Por muito tempo fazendo ciência significava ter grandes percepções sobre natureza mecanismos. À medida que se desenvolveu, a necessidade de registrar ocorrências e padrões impulsionou novas análises e complexo algoritmos. No entanto, isso também tornou a ciência apenas para algumas pessoas.
Em paralelo, o mundo estava girando para uma direção diferente. Enquanto a Internet mergulhava o mundo em uma interminável rede atualizada, a ciência estava construindo seu clube secreto de especialistas.
Foi apenas há alguns anos que os cientistas sentiram a necessidade de expor suas descobertas a fim de atingir o público em geral.
O problema era: a lacuna era tão grande que só os cientistas se interessariam pela ciência.
E, pior ainda, somente os cientistas entenderiam o científico linguagem. Para o público em geral, "dados" era uma palavra sem sentido. Era inexplicável, vazia e de qualquer forma, entediante.
O desafio era grande: como fazer com que as pessoas se interessassem pela ciência?
E a resposta foi clara: as pessoas têm que entender a linguagem científica.
A linguagem científica de que estamos falando é também conhecida como visualização de dados.
A visualização de dados está tornando as informações visual. Isso significa apresentar seu trabalho de uma forma que outras pessoas possam entender e fazer conexões. Com isso em mente, a próxima etapa foi descobrir como fazer uma visualização de dados bem-sucedida.
Fazer a visualização de dados com sucesso é apresentar informações relevantes de uma forma lógica e envolvente. É importante perceber que para uma pessoa que sempre falou a linguagem científica, a visualização de dados pode não vir facilmente.
Para esse fim, a ciência e o design fazem um casal perfeito.
Enquanto a ciência fornece informações e um objetivo, o design fornece uma forma visual e uma história. Combinados, eles fornecem visualização dos dados como deve ser.
Muitas pessoas misturam a ideia de visualização de dados com a adição de qualquer material visual. Você pode contornar esse problema perguntando a si mesmo: qual é a melhor maneira de apresentar minhas descobertas? Seria melhor explicá-las usando uma ilustração ou um texto? Que tal uma infográfico? Ou um gráfico?
Decidir como comunicar seu trabalho é um passo importante na visualização dos dados.
Uma vez feito, que tal dando o segundo passo?
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