{
    "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1",
    "title": "Кирилл Беляев: заметки с тегом визуализация данных",
    "_rss_description": "о подаче информации, айдентике, интерфейсах и жизненной среде",
    "_rss_language": "ru",
    "_itunes_email": "",
    "_itunes_categories_xml": "",
    "_itunes_image": "",
    "_itunes_explicit": "",
    "home_page_url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=tags\/data-visualization\/",
    "feed_url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=tags%2Fdata-visualization%2Fjson%2F",
    "icon": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/user\/userpic@2x.jpg?1662385101",
    "author": {
        "name": "Кирилл Беляев",
        "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/",
        "avatar": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/user\/userpic@2x.jpg?1662385101"
    },
    "items": [
        {
            "id": "717",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/happiness-vs-important-tasks\/",
            "title": "Экспресс-разбор графиков о связи стратегических задач утром и уровня счастья",
            "content_html": "<p>Максим Дорофеев — гуру, научивший меня пустому инбоксу. Теперь я даже черновики удаляю сразу после публикации, чтобы ничего лишнего не оставалось. И прокрастинирую в удовольствие, и отвлекаюсь, когда захочу.<\/p>\n<p>Максим <a href=\"https:\/\/cartmendum.livejournal.com\/247770.html\">провёл эксперимент<\/a>:<\/p>\n<blockquote>\n<p>Я являюсь адептом стратегии «начать утро с пусть небольшой, но стратегически значимой задачи». [...]<\/p>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>Буквально перед новым годом я запускаю очередной опрос, чтобы в частности проверить гипотезу: есть ли связь между уровнем счастья (измерялся по шкале из одного элемента: «В общем и целом на сколько вы счастливы?» [...]) и тем, как часто респонденты (по их словам) начинают день с чего-то важнго. Измерялось уровнем согласия с утверждением: «Я стараюсь начинать свой день пусть с небольших, но стратегически-важных задач» по шкале от 1 до 5 (в картинках для наглядности я свернул ее в шкалу из трех элементов: 1,2 — редко, 3 — иногда, 4,5 — часто). [...]<\/p>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>Уровень счастья я тоже свернул в два элемента: :-( — это меньше 6 из 10, а :-) — все остальное.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Эксперимент выглядит сомнительно, потому что большинство прошедших его счастливы минимум на 6 из 10. В это сложно поверить. Предполагаю, что тут присутствует <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/Систематическая_ошибка_выжившего\">ошибка выжившего<\/a>. «Несчастные» просто не читают Максима :-)<\/p>\n<p>Но мы-то тут ради дизайна. Максим собрал три графика, которые я понимал только перерисовав. Графики суперпростые, но моя профдефрмация мешала их читать. Все опрошенные:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/happiness-vs-important-tasks@2x.png\" width=\"760\" height=\"440\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Женщины и мужчины отдельно:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/happiness-vs-important-tasks-gender@2x.png\" width=\"950\" height=\"275\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Я нашёл ещё несколько затупивших, чтобы убедиться, что дело не только в профдивормации, и пошёл перерисовывать. На моих графиках хорошо бросается в глаза разница в характере ступенек у мужчин и женщин. Чем «длиннее» ступеньки, тем сильнее зависимость уровня счастья от важности задачи, с которой начинается день. У женщин зависимость явная, и именно эта женщины выправляют общий график, хотя количественно их в опросе меньше. Количество опрошенных на моих графиках кодируется высотой столбиков.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/happiness-vs-important-tasks-redesign@2x.png\" width=\"311\" height=\"482\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Спасибо <a href=\"http:\/\/revealthedata.com\">Роме Бунину<\/a>, который помогает мне помнить хоть что-то о визуализации данных.<\/p>\n",
            "date_published": "2019-01-31T12:26:22+03:00",
            "date_modified": "2019-02-01T09:40:32+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/happiness-vs-important-tasks@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 31 Jan 2019 12:26:22 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "717",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/happiness-vs-important-tasks@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/happiness-vs-important-tasks-gender@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/happiness-vs-important-tasks-redesign@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "707",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/world-cup-final-2018-france-vs-croatia\/",
            "title": "Как Франция и Хорватия вышли в финал Чемпионата мира по футболу 2018",
            "content_html": "<p>Five Thirty Eight сделали <a href=\"https:\/\/fivethirtyeight.com\/features\/how-france-and-croatia-made-it-to-the-world-cup-final-in-one-chart\/\">визуализацию о пути финалистов<\/a>. Выпустили давно, 5 месяцев как, но для хорошего решения это неважно. Тут графики шансов на победу в течении матча классно завёрстаны внутрь турнирной таблицы (почему она «таблица», когда схема). А подписи и персонажи делают из всего этого плакат.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/world-cup-france-vs-croatia@2x.png\" width=\"1023\" height=\"949\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2018-12-13T08:32:02+03:00",
            "date_modified": "2018-12-14T12:04:26+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/world-cup-france-vs-croatia@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 13 Dec 2018 08:32:02 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "707",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/world-cup-france-vs-croatia@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "706",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/gender-color\/",
            "title": "Цвета для кодирования полов",
            "content_html": "<p>Всех с чего-то да подрывает. Меня расстраивает плохой дизайн. Иногда так свербит, что <a href=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/all\/mental-arithmetic-app\/\">беру<\/a> <a href=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/all\/ethnographic-museum-map\/\">и<\/a> <a href=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/all\/job-market-digitalisation\/\">переделываю<\/a>. Но в этот раз расстроил не дизайн, а призыв делать плохой дизайн.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-web-page@2x.jpg\" width=\"504\" height=\"877\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Прочитал статью Лизы Шарлотты Рост <a href=\"https:\/\/blog.datawrapper.de\/gendercolor\/\" class=\"nu\">«<u>Альтернатива розовому и синему: цвета для кодирования полов<\/u>»<\/a>. Статья не всеобъемлющая, но глубоко освещает тему. Тут приведено 33 цветовые пары из реальных статей — вполне наглядно.<\/p>\n<h2>Что не так<\/h2>\n<p>Вместо того, чтобы разобраться, как кодировать пол, чтобы информация считывалась проще, Лиза агитирует за отказ от стереотипов:<\/p>\n<blockquote>\n<p>So what’s the problem with pink & blue? In our western culture, these colors come with the whole gender stereotype baggage. Pink means weak, shy girls who play with dolls and don’t deserve as much as boys. Blue stands for boys who need to be strong & rough. When we create a chart with pink & blue, we endorse gender stereotypes. Especially when we chart gender (pay) gaps, that’s often the opposite of what we want to achieve.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Сами по себе стереотипы ускоряют распознование образов, а значит делают коммуникацию эффективней. К выделению опасности красном претензий не встречал.<\/p>\n<p>Допустим, неравенства полов нет. Будет ли тогда волновать, насколько стереотипы мужские и женские цвета? Мне тоже грустно, что половина мужской одежды синяя, а вторая чёрная. Но это не повод усложнять читателям жизнь:<\/p>\n<blockquote>\n<p>It’s not even necessary to explain the colors first.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Как можно такое писать в контексте визуализации данных?<\/p>\n<p>Вопрос визуализации — передача информации графическим способом. Насколько хорошо человек понимает картинку — вот в чём вопрос. Это значит, что выбор цвета зависит от информации, которую хотят показать, и от человека, который будет смотреть. Два столбика с подписями легко и без цветов сравнить. А если данных много, если нужны оттенки, или цвет кодирует не только пол? У одной статьи будет более искушённый читатель, а другую хотят донести до максимума. В статье о разнице доходов между мужчинами и женщинами намеренно нерозово-синие цвета сделают акцент на проблеме. А нужен ли такой акцент в результатах марафона?<\/p>\n<p>Отдельно не понимаю, почему сила обязательно холодная, а слабость — тёплая.<\/p>\n<h2>Что так<\/h2>\n<p><span>1.<\/span> Лиза пишет, что вредно менять стереотипные цвета местами — красить розовым мужчин и синим женщин:<\/p>\n<blockquote>\n<p>I’m afraid that this is dangerous. Charts that flip the stereotypical colors can be hard to read: If readers see pink & blue in a chart about sexes, they won’t be very likely to consult the legend.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Не удивлюсь, если «Кварц» тестирует гипотезы. Тесты, конечно, не оправдываю дискомфорт читателей. <\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-mix-up@2x.png\" width=\"252\" height=\"220\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p><span>2.<\/span> История выбора цветов в «Телеграфе» хороша тем, что показывает, как можно решать задачу. Кусочек:<\/p>\n<blockquote>\n<p>The colors are inspired by the “Votes for Women” campaign in the UK as part of the initial suffrage movement in the early 20th century.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/votes-for-women@2x.png\" width=\"800\" height=\"248\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>“When deciding which gender aligned with which color, it was more a case of trying to prioritize women in the order of genders. Against white, purple registers with far greater contrast and so should attract more attention when putting alongside the green, not by much but just enough to tip the scales. In a lot of the visualisations men largely outnumber women, so it was a fairly simple method of bringing them back into focus.” —Fraser Lyness<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/national-picture@2x.png\" width=\"442\" height=\"206.5\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n<h2>Что было бы полезно<\/h2>\n<p><span>1.<\/span> Чтобы упростить выбор, разделил бы цветовой спектр на холодную и тёплую половины и кодировать холодными мужской пол, а тёплой — женский. Не потому что мужчины холодные, а женщины тёплые. А потому, какие цвета ближе к стереотипу и с большей вероятностью угадают без легенды. И опять же это только совет.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-spectrum@2x.png\" width=\"240\" height=\"200\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p><span>2.<\/span> Не кодировал бы пол оттенками разной тональности одного цвета. Или цветами с заметным различием тона. Один цвет делает мужчин и женщин равными, но тон снова назначает главного. Тех, что темнее становиться визуально больше. Те, кто бледнее становятся дополнительными.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-shades@2x.png\" width=\"538\" height=\"35\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p><span>3.<\/span> Не использовал бы для одного из полов чёрно-белые оттенки. Они тоже приводят к визуальному неравенству. В зависимости от фона могут приводить к ситуации из 2-го пункта. Чёрный с чёрным же текстом превратит пол в базовый, а второй цветной пол будет уже чем-то отличаться.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-black@2x.png\" width=\"484\" height=\"35\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Серый легко превращается в выключенный или в не наполненный данными на фоне цветного.<\/p>\n<h2>Мелочи важные при визуализации данных<\/h2>\n<p>В одной из таблиц привязка высоты цветной плашки к высоте текста придаёт случайным строкам больший вес. Сравните, насколько однозначнее таблица справа:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-compare@2x.png\" width=\"700\" height=\"323.5\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2018-12-11T09:28:47+03:00",
            "date_modified": "2018-12-30T13:42:43+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-web-page@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Tue, 11 Dec 2018 09:28:47 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "706",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-web-page@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-mix-up@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/votes-for-women@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/national-picture@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-spectrum@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-shades@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-black@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gender-color-compare@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "699",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/coffee-taste-chart\/",
            "title": "График кофейного вкуса",
            "content_html": "<p>Вкус кофе описывают по-всякому. Даже так:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<a href=\"https:\/\/sca.coffee\/research\/coffee-tasters-flavor-wheel\" class=\"e2-text-picture-link\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/scaa-flavor-wheel@2x.jpg\" width=\"1000\" height=\"1414\" alt=\"\" \/>\n<\/a><\/div>\n<p>В <a href=\"https:\/\/gget.com\/coffee\">Ггет<\/a> представили кислоту и силу обжарки в виде осей абсцисс и ординат. И расположили свой ассортимент на таком графике. Получился дополнительный инструмент выбора. Из-за представления всех продуктов в одной системе координат, их гораздо легче сравнивать. Предполагаю, что мне бы понравился такой вариант:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gget-chart@2x.jpg\" width=\"1395\" height=\"877\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>В классификации оттенков вкуса я не разбираюсь, поэтому сужу только о видимой информации. Похоже, на графике перемудрили с цветами. Там две оси, которые хорошо бы показали два градиента. Горизонтальный — от зелёного (кислого) до оранжевого (землистого) и вертикальный — от светлого (слабая обжарка) к тёмному (сильная):<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gget-chart-recolor@2x.jpg\" width=\"383\" height=\"380\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>P. S. Спасибо Лео за ссылку!<\/p>\n",
            "date_published": "2018-11-23T11:37:43+03:00",
            "date_modified": "2018-11-23T13:15:48+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/scaa-flavor-wheel@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Fri, 23 Nov 2018 11:37:43 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "699",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/scaa-flavor-wheel@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gget-chart@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gget-chart-recolor@2x.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "698",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/street-orientations-interactive-map\/",
            "title": "Интерактивная карта с направлениями улиц",
            "content_html": "<p>Писал недавно <a href=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/all\/city-street-orientations\/\">о направлениях улиц<\/a>:<\/p>\n<blockquote>\n<p>Джефф Боинг визуализировал направления улиц в 25 городах мира и в 25 городах США в виде круговых гистограмм.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/manhattan-vs-boston@2x.png\" width=\"738\" height=\"462.5\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>С такими графиками выбрать, куда поехать, гораздо проще. Чем больше заполнен круг, тем больше разных направлений улиц и тем интереснее прогулка по такому городу.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Оказалось, Владимир Агафонкин из Мепбокса сделал <a href=\"https:\/\/mourner.github.io\/road-orientation-map\/\">интерактивную карту с гистограммой для видимого её участка<\/a>. И теперь перед путешествием легко оценить уютность города.<\/p>\n<p>Если направления улиц считаются честно, то у этого проекта только один недостаток — цвета в гистограмме, которые ничего не значат, но создают обратное впечатление.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/road-orientation-map@2x.jpg\" width=\"1395\" height=\"877\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2018-11-22T11:30:38+03:00",
            "date_modified": "2018-11-22T11:30:25+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/manhattan-vs-boston@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 22 Nov 2018 11:30:38 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "698",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/manhattan-vs-boston@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/road-orientation-map@2x.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "656",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/early-spring-in-usa\/",
            "title": "Наступление весны в США в 2018 году",
            "content_html": "<p>Весна 2018-го была необычно тёплой в Европе и США. <a href=\"https:\/\/www.washingtonpost.com\/graphics\/2018\/national\/early-spring\/\">Вашингтон Пост<\/a> и <a href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2018\/03\/21\/climate\/early-spring-west-ohio-valley.html\">Нью-Йорк Таймс<\/a> с разницей в день выпустили статьи с визуализациями о начале весны в штатах.<\/p>\n<p>Основной источник данных один — <a href=\"https:\/\/www.usanpn.org\/home\">Национальная сеть фенологии США<\/a>. Тем интереснее сравнить результаты. Дополнительно ВП ссылается на <a href=\"https:\/\/www.noaa.gov\/\">Национальное управление океанических и атмосферных исследований<\/a>, например, в прогнозе. Но вместе графики не собираются в историю — просто отдельные картинки примерно об одном и том же.<\/p>\n<p>Заглавная визуализация ВП показывает отклонение весны 2018-го от среднего за 1951...1960 и 2006...2015, кодируя листьями разного цвета и размера. Началом весны считают появление первых листочков.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/wp-spring@2x.jpg\" width=\"958\" height=\"674\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>НЙТ «классической» картой показывает отклонения от среднего за тридцатилетний период строго на 22 марта 2018-го и с отклонениями:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/nyt-spring@2x.jpg\" width=\"950\" height=\"640\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Данные за 30 лет ВП показали через <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Small_multiple\">small multiples<\/a> (на русском до сих пор нет общепринятого термина). Как каждый год отклонялся от среднего за эти же 30 лет:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/spring-leaf-index-anomaly@2x.jpg\" width=\"977\" height=\"653\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>А НЙТ усреднили данные и анимировали. Усреднение съело данные, но формат получился крайне понятным:<br \/>\n<video autoplay=\"true\" muted=\"true\" loop=\"true\" playsinline=\"true\" src=\"https:\/\/int.nyt.com\/data\/videotape\/finished\/2018\/03\/1521475960\/first-day-us-loop-wide-2-960w.mp4\" type=\"video\/mp4\" width=\"100%\"><\/video><\/p>\n",
            "date_published": "2018-11-15T12:04:06+03:00",
            "date_modified": "2018-11-15T12:04:01+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/wp-spring@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 15 Nov 2018 12:04:06 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "656",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/wp-spring@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/nyt-spring@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/spring-leaf-index-anomaly@2x.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "689",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/how-usa-uses-its-land\/",
            "title": "Как США распоряжается своей землёй сейчас",
            "content_html": "<p>Блумберг выпустил наглядную и интересную <a href=\"https:\/\/www.bloomberg.com\/graphics\/2018-us-land-use\/\">визуализацию об использовании земли<\/a>.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/how-usa-uses-its-land@2x.jpg\" width=\"1148\" height=\"802\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Весь секрет в хорошей <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-data-atom\/\">элементарной частице данных<\/a> — квадратик равен 250 тысячам акров. И из этих квадратиков собирается вся страна.<\/p>\n<p>Сохранил визуализацию в видеоформате:<\/p>\n<div class=\"e2-text-video\">\n<iframe src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/CXXZS3gF1IA\" frameborder=\"0\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n",
            "date_published": "2018-11-08T11:28:33+03:00",
            "date_modified": "2018-11-08T11:27:55+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/how-usa-uses-its-land@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 08 Nov 2018 11:28:33 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "689",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/how-usa-uses-its-land@2x.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "621",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/job-market-digitalisation\/",
            "title": "Разбор визуализации о рынке труда и оцифровке профессий",
            "content_html": "<p>Пока это самый большой мой разбор. Написать его получилось только по частям, публикуя <a href=\"https:\/\/t.me\/kirillbelyaev\/437\">в телеграм-канале<\/a>. Соавтор пересланного решения — <a href=\"http:\/\/revealthedata.com\">Роман Бунин<\/a>, без которого я провозился бы раз в 5 дольше, и не факт, что нашёл бы все удачные ходы.<\/p>\n<h2>Предмет разбора<\/h2>\n<p>Меня привлекла работа Стива Левина для Аксионс <a href=\"https:\/\/www.axios.com\/report-if-you-are-in-a-digitized-jobs-you-earn-more-2509765753.html\">об оцифровке профессий, изменении зарплат и числа рабочих мест в США<\/a>:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/axios@2x.png\" width=\"877\" height=\"828\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Привлекла внешней простотой, аккуратностью и тем, что в ней легко копаться. Закопавшись, понял, что она иллюстрирует только заголовок «People in highly digitized jobs earn more...» (Люди с высоко оцифрованный работой зарабатывают больше). Это видно из положения оранжевого и фиолетового облаков стрелок. Мне связь зарплаты с оцифровки очевидна, поэтому полез разбираться, что в визуализации ещё интересного.<\/p>\n<p>Визуализация построена на данных исследования Брукингского института. Вместе с отчётом <a href=\"https:\/\/www.brookings.edu\/research\/digitalization-and-the-american-workforce\/\">институт опубликовал<\/a> визуализации. Можно посмотреть на те же данные под другим углом. Тут акцент на степень оцифровки, но совсем не показаны зарплаты:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/brooking@2x.png\" width=\"1507\" height=\"819\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>В формате разбора не успею закопаться в исследование и детали всех визуализаций. Ограничусь работой Стива, то есть срезами оцифровки, зарплат и числа рабочих мест за 2002 и 2016 года. А география, образование, цифровые навыки и прочее останется за скобками.<\/p>\n<h2>Устройство и ошибки<\/h2>\n<p>Сразу понять, в чём проблема, было сложно, поэтому формально описал устройство визуализации и перечислил ошибки, которые могу легко объяснить и решить.<\/p>\n<p>Сначала — <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-frame-and-axis\/\">каркас<\/a>. Тут два измерения со степенными шкалами: икс — средняя годовая зарплата, и игрек — число рабочих мест. Каждая стрелка — профессия. Основание стрелки — зарплата и число мест в 2012-м, остриё — в 2016-м.<\/p>\n<p>Толщина штриха (и размер острия) кодирует число рабочих мест в 2016-м. Число рабочих мест закодировано дважды — положением по игреку и толщиной штриха. Двойное кодирование — рабочее решение, но тут оно выглядит случайностью. Возможно, если толщина штриха будет меняться вслед за изменением числа рабочих месть, падение и рост будут нагляднее.<\/p>\n<p>В таком каркасе может казаться, что видны изменения, а из-за стрелки — ещё и будущий вектор. Но на деле данные только за два года, что происходило между неизвестно, и тем более — что будет в будущем.<\/p>\n<p>Из-за того, что толщина стрелок показывает число рабочих мест, индустрии с больши́м числом рабочих привлекают больше внимания. Не проблема, что визуализация это показывает — это реальность, хирургов меньше, чем фасовщиков. Но в таком представлении искажается восприятие — маленькие стрелки не замечаются, даже при большой зарплате. Спорное решение.<\/p>\n<p>Цвет отвечает за оцифровку профессии на 2016-й, у него три дискретные шага: слабая оцифровка, средняя и сильная. Вижу две проблемы:<\/p>\n<ol start=\"1\">\n<li>Цвета не ассоциативные и неравномерные по насыщенности — бежевый выглядит менее заметным на фоне ярко-оранжевого, кажется, что тут низшая степень оцифровки. В своей версии возьму оранжевый для высоких значений и голубой для низких. Теплота цвета будет отвечать за «температуру» оцифровки.<\/li>\n<li>К дискретности тоже вопросы. Она бывает свойством данных из-за низкой точности оборудования, например. Но <a href=\"https:\/\/www.brookings.edu\/wp-content\/uploads\/2017\/11\/mpp_2017nov15_digitalization_full_report.pdf\">в отчёте<\/a>, на который ссылается визуализация, виден разброс:<\/li>\n<\/ol>\n<blockquote>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/digital-score@2x.png\" width=\"526\" height=\"350\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/blockquote>\n<blockquote>\n<p>В таком случае лучше брать градиент с промежуточными значениями. А если красить вершины стрелки разными цветами, будет видно растёт оцифровка или падает.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Описывая недочёты, я думал, что их исправление улучшит визуализацию. Так сделаны некоторые <a href=\"http:\/\/kirillbelyaev.com\/tags\/breakdown\/\">прошлые разборы<\/a>. Умозрительно понимал, что исправления не изменит общую картину, поэтому переделал полностью.<\/p>\n<h2>Cвой подход<\/h2>\n<p>Вспомнил работу Нью-Йорк Таймс <a href=\"www.nytimes.com\/interactive\/2015\/02\/23\/business\/economy\/the-changing-nature-of-middle-class-jobs.html\">о профессиях и соотношении полов на рынке труда среднего класса США в 1980 и 2012<\/a>. C визуализацией данных тоже помогает насмотрелось, мозг сам вспоминает похожие форматы и структуры данных.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/middle-class-jobs@2x.jpg\" width=\"1452\" height=\"900\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Иду за помощью к Роме, с которым работали в Лаборатории данных. Чтобы пробовать, нужны данные. Нашёл их <a href=\"https:\/\/c24215cec6c97b637db6-9c0895f07c3474f6636f95b6bf3db172.ssl.cf1.rackcdn.com\/interactives\/2017\/metro-digitalization\/assets\/occs.json\">на странице исследования<\/a> на сайте Брукингского института:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/occs-json@2x.jpg\" width=\"635\" height=\"520\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Дальше устраиваем скайп-сессии и обсуждаем идеи вместе, примеряя в табло. Выделяем две основные гипотезы.<\/p>\n<p>Гипотеза <b>1.0.<\/b> Показывать зарплаты <a href=\"http:\/\/datavizproject.com\/data-type\/slope-chart\/\">графиком наклонов (slope chart)<\/a> — так называют графики из примера выше. Разбить профессии на группы по одной оси, чтобы упорядочить кашу.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart@2x.png\" width=\"1300\" height=\"602\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Гипотеза <b>2.0.<\/b> Смотрю, какие ещё классифицированные графики работают с похожими «вводными» (блок «Input» справа). Показывать зарплаты горизонтальными гантелями (dumbbell plot).<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/same-input@2x.png\" width=\"1270\" height=\"270\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Гантели не работают. По иксу — зарплата. Вершины гантели — зарплаты за 2002 и 2016 года. Но понять, где какой год не получится, потому что зарплата могла как расти, так падать:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/dumbbell@2x.png\" width=\"792\" height=\"525\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>А графики наклонов выглядят перспективно. Тут 2002 всегда слева. Сразу видно, что реальное падение зарплат только у двух профессий — в колонках с номерами 29 и 27:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-10@2x.png\" width=\"1207\" height=\"710\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<h2>Проработка<\/h2>\n<p>Пробуем для оцифровки градиент насыщенности, но с ним ничего не видно. Поэтому вернёмся к комплементарным цветам.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-10-blue@2x.png\" width=\"1280\" height=\"771\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Оказалось, что в данных группы профессий заданы только цифрами (они и видны в колонках сверху). Нахожу соответствие на сайте Аксионс. Переворачиваем всё на 90°, чтобы нормально читать названия групп. Экспериментируем с цветом.<\/p>\n<p>По иксу — зарплаты, шкала — равномерная. На такой шкале удобно смотреть, насколько быстрее растут ставки высокооплачиваемых специалистов.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-10-green-yellow-red@2x.png\" width=\"1265\" height=\"710\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>А чтобы сравнивать рост ставок удобнее смотреть с логарифмической шкалой. Она показывает процентные изменения:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-10-orange-blue@2x.png\" width=\"1077\" height=\"604\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Логарифмическая шкала нагляднее показыват, что относительно самих себя зарплаты растут более-менее одинаково. Например, одним платят 1000 $, а другим — 5000 $. С инфляцией в США с 2002 по 2016 происходит вот что:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/usa-inflation@2x.png\" width=\"299\" height=\"471\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Чтобы труд не дешевел и не дорожал из-за инфляции, зарплаты должны меняться вслед за инфляцией. В 2002-м зарплат в 1000 должна превратиться в 1023,8 (1000×(100+2,38)\/100), в 2003-м 1023,8 — в 1043. И так до 1366,4 $ в 2016-м. А зарплата в 5000 за это время превратится в 6832,1 $. В долях это одно и то же, а в долларах 366,4 $ против 1832,1 $.<\/p>\n<p>С логшкалой видно, что зарплаты реагируют на изменения в экономике более-менее одинаково — углы наклонов полосок почти одинаковы. А те случаи, где они отличаются, справедливо привлекают внимание — это профессии, к которым «действительно» стали платить больше или меньше.<\/p>\n<p>Ещё плюс логарифмической шкалы для этой визуализации — данные занимают меньше места по горизонтали.<\/p>\n<p>Подробнее <a href=\"revealthedata.com\/blog\/all\/sravnenie-ravnomernoy-logarifmicheskoy-i-stepennoy-shkal\">о шкалах<\/a> читайте у Ромы.<\/p>\n<p>Гипотеза <b>1.1.0.<\/b> Агрегировать зарплаты по группам. Идея плохая — теряется куча данных и сглаживаются все аномалии:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-110@2x.png\" width=\"1260\" height=\"653\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Гипотеза <b>1.2.0.<\/b> Показывать количество рабочих мест кругами на концах линий. Сначала смотрим на уровне групп. Картина непоказательная:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-120@2x.png\" width=\"1077\" height=\"654\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Гипотеза <b>1.2.1.<\/b> Показывать только разницу и оставлять один кружок на том конце линии, который отвечает за год с больши́м числом рабочих мест. Опять не наглядно:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-121@2x.png\" width=\"1076\" height=\"712\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Гипотеза <b>1.2.2.<\/b> Может, вместо кружков горизонтальные столбики?<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122@2x.png\" width=\"405\" height=\"50\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>В Табло так не получится. Откладываем идею, но смотрим, что вообще выходит из столбиков. Направление кажется перспективным.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"1280\" data-ratio=\"1.8550724637681\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars@2x.png\" width=\"1280\" height=\"690\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-left@2x.png\" width=\"1280\" height=\"690\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Совмещаем их с заголовками и пробуем красить в зависимости от степени оцифровки. Разноцветные столбики плохо группируются в пары:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-cross-strip@2x.png\" width=\"806\" height=\"551\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Убираем цвет. Сортируем по количеству рабочих мест:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"1613\" data-ratio=\"1.5509615384615\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-wo-sort@2x.png\" width=\"1613\" height=\"1040\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-sort@2x.png\" width=\"1066\" height=\"698\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Теперь столбики сливаются в одну массу. Придумываем красить их попарно цветом, который соответствует среднему между оцифровкой 2002-го и 2016-го. Это нечестные данные, потому что в промежуточные года данные были другими. Такие средние в целом не корректно считать, их нет в природе. Но тут оно помогает показать пары. К тому же у нас и так столбики — агрегация до групп, что тоже не очень корректно. В целом столбики показывают как дела на макроуровне, поэтому оставляем. Добавляем точные значения и подкручиваем цвета:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"1052\" data-ratio=\"1.4235453315291\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-color@2x.png\" width=\"1052\" height=\"739\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-data@2x.png\" width=\"1052\" height=\"726\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2>Чистовая вёрстка<\/h2>\n<p>Объясняю как устроена строка на примере первой группы. Рисую переключатель сортировки и поиск, который на деле был бы выпадающим списком с фильтром по введённым буквам:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-layout@2x.jpg\" width=\"605\" height=\"385\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Переворачиваю таблицу в подсказке, которую видно при наведении на линию. В оригинале значения для разных лет стоят в строке, а сравнивать цифры удобнее в столбиках:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/axios-hover-table@2x.jpg\" width=\"327\" height=\"219\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Гипотеза <b>1.2.1.1.<\/b> Возвращаемся к идее показывать на одном из концов линии кружок, который покажет разницу в числе рабочих мест и год, когда было больше. Добавляю кружки и легенду к ним. Кружки выглядят неубедительно, а легенду сложно читать.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-1221@2x.jpg\" width=\"614\" height=\"332\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Снова разбираемся с данными. Оказалось, что неправильно посчитали разницу. А спустя 2-3 попытки понимаем, что показывать разницу в процентах — плохая идея. Проценты считаются от исходного значения. Было 1000 мест, стало — 1100, это +10%. Если было 1100, а стало — 1000, это −9,1%. Количество мест одинаковое, а процентное изменение разное. Сравнивать такое некорректно. Вместо процентов, берём разы. Исхожу из того, что интересуют профессии, в которых были значительные изменения, поэтому предлагаю показывать кружок, только если изменение больше, чем в 1,5 раза.<\/p>\n<p>Финальный макет, к которому мы пришли через последовательные ответы на четыре основных вопроса и проверкой минимум по два варианта для каждого вопроса.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/job-market-digitalisation@2x.png\" width=\"1360\" height=\"1230\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Рома выложил <a href=\"http:\/\/revealthedata.com\/examples\/job-digitalisation\/\">прототип в Табло<\/a>. Помимо описанного, там есть разбивка по образованию:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/job-market-digitalisation-edu@2x.jpg\" width=\"1172\" height=\"575\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2018-10-16T23:19:16+03:00",
            "date_modified": "2018-10-19T16:08:10+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/axios@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Tue, 16 Oct 2018 23:19:16 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "621",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [
                    "system\/library\/jquery\/jquery.js",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.css",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.js"
                ],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/axios@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/brooking@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/digital-score@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/middle-class-jobs@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/occs-json@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/same-input@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/dumbbell@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-10@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-10-blue@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-10-green-yellow-red@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-10-orange-blue@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/usa-inflation@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-110@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-120@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-121@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-left@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-cross-strip@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-wo-sort@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-sort@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-color@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-bars-data@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-122-layout@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/axios-hover-table@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/slope-chart-1221@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/job-market-digitalisation@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/job-market-digitalisation-edu@2x.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "663",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/city-street-orientations\/",
            "title": "Направления улиц",
            "content_html": "<p><a href=\"https:\/\/twitter.com\/gboeing\">Джефф Боинг<\/a> визуализировал <a href=\"https:\/\/geoffboeing.com\/2018\/07\/city-street-orientations-world\/\">направления улиц в 25 городах мира<\/a> и <a href=\"https:\/\/geoffboeing.com\/2018\/07\/comparing-city-street-orientations\/\">в 25 городах США<\/a> в виде круговых гистограмм.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/manhattan-vs-boston@2x.png\" width=\"738\" height=\"462.5\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>С такими графиками выбрать, куда поехать, гораздо проще. Чем больше заполнен круг, тем больше разных направлений улиц и тем интереснее прогулка по такому городу. Рим выглядит интересным, а Пекин не очень. Мадрид выглядит интереснее Барселоны.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/city-street-orientations-world@2x.png\" width=\"613\" height=\"677\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Города в США в целом скучные, выделяются Бостон и Шарлотт из Северной Каролины.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/city-street-orientations-usa@2x.png\" width=\"613\" height=\"677\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Конечно, гистограммы не гарантия, а ещё один срез, помогающий принять решение. Хочу видеть такие круги на всех сайтах о путешествиях, в крайнем случае — в Википедии.<\/p>\n<p>Добавленно позже. Медуза делала графики на том же движке <a href=\"https:\/\/meduza.io\/shapito\/2018\/07\/14\/issledovatel-iz-ssha-pridumal-udivitelnuyu-vizualizatsiyu-ob-yasnyayuschuyu-ustroystvo-gorodov-a-my-s-ee-pomoschyu-posmotreli-na-rossiyskie\">для российских городов<\/a>. Но поместила в раздел «Шапито» — что у них в головах?<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/city-street-orientations-russia@2x.png\" width=\"592\" height=\"512\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2018-08-16T09:34:56+03:00",
            "date_modified": "2018-08-16T21:59:20+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/manhattan-vs-boston@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 16 Aug 2018 09:34:56 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "663",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/manhattan-vs-boston@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/city-street-orientations-world@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/city-street-orientations-usa@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/city-street-orientations-russia@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "648",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/us-trade-balance\/",
            "title": "История торгового баланс США",
            "content_html": "<p>Мэтт Стайлз визуализировал <a href=\"http:\/\/thedailyviz.com\/2018\/04\/08\/chinas-imbalanced-trade-with-the-united-states-in-four-charts\">торговый баланс США<\/a>. Последними идут мини-графики, которые показывают отношения с 49 другими странами с 2008 по 2017:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/us-trade-balance@2x.png\" width=\"936\" height=\"3002\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Смотрите сколько интересного в этих пятистах столбиках. Развитие отношений и изменения в экономике. Например, снижение импорта из России после 2015. С Ираком в том же году тоже — проблемы. Предположу, что рост импорта из Норвегии в 2015 вырос, компенсируя нехватку нефти.<\/p>\n<p>США потребляет больше остальных стран. Поэтому предположил бы, что у стран, которые покупают у США больше, чем продают, не так хорошо с экономикой — им нечего предложить тем, кто покупает всё. Такие балансы c Гватемалой и Доминиканской Республикой удивляют меньше, чем с Нидерландами, Бельгией и Турцией. А ОАЭ до этого, похоже, нет дела.<\/p>\n<p>Баланс с Великобританией выглядит так, будто британцы внимательно смотрят на такие графики и держит руку на пульсе.<\/p>\n<p>Эти размышления суперненаучны, даже близко. Просто такой досуг иногда случается. И заодно способ познания. Что там у Малайзии? Википедия рассказывает, что, помимо прочего, они поставляют в США оптические и медицинские инструменты. Возможно, поэтому главный импортер Малайзии — Япония.<\/p>\n",
            "date_published": "2018-05-31T12:00:16+03:00",
            "date_modified": "2018-05-31T12:00:00+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/us-trade-balance@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 31 May 2018 12:00:16 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "648",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/us-trade-balance@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "629",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/data-visualization-entertains\/",
            "title": "Визуализация данных развлекает",
            "content_html": "<p>Делал сравнительную таблицу для моделей аэротруб. Типа такой:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/iphone-compare@2x.jpg\" width=\"1078\" height=\"878\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>И получалась она монотонной, не было желания изучать. С одной стороны, проблемы тут нет, потому что задача «сравнить», предполагает, что человек хочет выбрать, потребность уже сформировалась, увлекать его необязательно. А с другой — было интересно, можно ли сделать визуально разнообразнее без ущерба для вдумчивого сравнения.<\/p>\n<p>Можно нарисовать иконок или закодировать всё разными цветами. Но мне эти варианты не давали покоя. Помогла визуализация данных. Простые кружочки и прямоугольники в одном масштабе — и таблица стала менее однородной, а сравнение более наглядным.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/models-compare@2x.jpg\" width=\"1024\" height=\"280\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Отельный вызов, который не победил — расположение параметров не в строках, а в столбцах. Цифры удобнее сравнивать, когда они друг под другом — в столбцах и выровнены по разрядам. Тогда в строках будут модели. Само по себе оно несложно, но на веб-странице с заливающими заголовками моделей и адаптацией под разные экраны становится сложно.<\/p>\n",
            "date_published": "2018-04-13T11:53:51+03:00",
            "date_modified": "2018-04-13T11:53:46+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/iphone-compare@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Fri, 13 Apr 2018 11:53:51 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "629",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/iphone-compare@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/models-compare@2x.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "623",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/what-to-read-about-infographics-and-what-software-to-learn\/",
            "title": "Что почитать про инфографику и какой софт нужно изучать",
            "content_html": "<div class=\"qstn\"><p>Борис Веркс спрашивает:<\/p>\n<blockquote>\n<p>Подруга-ученый спрашивает, что почитать про инфографику и какой софт нужно изучать. Посоветовал Тафти, но, очевидно, нужно и что-то более быстрое. Посоветуй, пожалуйста :-)<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div><p>Попробую помочь.<\/p>\n<p>У меня с инфографикой беда, писал об этом в заметке <a href=\"http:\/\/kirillbelyaev.com\/all\/3-things-about-data-visualization\" class=\"nu\">«<u>Главное различие визуализации данных и инфографики<\/u>»<\/a>:<\/p>\n<blockquote>\n<p>Визуализация данных и инфографика — это разные вещи. Слова говорят сами за себя, если задуматься. Инфографика — это информационная графика. Графикой иллюстрируют, оформляют и развлекают. «Информационная» тут характеристика, свойство. А визуализация — это отображение, представление чего-то. Это «что-то» — контекст, определяющий о чём речь. Получается, что тут главное — данные. Графика и данные — чувствуете разницу? :—)<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>И в <a href=\"http:\/\/kirillbelyaev.com\/all\/main-difference-between-visualization-and-infographic\" class=\"nu\">«<u>Главное различие визуализации данных и инфографики<\/u>»<\/a>:<\/p>\n<blockquote>\n<p>Визуализация данных — инструмент анализа. Она помогает делать выводы. (Поэтому так важно снабжать её органами управления, превращать в интерфейс.)<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>А инфографика — готовые выводы. Оформленные и структурированные показатели и закономерности.<\/p>\n<p>Из этого следует, что визуализация подходит «анализирующей» аудитории, а инфографика — любой (охват второй шире).<\/p>\n<p>Метафора для закрепления: визуализация — топор, инфографика — дрова.<\/p>\n<p>Как делать инфографику я не особо знаю. Чтобы ответить, заменю её на «визуализацию данных» — учёным должно быть полезнее.<\/p>\n<p>Для меня это комплексная дисциплина. Состоит:<br \/>\n1) из графдизайна и вёрстки с типографикой в небольшой степени,<br \/>\n2) интерфейсов,<br \/>\n3) организации и кодирования элементов, чтобы их можно было сравнивать,<br \/>\n4) и немного статистики и анализа, чтобы, например, понимать, какие данные опустить, чтобы не потерять смысл и улучшить читаемость.<\/p>\n<p>Для первых двух подойдёт всё базовое (Мюллер-Брокман, Чихольд, Харровер, Норман, Раскин и прочие). Тафти я тоже отношу к графдизайну и вёрстке частично.<\/p>\n<p>Для третьего пункта полезно понимать, что это просто сравнение. Если все объекты одинаково значимые, визуализация мало что даст. Книг на эту тему, кроме Тафти, я не знаю, увы. Посоветую серию статей, которые писала Таня Бибикова <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/found\/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC\/\">об алгоритме Δλ<\/a>. Плюс <a href=\"https:\/\/habrahabr.ru\/company\/datalaboratory\/blog\/343034\/\">расшифровку мастер-класса на Хабре<\/a>, там есть классная сводная таблица:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/algorithm-dl-table@2x.png\" width=\"937\" height=\"625\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Ещё тут могут помочь гештальт принципы (и другое из психологии о восприятии зримых образов). Вот заметка Жени Арутюнова <a href=\"http:\/\/bvz.name\/blog\/all\/vospriyatie\/о\">восприятии<\/a>, чтобы понять, о чём это вообще.<\/p>\n<p>Для с четвёртого пунктом у меня совсем туго, лучше у <a href=\"http:\/\/revealthedata.com\">Ромы<\/a> спросить.<\/p>\n<p>Инструменты вроде все знают. Приложение <a href=\"https:\/\/www.tableau.com\/\" class=\"nu\">«<u>Табло<\/u>»<\/a>, в нём можно почти всё посмотреть, для анализа, который проводят учёные его может хватить с запасом. Но в нём не сделать «красивую» визуализацию для статьи в Нью-Йорк Тамс. Для тех, кто пишет код, может быть интереснее <a href=\"https:\/\/d3js.org\/\">D3.js<\/a>, на нём можно всё, что захочешь. Ещё знаю <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/R_(язык_программирования)\">о языке R<\/a>, но на практике не сталкивался.<\/p>\n",
            "date_published": "2018-03-16T10:41:32+03:00",
            "date_modified": "2018-03-16T10:41:19+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/algorithm-dl-table@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Fri, 16 Mar 2018 10:41:32 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "623",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/algorithm-dl-table@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "613",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/new-tax-bill\/",
            "title": "Экспресс-разбор визуализации налоговых ставок",
            "content_html": "<p>В ноябре 2017-го Нью-Йорк Таймс выпустил работу Алисии Парлапиано и Адама Пирса <a href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2017\/11\/15\/us\/politics\/every-tax-cut-in-the-house-tax-bill.html\">об увеличениях и уменьшениях налоговых ставок в новом законопроекте<\/a> Белого дома:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill@2x.png\" width=\"1352\" height=\"914\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>В основе — параллельное изложение. Меняются одновременно и текст и график. Классно, что это происходит без дополнительной навигации — достаточно одной прокрутки.<\/p>\n<p>Столбики не выглядят захватывающими, но сравнивать их вполне удобно.<\/p>\n<p>В заголовке авторы сразу выделяют категории цветом, и, видимо, чтобы это не приняли за декоративный элемент повторяют выделение во въезд. Подчёркивания в заголовке лезут в интерлиньяж нижней строки и похожи на ссылочные. По старой привычке кликнул в «Tax Cut», ожидая перехода или перемещения к нужной части статьи. Короче, убрал бы подчёркивание.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"706\" data-ratio=\"1.9611111111111\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill-title@2x.png\" width=\"706\" height=\"360\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill-title-redesign@2x.png\" width=\"706\" height=\"360\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Столбикам предшествует такой экран:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill-everything@2x.png\" width=\"1368\" height=\"990\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Видно, что планируют два крупных увеличения ставок и шесть крупных уменьшений. Но количество увеличений больше. В таком виде ничего не сравнить. Предположу, что этот экран показывает, как законопроект может выглядеть, если его просто читать — бросаются в глаза большое число изменений, крупные изменения, численное преобладание увеличений...<br \/>\nА потом эти квадратики собираются в столбики — этот переход показывает пользу, которую принесли авторы статьи. Собрали из каши столбики, которые можно сравнивать.<\/p>\n",
            "date_published": "2018-01-25T11:37:37+03:00",
            "date_modified": "2018-01-25T12:41:39+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 25 Jan 2018 11:37:37 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "613",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": false,
                "links_required": [
                    "system\/library\/jquery\/jquery.js",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.css",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.js"
                ],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill-title@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill-title-redesign@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/new-tax-bill-everything@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "585",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/travel-time\/",
            "title": "Экспресс-разбор визуализации о пробках",
            "content_html": "<p>Раньше писал <a href=\"http:\/\/kirillbelyaev.com\/tags\/breakdown\/\">разборы<\/a>, в которых рассказывал о подаче информации на примерах. В этот раз ограничусь главными ошибками и способами их исправления.<\/p>\n<p>Работа <a href=\"http:\/\/tulpinteractive.com\/traveltime\/\" class=\"nu\">«<u>Время в пути<\/u>»<\/a> Виллема Тулпа показывает автотрафик в Нидерландах за 1 ноября 2016-го:<\/p>\n<div class=\"e2-text-video\">\n<iframe src=\"https:\/\/player.vimeo.com\/video\/234008714\" frameborder=\"0\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Данные собирали датчиками на дорогах. Замеряли время, за которое автомобиль проходит от датчика до датчика. Потом поминутно сравнивали собранные данные с нормой. За норму считали усреднённые значения для этих же датчиков в ночное время, когда движение максимально быстрое. Пропуски в данных интерполировали, а выбросы больше, чем в 3 раза, заменили на среднее соседних значений.<\/p>\n<p>Что происходит на видео, понятно не сразу. Но из предыдущего абзаца ясно, что данные одномерные, их лучше показывать проще.<\/p>\n<p>Давайте разбираться. Тут показаны только дороги и подписаны города.<br \/>\nГлавный минус — формат. Видео сложнее анализировать. Для навигации есть только пауза и перемотка — попадай в нужный момент, как хочешь. При этом если просто смотреть ролик, то заметишь всплески около 9 и 17 часов и это суперочевидные выводы, для которых не нужна визуализация.<\/p>\n<p>Второй минус — тройное кодирование одного и того же параметра, отклонения от нормы. Меняются цвет, толщина линии и добавляется ортогональное смещение, которое сглаживается, чтобы дороги не разрывались. Это перебор.<\/p>\n<p>Автор пишет, что участки без данных — серые, а с маленьким отклонением — синие (голубые). По-русски назвал бы «сизым». Эти цвета почти неразличимы на видео. Среднее отклонение красное, сильное — белое. Почему такой набор? Может, в честь Нидерландского флага, но зачем? Светофорный градиент сработает лучше.<\/p>\n<p>Цвет и толщина линии — это плюс-минус понятно, а как работает смещение может быть не очевидно. Предполагаю, что так. Ровная дорога с датчиками:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/night-road@2x.png\" width=\"400\" height=\"170\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Когда время прохождения сегмента между датчиками отклоняется от нормы, это сегмент смещается, как столбик на диаграмме. Чем больше отклонение, тем больше значение по игреку.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/displace@2x.png\" width=\"540\" height=\"170\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>А дальше хитрое алгоритмическое сглаживание, чтобы дороги не разрывались:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/wave-road@2x.png\" width=\"400\" height=\"170\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Возможно, именно из-за этого сглаживания пришлось записывать видео — браузер не справлялся. Подчеркну, это только один день.<\/p>\n<p>Автор ссылается на модель <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Traffic_wave\" class=\"nu\">«<u>Дорожных волн<\/u>»<\/a>, которая объясняет поведение визуализированного типа пробок. И вот тут, мне кажется, главная ловушка. Классно же прям волнами показать эти «дорожные волны»:<\/p>\n<blockquote>\n<p>Because of the displacement based on the deviation from the assumed normal travel time, the visualization shows clearly that traffic jams can move in waves. These waves move backwards, opposite of the driving direction of the cars.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Но визуализация получается сложная и не наглядная.<\/p>\n<p><b>Как бы делал сам<\/b><br \/>\nВзял бы настоящую карту, например, <a href=\"https:\/\/www.openstreetmap.org\/\">Оупен-стрит-меп<\/a>, чтобы проще было найти родную деревню и работало масштабирование. Увёл всё кроме дорог на задний план (высветлил и обесцветил). И красил бы участки дорог светофорным градиентом не отклоняя. А если нет отклонений, нормально сработают дороги естественной толщины. Это будет похоже на пробки в любом картографическом сервисе. И это хорошо, формат проверен и легко считывается.<\/p>\n<p>Чтобы перемещаться во времени, добавил бы слайдер с получасовыми отметками. Чтобы смотреть, как текут «волны», оставил бы плей, но выключил по умолчанию. Перетекание «волн» будет за счёт движения градиента. Ещё попробовал бы под дорогой рисовать тень, интенсивность которой повторно закодирует отклонение от нормы. Так можно добиться эффекта, которого искал автор, только без искажений топографии. «Волны» будут видны не сбоку, а сверху. Дальше можно добавить выбор дня.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-11-29T23:54:36+03:00",
            "date_modified": "2017-11-29T23:54:27+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/night-road@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 29 Nov 2017 23:54:36 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "false",
            "_rss_guid": "585",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/night-road@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/displace@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/wave-road@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "452",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/time-axis\/",
            "title": "Ось времени",
            "content_html": "<p>В школе знакомят с общим видом двумерного графика функции и его полной версией:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/axes@2x.png\" width=\"490\" height=\"270\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>И не рассказывают, что двумерный график — мощнейший инструмент визуализации. Он так и задуман —  показывать зависимость двух параметров: каким будет игрек для выбранного икса, или как абсцисса относиться к ординате.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gapminder@2x.png\" width=\"462\" height=\"270\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\"><a href=\"http:\/\/www.gapminder.org\/tools\/bubbles\">Гэпмайндер<\/a><\/div>\n<\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/ny-marathon@2x.png\" width=\"511\" height=\"147\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\"><a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2015\/10\/30\/sports\/new-york-marathon-in-six-charts.html\">Нью-Йоркский марафон 2014 года<\/a><\/div>\n<\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/is-sushi-healthy@2x.png\" width=\"365\" height=\"377\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\"><a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2016\/07\/05\/upshot\/is-sushi-healthy-what-about-granola-where-americans-and-nutritionists-disagree.html\">Мнение американцев о пользе продуктов против мнения экспертов по питанию<\/a><\/div>\n<\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/baseball@2x.png\" width=\"441\" height=\"304\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\"><a href=\"http:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2013\/08\/02\/sports\/baseball\/bang-for-your-buck.html?_r=0\">Хиты к выплатам бейсболистам в 2013-м<\/a><\/div>\n<\/div>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/joblessness@2x.png\" width=\"323\" height=\"233\" alt=\"\" \/>\n<div class=\"e2-text-caption\"><a href=\"http:\/\/www.bloomberg.com\/news\/articles\/2013-02-07\/the-rise-of-long-term-joblessness\">Рост безработицы в долгой перспективе<\/a><\/div>\n<\/div>\n<p>Интересно, что «отрицательные» квадранты двумерного графика используют реже других. Думаю, это отражает реальность.<\/p>\n<p>Но не в случае со временем. Большинство данных описывают прошлое. Мизерная их часть — расчётные прогнозы. А настоящее на оси икс описано одной точкой — нолём:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/time@2x.png\" width=\"270\" height=\"270\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Графикам, у которых на оси икс время, придумали своё называние — <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/Временной_ряд\" class=\"nu\">«<u>временные ряды<\/u>»<\/a>. Спецтермин — признак популярности формата. Кстати, в лаборатории вместо этой неуклюжего перевода, говорят <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Time_series\" class=\"nu\">«<u>тайм-серии<\/u>»<\/a>. Несмотря на популярность и обособленность формата, тайм-серии продолжают показывать в положительном квадранте, как другие графики.<\/p>\n<p>Почему так не знаю. Аргумент о направлении чтения слева на право, слабее аргумента о первичном распознании всего изображения. Возможно, дань традиции. Верю, что традиции тленны. Естественным образом они уступают место новым. Поэтому считаю, что тайм-серии придут к своему естественному виду:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/time-axis@2x.png\" width=\"145\" height=\"150\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2017-07-06T17:23:46+03:00",
            "date_modified": "2017-07-07T10:53:58+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/axes@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Thu, 06 Jul 2017 17:23:46 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/time-axis\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/axes@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gapminder@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/ny-marathon@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/is-sushi-healthy@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/baseball@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/joblessness@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/time@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/time-axis@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "521",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/gun-deaths\/",
            "title": "Разбор визуализации о смертности от огнестрела",
            "content_html": "<p>Сегодня разберу работу Бена Кассельмана, Метью Козлина и Рубена Фишера-Баума для Five Thirty Eight <a href=\"https:\/\/fivethirtyeight.com\/features\/gun-deaths\/\">о смертности от огнестрельного оружия в США<\/a>.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-04@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>У визуализации сильный каркас. Не столбики с числом погибших мужчин и женщин, не круги рас, не график с возрастом, а наглядное полотно погибших. Данные без агрегации уложили в ряд по вертикали. Второе измерение (горизонталь) понадобилось из-за ограниченного разрешения глаз. Один столбик столько точек не воспринять. Этим ограничением формат похож на текстовый блок с текучими буквами и словами.<\/p>\n<p>Хорошо выбран минимальный элемент — одна человеческая жизнь. Причины смерти, возраст, пол и раса кодируются цветом. Одна за другой потерянные жизни заполняют полотно, собираясь в группы. В лаборатории этот элемент называют <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-data-atom\/\">элементарной частицей данных<\/a>. Похожую частицу взяли авторы видеовизуализации <a href=\"http:\/\/www.fallen.io\/ww2\/\">о погибших во Второй мировой<\/a>. Они оперируют не одной смертью, а тысячью.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/fallen-io@2x.png\" width=\"1501\" height=\"930\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>В этих работах отличается визуальное кодирование частиц (<a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/tags\/vizualnye-atomy\/\">визуальный атом<\/a>). Во 2-й работе атом выбран нагляднее — пиктограмма человека. Такое кодирование помогает обойтись без пояснений. Плюс привлекает больше внимания, чем безликие квадратики.<\/p>\n<p>«Смертность от огнестрельного оружия» получила золотую <a href=\"https:\/\/iguacel.github.io\/malofiej\/index.html\">медаль<\/a> крупнейшего международного конкурса инфографики <a href=\"http:\/\/www.malofiejgraphics.com\" class=\"nu\">«<u>Малофей<\/u>»<\/a>. По-моему, оценка завышена.<\/p>\n<p>Визуализация разбита на 12 шагов. За каждое предложение зритель платит кликом и распознанием обучающих элементов. Я выделил не относящиеся к делу элементы.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"1502\" data-ratio=\"1.6615044247788\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-01-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-12-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-02-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-03-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-04-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-05-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-06-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-07-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-08-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-09-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-10-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-11-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Есть режим с фильтрами. Но в нём погибшие теряют исходные цвета и расположение, что затрудняет сравнение.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-custom-marker@2x.png\" width=\"1502\" height=\"904\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Моя версия — вариация на тему, потому что я не знаю задачи авторов. Свою сформулировал так: «как сделать сравнение выборок интересным и увлечь больше зрителей?»<\/p>\n<p>Сначала я меняю визуальный атом с квадратика на сердечко — оно символизирует потерянную жизнь. Показываю все данные сразу. Обучение и шаги больше не нужны.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-redesign-intro@2x.png\" width=\"1050\" height=\"1020\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Потом меняю работу фильтров так, чтобы всегда было видно причины смерти в выборке и состав оставшейся части.  Использую силу каркаса: как не настраивай выборки, число погибших останется, поменяются только цвета. Так почему бы не покрасить точки антивыборки, повысив информативность? Например, 1) разделили по полу, 2) потом выбрали «белых» старше 35 лет, 3) убрали деление по полу:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"1050\" data-ratio=\"1.3888888888889\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-redesign-m-f@2x.png\" width=\"1050\" height=\"756\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-redesign-m-f-white-35@2x.png\" width=\"1050\" height=\"756\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-redesign-white-35@2x.png\" width=\"1050\" height=\"756\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Получается, один жест настаивает несколько выборок, которые интереснее сравнивать.<\/p>\n<p>Следующий разбор — в июле. Ещё хотел позвать на <a href=\"https:\/\/datalaboratory.ru\/course\/\">курс «Визуализация данных»<\/a>, который  начнётся в субботу, но оказалось, что мест уже нет.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-06-14T18:05:46+03:00",
            "date_modified": "2018-12-14T12:02:44+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-04@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 14 Jun 2017 18:05:46 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/gun-deaths\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [
                    "system\/library\/jquery\/jquery.js",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.css",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.js"
                ],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-04@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/fallen-io@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-01-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-12-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-02-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-03-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-04-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-05-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-06-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-07-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-08-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-09-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-10-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-11-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-custom-marker@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-redesign-intro@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-redesign-m-f@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-redesign-m-f-white-35@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/gun-deaths-redesign-white-35@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "505",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/object-image-for-represent-itself\/",
            "title": "Разбор графиков с реальными объектами",
            "content_html": "<p>В этот раз снова посмотрим на приём.<\/p>\n<h2>Работа Кевина Квили и Марго Сенгер-Кац для Нью-Йорк Таймс <a href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2016\/07\/05\/upshot\/is-sushi-healthy-what-about-granola-where-americans-and-nutritionists-disagree.html\">о пользе продуктов с точки зрения американцев и диетологов<\/a><\/h2>\n<p>Первыми распознаются продукты, которые заменяют точки на графике. Изображения реальных объектов быстро увлекают зрителя. Если на их месте будут цветные точки с легендой около графика, разглядывать станет скучно. В целом легенды вредны. Они заставляют зрителя держать в голове лишние соответствия. Если зритель забыл, что кодирует красный кружок, он вынужден возвращаться к легенде. Переключение внимания между содержанием и расшифровкой лишняя когнитивная нагрузка. В примере ниже понятно, что бургер — это бургер без лишних элементов.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/food-healthiness@2x.jpg\" width=\"852\" height=\"890\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Теперь, когда хлопья нас увлекли, интересно разобрать каркас — основу графика.<br \/>\nУ него две оси:<\/p>\n<ul>\n<li>по иксу отложен процент всех американцев, которые считают, что продукт полезен,<\/li>\n<li>по игреку — процент диетологов, которые считают, что продукт полезен.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Сырые данные в таблице пришли бы в трёх колонках: продукты, мнение всех, мнение диетологов. В строках 1-й колонки — продукт, во 2-й и 3-й — оценки. И глядя на эту таблицу не всегда приходит в голову, что один и тот же параметр — оценки — можно разместить на перпендикулярных осях. Кажется, что их нужно ставить столбиками рядом.<\/p>\n<p>Через весь график под 45° проходит пунктир. Он хорошо ложится в основной сценарий изучения. Все продукты делятся на три большие группы: американцы недооценивают пользу, переоценивают и видят её такой же, как диетологи. Пунктир как раз делит график на эти три группы: выше пунктира лежат недооценённые продукты, ниже — переоценённые, и на самом пунктире — с одинаковой оценкой. Если размыть все продукты в одно пятно, оно будет идти вдоль 45-градусной линии — оценки расходятся, но не сильно.<\/p>\n<p>Поскольку оценки в процентах, икс и игрек получаются одной длины. А вся площадь графика делится на квадратики. Они упрощают поиск значений для конкретного продукта.<\/p>\n<p>Меня удивило кокосовое масло, я, как и все американцы считал, что оно полезнее, чем считают эксперты. А попкорн, наоборот, специалисты считают полезней, чем все американцы, я думал он будет сильно ближе к левому нижнему углу.<\/p>\n<h2>График соотношения массы мозга и тела, который переоформил Эдвард Тафти для своей книги «Beautiful Evidence»<\/h2>\n<p>Тафти пишет, о пропорциональности объектов, обнажая побочный эффект: размеры объектов на графике могут не соотноситься с реальными. В идеале использовать пропорциональные объекты, особенно там, где важны физические характеристики объектов.<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/tuftu-braim-mass-vs-body-mass.jpg\" width=\"2560\" height=\"1706.6666666667\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<h2><a href=\"http:\/\/tanks.datalaboratory.ru\">Визуализация характеристик танков из игры «Ворлд оф тенкс»<\/a>, которую сделали в Лабораторнии данных<\/h2>\n<p>В этом примере как раз соблюдены пропорции танков. Ещё примечательно, что информацию могут нести не только сами объекты, но и их части:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/tanks@2x.jpg\" width=\"1382\" height=\"814\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<h2><a href=\"http:\/\/flagstories.co\" class=\"nu\">«<u>Истории флагов<\/u>»<\/a> датского агентства «Фердио»<\/h2>\n<p>Приём с трудом подойдёт для сложных и плотных данных, из-за сложной формы объектов. Но если у объектов формы простых геометрических фигур, их можно собирать в графики достаточно плотно:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"585\" data-ratio=\"1.0390763765542\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/number-of-flags-changes@2x.png\" width=\"585\" height=\"563\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/how-old-are-flags@2x.png\" width=\"585\" height=\"563\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2>Диаграмма длиннейших рек и высочайших гор 1854 года<\/h2>\n<p>Тут автор идёт дальше и собирает из объектов столбчатые диаграммы, подчёркивая их природу:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/rivers-mountains@2x.jpg\" width=\"2000\" height=\"1410.5\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<h2>Работа Тима Меко, Денисе Лу, Лазаро Гамио и Криса Алкантары для Вашингтон Пост <a href=\"https:\/\/www.washingtonpost.com\/graphics\/sports\/olympics\/scale-of-the-olympics\/\">о олимпийском инвентаре<\/a><\/h2>\n<p>Чтобы показать соотношения объектов, авторы используют прокрутку. Периодически напоминая о масштабе шкалами и объектами из повседневной жизни — коробкой с пиццей или самолётом:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"1548\" data-ratio=\"1.5636363636364\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/sizing-up-olympics-1@2x.png\" width=\"1548\" height=\"990\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/sizing-up-olympics-4@2x.png\" width=\"1548\" height=\"990\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Концентрирую: изображения реальных объектов делают визуализации увлекательнее и информативнее.<\/p>\n<p>Предлагаю собрать в комментариях объекты и их свойства, которым под силу представлять самих себя. Я начну:<\/p>\n<ul>\n<li>техника (размер, размер и форма видимых деталей),<\/li>\n<li>деревья (высота, форма кроны, размер и форма листьев),<\/li>\n<li>мебель (размер и форма),<\/li>\n<li>смартфоны (размер, диагональ экрана),<\/li>\n<li>здания (высота, форма, площадь фундамента, площадь остекления фасада)...<\/li>\n<\/ul>\n<p>Следующий разбор — в мае, если успею.<\/p>\n<p>P. S. Читайте Таню Бибикову о визуальных атомах: <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-1\/\">1-я часть<\/a>, <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-2\/\">2-я<\/a> и <a href=\"http:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/datalab-algorithm-visual-atoms-3\/\">3-я<\/a>.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-05-02T09:39:49+03:00",
            "date_modified": "2017-05-02T11:24:08+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/food-healthiness@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Tue, 02 May 2017 09:39:49 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/object-image-for-represent-itself\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [
                    "system\/library\/jquery\/jquery.js",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.css",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.js"
                ],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/food-healthiness@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/tuftu-braim-mass-vs-body-mass.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/tanks@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/number-of-flags-changes@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/how-old-are-flags@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/rivers-mountains@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/sizing-up-olympics-1@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/sizing-up-olympics-4@2x.png"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "507",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/dataviz-cause\/",
            "title": "Причина визуализации",
            "content_html": "<p>Данные визуализируют, не чтобы показать, а чтобы увидеть.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-04-26T09:21:11+03:00",
            "date_modified": "2017-04-26T09:21:24+03:00",
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 26 Apr 2017 09:21:11 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/dataviz-cause\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [],
                "og_images": []
            }
        },
        {
            "id": "497",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/isochrones\/",
            "title": "Разбор изохронов",
            "content_html": "<p>В этот раз разберу нe отдельную работу, а прием.<\/p>\n<p>Люди часто смотрят на географические карты и более-менее научились их считывать. Поэтому карты — понятный контекст для данных. Зритель мгновенно считывает, что карта — это карта, и переходит к изучению данных. Поэтому рассматривать карты так увлекательно.<\/p>\n<p>Если совместить карту с цветами, которые показывают распределение данных, то получится фоновая картограмма или хороплет. Этот формат удивительно прост для восприятия.<\/p>\n<p>Одно из применений хороплета — обозначить цветом время. Шаги получившейся шкалы называют <a href=\"https:\/\/en.wiktionary.org\/wiki\/isochrone\">изохронами<\/a>. 1-м применением изохронов <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Isochrone_map#History\">считают<\/a> карту Френсиса Гальтона 1881 года:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/galton-1881@2x.jpg\" width=\"572\" height=\"374\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Следующие примеры показывают возможности изохронов.<\/p>\n<h2>Рик Ноак и Лазаро Гамио визуализировали <a href=\"https:\/\/www.washingtonpost.com\/news\/worldviews\/wp\/2015\/06\/05\/map-the-remarkable-distances-you-can-travel-on-a-european-train-in-less-than-a-day\/\">развитость сети пассажирских железных дорог в Европе<\/a> для Вашингтон Пост:<\/h2>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"981\" data-ratio=\"1.186215235792\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/train-distances-for-day@2x.jpg\" width=\"981\" height=\"827\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/train-distances-for-day-from-london@2x.jpg\" width=\"981\" height=\"827\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>В этом примере минимумом выразительных средств (6 оттенков одного цвета на контурной карте), которые легко считать. Видно, что в западной Европе и Скандинавии сообщение лучше, чем на востоке. А в Прибалтике и на востоке бывшей Югославии ситуация особенно грустная.<\/p>\n<p>Визуализации можно объединить в одну интерактивную карту. Показывать зоны при наведении и фиксировать их при клике, чтобы следить за пересечениями.<\/p>\n<h2>Работа Бетси Мейсона для Нешинал Джиографик <a href=\"http:\/\/news.nationalgeographic.com\/2016\/12\/map-roadless-development-conservation\/\">о плотности автодорог на Земле<\/a>:<\/h2>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/map-roadless@2x.jpg\" width=\"1232\" height=\"584\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Тут много цветов:<\/p>\n<ul>\n<li>отдельный бордовый цвет для зон с дорогами, между которыми по 1 км.<\/li>\n<li>и градиент от оранжевого к синему для зон с 1-й дорогой на площадь от 0,01 до 4 816 087,1 км².<\/li>\n<\/ul>\n<p>Судя по промежуточным значениям, шкала у градиента логарифмическая шкала. Про шкалы лучше написать отдельно, а пока — <a href=\"http:\/\/revealthedata.com\/examples\/scales\/\">страничка со сравнением шкал<\/a>.<\/p>\n<p>На карте хорошо видно, что высокая плотность дорог в Европе, Японии и на востоке США. На фоне базового бездорожья отчётливо выделяются города в Африке, Южной Америке, Австралии и Канаде. Интересно, что при сравнимом климате, в Скандинавии дорог намного больше, чем в России, Канаде и на Аляске.<\/p>\n<p>В этом примере тоже не хватает интерактивности, который помог бы понять значения для неподписанных цветов:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/map-roadless-hover@2x.jpg\" width=\"475\" height=\"184\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<h2>Проект московской студии «Урбика» <a href=\"http:\/\/galton.urbica.co\">о пешей и автомобильной доступность в мегаполисах<\/a>, названный в честь Гальтона:<\/h2>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/galton@2x.jpg\" width=\"1230\" height=\"737\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Эта работа похожа на 1-й пример, но гораздо функциональнее благодаря интерактивности. Два оттенка голубого показывают, куда можно дойти за 10 и 20 минут из текущего положения. Ещё есть автомобильный режим, который, увы, не учитывает пробки.<\/p>\n<p>Следующий разбор — в апреле.<\/p>\n",
            "date_published": "2017-03-29T08:32:15+03:00",
            "date_modified": "2017-03-29T08:32:10+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/galton-1881@2x.jpg",
            "_date_published_rfc2822": "Wed, 29 Mar 2017 08:32:15 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/isochrones\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [
                    "system\/library\/jquery\/jquery.js",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.css",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.js"
                ],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/galton-1881@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/train-distances-for-day@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/train-distances-for-day-from-london@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/map-roadless@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/map-roadless-hover@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/galton@2x.jpg"
                ]
            }
        },
        {
            "id": "498",
            "url": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/squared-maps\/",
            "title": "Регулярные карты",
            "content_html": "<p>В разборе визуализации <a href=\"http:\/\/kirillbelyaev.com\/all\/red-blue-usa\/\">о партиях, доминирующих в разных штатах,<\/a> я рассказывал о «регулярных» картах. Вот ещё один пример из свежих <a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/data.laboratory\/photos\/a.150861051771487.1073741828.135627396628186\/571156109741977\/?type=3&theater\">#Δλlikes<\/a>. Тоже США, но сделаны иначе:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/nc-precincts-map@2x.png\" width=\"1010\" height=\"743\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<p>Штат показывают откадрированной картой административного центра этого штата. Карту формируют границы водоёмов и паттерн голосов. Аляска и Гавайи тут не на своих местах.<\/p>\n<p>Чтобы два раза не писать. Популяризаторами приёма считаю студию «Афте зе флуд» (After the Flood). Они привели <a href=\"http:\/\/aftertheflood.co\/projects\/london-squared-map\">районы Лондона<\/a> к квадратам:<\/p>\n<div class=\"e2-text-picture\">\n<div class=\"fotorama\" data-width=\"400\" data-ratio=\"1.1461318051576\">\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/london-squared-bg@2x.png\" width=\"400\" height=\"349\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/london-squared-bars@2x.jpg\" width=\"400\" height=\"349\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/london-squared-dots@2x.jpg\" width=\"400\" height=\"349\" alt=\"\" \/>\n<img src=\"https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/london-squared-ts@2x.jpg\" width=\"400\" height=\"349\" alt=\"\" \/>\n<\/div>\n<\/div>\n",
            "date_published": "2017-03-07T10:32:38+03:00",
            "date_modified": "2017-03-08T05:58:19+03:00",
            "image": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/nc-precincts-map@2x.png",
            "_date_published_rfc2822": "Tue, 07 Mar 2017 10:32:38 +0300",
            "_rss_guid_is_permalink": "true",
            "_rss_guid": "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/?go=all\/squared-maps\/",
            "_e2_data": {
                "is_favourite": true,
                "links_required": [
                    "system\/library\/jquery\/jquery.js",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.css",
                    "system\/library\/fotorama\/fotorama.js"
                ],
                "og_images": [
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/nc-precincts-map@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/london-squared-bg@2x.png",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/london-squared-bars@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/london-squared-dots@2x.jpg",
                    "https:\/\/kirillbelyaev.com\/ru\/blog\/pictures\/london-squared-ts@2x.jpg"
                ]
            }
        }
    ],
    "_e2_version": 3572,
    "_e2_ua_string": "E2 (v3572; Aegea)"
}