Als we kijken naar de geschiedenis van datavisualisatie zien we dat er de afgelopen decennia weinig vernieuwing is geweest. De eerste lijngrafiek stamt namelijk al uit 1669 en is tot vandaag de dag één van de meest gebruikte grafiekvormen.
Ook de theorieën omtrent visuele perceptie blijven onveranderd. De Gestalt-wetten stammen alweer uit de jaren dertig van de vorige eeuw en het was in 1983 dat Edward Tufte zijn baanbrekende boek ‘The Visual Display of Quantitative Information’ uitbracht; het klassieke boek over statistische grafieken en tabellen. Een andere auteur, Colin Ware, beschreef in zijn boek ‘Visual Thinking for Design’ (2008) ons visuele systeem als een zeer krachtige, doch subtiele patroonzoeker, en dat is eigenlijk altijd de basis van datavisualisatie geweest: het herkennen van vormen en patronen in grafieken, die in de getallen verborgen blijven.
Juiste interpretatie
Als we kijken naar hoe mensen visuele signalen verwerken weten we dat de eerste stappen voorspelbaar zijn. Deze stappen werken voor de meeste mensen hetzelfde. Ons sensorisch geheugen maakt onbewust een keuze waar de aandacht naar toe gaat, en vervolgens wordt in de visuele cortex de basisinformatie, als randen, kleuren en diepte, uit de visualisatie gehaald. Wij hebben veel kennis van hoe dit werkt en we kunnen hier dan ook rekening mee houden als wij visualisaties maken. De volgende stap in de verwerking van visuele signalen is echter een lastigere. Dit zit namelijk in de associatie cortex en is per individu verschillend. Hier zijn we afhankelijk van de persoon die kijkt, hoeveel tijd heeft deze, hoeveel ervaring, enzovoort. Sterker nog, een mens kan van dag-tot-dag net een ander humeur hebben, wat ervoor zorgt dat hij of zij net anders de visualisatie interpreteert. Want dat is het belangrijkst: het juist interpreteren van een visualisatie.
Om te helpen bij deze juiste interpretatie is storytelling geïntroduceerd. De afgelopen jaren zijn inzichten steeds vaker niet via een klassiek dashboard gepresenteerd, maar in meer verhalende vorm. Toendertijd heb ik ook het ‘data driven storytelling’-proces geïntroduceerd. Deze helpt bij het verhalend maken van de data om zo de kans op een ‘verkeerde’ interpretatie te verkleinen. Volgens mij gaat de toekomst van datavisualisatie dan ook niet over nieuwe grafiekvormen of kleurgebruik, maar over het transport van de inzichten naar de beschouwer.
Infoclips
Infographics is een eerste vorm die we steeds vaker zien, maar die in de toekomst nog veel meer gebruikt gaat worden. Het is een ideale stap naar een verhaal met focus. Het geeft veel meer de ruimte om iemand mee te nemen in het verhaal. Volgens mij is dit ook een makkelijk te zetten stap. Om een infographic te maken is enkel een andere mindset nodig, de tools zijn er al.
Ook Augmented Reality zal in de toekomst een grote rol gaan spelen bij het tonen van visualisatie. Bij AR zijn we niet meer beperkt tot ons computerscherm, maar hebben we de hele wereld om ons heen beschikbaar voor het tonen van informatie. Daarnaast is 3D in een AR-omgeving veel bruikbaarder dan in de 2D-wereld van onze schermen. Ook operationeel kan AR een uitkomst bieden. Denk hierbij aan een virtuele handleiding voor het bedienen van complexe machines.
Tenslotte zullen inzichten vaker als infoclip getoond gaan worden aan management. Infoclips zijn korte filmpjes waarbij de kern van het verhaal wordt uitgelicht. Er is simpelweg geen tijd meer om door 100 pagina’s tekst met conclusies te gaan, men verwacht een korte, to-the-point presentatie. Als voorbeeld is er een koptelefoonfabrikant die de wekelijkse inzichten uit het analistenteam samenvat in een 30 seconden durende infoclip, waarbij ze beelden gebruiken die bedoeld waren voor reclame, maar nooit gebruikt werden. Hun management is hierdoor veel sneller op de hoogte en zijn beter in staat de juiste besluiten te nemen.