Data laten spreken: "Vermijd afleiding"

Illustratie van sprekende datavisualisatie

Hoe deel je de relevante gegevens in het bos van staafdiagrammen? En hoe breng je met een grafiek een heldere boodschap? Expert Gert Vanthournout (AP Hogeschool) maakt je datavisualisatie slimmer. De gouden tip: “Vermijd afleiding.”

Gert Vanthournout (AP Hogeschool): “Een schoolbeleid dat evidence informed werkt, moet met veel data omgaan. Soms hoef je die niet meer zelf te verwerken. Zo vind je in Dataloep kant-en-klare schema’s en datavisualisaties die je meteen kan inzetten op een teamoverleg. Maar bij een schooleigen bevraging over bijvoorbeeld ouderparticipatie moet je zelf aan de slag met de input. Niet simpel.”

“Die resultaten en de achterliggende boodschap op een aanschouwelijke manier delen met de collega’s, met ouders … maakt hen betrokken en toont de fond en de relevantie van jullie beleidskeuzes. Al is het niet nodig om altijd álles te delen met iedereen. Ga na welke resultaten en conclusies voor wie zinvol zijn.”

Illustratie van datavisualisatie i.v.m. het kiezen van de juiste grafische weergave

Kies de juiste grafische weergave

Gert Vanthournout: “Zie je datavisualisatie als een verhaal: wat wil je vertellen? Hoe kan je data gebruiken om je boodschap te ondersteunen? Je hoeft geen 7 grafieken te laten zien, eentje kan genoeg zijn als die helder weergeeft wat je wil overbrengen.”

“In 95% van de gevallen volstaan staaf-, spreidings- of lijndiagrammen. Die vind je makkelijk terug in Excel. Een staafdiagram gebruik je om waarden te vergelijken of om een verdeling te visualiseren. In een spreidingsdiagram worden de data als een puntenwolk weergegeven en een lijndiagram toont trends.”

“Laat je niet verleiden tot 3D-blokjes. Die vragen te veel denkwerk en sommige resultaten zitten verstopt achter andere. Een goede datavisualisatie maakt je doel in 1 keer duidelijk. De populaire taartdiagrammen zijn daarvoor minder geschikt, zeker als je publiek er verschillende met elkaar moet vergelijken.”

“Belangrijk: check eerst of je publiek de opmaak van de grafiek zelf begrijpt en licht die zo nodig even toe: wat lees je op de X-as, wat op de Y-as, … Niet iedereen is immers even datageletterd.”

Illustratie van datavisualisatie i.v.m. het kiezen van de juiste kleuren en hoeveelheid kleuren

Kleuren zijn niet neutraal

Gert Vanthournout: “Rood en groen: iedereen heeft daar hetzelfde gevoel bij, zeker op school. Zelfs al doe jij dat anders wanneer je je data slim in beeld brengt, de connotatie is er en kan voor verwarring zorgen. De mens is dan ook een gewoontedier: roze past bij meisjes, blauw bij jongens: achterhaald, maar hardnekkig. Die lans breek je beter niet in je presentatie, dat leidt alleen maar af van je boodschap.”

“Gebruik ook niet te veel verschillende kleuren in je visualisatie. Ikzelf tint altijd maar 1 stuk in de grafiek fel: dat licht de belangrijkste balk of lijn uit. De rest krijgt een zachtere kleur. Zo breng je meteen de aandacht naar wat relevant is voor het beslissingsproces. Je kan dan laten zien welke klas of welk onderwerp je wil bespreken. Dat schept duidelijkheid. Schotel je een datavisualisatie met 6 verschillende kleuren voor, dan kan je publiek zich makkelijker verliezen in details en boet je boodschap in aan kracht.”

“Als je niet weet welke kleur te kiezen: neem kleur die past bij het kleurenpalet van je school of kies voor grijs, zo werk je ook kleurblind-vriendelijk. Let wel goed op de kleur van de assen bij je visualisatie: genereer je die met Excel, dan staan die zeer scherp in het zwart. Dat trekt meteen onnodige aandacht, kies dus ook liever voor grijs.”

Illustratie van datavisualisatie i.v.m. het kiezen van de hoeveelheid informatie

Snoei in overbodige informatie

Gert Vanthournout: “Als je weet welke boodschap je gaat brengen, gebruik die dan meteen als titel van je datavisualisatie. Zet die duidelijk bovenaan: zo geef je de focus mee. Alle bijkomende informatie rond je grafiek bekijk je het best voldoende kritisch. Zo kan je vaak de automatische legende laten varen. Als je voor een groep leraren zit en je wil resultaten uit verschillende klassen bespreken, dan hoef je niet bij de as letterlijk toe te voegen dat het over ‘klassen’ gaat, termen als ‘4HW’ en ‘4LW’ begrijpt je team zo wel.”

“Veel programma’s genereren standaard een hoop hulplijnen en achterliggende rasters. Ik vind die niet echt helpend. Die kan je gerust weglaten. Let er zeker op dat je de as van je grafiek op 0 start: voor de leesbaarheid is dat essentieel. Kies je toch voor een ander cijfer in je datavisualisatie? Geef dat zeker mee. Heb je trouwens altijd exacte cijfers nodig om je boodschap over te brengen? Die vraag kan je je zeker stellen.”

“Tot slot: weeg goed af of al je snoei- en opmaakwerk je tijd waard is. Moet het snel gaan? Dan laat je alle informatie gewoon staan en concentreer je tijdens je presentatie zelf op de gegevens die je wil benadrukken en de bijbehorende boodschap die je wil brengen.”

Gert Vanthournout is onderzoeker en coördinator bij het Kenniscentrum Onderzoek Levenslang Leren en Innoveren (OLLI) aan de AP Hogeschool. Hij onderzoekt datavisualisaties met een focus op datageletterdheid, learning analytics en data-gedreven onderwijsinnovatie.

Meer weten? Het boek: “Storytelling met data” biedt je inspirerende voorbeelden. Online biedt de website: From data to Viz | Find the graphic you need een mooi overzicht van datavisualisaties.