СОФТЕРРА: Визуализация в коллективе

Как уверяют разработчики, ManyEyes позволяет обеспечить более глубокий анализ информации за счет использования знаний сотен и тысяч людей. В общем-то, это аргумент почти всех компаний, продвигающих средства для коллективной работы в онлайне, который сводится к старой пословице «Одна голова хорошо, а две лучше». В IBM указывают, что этот проект может быть полезен не только частным лицам, но и бизнесу и правительственным структурам при принятии более точных решений на основе предиктивного анализа. Приложение должно помочь компаниям и госведомствам значительно ускорить темпы освоения новых технологий за счет веб-сервисной модели ПО. Весьма полезной такая модель является и для самой IBM, поскольку стимулирует коллективные инновации среди пользователей и гарантирует оперативную обратную связь, что вкупе способствует быстрой отладке и выводу на рынок свежих технологий.

Впрочем, также ни для кого не является секретом, что создатели всех wiki-приложений и подобных им сервисов сталкиваются со спамерами, вандалистами и прочими любителями «посорить в общественных местах», вносящими некорректные правки в статьи, документы или, как в данном случае, наборы данных. Так например, в Wikipedia пришлось даже отказаться от излишней «демократии» во внесении правок, поскольку этим правом слишком часто злоупотребляли, что существенно подорвало репутацию проекта. Подастся ли модерированию ManyEyes или же в будущем возможности по редактированию визуализаций также придется ограничить, покажет время. Пока сервис еще не получил столь массовой популярности, и эти проблемы обходят его стороной.

Весь ресурс делится на две глобальных части — для участников и любопытствующих. Последние могут помимо библиотеки визуализаций ознакомиться со списком исходных табличных данных и лентой последних комментариев в обсуждениях, на которую можно оформить RSS-подписку. Также они имеют право создавать свои собственные диаграммы на основе внесенных другими участниками данных. Для того чтобы загрузить собственные информационные массивы, нужно зарегистрироваться и получить общий для всех веб-ресурсов IBM идентификатор (IBM ID). Высказать свою точку зрения на форуме можно и без аутентификации. Пока в ManyEyes разрешены сообщения от анонимных пользователей. Сразу нужно оговориться, что для просмотра визуализаций необходимо обзавестись последней версией Java-плагина для браузера. Причем, он, похоже, не умеет работать с кириллицей. По крайней мере, у меня данные, введенные на русском языке, в табличном виде смотрелись нормально, а на сгенерированных графиках не отображались.

Загрузить свои исходные данные в систему (например, изменение рождаемости в зависимости от динамики среднедушевого дохода в стране) достаточно просто. Стандартной формой представления экспортных данных является таблица. Ее можно загрузить в виде текстового файла, в котором значения отделяются табуляцией, а первой строкой идут заголовки колонок. Например:

Fruit Color Calories

Apple Red 100

Banana Yellow 120

Размер файла не должен превышать пяти мегабайт. Или же можно скопировать и вставить соответствующую табличку из Excel.

Другие проекты

Разработчиками HistoryFlow и ManyEyes в разное время были созданы такие сервисы визуализации, как SmartMoney Map of The Market и Shape of Song. Первый позволяет анализировать котировки акций на бирже и демонстрирует изменения курса, группируя компании по отраслям. На его основе позднее в ManyEyes был разработан один из типов визуализаций (древовидные карты).

Shape of Song — это попытка разложить музыкальные композиции на составляющие, представить их в виде арок и получить графическое отображение той или иной мелодии. На сайте проекта можно провести свой анализ, загрузив midi-файл.

Вместе с тем к структуре экспортируемых данных предъявляется довольно широкий круг требований. Среди самых распространенных ошибок ввода можно отметить указание значка "$" перед числами. Подобного финансового формата в MoneyEyes не предусмотрено, так что доллары, как и любые другие единицы измерения, необходимо указывать в заголовке.

Есть и другие тонкости. Например, в том случае, если в нескольких ячейках загружаемой таблицы нет значений и проставлены соответствующие символы («n/a» или "*"), система обработает данные корректно. Однако если в определенном столбце большинство ячеек содержат текстовые указания на отсутствующие данные, то встроенный анализатор присваивает всем ячейкам в этой колонке текстовый тип данных вместо числового. Изменить это можно вручную, выбрав соответствующий пункт в выпадающем меню. Другое дело, что на типы данных пользователи зачастую не обращают внимания. Впрочем, все эти особенности приложения быстро познаются на опыте и перестают досаждать.

Демонстрации

На выбор пользователю предлагается несколько типов визуализаций. Первый — географический — включает карту мира и США. Кстати, ориентация сервиса прежде всего на американских пользователей проявляется во многих мелочах. Например, в качестве источников для загрузки исходной информации предлагаются правительственные сайты страны, а указанные в данных аббревиатуры вроде AZ или MA распознаются как названия соответствующих штатов.

В качестве примера использования карточного типа можно привести исследование Amnesty International по применению смертной казни в различных странах. Замечу, что автор карты позволяет просмотреть данные, как по степени неприятия высшей меры по четырехбалльной шкале (отрицается законодательно, не используется на практике, используется в отдельных случаях, используется постоянно), так и по времени отказа различных государств от подобного наказания — по мере приближения к настоящему времени цвет становится насыщеннее. Встроенный инструментарий позволяет наблюдателю увеличить масштаб и просмотреть данные по отдельным странам [1].

Второй тип визуализации — это графики трех типов. Линейные диаграммы (line graph) — «классический» и самый простой вид графического отображения данных; большинство представленных в библиотеке проектов реализовано именно в этой форме. На рисунке продемонстрирован рост доли пользователей Интернета среди детей младшего, среднего и старшего школьного возраста в Южной Корее. Точное значение координат в конкретной точке графика можно узнать, просто наведя курсор. Можно просмотреть график только по одному показателю, что очень полезно в визуализациях, описывающих изменение динамики сразу десятка или более объектов. Для выбора нужно кликнуть по соответствующему заголовку в расположенной слева от диаграммы легенде. Отметить отдельные значения на графике для последующего обсуждения можно, кликнув по ним с удерживаемой клавишей Ctrl [2].

Другой подтип — это графики с областями (stack graph). Они тоже относятся к классическим методам визуализации, используемым в тех случаях, когда важно изобразить как динамику значений каждого объекта в отдельности, так и их влияние на общую динамику системы, которую они составляют. В качестве примера можно привести диаграмму, иллюстрирующую изменение численности населения в пригородах Сан-Франциско. Точную высоту отдельной области можно просмотреть, кликнув на ней мышью [3].

Следующая категория используемых в ManyEyes визуализаций предназначена для визуального сравнения разных значений. К этому типу относятся обычные и «блоковые» гистограммы, а также «пузыри» (bubble chart). В отличие от столбцов в стандартной гистограмме, в «блоковой» значения отображаются в виде поставленных друг на друга прямоугольников одинаковых размеров. Использовать такую форму представления имеет смысл в том случае, если автор хочет показать отдельные элементы, образующие данное значение. В этом примере визуализированы данные о ВВП на душу населения в различных странах. Ось абсцисс соответствует показателю в миллионах долларов, а ось ординат соответствует числу стран с примерно одинаковым уровнем ВВП на человека. Каждый блок представляет отдельное государство [4].

«Пузыри», как правило, используются в том случае, когда необходимо отразить на диаграмме большое множество значений. Также они применяются, если порядки значений различаются и их демонстрация на гистограмме не очень наглядна. Положительные величины отображаются кругами голубого цвета, отрицательные — красного. Если автор использует больше одного измерения данных, для просмотра понадобятся выпадающие под диаграммой меню (это, впрочем, справедливо и для диаграмм других типов). На картинке изображена диаграмма наиболее часто скачиваемых книг из библиотеки «Проекта Гуттенберг». При выборе нескольких книг (клики с удерживанием Ctrl) внизу справа появляется сумма абсолютных и относительных значений выбранных объектов.

Связи

Для отражения связей между сущностями используются диаграммы облаков рассеяния (scatterplot visualisation) и графы (network diagram). Облака позволяют показать корреляционную зависимость между различными показателями (например, погодой и коровьими удоями в каком-нибудь британском графстве) в виде сосредоточения большей части точек в конкретных областях диаграммы. Так, на иллюстрации изображена попытка одного из пользователей отыскать зависимость между коррупцией и ВВП. Каждой точке соответствует определенная страна. В меню можно поменять местами оси со значениями степени коррумпированности и размерами ВВП, а также определить, какой из этих факторов будет определять диаметр точки. Если кажется, что это только мешает получить ясную картинку, то все точки можно «уравнять», выбрав в разделе «Dot Size» пункт «Not selection» [5].

Графы предлагается использовать в первую очередь для визуализации различных социальных сетей. В качестве примера таблицы исходных данных разработчики приводят следующий массив:

Но на деле пользователи нашли этому инструменту гораздо более широкое поле применения. В частности, на иллюстрации изображен фрагмент графа, увязывающего названия авиаконцернов с типами выпускаемой ими продукции (танкеры, пассажирские самолеты, бомбардировщики и т. д.). Масштаб сети можно изменять скроллингом мыши, а узлы расставлять в произвольном порядке.

Завершают список инструментов визуализации диаграммы для отображения частей целого, к коим помимо стандартной круговой с выделением отдельных сегментов разработчики относят древовидные карты (treemap). Они очень удобны для отображения значений, сгруппированных в несколько категорий по определенному признаку. Например (см. скриншот c SmartMoney Map), если указать в качестве анализируемых данных изменение курса ценных бумаг отдельных компаний, объединенных по сфере деятельности, и обозначить повышение (положительные значения) зеленым цветом, а снижение (отрицательные) красным, то древовидная карта рынка очень хорошо продемонстрирует негативный тренд, распространяющийся на отрасль в целом.

В момент запуска альфа-версии все содержимое библиотеки визуализаций сводилось к десятку простеньких демонстраций функциональности сервиса. Хотя даже эти начальные графики вполне отражали масштабность проекта, показывая результаты анализа самых разнообразных данных: от пищевой ценности сухих завтраков до кривой рождаемости в мире.

В настоящее время на ManyEyes опубликовано уже около 750 визуализаций. Кстати, к тому времени, когда эта статья будет опубликована, цифра может существенно вырасти. Большая часть размещенных на сайте исследований активно обсуждается на форуме, причем многие из графиков уже были неоднократно расширены и модифицированы.

Станет ли ManyEyes глобальной копилкой аналитических исследований, подобно тому, как Wikipedia превратилась в сборник энциклопедических знаний, — покажет время, однако задумка интересная, так что будем надеяться, что проект в обозримом будущем выкарабкается из статуса альфа-версии.

Оглавление