Corona en datavisualisatie

Het is de laatste maanden stiller op Datadump. Dit komt door privéomstandigheden (in positieve zin) en ook het Corona-virus gooit de routines overhoop. Uiteraard staan we niet volledig stil en de laatste weken worden we overspoeld door datavisualisaties die in gaan op de huidige crisis. Daarom werd het de hoogste tijd om een aantal van deze visualisaties eens op een rijtje te zetten. Van een groot deel kunnen we namelijk veel leren!

Eén van de eerste visualisaties die ons onder ogen kwam is de volgende taargrafiek. We hebben in het verleden al uitgebreid geschreven over taartgrafieken (hier, hier en hier) en maken hier dan ook geen verder woorden aan vuil.

Helaas was de eerste taartgrafiek niet direct de laatste. We kwam er nog een aantal tegen die op verschillende manieren de fout in gaan.

Kun je geen genoeg krijgen van dit soort taartgrafieken of kom je dit soort uitvoeringen ook in het wild tegen? Kijk dan ook eens op de LinkedIn-pagina Data Professionals Againt Pie Charts #saynotopiecharts.

De cijfers rondom het Corona-virus zijn veelal niet hoopgevend. Het is dan dus zaak om hier wel een positieve draai aan te geven, zodat je er in ieder geval zelf goed vanaf komt. Het lijkt erop dat ze hier met name in Amerika goed in zijn.

Zo kun je er altijd voor kiezen om de y-as niet te laten beginnen bij 0 zodat je het als land duidelijk beter doet dan bijvoorbeeld China:

Een andere optie is om cijfers cumulatief te tonen. Op die manier kun je altijd een positieve trend tonen:

De volgende grafiek is gelukkig niet serieus bedoeld, maar hij zo bij Fox kunnen verschijnen:

Doordat er iedere dag meer bekend wordt over het Corona-virus verschijnen er ook steeds meer cijfers. Het is daarbij uiteraard wel de bedoeling dat al die cijfers in één visualisatie komen te staan:

Vanwege het gevoelige onderwerp is het ook zaak om goed om te gaan met de cijfers. Dit begint bij het gebruik van de juiste titels. Want kun jij bij een dodenaantal tussen de 100.000 en 240.000 werkelijk spreken over een “doel”:

Ook is het niet de bedoeling dat besmettingen en mensen die zijn hersteld of overleden bij elkaar worden opgeteld. Op die manier worden mensen dubbel geteld en worden de totale aantallen nog veel groter:

Dit heeft de krant overigens kort na het verschijnen van bovenstaand bericht op Twitter direct hersteld.

Uiteraard is het spelen met de y-as ook niet de bedoeling. Uit de vele reacties op Twitter die op deze grafiek verschenen is ook nog niet duidelijk geworden waarom dit is gedaan.

Dan hebben we ook nog de categorie “twee lijnen, één grafiek”;

Om de slechte voorbeelden af te sluiten nog één grafiek waarin de y-as gewoon op 0 had moeten beginnen:

We willen uiteraard niet alleen maar leering trekken uit slechte grafieken. Er verschenen ook diverse goede en vernieuwende visualisaties. Neem deze grafiek uit Frankrijk. In eerste instantie lijkt het misschien op de kaart van Amerika die we eerder in deze blog toonde. Maar wie beter kijkt ziet dat idere lijn in werkelijkheid een lijngrafiek is. Hiermee vertelt iedere lijn ook werkelijk een verhaal. Of het werkelijk een verbetering is valt te betwijfelen (een eenvoudige verbetering zou het weglaten van de schaduwen zijn), maar het is wel vernieuwend.

The New York Times heeft een absolute verbetering doorgevoerd op de kaart met daarop de standaard cirkels. Bij grote aantallen vertonen deze cirkels veel overlap met vreemde resultaten als gevolg. Het gebruik van pieken voorkomt dit. Uiteraard is ook hier sprake van overlap, maar het nadelige effect hiervan is veel kleiner:

Ook is er een voorbeeld verschenen van een prachtige (en nuttige) 3D-grafiek, ze bestaan dus wel! (klik op de bron voor de geanimeerde versie):

Ben jij zelf onlangs een visualisatie tegen gekomen over het Corona-virus (goed en slecht) en wil je deze met ons delen? Laat dan een reactie achter of stuur een e-mail aan info@datadump.nl.

---

Dennis de Kock is BI consultant bij ProAnalytics. Dagelijks helpt hij organisaties bij het implementeren van Business Intelligence oplossingen. Daarnaast houdt hij zich bezig met zijn persoonlijke ontwikkeling en data visualisatie.