Bilgi görselleştirmenin diğer tüm görsel iletişim biçimlerinden kesilen bir ada olmadığını hatırlamakta fayda var. Kanıta dayalı ilkelere dayanarak iş üretmek istiyorsanız, kanıtların en güçlü olduğu yere bakmak en iyisidir.
Veri görselleştirme teknikleri ve bilişsel bilimdeki ve genel tasarım araştırmalarındaki genel araştırmalar üzerine özel araştırmalar okudum ve daha kısa ve ayrıntılı bir genel araştırmanın her bir bara ne kadar etkili olduğunu ve kullanılan her bir öğenin genellikle daha etkili olduğunu düşünüyorum. ve genellikle küçük numuneler, zayıf araştırma teknikleri, dar araştırma ve / veya derinlemesine kökleşmiş varsayımlardan muzdarip olan, dar uygulamalı alana özgü araştırmaları uygulamaya çalışmaktan daha faydalıdır.
Giriş olarak önerdiğim, biri bilime başlangıç noktası olarak, biri genel olarak bir başlangıç noktası olmak üzere delilleri getiren iki mükemmel kitap var:
- Steve Palmer'ın Görme Bilimi . Bu bir canavar ve bir öğrenci olarak birkaç kez kendime sırt yaralanmasına neden oldum, sırt çantasında taşıyacağım kadar aptaldım, ama muhtemelen şimdiye kadar gördüğüm en iyi bilim ders kitabı ve net bir örnek görsel ve sözlü iletişimin kendisi. Son zamanlarda, görselleştirme ve bilgi tasarımında çalışmamla doğrudan ilgili içeriğe sahip bölümleri etiketlemek için çok az etiketlemeyi bekledim: Biri dışında her bölümü etiketledim.
- Rockport Press'in Evrensel Tasarım İlkeleri . Tüm tasarım dallarından bilişsel bilim araştırmalarını örnek olay incelemeleriyle örneklendiren ve her biri bir kanıtlanmış ve kanıta dayalı ve pratik prensibi kapsayan, her biri bir kanıtlanmış ve pratik prensibi kapsayan, nokta tasarımına kadar açık ve net olan bir dizi diziye dönüştüren çok iddialı ve kullanışlı bir kitap. pratik öneriler, çalışılan örnekler ve daha fazla okuma önerildi. Çok teşvik edici, önerilen kullanımları olan bir araç listesi olarak düşündüğünüz sürece bir kural listesi değildir.
Tek dezavantajı, bu yaklaşımın bu ilkelerin nasıl uygulanabilir olduğunu görmeyi daha fazla düşünmesi gerektiğidir. Eğer topluluğun verisindeki verilerde olduğu gibi, keyfi kuralların bir listesini arıyorsanız, bir tane olmadığını ve insanların büyük adaletsiz varsayımlar ve genellemeler yaptıkları veya bir şeyler yaptıkları durumlar dışında asla olmayacağını söyleyeceğim. . Daha kaliteli uygulamalı araştırma faydalıdır, ancak içine girebileceği sağlam bir çerçeveye sahip olmayı sağlar.
Tufte'nin veri mürekkebi ve harita hurdası gibi genel ilkelerinin çoğu, sinyal-gürültü oranları, şekil-zemin, zayıflama ve diğerleri gibi katı genel ilkelere kadar izlenebilir - ancak alana özgü ve kuralcı olma yolunda, hedefleriniz ve hedef kitleniz hakkında onları künt araçlara dönüştüren ciddi varsayımlar ve genellemelerle birleştirildiler. Uygulanan araştırmadaki belirgin çelişkilerin ve tartışmaların çoğu, geri adım atarsanız, bağlamı göz önünde bulundurun ve her bir temanın temel prensiplerinden ve özelliklerini dikkate alarak, hiçbir şekilde çelişki değildir.