6 ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Visualization มีความสมบูรณ์ โดย ศาสตราจารย์ Edward Tufte

6 ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Visualization มีความสมบูรณ์ โดย ศาสตราจารย์ Edward Tufte

07 December 2020
Episode #21: Edward Tufte - Policy Viz

ศาสตราจารย์ Edward Rolf Tufte คือนักสถิติชื่อดังและได้รับตำแหน่งเป็นศาสตราจารย์กิตติคุณที่มหาวิทยาลัยเยล ณ ประเทศสหรัฐอเมริกา ศาสตราจารย์ Tufte มีประสบการณ์ทำงานให้กับประธานาธิบดี บารัค โอบามา โดยเฉพาะเรื่องการพล็อตกราฟ เพื่อติดตามการกระจายตัวของเงิน 787 พันล้านเหรียญสหรัฐ ที่นำไปใช้ในโปรเจ็คการกระตุ้นเศรษฐกิจในปี ค.ศ. 2009 ศาสตราจารย์ Tufte ถือเป็นผู้บุกเบิกในการพล็อตกราฟต่าง ๆ และได้คิดค้นทฤษฎีมากมายที่เป็นที่ยอมรับ โดยในบทความนี้ขอนำเสนอ 6 ปัจจัยสำคัญที่ทำให้การพล็อตกราฟมีความสมบูรณ์และเหมาะสมที่สุดตามที่ ศาสตราจารย์ Tufte ได้พูดถึงในหนังสือ “The Visual Display of Qualitative Information” ที่ท่านเป็นผู้แต่ง

1. การสร้างกราฟเพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงปริมาณควรใช้สัดส่วนในกราฟให้เหมาะสมและตรงกับสัดส่วนของข้อมูล

“The representation of numbers, as physically measured on the surface of the graphic itself, should be directly proportional to the numerical quantities measured.”

Edward Tufte

การคำนึงถึงความสวยงาม และวิธีการนำเสนอข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการพล็อตกราฟ แต่บางครั้งวิธีที่นำเสนอข้อมูลของเรา อาจสร้างความบิดเบือนให้กับข้อมูล จนส่งผลให้ผู้รับชมได้รับผลลัพธ์ที่ผิดเพี้ยนไป จุดที่สร้างความบิดเบือนได้ง่ายในการพล็อตกราฟคือ เรื่องของขนาดและสัดส่วน จะเห็นได้ว่า กราฟด้านล่างนั้นเป็นตัวอย่างหนึ่งที่แสดงถึงความบิดเบือนในข้อมูล โดยจุดที่เป็นปัญหาที่เห็นได้ชัดคือ สัดส่วนของกราฟที่ผิดเพี้ยนไป

จากรูป จะเห็นได้ว่า การเปรียบเทียบของกราฟแท่งที่เป็นยอดขายเสื้อของ โรนัลโด้ และ เนย์มาร์ มีความไม่ถูกต้อง โดย โรนัลโด้ จะมียอดขายอยู่ที่ 520,000 และ เนย์มาร์ มียอดขายอยู่ที่ 10,000 โดยทั้งสองตัวเลขนั้นในความเป็นจริงแล้วมีสัดส่วนที่ห่างกันถึง 52 เท่า แต่ในกราฟที่แสดงนั้นไม่ได้สื่อถึงความต่างในระดับ 52 เท่าแม้แต่น้อย

2. การเขียนคำกำกับภาพที่ชัดเจน จะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจข้อมูลได้ชัดเจนขึ้นและลดปัญหาที่เกิดจากการบิดเบือนข้อมูลได้

“Clear, detailed, and thorough labeling should be used to defeat graphical distortion and ambiguity. Write out explanations of the data on the graphic itself. Label important events in the data.”

Edward Tufte

การพล็อตกราฟที่สุดแสนจะอลังการและสวยงาม แต่ไม่ได้เขียนคำอธิบาย หรือไม่ได้มีการเขียนคำกำกับภาพไว้นั้น ผู้รับชมอาจไม่สามารถรับรู้ได้ถึงวัตถุประสงค์ของการพล็อตกราฟนั้นได้เลย ยกตัวอย่างเช่น กราฟแท่งด้านล่างนั้นเป็นดีไซน์ที่เรียบง่ายและมีสัดส่วนที่ถูกต้อง แต่การเขียนคำกำกับใต้กราฟแต่ละแท่งนั้น สร้างความสับสนให้กับผู้รับชมหรือผู้อ่านข้อมูลเป็นอย่างมาก  

เนื่องจากผู้สร้างกราฟนี้มิได้เรียงลำดับข้อมูลให้เหมาะสมและไม่ได้เขียนคำกำกับให้ครบถ้วน ทำให้กราฟนี้อ่านยากมากและอาจเกิดการเข้าใจผิดได้ง่าย ยิ่งไปกว่านั้น การที่ไม่ได้เขียนหัวข้อเอาไว้บนกราฟ อาจทำให้ผู้อ่านข้อมูลไม่ทราบว่ากราฟนี้ต้องการที่จะสื่อถึงเรื่องราวอะไร

แน่นอนว่า การพล็อตกราฟที่ดีต้องมีการเขียนคำอธิบายให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็น แต่การเขียนคำกำกับที่ชัดเจนก็เป็นสิ่งสำคัญในการพล็อตกราฟเหมือนกัน

3. ควรแสดงความแตกต่างหรือผันผวนของข้อมูลมิใช่ความแตกต่างของดีไซน์

“Show data variation, not design variation.’’

Edward Tufte

การทำหน้าจอแสดงผล หรือ การพล็อตกราฟ คือ การสื่อถึงข้อมูล ในขณะที่คำนึงถึงความสวยงามไปด้วย แน่นอนว่า มันไม่ใช่เรื่องที่ยากในการพล็อตกราฟให้สวยงามในแบบที่เราต้องการ แต่บางครั้งเราอาจจะสนใจในความสวยงามมากเกินไป จนเผลอใช้หลากหลายสี หรือดีไซน์ในหน้าจอแสดงผลเดียวกัน

การใช้สีที่เหมาะสม จะทำให้หน้าจอแสดงผลดูสะอาดและน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น การเลือกสีอาจไม่ใช่เรื่องยาก แต่การเลือกดีไซน์นั้นอาจยุ่งยากกว่า ดังนั้น หากไม่แน่ใจว่าจะเลือกใช้ดีไซน์ไหน สิ่งที่ควรต้องคำนึงถึงคือ ความเรียบง่าย การเลือกใช้กราฟที่เรียบง่ายและเป็นที่นิยม ไม่ได้เพียงแค่ประหยัดเวลาในการสร้างขึ้นมาเท่านั้น แต่ยังทำให้ผู้อ่านเกิดความเข้าใจได้ง่ายขึ้นอีกด้วย

ยกตัวอย่างเช่น ไอเดียในการสร้างกราฟด้านบน ที่ผู้สร้างกราฟพยายามแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของราคาน้ำมันในแต่ละช่วงเวลา โดยการเลือกใช้ดีไซน์ที่แตกต่างกัน เพื่อแสดงถึงความแตกต่างของข้อมูลแบบรายปีและรายไตรมาส ซึ่งวิธีนี้อาจทำให้ผู้อ่านสับสนได้

4. การใส่หน่วยในข้อมูลอนุกรมเวลาให้เหมาะสม เป็นสิ่งสำคัญ

“In time-series displays of money, deflated and standardized units of monetary measurement are nearly always better than nominal units.

Edward Tufte

การใส่หน่วยเป็นสิ่งสำคัญในการพล็อตกราฟ แต่หลาย ๆ คนดูเหมือนจะลืมการใส่หน่วยอยู่บ่อยครั้ง การที่ไม่มีหน่วยตัวเลขระบุไว้บนกราฟ อาจทำให้ผู้อ่านเกิดความสับสนและเข้าใจผิดได้ นอกจากนั้น การใส่หน่วยที่เหมาะสมกับข้อมูลของกราฟก็สำคัญเช่นกัน ยกตัวอย่างเช่น ในการแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในราคาน้ำมันของทั่วโลก หน่วยที่ใช้ควรจะเป็นหน่วยสากล ซึ่งคือ ดอลลาร์สหรัฐต่อบาร์เรล หรือถ้าต้องการแสดงราคาน้ำมันที่มีการเปลี่ยนแปลงเป็นระยะเวลาหลายสิบปี ผู้สร้างกราฟควรใส่หน่วยของราคาน้ำมันที่มีการอ้างอิงกับอัตราเงินเฟ้อด้วยเช่นกัน

5. มิติของกราฟ ห้ามเกินมิติของข้อมูล

The number of information-carrying (variable) dimensions depicted should not exceed the number of dimensions in the data.’’

Edward Tufte

ถ้าเกิดมีคนสร้างกราฟโดยไม่คำนึงถึงทฤษฎีนี้ กราฟนั้นคงเป็นทฤษฎีที่เข้าถึงยาก สิ่งที่ศาสตราจารย์ Tufte พยายามจะสื่อนั้นคือ ในกรณีที่ข้อมูลมีแค่สองมิติ เราไม่ควรพล็อตที่มีสามมิติ ยกตัวอย่างเช่น เรามีข้อมูลแค่ความกว้างและความยาวของสี่เหลี่อมผืนผ้า แต่เราไปเลือกใช้กราฟสามมิติเพื่อจะนำเสนอข้อมูลที่มีเพียงสองมิติ แน่นอนว่ากราฟที่ได้มาย่อมสร้างความสับสนให้กับผู้อ่านอย่างแน่นอน ขอยกตัวอย่างจากกราฟด้านล่างเพื่อแสดงให้เห็นถึงความสับสนของการนำเสนอข้อมูลที่มีแค่สองมิติโดยใช้กราฟที่มีสามมิติ

6. ผู้สร้างกราฟไม่ควรพยายามที่จะให้ข้อมูลที่อยู่นอกเหนือบริบทของข้อมูล

“Graphics must not quote data out of context.

Edward Tufte

แน่นอนว่า ตอนพล็อตกราฟ ผู้สร้างกราฟจะทราบข้อมูลทุกอย่าง แล้วจึงเอาข้อมูลเหล่านั้นมานำเสนอในรูปแบบของกราฟ แต่บางครั้งเราอาจลืมคิดไปว่า ผู้อ่านไม่ได้ทราบข้อมูลทุกอย่างและไม่ได้มีความเข้าใจในข้อมูลเท่ากับผู้สร้างกราฟ ยกตัวอย่างเช่น กราฟเส้นด้านล่างที่พยายามจะสื่อถึงการเสียชีวิตที่เกิดจากอุบัติเหตุทางถนนในรัฐคอนเนตทิคัตตั้งแต่ปี 1951 ถึง 1959

ในกราฟเส้นนี้มีการทำกราฟฟิกไฮไลท์ระหว่างปี 1955 และ 1956 แบบไม่ทราบสาเหตุ กรณีนี้อาจทำให้ผู้ชมเกิดข้อสงสัยมากมายว่า เกิดอะไรขึ้นระหว่างช่วงระยะเวลานั้น ดังนั้น การเขียนคำอธิบายบนกราฟว่า เกิดอะไรขึ้นในช่วงเวลาที่ได้ทำการไฮไลท์นั้น จะเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดเพื่อป้องกันความสับสนที่จะเกิดขึ้น

การพล็อตกราฟในสมัยนี้ไม่ได้เป็นเรื่องยากเนื่องจากปัจจุบันเรามีอุปกรณ์ช่วยเหลือมากมาย ไม่ว่าจะเป็นโปรแกรม PowerBI หรือ โปรแกรม Tableau แต่การที่จะพล็อตกราฟให้ดีนั้น ยังคงเป็นความท้าทายอยู่ หลาย ๆ คนอาจมองว่าทฤษฎีที่ศาสตราจารย์ Tufte คิดค้นขึ้นมาอาจเป็นทฤษฎีธรรมดาที่ใคร ๆ ก็รู้ โดยส่วนตัวแล้ว ถึงแม้ปัจจุบันจะมีโปรแกรมช่วยให้การพล็อตกราฟทำได้ง่ายขึ้น แต่การพล็อตกราฟที่ดีและการใช้กราฟเพื่อสื่อสารข้อมูลได้ถูกต้องนั้น ยังคงต้องอาศัยความรู้พื้นฐานและทฤษฎีของศาสตราจารย์ Tufte มาช่วยให้กราฟที่เราสร้างขึ้นมานั้นทำหน้าที่สื่อสารข้อมูลได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

ที่มา:

  1. https://www.forbes.com/2010/04/01/graphic-vizualization-ipad-technology-data-companies-10-tufte.html#50616ec86951
  2. https://www.linkedin.com/pulse/edward-tuftes-six-principles-graphical-integrity-radhika-raghu/
  3. https://moz.com/blog/data-visualization-principles-lessons-from-tufte

Senior Data Scientist
Big Data Institute (Public Organization), BDI

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.