Den mulige banen til en kommende orkan, nyhetsnettverkene rundt Donald Trump og Vladimir Putin eller utviklingen av jordens temperatur – dette er bare tre eksempler på hva en datavisualisering kan vise.

Den kan gjøre det usynlige synlig. Det betyr at noen tar en beslutning om hvordan dette usynlige fenomenet skal se ut (og i noen tilfeller oppføre seg eller høres).

Slike beslutninger bør ikke bare reflektere denne personens personlige preferanser. Nei, målet må være å skape noe som blir forstått av andre mennesker også. For en jobb!

Det er et oversettelsesarbeid; det er bare det at oversetteren ikke har noen ordbok. Men hva er det så oversetterens beslutninger baseres på? Hvor kommer ideene til en spesiell framstilling fra?

Det finnes helt klart konvensjoner som kan gi en retning til designeren av en visualisering, en mulig vei å gå. Og selvfølgelig er ulike metoder for datavisualisering (som nettverksdiagram, rutekart eller linjediagram) basert på regler for hvordan ting skal se ut.

Det er også slik at noen verktøy for utvikling av datavisualiseringer kun gjør det mulig å velge enkelte framstillingsmåter, mens andre ikke kan brukes.

Uansett – på en eller annen måte er disse konvensjonene, datavisualiseringstypene og utviklingsverktøyene til stede som forutsetninger.

Jeg gikk ut av kontoret, bort fra PC’en og spurte meg selv: Kan jeg finne objekter i den ikke-digitale verden av erfaringer, som kan gi bedre forståelse for de modellene som brukes i datavisualiseringer?

Noen minutter seinere gikk jeg nesten rett på et edderkoppnett. Det fikk meg til å tenke på visualiseringen av sammenhenger og relasjoner på denne siden:

1. https://news- explorer.mybluemix.net/ (hvis du trykker på en av ‘trendforbindelsene’, lager den et nytt nettverk for deg)

Sammenlign så med denne:

Er ikke utseendet og følelsen noe av det samme? Edderkoppens silketråd er super-elastisk, akkurat som de enkelte forbindelseslinjene i visualiseringen. Hvis du er forsiktig, kan du til og med forandre sluttpunkt for en av trådene i edderkoppnettet. Eller hvis du slipper den, vil den plutselig endre hele nettet. Er dette også mulig innenfor datavisualisering?

Her er enda et eksempel, se på fotografiet nedenfor og sammenlign det med linjene I disse datavisualiseringene:

2. https://projects.fivethirtyeight.com/flights

3. https://www.bloomberg.com/graphics/2016-who-marries-whom/

I fotografiet kan tykkelsen på linjene sees som en indikator på strømstyrken fordi strømmen bestemmer tykkelsen på kraftlinjen (selv om den også er avhengig av flere andre faktorer, som for eksempel isolering). Til sammenligning viser linjebreddene i de to visualiseringene ovenfor hvor sterk forbindelsen er (ved siden av at det brukes farge for å vise spesielle aspekter ved forbindelsen). For å være presis: jo bredere linjene er i flight-visualiseringen, jo flere flighter blir gjennomført mellom disse byene. I den tredje visualiseringen viser linjebredden hvor sannsynlig det er at personer med et bestemt yrke blir gift.

Slike paralleller kan vi finne også i flere andre ikke-digitale observasjoner. Eksempler kan være tykkelsen på vannrør, veibredde eller tykkelsen på reip. I overført betydning viser alle hvor sterk en forbindelse er, eller potensielt kan bli. Det betyr at slike erfaringer kan være en mulig kilde til ideer for å avgjøre hvordan noe usynlig kan bli gjort synlig.

Når vi ser på de to eksemplene blir spørsmålet: bruker vi allerede hele potensialet til datavisualiseringer? Eller finnes det uoppdagede ‘hint’ rundt oss som kan gi nye tilnærminger til hvordan elementene i datavisualiseringer kan se ut og føles? Og til syvende og sist: Kan disse tilnærmingene brukes til ikke bare å gjøre det usynlig synlig, men også til å gjøre det forståelig?

La meg avslutte med et fotografi av et anleggsområde, og oppfordre til å anvende en oppmerksomhet og kreativitet som inkluderer alle sanser. Viser ikke disse forskjellige materialene, overflatene og bevegelsesmønstrene til kabler og rør, at vår ikke-digitale erfaringsverden er en perfekt tumleplass for de som skal designe digitale datavisualiseringer?