Nell’era dei big data, la data visualization è diventata uno strumento essenziale per comunicare informazioni complesse in modo chiaro e intuitivo.
La capacità di trasformare dati grezzi in visualizzazioni facilmente comprensibili permette non solo di semplificare la lettura e l’interpretazione dei dati, ma anche di migliorare il processo decisionale.
Tuttavia, progettare grafici efficaci richiede più che semplicemente presentare i dati; è fondamentale considerare come le persone percepiscono le informazioni visive.
Questo è dove entrano in gioco i principi della Gestalt, una serie di concetti originariamente sviluppati in psicologia per spiegare come le persone organizzano e interpretano le informazioni visive.
Applicando questi principi al design delle visualizzazioni di dati, è possibile creare grafici che non solo attraggono l’attenzione, ma facilitano anche la comprensione immediata delle informazioni presentate.
Prossimità (Proximity)
Il principio della Prossimità (Proximity) suggerisce che gli elementi vicini tra loro tendono a essere percepiti come parte di un gruppo.
Questo principio è particolarmente utile nella data visualization per indicare relazioni o connessioni tra dati.
Esempio proximity:
Immagina un grafico a dispersione in cui i punti vicini tra loro rappresentano dati correlati. La vicinanza di questi punti aiuta l’osservatore a identificare cluster o gruppi di dati che condividono caratteristiche simili.
Utilizzando la prossimità, si può guidare l’attenzione dell’utente verso aree specifiche del grafico che rappresentano cluster significativi.
Somiglianza (Similarity)
Il principio della Somiglianza (Similarity) afferma che gli elementi simili in termini di forma, colore, dimensione o orientamento vengono percepiti come appartenenti allo stesso gruppo. Questo principio aiuta a creare coerenza visiva e a rafforzare le connessioni tra i dati.
Esempio:
In una mappa di calore (heatmap), l’uso di colori simili per valori simili aiuta l’utente a identificare rapidamente le aree con valori più alti o più bassi. Questo permette di vedere a colpo d’occhio dove si trovano i picchi o le depressioni nei dati.
Oppure utilizzando l’esempio precedente si può semplificare la lettura associando per ciascun gruppo un suo colore
Chiusura (Closure)
Il principio della Chiusura (Closure) si basa sull’idea che il cervello umano tende a completare forme incomplete per percepirle come intere. Questo principio è utile per suggerire continuità o connessioni nei dati, anche quando non sono completamente rappresentate.
Esempio:
In un diagramma a torta (pie chart) che manca di una fetta, il cervello completerà automaticamente la forma circolare, permettendo all’utente di interpretare correttamente le proporzioni anche in presenza di dati mancanti.
Inclusione (Enclosure)
Il principio dell’Inclusione (Enclosure), conosciuto anche come “Chiusura” o “Contorno”, afferma che gli oggetti racchiusi all’interno di una struttura o bordo visivo vengono percepiti come un gruppo.
Questo principio è particolarmente utile nella data visualization per delineare visivamente gruppi di dati o sezioni specifiche, rendendo immediatamente chiaro che tali elementi condividono una relazione o appartengono a una stessa categoria.
Esempio:
In un grafico a bolle, disegnare un quadrato attorno a un gruppo di bolle aiuta l’osservatore a capire che quei dati sono collegati tra loro, anche se le bolle non sono necessariamente vicine. Questo principio guida l’attenzione dell’utente verso l’area racchiusa, semplificando l’interpretazione dei dati e migliorando la leggibilità della visualizzazione.
Semplicità (Pragnanza) – (Simplicity)
Il principio della Semplicità (Simplicity) o Pragnanza suggerisce che le persone tendono a percepire le forme più semplici e ordinate rispetto a quelle complesse o disordinate. In termini di data visualization, mantenere le visualizzazioni pulite e semplici rende più facile per gli utenti interpretare i dati.
Esempio:
Un grafico a barre con un layout pulito, pochi colori e nessuna linea o elemento decorativo superfluo aiuta l’utente a concentrarsi sui dati stessi senza distrazioni.
Figura-Sfondo (Figure-Ground)
Il principio della Figura-Sfondo (Figure-Ground) si riferisce alla capacità di distinguere un oggetto (la figura) dal suo sfondo. Questo principio è essenziale per garantire che le informazioni principali siano chiaramente visibili e distinte dal contesto circostante.
Esempio:
In un grafico a linee, utilizzare colori vivaci per le linee e un colore di sfondo neutro rende più facile per l’utente seguire le tendenze dei dati senza confondersi con lo sfondo.
Continuità (Continuity)
Il principio della Continuità (Continuity) afferma che gli elementi disposti lungo una linea o curva continua sono percepiti come parte di una stessa entità. Questo principio è utile per rappresentare tendenze o movimenti nel tempo.
Esempio:
In una serie temporale rappresentata da un grafico a linea, la continuità della linea aiuta l’osservatore a seguire il trend dei dati nel tempo, rendendo visibili i picchi, le cadute e le tendenze generali.
Comprendere e applicare i principi della Gestalt nella data visualization permette di creare grafici che sono non solo esteticamente piacevoli ma anche altamente funzionali.
Utilizzando concetti come la prossimità, la somiglianza e la continuità, è possibile progettare visualizzazioni che facilitano la comprensione immediata e accurata dei dati, migliorando la comunicazione e l’efficacia delle informazioni presentate.
Questi principi sono strumenti preziosi per chiunque voglia rendere i propri dati non solo visibili, ma anche comprensibili.
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