В течение долгого времени наука означало, что у него есть большие познания о природа механизмы. По мере его развития необходимость регистрировать случаи и закономерности стимулировала новый анализ и комплекс алгоритмы. Однако это также сделало науку лишь для 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, только ученые могли понять научный язык. Для широкой публики "данные" были бессмысленным словом. Оно было безотчетным, пустым и во что бы то ни стало, скучно.
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 создание информации визуальный. Это значит представить свою работу таким образом, чтобы другие люди смогли понять и установить связи. Исходя из этого, следующим шагом было выяснить, как успешно сделать визуализацию 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 инфографика? Или график?
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?
Похожие статьи
Подпишитесь на нашу рассылку
Эксклюзивный высококачественный контент об эффективных визуальных
коммуникация в науке.
