Posted in Bibliotēkzinātne un informācijas zinātne

Datu un sociālo tīklu vizualizācija

© Sanita Malēja, 2011

Datu jeb informācijas vizualizācija veido abstraktu datu vizuālu reprezentāciju, lai pastiprinātu cilvēka izziņas spējas tā, lai skatītājs iegūtu zināšanas par iekšējo datu struktūru un to nejaušām attiecībām (1). Vienkāršāk sakot – informācijas vizualizācija izplata grūti saprotamu informāciju, izmantojot interaktīvas vizuālās saskarnes un platformas. Mūsdienās to var uzskatīt par vienu no ērtākajām alternatīvām rakstītam tekstam un skaitliskiem datiem. Informācijai tiek piešķirta jēga, padarot to pievilcīgu, viegli uztveramu. Izmantojot grafisko dizainu, tā ļauj parādīt datu attiecības viegli nolasāmā veidā. Viena no lielākajām datu vizualizācijas priekšrocībām ir kognitīvā jeb izziņas procesa veicināšana – lasītājam nav jāiedomājas, kā dati varētu izskatīties vizuāli, tas tiek parādīts infografikā.

Londonas metro karte - viens no populārākajiem infografikiem

Informācijas vizuālizācija ir cieši saistīta ar datordizainu, līdz ar to arī ar datorzinātni. Tāpēc, runājot par datu vizualizāciju, var šķist, ka svarīgākais ir prast lietot dažādus rīkus un tīmekļa tehnoloģijas, kā arī iemācīties informāciju skaisti noformēt. Apkopojot un vizualizējot datus, vienlīdz svarīgi ir iemācīties tos izprast, kā arī izprast to ieguves veidus un saistītos jautājumus. Ja inforgrafiks nespēj atbildēt uz jautājumu (vai vairākiem), tas praktiski nedara neko. Neizpaliekoši, liela nozīme ir arī dizainam jeb izejošajam kanālam. Vienkāršākie veidi, kā informāciju vizualizēt, ir atslēgvārdu mākoņi, diagrammas un piktogrammas. Sarežģītāki infografiki var apvienot dažādus grafiskos elementus ar tekstu un secinājumiem par attēloto, kā arī kartes.

Datu vizualizācija tiek pielietota praktiski visās nozarēs, kur informācijas strukturēšanai ir nozīme – ieskaitot zinātni, mākslu, dizainu, statistiku, analīzi u.c. Tieši ar datu analīzi interesentus 11. augustā Latvijas Nacionālās bibliotēkas telpās iepazīstināja sociālo tīklu analītiķis Valdis Krebs priekšlasījumā “Datu vizualizācija un to izmantošana bibliotēku darbā”. V.Krebs ir kompānijas orgnet.com dibinātājs un InFlow programmatūras attīstītājs. Šī programmatūra nodrošina sociālo un organizāciju tīklu analīzi un vizualizāciju.

Dižciltīgā bibliotekāra evolūcija - infografiks

Savos pētījumos par sociālajiem tīkliem autors uzskata bezsaistes komunikācijas tīklus jeb tos, kas ir draugi, radi, kolēģi un paziņas, nevis tiešsaistes tīkli kā draugiem.lv, tviteris vai facebook.com. Sociālo tīklu analīze kā disciplīna pēta to, kur un kā cilvēki iegūst informāciju, kā mērķi paturot informācijas avotu (adresātu), nevis saturu. Analizējot zvanus, e-pastus, sarunas, vienotās platformas un citus avotus, tiek meklēta atbilde uz jautājumu “Vai tas, ko tu izvēlies, atklāj to, kas tu esi?”.

Kā viens no piemēriem seminārā tika rādīts pētījums par lietotāju iepirkšanās paradumiem interneta veikalā Amazon.com. Ieradumu infografiks parāda saistītu starp lietotājiem, kas iegādājas vienādas grāmatas (jeb izdara vienādas izvēles). Amazon.com vietnē šī informācija tiek atspoguļata sadaļā “Customers Who Bought This Item Also Bought” (no angļu val. “Klienti, kas iegādājās šo vienību, pirka arī”). Jo vairāk izvēļu lietotāju starpā saskan, jo lielāks informācijas apjoms ir pieejams vietnes veidotājiem, neatklājot personīgos datus. Analizējot datus, iespējams iegūt informāciju gan par apskatīto grāmatu tēmām, gan uzzināt citus lietotāju grupas interešu laukus. Ar pilnu V.Kreba pētījumu var iepazīties šeit.

Runājot par bibliotēkām, sociālo tīklu un paradumu analīze, kā arī informācijas datu vizualizācija kā efektīvs palīgs var noderēt daudzās jomās. Daži piemēri uzskaitīti zemāk:

  • analizējot lietotāju informācijas meklēšanas paņēmienus un rezultātus, iespējams prognozēt meklēšanas procesā pieļautās kļūdas vai paātrināt procesu, piedāvājot palīdzību “pusceļā”;
  • infografiki palīdz “gudri” atbildēt uz jautājumiem, par kuru bibliotekāram nav plašu zināšanu;
  • veidojot populāro grāmatu kartes, norādot to saistības un līdzības, iespējams palīdzēt izvēlēties papildliteratūru vai resursu, kad izvēlētais avots ir izsniegts;
  • grāmatu kartes palīdz arī neizvēlēties grāmatu, kas ļoti līdzīga jau lasītajai, izvairoties no informācijas dublēšanās; komplektēšanā – analizējot grāmatu izmantošanas paradumus, var aprēķināt, kuras no populārajām grāmatām krājumā pietrūkst;
  • izmantojot bibliotēkas katalogā integrētu aplikāciju, ieteikt lasītājam resursus (līdzīgus resursu, arī apskatītus, tā paša autora resursus utt.);
  • nosakot resursa izmantošanas un atbilstības reitingus, palīdzēt lietotājam izvēlēties atbilstošāko grāmatu.

Apskatot sniegtos piemērus, var secināt, ka izdarītās izvēles, paliktas zem lupas, norāda ne tikai uz lietotāju, bet paver plašāku skatu uz sabiedrību, ļaujot veidot sabiedrības dalījumu, kā arī kārtot izdarītās izvēles. Kamēr sociālo tīklu datu vizualizācija var šķist pietiekami sarežģīta un nepieejama, institūcijas noteikti var iemēģināt roku veidojot praktiskus inforgrafikus un uzrunājot lietotājus vizuāli. Piemēram, ar uzziņas materiālu vai lietošanas pamācību palīdzību.

Izmantotais informācijas avots

  1. Noah, Shahrul Azman, Yaakob, Suraya, Shahar, Suzanna. Application of Information Visualization Techniques in Representing Patients’ Temporal Personal History Data. Visual Informatics : Bridging Research and Practice : First International Visual Informatics Conference IVIC 2009 Proceedings. Springer, 2009, pp. 168-179.

Rakstā izmantotie attēli

  1. attēls ņemts no: Tube Maps [1938. gada metro kartes 1. versija] / The London Tube Map Archive. – 2002. – Resurss apskatīts 2011.gada 12.augustā. – Pieejams: šeit.
  2. attēls ņemts no: Evolution of the Noble Librarian / Visual.ly. –  Resurss apskatīts 2011.gada 12.augustā. –  Pieejams: šeit.

4 thoughts on “Datu un sociālo tīklu vizualizācija

  1. Īstenībā arī Google pielieto tādu kā spiegošanas metodi un izzina savu lietotāju vajadzības. Ja cilvēks bieži apmeklē kādu lapu, arī citi meklējumi ar līdzīgiem atslēgvārdiem būs tuvāki tam, ko lietotājs ir meklējis iepriekš.

    1. Par Google reiz jau ieminējos rakstā par privātumu (https://lbbjss.wordpress.com/2011/05/02/privatums-tiessaiste/). Tevis norādīto atslēgvārdu analīzi arī esmu novērojusi, izmantojot personīgo Google kontu darba vajadzībām. Pēc uzdevuma pabeigšanas, meklēšanas rezultāti kādu laiku tik tiešām ir tendēti uz “darba atslēgvārdiem”.
      Šķiet, ka Google būtu interesants (un apjomīgs) turpmākās pētniecības objekts.

      1. Interesanti, cik tuvu viņi ir privātuma robežas pārkāpšanai, lai gan no otras puses tas tiek darīts ar cēlu mērķi. Cik smalka ir šī robeža un kurā brīdī tā tiek pārkāpta? Diez vai to var izmērīt.

Izsaki viedokli!

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Mainīt )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Mainīt )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Mainīt )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Mainīt )

Connecting to %s