Gedurende de missie Designing Datavisualisaties hebben we allerlei toepassingen gezien van datavisualisaties. Ze zitten in health apps en fitnesstrackers en spelen een steeds grotere rol in de journalistiek en diens opleiding. Ook weten we beter hoe fouten weleens in een datavisualisatie kunnen slippen. Zowel bewust als onbewust. Eén belangrijke tak is nog onbesproken gebleven: het onderwijs.
Een grafiek aflezen doe je niet zomaar. Diagrammen en grafieken zijn weliswaar visualisaties, maar wat je ziet, is zelden de realiteit van wat de cijfers vertellen. Begrijpen wat de cijfers vertellen over de werkelijkheid is daarom moeilijk, maar in het onderwijs wordt het begrijpen van datavisualisaties gestimuleerd.
Verschuivende vaardigheden
Dat begint al in het primair onderwijs, al gaat het dan vooral om de basis. “In groep 7/8 wordt er wel meer aan grafieken gedaan”, vertelt Lonneke Boels, waarnemend lector van het Lectoraat Wiskundig en Analytisch Vermogen van Professionals op de Hogeschool Utrecht. In de huidige vorm worden leerlingen hiermee voorbereid op wat ze te wachten staat met wiskunde op de middelbare school.
Echter is een verschuiving op komst, want in de nieuwe kerndoelen voor het basisonderwijs ligt er meer focus op data. Boels: “Dat betekent dat verwacht wordt dat leerlingen ook in de klas data gaan verzamelen, dat gaan weergeven in diagrammen en dat ze leren om diagrammen te interpreteren.”
Met die verschuiving wordt ingespeeld op de veranderingen binnen de maatschappij. Vroeger was het belangrijk dat leerlingen zelf een diagram konden tekenen, want toen bestond Excel nog niet. “Dus die vaardigheid dat je dat zelf kan was toen heel belangrijk, terwijl het nu met al die moderne media veel belangrijker is geworden dat je die diagrammen goed kan interpreteren”, legt Boels uit. “Dat zijn diagrammen uit de krant, maar het zijn ook diagrammen van sociale media en wat je in je medisch dossier terugvindt.”
Tevens stelt Boels dat het belangrijk is dat in het onderwijs aandacht wordt besteed aan hoe je misleidende datavisualisaties kunt herkennen. “En de keuze voor een bepaald diagram”, vervolgt de waarnemend lector. “Omdat er lang niet altijd iets mis is met het diagram zelf, maar er een selectie is gemaakt uit de data die niet klopt.”
Een extra stap
Wat in het onderwijs zou kunnen helpen om diagrammen beter te begrijpen, is de toevoeging van een tussenstap. Aan de hand van het onderstaande voorbeeld legt Boels uit: “Wat eigenlijk mist in de basisschool, maar ook op de middelbare school, is het stippendiagram. Dat zijn eigenlijk heel intuïtief makkelijk te begrijpen diagrammen.” Deze kunnen als tussenstap gebruikt worden als voorbereiding in onderwijs om ingewikkeldere datavisualisatie te leren begrijpen of in de krant.
In de schoolboeken van de middelbare school komen namelijk alleen casus-staafdiagrammen, histogrammen en boxplots voor. “Bekend is dat mensen deze moeilijk vinden om te interpreteren. Stippendiagrammen en varianten daarvan kunnen gebruikt worden om leerlingen te helpen om data beter te begrijpen en daarmee het gat tussen het casus-staafdiagrammen enerzijds en histogrammen en boxplots anderzijds te dichten”, vervolgt de waarnemend lector.
Stippendiagrammen zie je in de krant of op andere plekken niet zoveel. Volgens Boels is het vooral een didactisch hulpmiddel. Bovendien is onderzoek naar statistiek relatief jong in vergelijking met onderzoek naar wiskundig onderwijs waardoor dit nog lang niet altijd in schoolboeken terechtkomt. Het helpt ook niet mee dat er weinig lesmateriaal beschikbaar is voor uitgevers om zich op te baseren.
Ook stipt de waarnemend lector aan dat bij cirkeldiagrammen voor velen een valkuil schuilt. Boels: “Een cirkeldiagram gaat over een ander type data. Dat is niet altijd voor iedereen even scherp dat sommige soorten diagrammen alleen maar geschikt zijn voor een bepaald soort data.”
Niet beter of slechter, maar anders
Een andere manier om in het onderwijs datavisualisaties begrijpelijker te maken, zit in de lesmethode zelf. Boels legt uit: “Wat je vroeger op school leerde, was heel erg wat je elke dag gebruikte. Uit neurowetenschappelijk onderzoek weten we dat wat je veel gebruikt, dat blijf je ook onthouden. Dat is het idee van use it or lose it.”
Des te opvallender is het dat in de praktijk veel scholen nu lesgeven over vaardigheden die in de praktijk niet meer zoveel nodig zijn. Ook als het aankomt op het lesmateriaal rondom diagrammen volgens de waarnemend lector. “Er wordt nog best veel geoefend met het tekenen van de juiste diagrammen. Dat heb je niet meer zoveel nodig.”
Boels vervolgt: “Dat doet de computer voor je. Wat veel belangrijker is, is dat je als maker van zo’n diagram weet welke je moet kiezen. Dus het juiste diagram voor de juiste data. Maar ook als je weet dat, zelfs als je de juiste diagrammen hebt gekozen, bijvoorbeeld een histogram iets heel anders laat zien dan een boxplot of dan een stippendiagram.”
De waarnemend lector van het Lectoraat Wiskundig en Analytisch Vermogen van Professionals benadrukt dat het ene diagram niet beter is dan het andere. Het gaat echt om wezenlijk andere informatie die je krijgt uit de verschillende soorten diagrammen en dat terwijl dezelfde data voorgeschoteld wordt.
“En dat je veel meer leert van wat je in de praktijk tegenkomt en hoe je daarop het geleerde op school toepast”, stelt Boels als manier om datavisualisaties begrijpelijker te maken in het klaslokaal. ”Dus ik zou ook willen zeggen, neem heel veel uit die praktijk mee naar school.” Op die manier worden dagelijkse interacties met datavisualisaties makkelijker om af te lezen en kunnen zelfs bewezen lastige diagrammen, zoals die van de energierekening, gemakkelijker juist geïnterpreteerd worden.
De abstractheid van cijfers
Het belang van het goed kunnen aflezen van diagrammen en andere datavisualisaties is duidelijk, net als dat er in het onderwijs nog manieren zijn om leerlingen het interpreteren van datavisualisaties beter te leren. Maar waarom zijn beelden en getallen zo lastig af te lezen?
Senior onderzoeker Winnifred Wijnker, verbonden aan de lectoraten Human Experience & Media Design en Kwaliteitsjournalistiek in Digitale Transitie van de Hogeschool Utrecht, beschrijft het als volgt: “Als je het hele spectrum van statische beeldcommunicatie bekijkt, zit je met documentairefotografie op het meest realistische soort beeld en met getallen op het meest abstracte. Illustratie zit daar met vele verschijningsvormen ergens tussen. Waar fotografie ons een selectie van de wereld zelf laten zien, zijn illustraties daar representaties van.”
“Cijfers gaan een stap verder,” aldus Wijnker, “en tonen een symbool waarvan je eerst de betekenis moet leren. Cijfers communiceren met afspraken: Het symbool ‘6’ representeert zes. Het fijne van natuurgetrouwe beelden is dat ze intuïtief werken, want je snapt direct waar het om gaat. Bij cijfers is dat anders, die zijn abstract. Cijfers communiceren bovendien alleen aantallen. Die dubbele vertaalslag maakt het moeilijk om te bevatten waar het nou eigenlijk over gaat als men met cijfers geconfronteerd wordt.”
Cijfers verbinden
Ga je van cijfers naar datavisualisaties wordt het beeldender. Wijnker vervolgt: “Als je verschillende cijfers met elkaar in verband brengt, is een datavisualisatie handig om overzicht te creëren. Een lijn tussen een datapunt dicht bij de verticale onderas en een punt dat hoger ligt geeft een helling. Dat strookt met de natuurlijke perceptie. Net als met een bergwandeling is er een stijging of daling. Dat leest makkelijker tegenover cijfers in een tabel, omdat er één vertaalslag wordt opgelost: je ziet dat het om een toe- of afname gaat zonder precieze aantallen te weten.”
“Maar de vertaling naar de wereld waarover de daling of stijging gaat moeten we nog steeds uit de beschrijving halen. Hoewel grafieken alarmerende trends kunnen beschrijven, is het logisch dat ze toch minder impact maken dan een foto. Cijfers blijven abstract en afstandelijk en gaan nergens over zonder uitleg.”
“Je kunt het deels opvangen door iconen te gebruiken die duiding geven. In de journalistiek wordt dit veel gedaan. In een staafdiagram kun je de categorieën in staafvorm tonen, terwijl je geo-data laat zien op een kaart. En als op die kaart vervolgens relevante routes staan, zet je bij de lijn die een route beschrijft een icoontje.”
Dynamische visualisaties
En dan kun je naast stilstaand beeld ook werken met bewegend beeld. Wijnker vervolgt: “Wat voor alle soorten statische beeldcommunicatievormen geldt, is dat ze niet leven. Ze staan stil. Een moment kan wel realistisch zijn, maar vertelt geen verhaal. En hoewel datavisualisaties vaak verschillende momenten in de tijd tegelijk tonen, moet de lezer nog steeds energie steken in het in beweging krijgen van die tijd.”
“Dynamische visualisaties zijn een uitkomst. Kijk maar eens naar de timelapse visualisatie van Slavevoyages bij de gestapelde oppervlakte grafiek van slavenschepen die over de Atlantische Oceaan voeren. De grafiek onderin toont grote aantallen mensen die door de eeuwen heen zijn slaafgemaakt, zo groot dat ze het voorstelbare ver voorbij gaan. Kijk je echter naar de kaart dan realiseer je je dat het echte schepen zijn geweest die echte mensen van A naar B vervoerden, waarbij je per bolletje kunt zien hoeveel mensen aan boord waren en hoeveel de reis overleefden.”
“Zet je de visualisatie in beweging om de verplaatsingen over de kaart te zien gaan dan begin je ook iets te voelen, tot de eindeloosheid van de onafgebroken stroom je meer en meer gaat benauwen. Dan begrijp je wat de cijfers betekenen. Dat mechanisme is krachtig, daarmee moeten we de journalistiek en het onderwijs in.” aldus Wijnker.
Als je niets wil missen, volg ons dan op LinkedIn en YouTube om overal van op de hoogte te blijven.
De producties voor deze missie worden ondersteund door redacteur Luuc ten Velde.
