Гештальт-принципы восприятия в визуализации данных

Немножко из истории: эти принципы разработаны в 1920-х годах немецкими психологами, чтобы понять, как люди воспринимают и “видят” мир. Их до сих пор используют везде, особенно в дизайне. Ну и без датавиза не обошлось. Здесь я попробую рассказать и показать, что они значат и как их использовать в визуализации данных, чтобы эти штуки, которые сложно звучат, стали понятными и простыми.

Proximity — близость

Если объекты находятся близко друг к другу, мы думаем, что они как-то связаны. На картинке нам сразу кажется, что есть три группы точек, потому что все эти точки находятся близко друг к другу. Для меня в визуализации это прежде всего про расположение: например, заголовки к графикам должны быть достаточно близки к самому графику, чтобы понять, что это подпись именно к нему, а не к чему-то другому. Или же, при создании дэшборда, визуальные элементы про “что-то одно” должны быть ближе друг к другу. Например, у вас есть две группы KPI, основанных на двух разных типах данных: то, что про одно располагайте ближе друг к другу, но между группами всегда делайте расстояние.

Similarity — сходство

Объекты, имеющие одинаковый цвет, форму или размер воспринимаются как связанные или принадлежащие к одной группе. На картинке несмотря на то, что вы все еще четко видите те три группы, кажется, что синие точки схожи между собой и обладают какой-то общей характеристикой. Здесь очень важно правильное использование этого принципа, например, можно нанести цвет на скаттерплот и показать дополнительную характеристику элементов. Но если график просто раскрасить и цвет не будет нести никакой смысловой нагрузки, то воспринимать его станет тяжелее, чем без цвета совсем. Также это способ сфокусировать внимание аудитории на тех элементах, которые вам кажутся важными.

Enclosure — ограждение

Этот принцип похож на близость и говорит о том, что объекты, которые “заключены” внутри одной области, принадлежат к группе. Обычно это про выделение цветом предсказываемых значений в линейных графиках или выделение кружочком чего-то важного. Я часто выделяю группы KPI каким-то фоном и разным цветом, если их нужно расположить на одном дэшборде, но по смыслу они немного про разное.

Closure — замкнутость

Мы любим, чтобы группа объектов вырисовывалась во что-то целое, простое и понятное нам. На картинке, вроде бы, просто набор линий, но в нашей голове четко рисуется круг. В визуализации этот принцип помогает убирать лишнее из графиков и чистить их от ненужных элементов. Например, если вы нарисуете барчарт и уберете ось y со значениями, мы все равно будем знать, что это барчарт. Особенно заметен этот принцип, когда мы убираем ненужные рамочки вокруг графиков, лишние линии, разделители и так далее.

Continuity — непрерывность

Он аналогичен замкнутости: когда мы смотрим на группу объектов, мы пытаемся их сгруппировать. Если они лежат ровно на линии, нам легче их выстроить в ряд и понять, как они организованы. В графиках это в основном про сортировку и порядок. Барчарты лучше сортировать от большего к меньшему, временные графики от прошлого к будущему и так далее. Тогда мы будем воспринимать их как единое непрерывное целое. Также подписи к графику, легенда и прочие визуальные элементы должны находиться в организованном порядке вместе с графиком (выравнивание, отступы и тд).

Connection — соединение

Если объекты связаны, мы воспринимаем их как что-то единое. И этот принцип сильнее общих цветов и форм. Если вы посмотрите на картинку, то несмотря на одинаковый цвет точек и другие схожие характеристики, вы все равно сначала их объедините по принципу соединения друг с другом. Это работает с сетями и линейными графиками — благодаря линиям мы понимаем, что эти точки свзяаны, и предполагаем, что они про что-то одно или же они обладают схожими характеристиками.

Конечно все принципе довольно сильно пересекаются друг с другом и для каждого графика играют свою роль. Они помогают нам понять, как люди видят наши графики: что лишнего можно убрать, а что наоборот стоит выделить. И, в конечном счете, с ними можно сделать визуализацию данных понятнее и эффективнее :)

Статью писала на основании прочитанного из моей любимой книги Knaflic, Cole Nussbaumer. Storytelling with data: A data visualization guide for business professionals. John Wiley & Sons, 2015.