YÜKLENİYOR...

Category "Yeniden Tasarlama"

20 Ağustos 2020 – Türkiye’de CoVid-19

Veri Görselleştirme, Yeniden Tasarlama

2 hafta önce salgına dair kendi grafiklerimi oluşturmuş ve paylaşmıştım. Gelen yorumlar üzerine bir grafikte değişiklik yapmak ve 1 de yeni grafik eklemek istedim.

Öncelikle şunu yeniden vurgulayayım, ben burada bir kişiyi kurumu suçlamaya/aklamaya çalışmıyorum. Sadece veri görselleştirme konusunda ilgili ve biraz da bilgili biri olarak, kamuya açıklanan datayı okumaya ve yorumlamaya çalışıyorum.

Günlük yeni vakalarda maalesef ibre yukarıyı göstermeye devam ediyor. Her ne kadar hastanelerden gelen haberler çok daha ciddi olsa bile, burada açıklanan verileri bile bir an önce aşağı yöne çekmek gerekiyor.


Günlük vefat sayımız Haziran ayının başından beri, yani yaklaşık 3 aydır 15-25 bandında açıklanıyor. İncelediğim hiçbir ülkenin benzer bir grafiği yok… Yine de son bir haftadır çok küçük hareket olsa da yukarı doğru bir yönelme burada da var, aman dikkat 🙁


Bana en garip gelen verilerin grafiği İyileşenler… 2 hafta önce paylaştığım gibi, Haziran ayının ve Temmuz ayının başındaki 5’er günlük “ataklar” olağan standart sapmalarla anlatılabilecek gibi durmuyor. Umarım gerçekçi, mantığa uygun bir tıbbi açıklamasını duyar ve paylaşırım sizinle de… Güncel değerlere gelince, son 1 aydır iyileşen sayısı 1.000-1.200 bandına yerleşmiş durumda.


Geçtiğimiz sefer Linkedin’den paylaştığımda en fazla tepki ve yorum alan grafik buydu. Bu grafikte de, yukarıda bahsettiğim iyileşenlerdeki atakların, 20 gün öncesinin yeni vaka değerleriyle uyuşmazlığı görülüyor. Bu grafiğe gelen ve haklı bulduğum yorum, vakalarla sadece iyileşenlerin değil, vefatların da kıyaslanması gerektiğiydi. ben de bu grafiği Sonuçlanan-20 Gün Önceki Vaka olarak yeniden hazırladım:

Tabii en başından beri, vefat sayılarının (çok şükür ki) vaka sayıları içinde çok küçük bir payı olması nedeniyle, çizgide büyük bir hareket yaratmadı.


Gelen bir diğer talep de aktif vakaların takip edilmesiydi. Onun için de, bazı günler artış bazı günler azalış gösterdiğinden, sütun veya çizgi grafik yerine şelale grafiği tercih etmek istedim:

Bana anlamsız gelen 5 günlük atakların aktif vaka sayısına etkisini görebilirsiniz. Sanki bir güç aktif vaka sayısını 30.000’lerden 20.000’lere, sonra da 20.000’lerden 15.000 altına indirmek istemiş gibi…


Date: Ağu 20, 2020
AUTHOR: Deniz Aksoy

Koronavirüs Grafikleriyle Panik

Çubuk Grafik, Veri Görselleştirme, Yeniden Tasarlama

Öncelikle söylemek istiyorum: Hastalık hakkında bilgisi, fikri olan bir insan değilim. Dolayısıyla bu yazı üzerinden herhangi bir yönlendirme yapmak değil amacım. Sadece veri görselleştirmeyle ilgilenen biri olarak, bu konuda son günlerde dolaşan grafiklerle ilgili küçük bir yorumumu paylaşmak istiyorum. Bu yorumum sadece hastalığa dair değil, işlerimizde de kullandığımız grafikleri okuyucularımıza doğru (veya istediğimiz şekilde) yorumlatmamızı sağlayacaktır.

Sanıyorum kendimi bildim bileli ilk kez dünya bu kadar büyük bir kriz yaşıyor ve böyle bir anda toplum psikolojisini doğru yönetmek çok önemli. Aşağıdaki grafik hastalığın ölümle sonuçlanan vakalarını anlatmak için BBC tarafından hazırlanmıştı (ben de Türkçe’ye çevirdim):

Grafikte, değerleri okumadan önce çubukların uzunluklarına odaklanıyoruz ve karşılaştığımız manzara 70 yaş üstü sevdiği bir insan bulunan herkes için korkunç olsa gerek… Peki değerlerin bu şekilde görselleştirilmesi doğru mu? Grafikte hiçbir mantık hatası veya yanlış bilgi bulunmuyor. Ancak unutmamak gereken şey şu, grafikteki en yüksek veride bile 100 hastanın 15’inde (bu değeri de küçümsemeden söylüyorum) ölüm yaşanıyor. Dolayısıyla toplumu doğru yönlendirmek için grafiğin şu şekilde paylaşılmasını daha doğru buluyorum:

Hatta tüm vakaların da grafikte yer alması kıyaslamayı daha doğru yapmamızı sağlayacaktır:

Tabii ki başka bir algı yönetimi de ölümleri değil, ölümle sonuçlanmayan vakaları grafikte göstermek olabilir:

Yakın bir zamanda bir de bu konuda paylaşılan haritalar üzerinden de bir yazı yazmayı planlıyorum. Umarım o anda da hala Türkiye’yi kırmızıya boyamadan hazırlayabilirim.


Date: Mar 10, 2020
AUTHOR: Deniz Aksoy

Pie chart? Hem de 3 boyutlu!

Çubuk Grafik, Pasta Grafik, Veri Görselleştirme, Yeniden Tasarlama

Twitter’da bu hafta gördüğüm bir paylaşımda, yeniden tasarlama içgüdümü dürten bir grafikle karşılaştım yine. Günümüz veri görselleştirme uzmanlarının köşe bucak kaçtığı grafik türü olan pie chart kullanılmıştı, hem de 3 boyutlu:

Cidden olayı “keçi inadı”na bindirmek istemiyorum ama 🙂 lütfen grafiklerinizde 3 boyut kullanmayın. Çünkü grafiğin 3 boyutlu olduğunu göstermek için bir miktar döndürmek zorunda kalacaksınız ve bu da parçaların büyüklüğünü kıyaslarken, işin içine bir de hiç istemeyeceğimiz perspektif etkeninin girmesine neden olacak. Şeki bu grafikten hangi mesajı almamız gerekiyor? İlk olarak hangi parçayı/datayı okumalıyız? Türkiye kaçıncı sırada? Hangi ülkelerden daha iyi, hangi ülkelerden daha kötü durumdayız? Hiçbirinin cevabını ilk 5 saniye içinde veremeyiz ve bu da kesinlikle istediğimiz bir durum değil.

Ne yaptım? İlk olarak ben de aynı grafiği üretmeye çalıştım. Excel’e verileri girip grafiğimi oluşturdum ve gördüm ki, paylaşımdaki grafikte kullanılan renkler doğrudan uygulamanın paletinden geliyor:

Eğer 3’ten fazla parçanın bütün içindeki paylarını kıyaslamak istiyorsanız pie chart ne yazık ki uygun bir grafik değil. Ya geri kalan parçaları birleştirip “Diğer” diye göstermek gerekiyor ya da başka bir grafiği seçmek. Ben çubuk grafiği seçmeyi tercih ettim ve Excel’den grafiğimi oluşturdum:

Excel’in default grafik ayarlarının iyi olmadığını kabul etmemiz gerekiyor. Hele ki çubuk grafikler için… Sanki çubuk grafik sadece zamansal değerleri göstermek için kullanılıyormuş gibi, son girilen veriyi en üstte gösteriyor. İlk olarak bu sırayı tersine çevirerek işleme başladım:

Fakat bu haldeyken bile sıralama içime sinmiş değil. Çünkü ülkeler, değerleri geçtim, isimlerine göre bile sıralanmış değil (zaten öyle olsa da kabul etmezdim). Henüz değere göre sıralamayı grafik ayarlarından yapmak mümkün değil, o yüzden grafiğimi oluşturan data tablosunda ülkelerin sıralamasını değiştirdim ve grafiğimin de düzenlenmesini sağladım:

Şimdi sıralama içime sindi işte… Burada atlamamak gereken bir durum var: Eminim aranızda zaten fark edenler var. “Diğer” verilerini -değeri ne olursa olsun- her zaman en altta tutun. Çünkü o değer, diğer ülke bilgilerinden farklı bir bilgi ve onların arasına karışmamalı. Bir sonraki hamle olarak da -yine Excel’in kötü bir default ayarı olan- sütunlar arası boşluk değerini düzenleyerek devam ediyorum:

Sütun kalınlığının %50’si genişliğinde bir boşluk her zaman göze hoş gelecek bir değer olacaktır… Grafikte eleyebileceğimiz ne varsa eleyip, en sade haline getirmeye çalışıyoruz. Dolayısıyla hem eksen değerlerinden, hem de grid çizgilerinden kurtulmak mümkün. Bunu da değerleri kendi sütunlarının yanına yazarak sağlıyorum:

Görüntü oldukça sade hale geldi. E artık haliyle sıradaki hamlem de anlamlı bir renk kullanımını sağlamak… Çünkü bu haliyle okuyucularımıza nereye bakmalarını istediğimizi söyleyemiyoruz. O zaman rengi “Lütfen buraya bak” demek için kullanalım:

Kırmızının öne çıkması için de diğer sütunları pasife çekiyor, yani griye boyuyorum. Tabii her zamanki gibi, bu grafiği sunmayıp bir raporda veya sosyal medyada paylaşacağımı düşünerek başlığımı mesajımı içerecek hale getiriyorum:

Son olarak da alt başlığımı, kaynağımı ekliyor ve grafiğimin gereksiz bir ayrıntısı olan çerçevesinden kurtuluyorum. Grafiğimiz yayına hazır, afiyet olsun 🙂


Date: Mar 6, 2020
AUTHOR: Deniz Aksoy

Grafikler Nasıl Yalan Söyler?

Balon Grafik, Grafik, Harita, Veri Görselleştirme, Yeniden Tasarlama

Son dönemde okuduğum Veri Görselleştirme kitabı, Alberto Cairo’nun yazdığı “How Charts Lie”. Kitabın ilk konusunun çıkış noktası da aşağıdaki tweetti:

Kısaca açıklamak gerekirse, ABD’de son dönemde başkan Trump’ın görevi kötüye kullanmaktan azledilmesi gündemde. Trump destekçisi Lara Lea da, “Bakın ülkenin bu kadar büyük bir kısmının çoğunluk oyunu almış bir insanı azledemezsiniz” minvalinde bir harita paylaştı. (Sanki çok oy alan insan kötü bir şey yapamazmış gibi… Çok oy alan değil, çay veren adam kötü olamaz, İsmail Abi öyle öğretti bize.) Fakat bir diğer sorun ise şu, ilçe bazında verilmiş bu harita da doğru bir veri görselleştirme metodu değil. Alberto Cairo’nun burada kullandığı karşıt argüman çok hoş: “Land doesn’t vote, people do.” yani “Topraklar değil, insanlar oy kullanır.” Dolayısıyla oylamaları toprak üzerinden göstermek doğru değil. Çünkü şu anda çok az gibi gözüken mavi alanlarda çok büyük nüfuslar yaşıyor. Dolayısıyla aslında çizilmesi gereken harita şu:

Bunu okuduktan sonra aklıma tabii ki bizim seçimlerimizde kullanılan haritalar geldi. Son seçim olan Belediyeler seçimleri için hazırlanmış grafiğe bakalım:

http://secim2019.ntv.com.tr/

Siyasi göndermeden bağımsız, bu grafiğin de artık doğru bir gösterim olmadığını rahatça söyleyebiliriz. İlçe bazında olanını da uygun bir zamanda hazırlamaya çalışacağım ama şimdilik il bazında olanını paylaşmak isterim:

Bu grafikleri oluşturmanın birden fazla yolu/uygulaması var. Ben şimdilik Excel’in balon grafiği ile hazırladım ama Tableau ile hazırlayacağım grafikler çok yakında burada…


Date: Oca 20, 2020
AUTHOR: Deniz Aksoy

Verileri Nasıl Sıralamalı?

Alan Grafik, Çizgi Grafik, Çubuk Grafik, Sütun Grafik, Veri Görselleştirme, Yeniden Tasarlama

Geçtiğimiz hafta, Meteoroloji Genel Müdürlüğü’nden (MGM) Erdoğan Bölük, Türkiye’de görülen hava sıcaklıklarıyla ilgili şu tweeti paylaştı:

Grafik bize diyor ki: “Son 20 yıl içerisinde yaşanan bir sıcaklık anomalisi var”. Tam bir açıklama olmasa da, her yılın ortalama sıcaklığının 2000 yılının sıcaklık ortalamasıyla olan farkını görüntülüyoruz. Grafik ne kadar alarm veren bir durumu gösterse de, zaman içerisindeki gelişimi anlayamıyoruz. Tabii hemen kolları sıvadım ve “Ben olsam nasıl yapardım?” sorusunun yanıtı için öncelikle grafiği bire bir kendim oluşturdum:

Grafiğe biraz bakınca düzenlemek isteyeceğim birkaç detay görmüştüm aslında:

  • Hem veri etiketi (data label) hem de Y ekseni etiketi kullanmamak.
  • İçeriğin ön plana çıkmasını sağlayacak beyaz arka planı kullanmak.
  • Grafiğin okunmasında en önemli unsurlardan birisi olan sadeliği korumak için gölge gibi bir görsel efekti kullanmamak.
  • X ekseninde yer alan yılların dikey değil, yatay yazılmasını sağlamak.
  • Başlıkta grafiğin mesajını verip, mevcut başlıktaki bilgilendirmeyi alt başlık olarak yerleştirmek.

Ancak tüm bunların ötesinde bir veri görselleştirme hatası bulunuyor grafikte. Zamansal değerleri anlatan bir grafiğin veri sıralaması, verilerin değerlerine göre değil, zamanına göre yapılmalıdır. Dolayısıyla ilk yaptığım değişiklik bu oldu:

Ancak bu durumda grafikten sıcaklık değerlerinin zaman içerisinde nasıl değiştiğini okuyabiliriz. Mevcut halinden sıcaklıkların ne zaman 2000 yılının değerlerinin altına düştüğünü, öncesinde sonrasında neler olduğunu okumak mümkün değildi.

Buradan itibaren yapılması gereken diğer değişiklikleri uyguladım:

Bu noktada da, acaba bu zamansal değişimi göstermenin doğru yolu alan grafiği midir? Yoksa örneğin çubuk grafik, sütun grafik veya çizgi grafik kullanılabilir miydi?

Çubuk Grafik
Sütun Grafik
Çizgi Grafik

Bu üç grafikten kesin olarak kullanmayacağım bir grafik var, o da çubuk grafik… Çünkü çubuk grafiklerdeki 0’ın sağı/solunda pozitif/negatif değerleri görmek bizim çok alışık olduğumuz bir durum değil. Eğer bir grafikte pozitif ve negatif değerler varsa mutlaka sütun/alan/çizgi grafikten birini seçmeliyiz.

Peki bu 3 grafiğin arasında katı bir doğru var mı? Hayır. Benim seçimim çizgi grafik olurdu ama sütun veya alan seçene de lafım olmaz 🙂


Date: Oca 13, 2020
AUTHOR: Deniz Aksoy

Zamansal Değişim Grafikleri

Çizgi Grafik, Veri Görselleştirme, Yeniden Tasarlama

2 gün önce Ekonomi Profesörü Veysel Ulusoy twitter hesabından şu tweeti paylaştı:

Bu grafiği görünce aklıma hali hazırda paylaşmak istediğim bir yeniden tasarlama geldi. Tam da uygun bir örnek yakalamışken kullanmak istedim.

Şimdi öncelikle grafiğimizi değerlendirerek işe başlayalım. 3 şehre ait 15 yıllık GSMH verilerini görüyoruz ve grafiğin kendisinden alabileceğimiz bir mesaj yok. Sadece bize verileri görüntülemiş. Fakat bu 45 veriyi birbirinin içine geçmişken kıyaslamak kolay değil. Dolayısıyla burada zamansal datanın değişim kıyasını yapabilmenin doğru yolu sütun grafik değil. Grafik Sürekliliği (The Graphic Continuum) infografiğinden yararlandığımızda, zamansal değişimleri gösteren grafikler: Çizgi Grafikler ve Alan Grafikler. Burada kümülatif bir bilgi olmadığından alan grafikleri kullanmak uygun olmayacaktır, dolayısıyla seçimimiz Çizgi Grafik:

Renkler Excel tarafından atanan otomatik palet renkleri. Ancak bu renklerin bir anlamı yok bu grafikte. Peki nasıl renklendirmeliyiz? Hocamızın mesajına bakalım: “Bölgesel gelir farklılığı düalist ekonominin göstergelerini destekler nitelikte…” Demek ki aslında düşük gelirli olan şehirlerimizi vurgulamaya çalışıyoruz ve İstanbul verisi de onların karşısında zıt olarak verdiğimiz ek bilgi. Bu durumda grafiğimizi şu şekilde düzenlememiz gerekiyor:

Tabii bu durumda hangi çizginin Adana, hangisinin Adıyaman olduğunu belirtmek için ya farklı renkler kullanmalıyız ya da bir grafik düzenleme işlemi olarak alt kısımdaki açıklama kısmını (gösterge veya lejan olarak da isimlendirilir) grafiğin içine dahil etmeliyiz.

Eğer çizgilerimizin bir rengi varsa açıklama metinlerini de aynı renkte kullanmak grafiğin okunmasını kolaylaştıracaktır.

Sormamız gereken bir diğer soru da şu: Bu şehirlerin düşük GSMH olduğunu nasıl düşünüyoruz? Neye göre düşük? Evet İstanbul’a göre düşük ama belki de diğer şehirlerden yüksek. Dolayısıyla grafikte yer alması gereken bir diğer bilgi Türkiye Ortalama verisi.

Ancak bu noktada şunu kaçırmamamız gerekiyor: Türkiye verisi bir şehir verisi değil, yani aslında farklı tipte bir veriyi aynı grafikle göstermeye çalışıyoruz. Türkiye verisini farklı bir biçimde göstermek, -farklı bir çizgi tipi veya farklı bir grafikle- verileri ayrıştırmayı kolaylaştıracaktır. Ben alan grafikle göstermeyi tercih ettim:

Evet şimdi grafiğimiz mesajımızı çok daha net bir şekilde göstermeye başladı. Peki ya mesajımız neden burada yok? Hadi onu da ekleyelim:

Son olarak grafik eksenlerini de grafiğin geri kalanının biçimine uygun hale getirip çalışmamızı sonlandırabiliriz:


Nereden Nereye Geldik?


Date: Oca 6, 2020
AUTHOR: Deniz Aksoy

İşsizlik oranları yükselişte

Çizgi Grafik, Veri Görselleştirme, Yeniden Tasarlama

Hazırladığınız grafiği bir sunumda kullanacaksanız, grafiğin desteklediği mesajı sunuş sırasında kendiniz söyleyin. Ancak eğer ki grafiği bir raporun içinde gönderecekseniz, grafik kendi kendine konuşmalıdır. Bu durumda da, mesajın grafikten kolayca okunabildiğinden emin olun. Renk kullanımı üzerinden Gestalt’ın benzerlik prensibi ve arkaplan ayrıştırması üzerinden şekil/zemin prensibi algıyı şekillendirecektir.


Date: Ara 23, 2019
AUTHOR: Deniz Aksoy