Mapa koronawirusa – jak UX wpływa na wzrost paniki?

Zapewne rzuciła Wam się w oczy mapa koronawirusa, ta z powyższej grafiki. Mapa została stworzona na potrzeby Johns Hopkins Coronavirus Resource Center. Mapa trafiła na portale, do gazet oraz programów telewizyjnych. Niestety jej wydźwięk jest bardzo negatywny i niestety po kontakcie z taką mapą można tylko czuć się gorzej. Bo tak przedstawione dane, niestety przekazują dramatyczny obraz sytuacji, mimo że wcale tak nie jest. Poniżej zebrałem błędy oraz manipulacje, które znalazły się w powyższej mapie.

Link do mapy: https://coronavirus.jhu.edu/map.html

Wartości liczbowe

Co widzimy wpierw? Jakie dane rzucają nam się w oczy? To oczywiste czerwoną wartość w lewym górnym rogu. Czyli w miejsce gdzie naturalnie pada nasz wzrok gdy odwiedzamy nową witrynę. Znajduje się tam wielka czerwona liczba. Na dodatek wciąż rośnie. Najgorsze jest to, że mylnie można sądzić, że jest to liczba obecnie zakażonych. Co jest nieprawdą. Aby otrzymać taką liczbę trzeba odjąć zieloną liczbę z prawej strony, zdecydowanie mniej dostępną. Okazuje się wtedy, że obecnie zarażonych jest o ½ mniej.

Jaka z tego lekcja? Unikajmy w takich sytuacjach wartości skumulowanych, ponieważ one bardzo wypaczają obraz i nie pokazują bieżącej sytuacji.

Skala elementów na mapie

Mapy mają to do siebie, że możemy je oddalać i zbliżać. Niestety zła rozdzielczość, złe oddalenie mapy i już cały świat jest zarażony. Co jest oczywistą nieprawdą. W zależności od zbliżenia otrzymujemy mniej lub bardziej reprezentatywną mapę. Jednakże warto pamiętać, że obecnie jest zarażonych całe 0.0009% ludzkości. Czy o tym informuje nas mapa? Czy może jednak wprowadza nas w błąd?

Jaka z tego lekcja? Uwaga na mapy. Gdy nakładamy na nie dane powinniśmy je skalować względem totalnych wartości. W tym przypadku, elementy powinny być skalowane w taki sposób, że przykrycie całej powierzchni lądów powinno występować w momencie zainfekowaniem wirusem wszystkich jej mieszkańców.

Punkt odniesienia

Spójrzcie na Chiny. Obecnie Chiny odpowiadają za ⅔ wszystkich zakażeń. Reszta świata to zaledwie ⅓. Niestety na tej mapie wygląda to tak jakby Chiny odpowiadały za nie więcej jak 50%. Może to powodować wrażenie, że wirus zaatakował już równomiernie cały świat. Co jest nieprawdą. W Chinach odnotowano ponad 80.000 przypadków, a w reszcie świata około 48.000 przypadków. Mapa niestety tego nie pokazuje.

Jaka z tego lekcja? Pokazujmy elementy w taki sposób, aby na pierwszy rzut oka było jasne jakie są względem nimi proporcje.

Kolor na mapie

Zacznijmy od tego że mapa jest czarna. Co może budzić w nas lęk. Czarny kolor jest mocno powiązany w naszych głowach z wydarzeniami o negatywnym zabarwieniu. Szczególnie jeżeli pokazujemy dane w kontekście śmiertelnego wirusa, nie sprawia, że czujemy się lepiej.

Kolor czerwony za to został zarezerwowany do przedstawienia skumulowanej ilości zakażonych. Sugerując niejako, że jest to bardzo niebezpieczna sytuacja. Trzeba mieć na uwadze, że śmiertelność wirusa to około 3,6%. Dlatego też uważam, że kolor czerwony powinien być zarezerwowany dla ofiar śmiertelnych. Kolor dla zakażonych powinien być bardziej neutralny, ponieważ zarażenie się nie oznacza śmierci.

Jaka z tego lekcja? Kolory powinny odzwierciedlać informacje, a nie być nastawione na sensację. Uważajmy na mocne kolory takie jak żółty oraz czerwony.

Podsumowanie

Mapa, o której mówię tutaj jest nastawiona na sensację i mocno uwypukla liczbę skumulowanych zakażeń, mocno zmniejszając wagę wizualną dla liczby wyleczonych osób. Mapa buduje wrażenie dramatyzmu zamiast przekazywać dane. Interpretuje je zamiast je po prostu dostarczać. Dzięki czemu wpływa na wzrost strachu przed wirusem.

Aby realnie pokazać sytuację na świecie, za pomocą prostego wykresu, można by zastosować poniższy, jest dużo bezpieczniejszy.

Jak projektować lepsze wizualizacje danych?

Zastanów się co chcesz przekazać? Jakie wnioski wyciągną osoby po zobaczeniu twojego wykresu i opuszczeniu Twojej strony po 5 sekundach? Mamy mało czasu więc trzeba być bardzo konkretnym.
Dobierz narzędzia, wykresy tak by nie budziły wątpliwości. Np. wybranie wykresu kołowego dla zbyt dużej ilości danych powoduje problem w ocenie ich skali względem siebie.
Pamiętaj o układzie. Dane bliżej lewego górnego rogu będą czytane jako pierwsze. Czym dalej od tego miejsca tym większe prawdopodobieństwo ich przeoczenia.
Pokazuj wszystkie dane, a nie tylko ich wycinek. Jeżeli mówisz o wirusie, to nie możesz pominąć danych społeczeństwa, czyli głównych wartości, do których się odnosisz. Jeżeli mówisz o PKB, to nie możesz pominąć danych gospodarczych całego kraju.

Dodatkowe informacje:

Śmiertelność w podziale na wiek to:

80+ – 14,8%,

70-79 – 8,0%,

60-69 – 3,6%,

50-59 – 1,3%,

40-49 – 0,4%,

30-39 – 0,2%,

20-29 – 0,2%,

10-19 – 0,2%

Źródła:

https://medium.com/nightingale/ten-considerations-before-you-create-another-chart-about-covid-19-27d3bd691be8