การทำข้อมูลให้เป็นภาพ

การทำข้อมูลให้เป็นภาพ (Data Visualization)

ข้อมูลที่รวบรวมได้นั้น ส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบของตารางที่ประกอบด้วยตัวอักษร ตัวเลข เป็นปริมาณมาก แม้ว่าข้อมูลนั้นสามารถตอบข้อสงสัย หรือนำเสนอสิ่งที่สนใจได้ แต่ยังยากต่อการทำความเข้าใจ หรือเป็นอุปสรรคในการสื่อสารให้เข้าใจตรงกันดังนั้น การนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ (data visualization) สามารถช่วยตอบคำถาม หรือนำเสนอประเด็กต่างๆ ได้รวดเร็ว และชัดเจนมากขึ้น

• แผนภูมิรูปวงกลม (Pie Chart) – สร้างโดยการเขียนรูปวงกลมและแบ่งวงกลมออกเป็นสัดส่วนตามจำนวนข้อมูล ซึ่งควรเป็นจำนวนข้อมูลที่มีจำนวนกลุ่มไม่มากนัก

• แผนภูมิรูปโดนัท (Doughnut Chart) – สร้างโดยการนำแผนภูมิรูปวงกลมมาวางซ้อนกัน ช่วยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของสัดส่วนได้เป็นอย่างดี

• แผนภูมิแท่ง (Bar Chart) – แสดงความแตกต่างในเชิงปริมาณได้ชัดเจน ใช้แสดงปริมาณข้อมูลแต่ละส่วน

• กราฟเส้น (Line Graph) – แสดงมิติของการเปลี่ยนแปลงได้ดี โดยใช้พื้นที่แสดงข้อมูลแต่ละรายการน้อยกว่าแผนภูมิแท่ง ทำให้เสนอจำนวนรายการข้อมากได้มากกว่า

• แผนภาพการกระจาย (Scatter Plot) – แสดงการกระจายของข้อมูล การเปรียบเทียบได้ดี รวมถึงทำให้เห็นแนวโน้มของความสัมพันธ์ของข้อมูล 2 ประเภทที่สนใจได้

การเลือกใช้แผนภาพให้เหมาะสมกับข้อมูล ต้องทำความเข้าใจลักษณะของข้อมูลและจุดประสงค์ในการนำเสนอ ซึ่งสรุปได้ดังตารางต่อไปนี้

การทำข้อมูลให้เป็นภาพอย่างเหมาะสม

การนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ ไม่ได้จำกัดเฉพาะการใช้รูปแบบมาตรฐานที่กล่าวมาเท่านั้น ยังสามารถนำเสนอข้อมูลในรูปแบบอื่นๆ ให้น่าสนใจได้อีก โดยอาศัยการนำเสนอข้อมูลให้เป็นภาพ ตามหลักการมองเห็นและการรับรู้ของจาคส์ เบอร์ติน (Jacques Bertin) ซึ่งเป็นผู้ริเริ่มการทำข้อมูลให้เป็นภาพ (Information Visualization) โดยกำหนดตัวแปรในการมองเห็น (Visual Variables) ไว้ 7 อย่าง ได้แก่

1. ตำแหน่ง

2. ขนาด

3. รูปร่าง

4. ความเข้ม

5. สี

6. ทิศทาง

7. ลวดลาย

การเลือกใช้ตัวแปรในการมองเห็นเพื่อสร้างภาพจากข้อมูล จะใช้ลักษณะเฉพาะ (Characteristic) ที่ต้องการเน้น ได้แก่ การสร้างความโดดเด่น (Selective), การจัดกลุ่ม (Associative), การบ่งปริมาณ (Quantitative) และการแสดงลำดับ (Order)การสร้างความโดดเด่น (Selective) – ทำให้ผู้รับสารมุ่งตรงไปยังข้อมูลที่ต้องการสื่อสารได้อย่างรวดเร็ว เช่น การใช้สีในการจำแนกกลุ่ม

การจัดกลุ่มข้อมูล (Associative) – แสดงการแบ่งกลุ่มของข้อมูล เช่น การใช้สีเพื่อบ่งบอกลักษณะร่วมกันในกลุ่มข้อมูลที่แตกต่างกัน

การบ่งปริมาณ (Quantitative) – แสดงข้อมูลในเชิงปริมาณอย่างชัดเจนจากการใช้ขนาด ความเข้ม-อ่อนของสี เช่น การใช้ขนาดหรือการใช้สีเข้ม-อ่อนเพื่อบ่งบอกปริมาณที่แตกต่างกัน

การแสดงลำดับ (Order) – แสดงข้อมูลเรียงลำดับจากน้อยไปมาก(หรือมากไปน้อย) ก่อน-หลัง โดยเรียงลำดับจากซ้ายไปขวาหรือบนลงล่าง การใช้สีอ่อนไปเข้ม

การเล่าเรื่องราวจากข้อมูล (Data Story Telling)

ในการถ่ายทอดเนื้อหา

ความรู้ ผลลัพธ์จากข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์และประมวลผลออกมาเป็นภาพจำเป็นต้องมีกลวิธีในการเล่าเรื่องราว (Story) เพื่อเชื่อมโยงหรือสื่อสารให้เข้ากับผลลัพธ์ของข้อมูลทำให้ผู้รับสารเกิดความสนใจในการติดตามเรื่องราวตั้งแต่ต้นจนจบและมีความเข้าใจตรงตามความต้องการของผู้สร้างเนื้อหาการนำเสนอเนื้อหาให้ประสบความสำเร็จ

อาจใช้วิธีการนำเสนอ 4 รูปแบบ ดังนี้

1. แบบตู้กดน้ำ – เปรียบเสมือนการพูดคุยในขณะกดน้ำมีเวลาในการสนทนาเพียงช่วงสั้นๆ เปรียบเทียบได้กับการสรุปเนื้อหาที่มีปริมาณมาก

ให้เหลือแต่ใจความสำคัญและอธิบาย-สื่อสารด้วยภาพ เช่นการทำข้อมูลให้เป็นภาพ กราฟ แผนภูมิ

2. แบบร้านกาแฟ – เปรียบเสมือนการพูดคุยกันในร้านกาแฟมีเวลาในการสนทนามากขึ้น เล่าเรื่องราวระหว่างกัน เนื้อหาที่นำเสนอมีความยาวหรือมีรายละเอียดมาก

ต้องเล่าเรื่องราวของให้หาให้อยู่ในความสนใจของผู้ฟัง

3. แบบห้องสมุด – เปรียบเสมือนการเข้าศึกษาเนื้อหาในห้องสมุดที่มีเอกสาร ตำราวิชาการ งานวิจัย ต้องค้นคว้าเชิงลึกในสิ่งที่สนใจ

จึงเป็นการนำเสนอเนื้อหาให้ผู้อ่านมีปฏิสัมพันธ์กับเนื้อหาและอยากศึกษาค้นคว้าเพิ่มเติมเพื่อให้เข้าใจเชิงลึกมากขึ้น

4. แบบห้องทดลอง – เปรียบเสมือนการทดลองและลงมือปฏิบัติการในห้องทดลองที่ได้รับประสบการณ์จากการลงมือปฏิบัติจริง จึงต้องให้ผู้อ่านมีปฏิสัมพันธ์กับเนื้อหาและสามารถแลกเปลี่ยนประสบการณ์แบ่งปันสิ่งที่ตนเองทราบให้กับผู้อื่น

ข้อควรระวังในการนำเสนอข้อมูล

การใช้ตัวแปรในการมองเห็นผลลัพธ์ของข้อมูล จะต้องระวังไม่ให้ตัวแปรที่ใช้แสดงผลด้านอื่นที่ไม่ได้ตั้งใจปรากฏออกมา เพราะจะทำให้ผู้รับสารตีความผิด หรือเข้าใจความหมายไม่ตรงกับข้อมูลที่ต้องการสื่อสาร

อ้างอิง

สถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี กระทรวงศึกษาธิการ, หนังสือเรียนรายวิชาพื้นฐานวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี เทคโนโลยี (วิทยาการคำนวณ) ชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 5

Visual Variables (https://www.axismaps.com/guide/general/visual-variables/)

How to Lie with Data Visualization (https://heap.io/blog/data-stories/how-to-lie-with-data-visualization)