A блог в посте перечислены "Общие ошибки инфографики при преобразовании данных в инфографику" с 7 кардинальными грехами такого преобразования. Это хорошие советы для большинства людей, но некоторые имеют к ним иммунитет.
Глядя на этот список, можно заметить, что некоторые из пунктов не применимы к исследователям в силу характера их работы в науке и научных публикациях. Четыре из них не представляют реальной угрозы для ученых, создающих инфографику, но три из них все же являются хорошими советами.
Вот четыре самые распространенные ошибки инфографики (не для ученых) и мои комментарии. Если вы с чем-то не согласны, не стесняйтесь комментировать.
1- Отсутствие ссылок на источники данных
Похоже, что в земном мире люди не приводят ссылки на данные. Это не совсем одна из ошибок инфографики, но настоящий грех для исследователя. Бедные люди, которые не знают Mendeley и сорцы.
2- Использование источников данных сомнительного авторитета
Я знаю, что второе, что делают исследователи, когда читают что-то, это проверяют ссылку, и они ненавидят, когда в статье на buzzfeed не указано, откуда они взяли информацию, или когда это оказывается Википедия или статья в "The Sun".
Конечно, стандарты в науке в этом отношении выше:
- Что? Импакт-фактор журнала, в котором опубликована эта статья, ниже 3? Да ладно!
3- Ваши графики визуально неправильные
Когда вы читаете научную статью, вы переходите от аннотации к... введению? Черт, нет! Вы переходите к рисункам и графикам, пытаясь найти ошибку в стандартной погрешности, p без значения или какую-нибудь неправильную интерпретацию. Именно этим и занимаются ученые: они хотят доказать, что статистика ошибается. Если они не могут найти никаких проблем, значит, работа хорошая.
Тем не менее, мы можем быть уверены, что исследователи не совершают ошибок, подобных той, что изображена выше.
4- Визуальное преувеличение статистических данных
Как я уже говорил, ученые переходят от абстрактных данных к цифрам и графикам, сначала чтобы убедиться в статистике, а затем чтобы выявить любую предвзятость.
Да, люди в науке могут учуять молекулу предвзятости в миллионе частиц круговых диаграмм и линий тренда. Поэтому не пытайтесь одурачить этих людей растянутыми столбиками в тестовых группах на ваших графиках. Они знают, что делают, и менее склонны совершать подобную ошибку.
Теперь 3 ошибки в инфографике, которые могут допустить даже ученые.
5- Структура вашей инфографики запутанная
Ученые, конечно, не дизайнеры, и они склонны следовать некоторым стандартам, которые присутствуют в профессиональной повседневной жизни, таким как отчеты, публикации и презентации, которые могут иметь некоторые формальные ограничения. Если у них есть свобода сделать что-то другое, например, инфографику, они должны быть осторожны.
Именно поэтому у вас есть инструмент "Mind the Graph" - чтобы помочь вам с дизайном.
Выбор шаблона - это то же самое, что и разработка эксперимента: вы должны знать, чего хотите добиться, прежде чем начать.
Посмотрите внимательно на Категории и примеры шаблонов Mind the Graph за любую помощь.
6- Вы ссылаетесь на слишком большой объем данных
Я знаю, что вы много работали, и для вас важна каждая крупица ваших данных, но уверены ли вы, что все интересно всем?
Преимущество инфографики в том, что она сразу переходит к делу. Если она будет слишком большой, вы не привлечете внимание зрителя. Не выходите за пределы 8 000 пикселей и не делайте ее слишком тяжелой - 1,5 МБ является хорошим пределом.
7- Ваши данные слишком сложны или поверхностны
Здесь важно точно знать, кто будет потреблять эту инфографику: ваши коллеги, аспиранты или журналисты? Каждый из них по-своему знаком с предметом, поэтому вы должны адаптироваться. Какова основная информация, которую они должны (и могут) усвоить? Не слишком сложная для журналиста и студента и не поверхностная для ваших коллег.
Самое главное: не дайте вашей инфографике провалиться в безвестность. Это место, куда попадает информация, когда она недостаточно нова или сложна для экспертов и непонятна для широкой публики. Это происходит, когда информация остается в стороне, плавая между двумя аудиториями, никого не трогая. Именно поэтому вам придется выбирать аудиторию, ведь практически невозможно быть одновременно интересным для специалистов и неспециалистов.
Подпишитесь на нашу рассылку
Эксклюзивный высококачественный контент об эффективных визуальных
коммуникация в науке.
Russian 
English 
Chinese 
Japanese 
German 
Spanish 
Portuguese 
Dutch 
French 
Italian