak berarti. Tidak dapat dipertanggungjawabkan, kosong, dan tentu saja, membosankan.
Tantangannya sangat besar: bagaimana cara membuat orang tertarik pada sains?
Dan jawabannya jelas: orang harus memahami bahasa ilmiah.
Bahasa ilmiah yang kita bicarakan juga dikenal sebagai visualisasi data.
Visualisasi data adalah membuat informasi menjadi visual. Ini berarti menyajikan pekerjaan Anda dengan cara yang dapat dipahami dan dibuat oleh orang lain. Dengan pemikiran tersebut, langkah selanjutnya adalah mencari tahu bagaimana cara membuat visualisasi data dengan sukses.
Untuk membuat visualisasi data dengan sukses adalah dengan menyajikan informasi yang relevan dengan cara yang logis dan menarik. Penting untuk disadari bahwa bagi seseorang yang selalu berbicara dengan bahasa ilmiah, visualisasi data mungkin tidak mudah dilakukan.
Untuk itu, ilmu pengetahuan dan desain merupakan pasangan yang sempurna.
Sementara ilmu pengetahuan memberikan informasi dan tujuan, desain memberikan bentuk visual dan cerita. Jika digabungkan, keduanya memberikan visualisasi data sebagaimana mestinya.
Banyak orang mencampuradukkan ide visualisasi data dengan menambahkan materi visual apa pun. Anda dapat mengatasi masalah ini dengan bertanya pada diri sendiri: apa cara terbaik untuk mempresentasikan temuan saya? Apakah mereka akan lebih baik dijelaskan dengan menggunakan ilustrasi atau teks? Bagaimana dengan infografis? Atau sebuah grafik?
Memutuskan cara mengkomunikasikan pekerjaan Anda adalah langkah utama dalam visualisasi data.
Setelah Anda menyelesaikannya, bagaimana dengan mengambil langkah kedua?
Berlangganan buletin kami
Konten eksklusif berkualitas tinggi tentang visual yang efektif
komunikasi dalam sains.