Долгое время заниматься наукой означало иметь глубокие познания о механизмах природы. По мере ее развития необходимость регистрации явлений и закономерностей способствовала появлению новых методов анализа и сложных алгоритмов. Однако это также сделало науку уделом лишь немногих людей.

Параллельно мир вращался в другую сторону. Пока интернет погружал мир в бесконечную обновляющуюся паутину, наука создавала свой тайный клуб специалистов.

Лишь пару лет назад ученые почувствовали необходимость обнародовать свои выводы для достижения широкой общественности.

Проблема заключалась в том, что разрыв был настолько велик, что наукой могли заинтересоваться только ученые.
И что еще хуже, научный язык понимали только ученые. Для широкой публики "данные" были бессмысленным словом. Оно было безотчетным, пустым и, само собой разумеется, скучным.

 

визуализация данных

 

Задача стояла серьезная: как заинтересовать людей наукой?
И ответ был однозначным: люди должны понимать научный язык.

Научный язык, о котором мы говорим, также известен как визуализация данных.

Визуализация данных - это придание информации наглядности. Это означает представление вашей работы таким образом, чтобы другие люди могли понять ее и установить связи. Исходя из этого, следующим шагом было выяснить, как сделать визуализацию данных успешной.

 

визуализация данных

 

Успешная визуализация данных - это представление соответствующей информации в логичной и увлекательной форме. Важно понимать, что человеку, который всегда говорил на научном языке, визуализация данных может даваться нелегко.

Для этой цели наука и дизайн составляют идеальную пару.

В то время как наука предоставляет информацию и цель, дизайн обеспечивает визуальную форму и историю. В совокупности они обеспечивают визуализация данных в том виде, в котором она должна быть.

Многие люди смешивают идею визуализации данных с добавлением любой визуальной материи. Вы можете решить эту проблему, задав себе вопрос: как лучше всего представить мои результаты? Лучше всего их объяснить с помощью иллюстрации или текста? Как насчет инфографики? Или графика?

Принятие решения о том, как донести информацию о своей работе, является важным шагом в визуализации данных.
Как только вы это сделаете, как насчет сделать второй шаг?

визуализация данных

логотип-подписка

Подпишитесь на нашу рассылку

Эксклюзивный высококачественный контент об эффективных визуальных
коммуникация в науке.

- Эксклюзивный гид
- Советы по дизайну
- Научные новости и тенденции
- Учебники и шаблоны