top of page
Paul Verweij

Waarom je dashboard niet werkt (én hoe je het kan laten werken!)


Man worried dashboard

The retorische kracht van Covid-19 grafieken


Als het jaar 2020 ons iets goeds heeft gebracht, dan is het wel de massale blootstelling van data en visualisaties aan een wereldwijd publiek. Alle kranten, nieuwsblogs, Twitter, Facebook, ... ontploften met grafieken en tabellen over Covid-19 gegevens. Vele manieren om de gegevens te onderzoeken werden gecommuniceerd aan een breed publiek. Een hele reeks exotische hulpmiddelen en methoden werd gebruikt om een enorme hoeveelheid visuele ontwerpen te maken in een poging het gewone publiek te overtuigen.


Anderzijds maakte deze overvloed aan grafieken en diagrammen duidelijk dat een overvloed, aan zowel gegevens als visualisatietechnieken, geen onmiddellijk succes of duurzame relatie garandeert.


Uiteindelijk schijnen slechts enkele grafieken het virus te hebben overleefd. Sommige samengevoegd in een dashboard, sommige als verhalende of scrollende pagina's in nieuwsbulletins. Maar de meeste grafieken zijn gewoon verdwenen. Blijkbaar dienden ze het doel niet.

De T-Rex van de Covid-19 grafieken moet wel de "afvlakking van de curve"-grafiek zijn. Iedereen heeft deze grafiek gezien, en hij speelde zeker een belangrijke rol in het stimuleren van publieke actie op internationale schaal. Minder dan 12 maanden later is zelfs deze grafiek achterhaald, maar hij zit in de hoofden van de mensen, hij werkte.

Flattening the curve graph
Source: entomologytoday

Misschien nog intuïtiever en zinvoller is de geografische kaart, die de verspreiding van het Covid-19-virus laat zien. Deze choropletenkaart wordt nog steeds elke dag in het nieuws gebruikt. Eenvoudig en doeltreffend. Het won de strijd van de kleurrijke bubble maps.


Choropleth map Corona spread Belgium
Source: The Brussels Times

Beide waren een succes omdat ze eenvoudig en ondubbelzinnig zijn, en een zeer duidelijk antwoord geven op twee fundamentele vragen: Waarom moeten we de curve afvlakken? En hoe erg is het in mijn stad of land?


Waarom beantwoordt mijn dashboard geen simpele vragen?

Er zijn veel definities over wat een dashboard moet bevatten, of wat het moet doen, of hoe het eruit moet zien. Er is echter maar één ding dat echt telt: het moet beginnen met een zinvol doel!


Het doel van het dashboard, en daarbinnen de doelen van elke afzonderlijke grafiek, moet leidend zijn. Zonder dat doel zullen de lezers kijken naar willekeurig gekozen grafieken, onbeduidende gegevens en nietszeggende trends en vergelijkingen.


Een ingewikkelde factor, die met name bij de recente Covid-19 dashboards aan het licht kwam, is dat het publiek vaak niet bekend was. Omdat letterlijk de hele wereld eindeloos toegang heeft tot en kan linken naar de grafieken, is het maar gissen of dat dashboard de ontvanger iets zinnigs zal vertellen. Een dashboard gemaakt door (en voor) data science studenten belandde in de krant. Een ander dashboard voor medisch personeel werd benoemd tot standaard voor politici in Nederland: helaas, het werkte niet.


Tegelijkertijd ontstond een trend waarbij allerlei mensen met toegang tot de ruwe data hun eigen grafieken en dashboards maakten, gewoonlijk zonder enige kennis van de data en zonder een behoorlijke ervaring met dashboarding en visualisatietechnieken.

In bedrijfsomgevingen, met hun eigen gegevens en dashboards, kunnen deze factoren een vergelijkbare rol spelen. Voordat je begint met het bouwen van een dashboard moet je jouw publiek kennen, de mogelijkheden van hen kennen, hun achtergrond, hun vragen en hun doelen. En natuurlijk heb je mensen nodig die bedreven zijn in het ontwerpen van dashboards.

Dashboard ontwerp moet zich richten op het oplossen van de problemen van mensen: welke visuele weergave past het beste bij het doel waarvoor ze in de eerste plaats gecreëerd werden.


Het doel laten zien


Het is duidelijk dat een reeks gegevens moet worden gevisualiseerd om zinvol te zijn. Gegevens, en niet alleen de grote volumes, kunnen geen verhaal vertellen zonder een visuele weergave. Een mooi voorbeeld van enkele decennia geleden is het beroemde Kwartet van Anscombe. Het toont aan dat vier kleine reeksen getallen, die er niet bijzonder uitzien, en die dezelfde cumulatieve waarden hebben zoals gemiddelde, som en deviantie, voor elke reeks een totaal ander beeld te zien geven wanneer ze grafisch worden weergegeven.



Quartet's summary stats x/y coordinate plane
Source: heap.io

Quartet's Summary Stats
Source: medium.com









Het gaat erom de gegevens visueel te coderen om er een betekenis aan te geven. In de bovenstaande grafieken kunt u zien dat we niet visualiseren om het mooier of aantrekkelijker te maken voor het oog, maar om de gegevens te kunnen omzetten in nuttige informatie.


Een veel voorkomend voorbehoud is dat men op zoek kan gaan naar de 'beste manier' om de gegevens te visualiseren. Dit zal een teleurstellende reis naar El Dorado zijn: het bestaat niet. Het hangt allemaal af van het doel en het publiek. Eén set gegevens kan verschillende use cases hebben en voor elk geval zal een andere grafiek het beste passen. In een groeiend bedrijf bijvoorbeeld zullen de recruiters kijken naar het absolute aantal nieuwe aanwervingen en managers kijken dan weer naar de percentuele groei. Dezelfde gegevens, ander doel.


Een bijkomend voordeel is dat de doeltreffendheid kan worden afgemeten aan het doel. Men kan niet meten en kwantificeren of een bepaalde grafiek of kleur de beste manier is om de gegevens te presenteren, maar men kan wel meten of:

  • het dashboard de vragen van de lezers beantwoordde.

  • het publiek het inzicht kreeg waarnaar het op zoek was.

  • er een actie of impact uit kon worden afgeleid.


Hoe kan ik het doen?


Wat softwareleveranciers ons ook vertellen, het is niet het strakke grafische ontwerp dat de aandacht trekt. Of slechts voor een korte tijd. De meest boeiende grafieken zijn eenvoudig en niet erg artistiek. U kunt zelf nagaan welke grafieken van de Covid-19 pandemie u zult begrijpen en onthouden.

Deze - gemaakt door het NVIC en het RIVM om een groot publiek te informeren met basisinformatie:

Coronapatients on intensive care in the Netherlands graph
Coronatests the Netherlands graph








Of deze - gemaakt door een hobbyist zonder enige richtlijn in gedachten:


Corona cases per municipality in Belgium dashboard
Source: covid19-esribelux.hub.arcgis

De vuistregel is altijd 'keep it simple', met het publiek in gedachten en ontworpen voor inzicht.


Er zijn eenvoudige stappen die alle dashboards of grafieken beter kunnen maken en manieren om het doel duidelijk te maken:

  • Gebruik kleuren op een slimme manier

  • Beperk het aantal maatregelen

  • Verwijder rommel

  • Laat verouderde en triviale gegevens weg

  • Markeer individuele waarden die aandacht nodig hebben

  • Gebruik schema's die gemakkelijk leesbaar zijn

  • Vergelijk uw gegevens (bv. met streefcijfer of gemiddelde)

  • Gebruik relatieve gegevens


Waar het op neerkomt: Als je een nuttig dashboard of grafiek wilt, begin dan met het doel en het publiek.


Ik zou iedereen - wiens nieuwsgierigheid nu is gewekt - willen uitnodigen om contact op te nemen met Jan van CANGURU, zodat we jouw specifieke situatie en noden kunnen bekijken. Je kan een e-mail sturen naar jan.roels@canguru.be of bel hem op +32 498 91 17 20.

10 weergaven0 opmerkingen

Recente blogposts

Alles weergeven

Comentarios


bottom of page