CCJDatavisualisatie&Infographics

CCJDatavisualisatie&Infographics

4 Data

A. Visueel denkenVisuele grammatica

Gestalt wetten

Hoe duiden we wat we zien?

Gestalt wetten• Wat dicht bij elkaar

staat past ook qua betekenis bij elkaar

• Wat visueel op elkaar lijkt, lijkt ook inhoudelijk bij elkaar te horen

Gestalt wetten• Dingen die op een

lijn staan, lijken met elkaar verbonden

• Je ziet in eerste instantie de simpelste vorm

cont

inuï

teit

voor

- en

acht

ergr

ond

nabijheid

gelijkheid

geslotenheidcontinuïteitnabijheid

Wat zie je?

9

12 32

20

GestaltHerkennen

van patroon

Groeperen

Company Market share

A 22.6%

B 6.9%

C 13.7%

D 33.1%

E 10.1%

F 13.6%

Gestaltwetten Passende vorm

Vorm• passend?

Hiërarchie• groot- klein• voor-achter• centrum-periferie

Overgang• natuurlijk• gestuurd• willekeurig

Continuïteit in kleur?

De juiste vorm?

B. Data verwerken

Netwerkvisualisatie• 27 September 2016

• daniela.vangeenen@hu.nl• daniela.vangeenen@hotmail.com

DatabronnenBijvoorbeeld:• World Bank, “Free and open access to global development data”, http://data.worldbank.org/

• UN Data, http://data.un.org/

• CBS; Statistisches Bundesamt, U.S. Census Bureau, EuroStat etc., bijv. https://www.cbs.nl/; http://statline.cbs.nl/Statweb/; http://ec.europa.eu/eurostat

• Onderwijsdata, https://www.duo.nl/open_onderwijsdata/

• Open Government Data (OGD), bijv. https://utrecht.dataplatform.nl/; https://data.overheid.nl/; https://data.europa.eu/euodp/en/data; https://data.europa.eu/euodp/en/data en zie ook http://data.europa.eu/euodp/en/about (EU Member States onderin)

• Pew Research Center: “is a nonpartisan fact tank that informs the public about the issues, attitudes and trends shaping America and the world. We conduct public opinion polling, demographic research, content analysis and other data-driven social science research.”, http://www.pewresearch.org/, http://www.pewresearch.org/data/

• Data of web scraping: OutwitHub, BeautifulSoup; social media scraping tools, bijv. Digital Methods Initiative (UvA) of NodeXL.

Utrecht Open Data

DatabronnenBijvoorbeeld:• World Bank, “Free and open access to global development data”, http://data.worldbank.org/

• UN Data, http://data.un.org/

• CBS; Statistisches Bundesamt, U.S. Census Bureau, EuroStat etc., bijv. https://www.cbs.nl/; http://statline.cbs.nl/Statweb/; http://ec.europa.eu/eurostat

• Onderwijsdata, https://www.duo.nl/open_onderwijsdata/

• Open Government Data (OGD), bijv. https://utrecht.dataplatform.nl/; https://data.overheid.nl/; https://data.europa.eu/euodp/en/data; https://data.europa.eu/euodp/en/data en zie ook http://data.europa.eu/euodp/en/about (EU Member States onderin)

• Pew Research Center: “is a nonpartisan fact tank that informs the public about the issues, attitudes and trends shaping America and the world. We conduct public opinion polling, demographic research, content analysis and other data-driven social science research.”, http://www.pewresearch.org/, http://www.pewresearch.org/data/

• Data of web scraping: OutwitHub, BeautifulSoup; social media scraping tools, bijv. Digital Methods Initiative (UvA) of NodeXL.

Gevoelige data en ethische kwesties

• Autoriteit Persoonsgegevens: wetgeving rondom gevoelige (persoonlijke) data, https://autoriteitpersoonsgegevens.nl/

• Bits of Freedom: informatie over privacy-reletateerde en ethische kwesties, https://www.bof.nl/

• Open Knowledge Foundation: open data principes als richtsnoer voor het werken met openbaar toegankelijke data, https://okfn.org/opendata/

• Waarom ethische kwesties?

Waarom ethische kwesties?

Google Fusion Tables/Maps

NetwerkenJeroen -> Eva Hugo -> Matthijs

Matthijs -> Herman

Netwerken

Jeroen -> Eva Hugo -> Matthijs Matthijs -> HermanJeroen -> Liesbeth Matthijs -> Hugo Herman -> Henk Paul -> Jeroen Freek -> Eva Hugo -> HermanJeroen -> Paul Peter -> Jeroen Wilfried -> MatthijsMerel -> Jeroen Mathijs -> JeroenMatthijs -> WilfriedMerel -> Eva Matthijs -> Peter Leo -> MatthijsGerdi -> Jeroen Matthijs -> Eva Matthijs -> LeoGerdi -> Matthijs Fidan -> Matthijs Matthijs -> LeoFilemon -> Jeroen Henk -> HugoLeo -> MatthijsEva -> Freek Hugo -> Henk Jeroen -> Paul

Eva -> Bram Henk -> Matthijs Jeroen -> PaulBram -> Eva Matthijs -> Henk Jeroen -> Paul

Tree maps (1)

Fig. 27 Tree of ScienceRamon Llull, 1663

In: Manuel Limas Book of Trees

Tree maps (2)

WikiMindMap; p. 104, “Horizontal Trees”

Tree maps (3)

1998

Tree maps (4)

Ben Shneiderman, 1991

Tree maps (5)

• Waaruit bestaan (sociale) netwerken?

• Grafentheorie: Euler, 1736 en het wiskundige vraagstuk van de “Zeven bruggen van Koningsbergen” (vandaag Kaliningrad)

• Social network analysis en Moreno’s sociogrammen

• Meer lezen: “Retweet me en ik zal zeggen wie wij zijn”, De Correspondent

Wat zijn netwerkdata?

Grafentheorie: Leonhard Euler (1736) en het wiskundige vraagstuk van de “Zeven bruggen van Koningsbergen” (vandaag Kaliningrad)

Wat zijn netwerkdata?

Euler en de zeven bruggen van Koningsbergen (1736)

(Bron: Wikipedia)

“De stad Koningsbergen (heden ten dage Kaliningrad) lag in het oosten van Pruisen aan de rivier de Pregel, waarin twee eilanden lagen die door zeven bruggen met elkaar en met de vaste wal verbonden waren; […] De vraag was nu of het mogelijk is om zó te lopen dat je precies één keer over elke brug komt. In sommige versies van het vraagstuk werd ook geëist dat men weer bij het startpunt eindigt.”

• Social network analysis en Jacob L. Moreno’s sociogrammen

• Meer lezen: “Retweet me en ik zal zeggen wie wij zijn”, De Correspondent

Wat zijn netwerkdata?

Sociogrammen (Moreno)

“A sociogram is a graphic representation of social links that a person has. It is a graph drawing that plots the structure of interpersonal relations in a group situation.” (Bron: Wikipedia)

Sociogrammen• (Sociale) relaties• Invloed• Interactie• Communicatie etc.

• Online sociale netwerken als soort van vleeswording van deze principes

• Analyse op basis van grafentheorie en statistische berekeningen

• Force-directed layout algoritmen

• Visuele mogelijkheden: ruimtegebruik (positie/grootte) en kleuring

• Visuele taal: nodes (knooppunten) en edges (verbindingen)

Basisprincipes van Gephi

“Shows retweet and @reply connections between all users participating in #qldfloods”.

“From this depiction of their reach throughout the #qldfloods network, it becomes immediately evident that a substantial number of #qldfloods users have drawn on information provided by these accounts.”

Netwerkvisualisatie (1)

• Geschikt voor relationele data.

• Complexe visualisatievorm.

• Behoeft vaak veel contextuele informatie over het maakproces om voor de lezer begrijpelijk te zijn.

• Geschikt voor interactieve webvisualisatie.

Netwerkvisualisatie (2)

Bronnen

Kolommen in de dataset• - Naam• - Organisatie• - Functie• - Specificatie• - Geboortejaar• - Leeftijd• - Geslacht• - Nationaliteit• - Bron

Onderzoeksmethode

“Dutch Old Boys Network” (2013)

Datasets en tutorial• Data netwerk tekenen:

https://tinyurl.com/NetwerkTekenen

• Data “Dutch Old Boys Network”: https://tinyurl.com/OldBoysGephi

• Step-by-step tutorial (houvast): https://tinyurl.com/TutorialHouvast

C. Design DenkenDoelgroeponderzoek user centered design

BeeldkwaliteitEffectief doet het wat het moet doen?

Efficient gemakkelijk in gebruik?

Aantrekkelijk prettig in gebruik

Ken de gebruikers

Betrek de gebruikers

prototype

iteratief design

interview

observatie

context