Wetenschap bedrijven betekende lange tijd grote inzichten hebben in natuurmechanismen. Naarmate de wetenschap zich ontwikkelde, stimuleerde de behoefte om voorvallen en patronen te registreren nieuwe analyses en complexe algoritmen. Het maakte wetenschap echter ook slechts voor een paar mensen weggelegd.
Tegelijkertijd draaide de wereld in een andere richting. Terwijl het internet de wereld in een eindeloos bijgewerkt web dompelde, bouwde de wetenschap haar geheime club van specialisten op.
Het is nog maar een paar jaar geleden dat wetenschappers het nodig vonden om hun bevindingen bekend te maken om het grote publiek te bereiken.
Het probleem was: de kloof was zo groot dat alleen wetenschappers geïnteresseerd raakten in wetenschap.
En nog erger, alleen wetenschappers begrepen de wetenschappelijke taal. Voor het grote publiek waren "gegevens" een betekenisloos woord. Het was onverklaarbaar, leeg en vooral saai.
De uitdaging was groot: hoe zorg je ervoor dat mensen geïnteresseerd raken in wetenschap?
En het antwoord was duidelijk: mensen moeten de wetenschappelijke taal begrijpen.
De wetenschappelijke taal waar we het over hebben staat ook bekend als datavisualisatie.
Datavisualisatie is informatie visueel maken. Het betekent je werk zo presenteren dat andere mensen het kunnen begrijpen en verbanden kunnen leggen. Met dat in gedachten was de volgende stap om uit te zoeken hoe je datavisualisatie succesvol kunt maken.
Een succesvolle datavisualisatie is het presenteren van relevante informatie op een logische en boeiende manier. Het is belangrijk om te beseffen dat voor iemand die altijd de wetenschappelijke taal heeft gesproken, datavisualisatie niet altijd even gemakkelijk is.
Voor dat doel vormen wetenschap en ontwerp een perfect paar.
Terwijl wetenschap informatie en een doel verschaft, zorgt design voor visuele vorm en een verhaal. Gecombineerd leveren ze datavisualisatie zoals het hoort.
Veel mensen verwarren het idee van datavisualisatie met het toevoegen van visueel materiaal. Je kunt dit probleem omzeilen door jezelf af te vragen: wat is de beste manier om mijn bevindingen te presenteren? Worden ze het best uitgelegd met behulp van een illustratie of een tekst? Wat dacht je van een infographic? Of een grafiek?
Beslissen hoe je je werk gaat communiceren is een belangrijke stap in datavisualisatie.
Als je het eenmaal voor elkaar hebt, wat dacht je dan van de tweede stap zetten?
Abonneer u op onze nieuwsbrief
Exclusieve inhoud van hoge kwaliteit over effectieve visuele
communicatie in de wetenschap.
Dutch 
English 
Chinese 
Japanese 
German 
Spanish 
Portuguese 
Russian 
French 
Italian