Na enkele weken van hard werken (relatief veel vloeken) presenteren we trots ons eindresultaat. Als je al weet waar het allemaal over gaat kan je het hier bekijken.

Voor de nieuw geïnteresseerden onder jullie, welkom! Het doel van deze blog was om een visualisatie te maken die Eurovisiesongfestival door de jaren heen toont. Die was gemaakt om de vraag “Stemmen buurlanden meer op elkaar?” te beantwoorden. Het antwoord daarop kan je hier zelf ontdekken. Wat is jouw conclusie? Laat het weten in de commentaarsectie!

 

In de les van deze week hebben we het gehad over hoe we onze visualisatie kunnen evalueren. Eén van die methodes is kijken hoe dat andere mensen dat doen. In onze infovis van de week hebben we een aantal keer een visualisatie besproken die dezelfde data wou visualiseren. Daar hebben we tussentijds de sterke elementen besproken en hoe we het anders zouden doen.

Momenteel ziet onze visualisatie er zo uit: (See for yourself)

Fantastisch! Altans, dat riepen wij toen we de zijbalk voor het eerst zagen. Die zit nog in de grauwe fase, maar tegen de volgende week zal elk land een mooi knopje worden met diens flag er naast. Vanzelsprekend gaan we de tekst van de knop “click me plox” veranderen naar een iets minder ludieke, maar gepastere tekst. We twijfelen nog tussen “gratis koekjes hier” en “land kiezen”. Uitvoerig onderzoek zal nodig zijn om de juiste keuze te maken.

De grootste verandering is dat de scores nu correct worden gecombineerd. Er wordt nu tegelijkertijd getoond van wie de punten worden gekregen en aan wie de punten worden gegeven.

We hebben ook als opmerking gekregen dat de gekozen kleuren voor het gemiddelde aan te duiden, namelijk groen voor bovengemiddelde score en rood voor ondergemiddelde score, niet duidelijk waren. Er zal dan ook een begeleidende tekst komen, hoogstwaarschijnlijk bovenaan.

De presentatie van onze visualisatie deze week was in de vorm van een show&tell waarbij de groepen de nieuwste versies van hun visualisaties toonden. Hierover kon het publiek dan feedback geven.

Een groot voordeel van deze methode van presenteren was dat de presentaties over het algemeen vlotter en gestructureerd verliepen. Een nadeel was dan weer dat de groepen geen commentaar mochten geven op de feedback die er kwam van het publiek. Dat dit een nadeel was, was bij sommige groepen goed te merken aan het feit dat ze zonder het zelf goed te beseffen, de feedback al verdedigd hadden.

Door het feit dat er geen commentaar gegeven werd, kwam er meer tijd vrij voor het geven van extra feedback in vergelijking met de voorgaande presentaties. Deze was helaas niet altijd van goede kwaliteit aangezien sommige zaken foutief geïnterpreteerd werden door het publiek. Het feit dat er dan geen korte verdediging mocht gedaan worden, maakte het af en toe wel een beetje frustrerend.

Enkele zaken die we als feedback hebben gekregen zijn de volgende:

• Navigatie in tijd: Er werd opgemerkt dat het inde huidige versie moeilijk was voor het navigeren tussen de verschillende jaren. Een suggestie was om de pagina automatisch de volgende of vorige geselecteerde grafiek te tonen bij elke scroll-actie. Het gebruik van een tijdslijn voor het navigeren tussen de resultaten van verschillende jaren was ook een mogelijke oplossing die werd gegeven. We hebben dit probleem al deels aangepakt door het voorstellen van de verschillende grafieken met behulp van het small-multiples principe.
• Landen: Gaan de landen clickable worden? Gaat er een manier komen om te weten te komen welke vlaggen welk land voorstellen? Wat zal er gebeuren wanneer er ge-hovert wordt over een land? Zijn nog enkele van de vragen die we gekregen hebben bij de feedback.
  De voorbije week hebben we gewerkt aan een manier om landen clickable te maken. Hierbij zal het geselecteerde land naar het midden verplaatsen. Meer oplossingen op de andere vragen zullen de komende dagen/weken zeker verder geïmplementeerd worden.
• Verbindingen: Er werd voorgesteld om de verbindingen tussen het geselecteerde land en de andere niet in de kou te laten staan. Met de verbindingen kunnen we namelijk ook verschillende zaken visualiseren. Dit gebruik makende van de dikte, kleur, lengte, etc. Momenteel hebben we van deze kritiek gebruik gemaakt om de gekregen/gegeven score te vergelijken met het gemiddelde. Wanneer deze hoger of lager ligt, zal de verbinding een andere kleur krijgen. Meer mogelijkheden voor het uitbuiten van deze verbindingen zullen zeker nog onderzocht worden.
• De mogelijkheid voor het vergelijken van 2 landen doorheen de tijd. Het zoeken naar een verhaal of conclusie die uit de visualisaties kan gehaald worden
  (Bv. Het concluderen dat de buurlanden wel degelijk meer geneigd zijn om op elkaar te stemmen dan niet-buurlanden).

Een groot deel van de feedback was zeker nuttig voor de verdere implementatie van onze visualisatie. Zoals eerder vermeld hebben we enkele punten de voorbije week al deels aangepakt en verwerkt in onze visualisatie.

… of simpel gezegd, verspil geen pixels aan onnodige opmaak. De verhouding tussen de inkt waarmee de data wordt getoond en alle inkt in de visualisatie heet de data-ink-ratio. Deze wil je zo hoog mogelijk houden, maar zorg er voor dat je geen zotte dingen gaat doen, hou het redelijk.

Hieronder zie je een voorbeeld dat we in de les hebben gezien. Beiden visualiseren dezelfde gegevens, de ene voor en de andere na het toepassen van het data-ink principe.

Het eerste gevoel zegt meteen dat het mooier oogt, het is minder druk en je haalt er in één oogopslag meer gegevens uit en uiteraard een enorme besparing van inkt.

Wij hebben zelf die fout gemaakt om inkt te verspillen aan randopmaak. Hieronder zie je hoe we de data-ink principes hebben toegepast in onze eigen visualisatie:

Voor:

Na:

Zoals je ziet hebben we de onnodige achtergrondkleur weggehaald en small-multiples principe toegepast. Met dit als basis kunnen we nu verder werken om de overige landen ook te tonen en om een land te selecteren.

 

 

Michael

Voor mijn infovis van deze week heb ik nogmaals gekozen voor een visualisatie van het eurovisie songfestival. Dit keer een puntenverdeling van de finales.

De visualisatie maakt gebruik van een wereldkaart waar Europa centraal staat. Dit zou trouwens niet ideaal zijn voor onze dataset aangezien we beschikken over data van meerdere edities. Deze bevat dus ook data van landen die niet op de kaart worden afgebeeld zoals Australië. Een probleem met deze wereldkaart het feit dat de gebruikers de landen die punten geven aan het geselecteerde land blind moet kunnen aanduiden.

De visualisatie laat toe met een dropdown menu om een land te selecteren. Dit is ook mogelijk door het land aan te duiden op de kaart. Wanneer een land geselecteerd wordt, zal het groen of paars worden naargelang of het land meegedaan heeft aan de editie. Een handige verbetering voor deze visualisatie zou zijn om de landen die niet meedoen een andere tint grijs te geven zodat het meteen zichtbaar is of een land al dan niet heeft deelgenomen.

De gebruiker kan kiezen tussen de optie om het aantal punten te bekijken die het geselecteerde land heeft gekregen of heeft gegeven door een van de 2 radiobuttons te selecteren. Bij het selecteren van een land zullen de landen die op het geselecteerde land gestemd hebben een bepaalde gradiënt van blauw krijgen.

Een nadeel aan het gebruik van de gradiënten, maar ook bij vele andere visualisaties die hiervan gebruik maken, is dat men op het zicht moeilijk onderscheid kan maken tussen de verschillende tinten om de exacte waarden af te lezen. Dit kan eventueel opgelost worden met een tooltip die de scores weergeeft.

Voor onze visualisatie willen we onder andere proberen aan te tonen of buurlanden al dan niet meer geneigd zijn om op elkaar te stemmen. Dit verband op zich is wel duidelijk te visualiseren door gebruik te maken van de gradiënten. In de bovenstaande afbeelding van Oekraïne in de finale van 2012 is het duidelijk te zien dat de buurlanden een groter aantal stemmen heeft gegeven dan de anderen.

Het gebruik van een landkaart in combinatie met gradiënten kan dus in sommige gevallen wel handig zijn. Maar wanneer de exacte waarden nodig zijn, komt het de visualisatie zeker ten goede wanneer deze via een tooltip of op de kaart zelf worden weergegeven. Wanneer men een wereldkaart als visualisatie gebruikt moet met zeker rekening houden met het feit dat niet iedereen al de landen weet liggen op een blinde wereldkaart.

Bron: http://eurocoder.github.io/Eurovisualizer/

 

Gert-Jan

Deze week geen klassieke grafiek maar “facts and figures” over eurovision song leuk voorgesteld.  Hieronder zien we 14 verschillende feiten gevisualiseerd. Als je even verder scrolt..

**scrolt u maar**

…valt het onmiddellijk op dat het wel een lange afbeelding is. En dit voor maar 14 feiten. We kunnen dus zeggen dat deze manier niet geschikt is om snel data over te brengen aan de lezer.

Nu over de data zelf. De eerste kleine infografiek duidt het aantal kijkers aan per land, en weergeeft het percentage tegenover de totale populatie. De auteur heeft er voor gekozen om te wisselen tussen 3 kleuren rood, paars en wit. In eerste instantie vroeg ik me af wat de verschillende kleuren betekende. Het lijkt me dus beter om het bij één enkele kleur te houden. Verder staan de landen gesorteerd op het absolute aantal kijkers. Persoonlijk ben ik meer geïnteresseerd in het procentuele aantal, en zou de mogelijkheid tot sorteren welkom zijn.  (België staat er helaas niet tussen)

Het volgende feit waaraan ik aandacht wil spenderen is “61”. We zien de 61 winnaars opgedeeld in het “type” groep dat ze voorstellen. Wat me hieraan stoort is dat ze niet gesorteerd zijn op aantal, maar willekeurig het mannetje opvullen met kleuren. Een juiste vollegorde zou zijn: rood -> paars -> blauw -> groen. (groot naar klein)

Verder zijn de andere feiten voorgesteld met weinig creatief talent (persoonlijk). Ik zou mezelf nooit aan deze visualisatie durven wagen zonder goede design skills.

Ik kom later op deze infovis terug wanneer ik een gepast voorbeeld vind voor hoe het wel moet. 🙂

Sebastiaan

Helaas zal ik mijn wekelijkse traditie om een interactieve infovis te vinden hier moeten stop zetten. Niet getreurd, want ik heb er veel over te vertellen.

Deze week heb ik het eerder gezocht over hoe dat landen worden voorgesteld in andere gebeurtenissen. Mijn oog is dan gevallen op deze chord diagram met als titel “Which country has the most Nobel prizes?”.

Ten eerste vind ik het een gemiste kans om dit interactief te maken. Dat zou de grote “clutter” verminderen. Je ziet nu wel waar alles naartoe gaat, maar in het midden is het een grote warboel.

Ten tweede vind ik het al gewoon vreemd om een Nobelprijs te verbinden met een land en niet met een persoon. Er zijn winnaars die over de hele wereld reizen en research doen, bij welk land hoort die prijs dan?

Ten derde, wat misschien nog het ergste is, is er geen numerieke waarde verbonden aan de lijnen! Je kan nu niet zien of een dunne lijn één of twintig prijzen zijn.

Ten vierde zijn de afkortingen ook niet duidelijk (en moet ik mijn hoofd/scherm draaien om hem te kunnen lezen). Ik weet niet zonder op te zoeken waarvoor de afkorting AT staat. Voor de nieuwsgierigen: het is Oostenrijk.

Deze opmerkingen terzijde, kon het een manier zijn om onze wedstrijduitslagen te visualiseren. De grootste reden waarom we het niet hebben gedaan is omdat wij de buurlandrelaties als hoofdpunt willen tonen.

Bron met discussie: https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/2j85km/which_country_has_the_most_nobel_prizes/

Gert-Jan

Deze week kies ik voor een visualisatie die de zelfde boodschap als ons  wil overbrengen. Er is getracht de historische geolocatie te koppelen aan het stemgedrag van de landen. De auteur heeft voor volgende 4 categorieën gekozen.

• Scandinavië
• West Europa
• Voormalig Oostblok
• Voormalig Joegoslavië

De grijze lijnen stellen voor op wie het land gemiddeld het meeste stemt. We zien dat Scandinavië en Joegoslavië onderling sterk op elkaar stemmen, maar dat Europa en de Oostbloklanden vrij verspreid liggen op grafiek.

De kaart heeft ook interactie. Wanneer er op een land wordt geklikt zie je de stemmen van elk land, voor dit ene land. Er is ook een toggle voorzien om de uitgedeelde stemmen te tonen. Wanneer we België selecteren zien we het volgende.

Het is onmiddellijk duidelijk dat we onze meeste stemmen uitdelen aan Nederland. Wie de ranglijst aanvult is niet duidelijk zonder eerst over de landen te hooveren en de exacte waarden te vergelijken. Er is wel met kleurschakeringen gewerkt om een globaal beeld te vormen.

• Donker blauw -> Ver boven het gemiddelde
• Licht blauw -> Boven het gemiddelde
• Grijs -> Gemiddeld
• Rood -> Onder het gemiddelde

Persoonlijk vind ik dit een mindere keuze, op het eerste zicht zou ik zeggen dat blauw de gegeven punten zijn en rood de ontvangen. Maar hiervoor moeten we naar de kant van de pijl kijken; te vinden op het einde van elke lijn.

Na het selecteren van een land is het ook niet meer duidelijk welke landen bij elkaar horen, de buitencirkel en kleur van het lettertype behouden wel de juiste kleur maar dit is niet opvallend genoeg.

Uiteindelijk gaan we het zelfde idee willen overbrengen, al gaan wij dit dit doen met een cirkelweergave en kijken naar de rechtstreekse buurlanden.

Bron: http://www.zeit.de/kultur/musik/2015-05/eurovision-song-contest-points-award

Michael

Voor de visualisatie van deze week heb ik net zoals vorige week voor een visualisatie gekozen die data van het Eurovisie songfestival representeert. Maar ook omdat het gemaakt is met dc.js die achterliggend wel d3.js gebruikt om de visualisaties te realiseren.

Het eerste en belangrijkste deel van de representatie bestaat uit een matrix waarbij al de landen weergegeven worden op beide assen. Elke kruising stelt het gemiddelde aantal stemmen die elk land ontvangt. Een minpunt hier is dat het initieel niet echt duidelijk is in welke richting we de data moeten interpreteren.

Door de toevoeging van de tekst bij de 2 balkgrafieken aan de rechterzijde wordt het uiteindelijk wel duidelijk. De matrix geeft dus het aantal punten weer dat een land op de verticale as ontvangt van elk van de landenop de horizontale as.

Het is mogelijk om de landen in de matrix voorstelling te rangschikken volgens het aantal punten of de naam. Op zich heeft dit niet echt een toegevoegde waarde wanneer we de data proberen te interpreteren.

Wanneer er met de muis over een kruising gaat wordt de data in de balkgrafieken dynamisch aangepast. Er vormt zich wel een ander probleem want het is niet altijd eenvoudig om het correct gegeven aantal punten af te lezen doordat de grafieken relatief klein zijn en de punten op de verticale as dicht op elkaar liggen.

Men zou het gebruik van beide grafieken kunnen vergemakkelijken door de mogelijkheid te geven om een punt te selecteren op de eerste grafiek en dit vast te zetten. Hiermee kan er eventueel met de muis over de balkgrafiek gegaan worden om de data af te lezen zonder dat het geselecteerde land wijzigt wanneer de muis zijn focus verliest. Of eventueel gewoon de waarden zelf op de balkgrafiek tonen.

De balkgrafieken op zich zijn wel een leuke en belangrijke toevoeging aangezien het gemiddeld aantal stemmen niet altijd even correct is. Wanneer we bijvoorbeeld het aantal stemmen gaan vergelijken die Rusland en Oekraïne aan elkaar geven is er een daling te zien op de balkgrafieken in 2014. Dit kan hoogstwaarschijnlijk gelinkt worden aan de militaire spanningen die rond die periode tussen beide landen ontstaan is. Wanneer we enkel op de matrix kijken, zouden we verwachten dat beide landen nog steeds vaak op elkaar stemmen. De balkgrafiek is dus zeker een nuttige toevoeging om de data in de matrix beter te interpreteren.

Dit alles toont aan dat sommige visualisaties extra ondersteuning nodig hebben om de data op een correcte manier te interpreteren. Ook het feit dat sommige grafieken  relatief klein worden afgebeeld in vergelijking met de weergave tijdens het individuele ontwerp en hiermee de leesbaarheid ervan wordt verminderd.

Bron: http://ramblings.mcpher.com/Home/excelquirks/d3/dceuro

Sebastiaan

Om de nu schijnbaar wekelijkse traditie voor te zetten heb ik dus weer voor een interactieve visualisatie gekozen. Hij is wel wat anders dan de voorgaande, maar ik heb hem gekozen om de populariteit van het eurosongfestival to tonen in elk land. Dat wordt gedaan door het aantal tweets dat de hashtag #eurovision2014 hebben gebruikt op de dag van de finale te tellen. Die worden dan weer getoond op een wereldkaart.

Door de grote wit-paarse blob zien we meteen dat het Verenigd Koninkrijk veruit het actiefst bezig was op Twitter. Maar wat me ook opviel is dat onze Amerikaanse vrienden het ook op de voet aan het volgen waren.

Wat ik al zeker goed vind aan de visualisatie is dat de tweets verbonden zijn aan een plaats en niet desnoods hun land. Je ziet zo convergenties rond de grotere steden. Moest je de landsgrenzen even kunnen wegdenken of met een knop afzetten zou ik dit nog interessanter gevonden hebben.

Om dat nog verder te staven is er zelfs een zoekfunctie voorzien om je favoriete stad te volgen doorheen de nacht. Zelfs in mijn klein dorpje waren er toch een tiental paarse kringetjes.

Wat ik eventueel nog mis is de optie om de tweets te lezen. Het kan zijn dat een tweet ironisch bedoeld is en daar wordt nu geen onderscheid onder gemaakt.

Als conclusie vind ik dit een zeer goede visualisatie voor wat hij moet dienen. De vraag hier was “hoeveel werd er getweet rond eurovisiesong op de dag van de finale” en die vraag is duidelijk beantwoord.

Bron: http://srogers.cartodb.com/viz/a17b7da4-d8c6-11e3-a6f8-0e73339ffa50/embed_map?title=true&description=true&search=true&shareable=true&cartodb_logo=true&layer_selector=false&legends=false&scrollwheel=true&fullscreen=true&sublayer_options=1|1&sql=&sw_lat=31.87755764334002&sw_lon=-14.0625&ne_lat=56.607885465009254&ne_lon=41.30859375

De slides van de presentatie kan je hier bekijken.

Het doel van de presentatie van deze week was een duidelijker beeld te schetsen van wat en hoe we onze data juist willen visualiseren.

Tijdens de voorgaande week hebben we dus onze ideeën van de voorbije weken iets concreter proberen voor te stellen. Deze werden voornamelijk gebundeld in de visualisatie die we in onze presentatie hebben verwerkt.

We hebben de volgende twee visualisaties voorgesteld:

Na de presentatie kregen we veel positieve kritiek met, net zoals vorige week, veel zaken die we kunnen gebruiken om onze visualisatie helemaal op punt te stellen.
Zeker het punt omtrent het linken van (politieke) gebeurtenissen werd in vraag gesteld. Namelijk hoe we de gebeurtenissen zullen selecteren die relevant zijn voor het eurovisie songfestval.
Ook enkele tips omtrent het ontwerp van onze visualisatie zelf werden gegeven.

• dikte van de lijnen als representatie voor het aantal stemmen
• vermijden dat mensen meerdere keren op een land moeten selecteren voor extra informatie te bekijken
• toevoegen van een filter voor een land te zoeken, aangezien mensen lui zijn en niet altijd de vlag van ene land kennen
• bij een cirkelweergave gaat waarschijnlijk de informatie omtrent de buurlanden verloren
• werken met een spiraal waarbij de straal de geografische afstand voorstelt tov het land dat centraal staat
• 2 cirkels gebruiken met de binnencirkel de buurlanden en de buitencirkel de andere landen

Deze kritiek gaan we zeker kunnen gebruiken wanneer we onze visualisatie verder gaan uitwerken. We hebben voorlopig dit al gemaakt:

Gert-Jan

Deze week werd gevraagd om een relevante visualitie voor te stellen. Hierop ben ik opzoek gegaan naar een alternatieve visualisatie van onze dataset.

Onderstaande afbeelding toont de scores van Rusland, de punten die ze hebben mogen ontvangen in het blauw, de gegeven punten in het rood.

Ik vind dit een minder geslaagd ontwerp. Het is onoverzichtelijk (teveel lijnen) en het is me niet onmiddelijk duidelijk wat de grafiek wilt overbrengen. Het lijkt ook dat de dikte van de lijnen het aantal punten voor stelt. Maar dit werkt niet omdat alle lijnen vrijwel niets verschillen.

Conclusie: we gaan het beter doen 🙂

Bron: http://www.kevin.ie/archives/eurovision/

Michael

De opdracht voor de infovis van deze week was dat deze relevant moest zijn voor ons project. Dus deze week heb ik gekozen voor een infographic van het eurovisiesongfestival.

(Dit is slechts een deel van de infographic, de volledige weergave  kunt u bekijken op de onderstaande website, bron)

Het is niet direct de manier waarop we de data willen visualiseren maar
de infographic biedt ons wel enkele nieuwe ideeën. Namelijk enkele andere relevante vergelijkingen die we kunnen maken met
de data die we ter beschikking hebben.

Zelf vind ik infographics zeker een leuke manier om data te visualiseren in vergelijking met klassieke grafieken die gewoonlijk gebruikt worden.

Bron: https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/736x/2f/41/93/2f419316ce19997c6ef17d661f74d812.jpg

Sebastiaan

Deze week zet ik weer mijn traditie voort om interactieve visualisaties te kiezen. Deze keer echter heeft het te maken met onze keuze om het Eurovisie songfestival te visualiseren.

We hadden voor we dit zagen al een idee over een land in het midden van een cirkel te zetten en de relevante landen daar dan mee te verbinden. Deze website toont dan ook meteen dat het haalbaar is. Enkele aspecten kunnen we daar dan nog op verbeteren zoals:

• Geen overdadige animaties gebruiken
• Buurlandrelaties aangeven
• Meerdere jaarresultaten tegelijk tonen
• Zoekfunctie voor een bepaald land te vinden

Wat we al wel zeker kunnen gebruiken is de dubbele pijl met de score in. Eventueel ook de grootte van de vlaggen voor de ranking, maar daardoor is de winnaar niet altijd even duidelijk. Dit kan bijvoorbeeld opgelost worden door een soort kroontje op de winnaar te plaatsen.

Bron: http://datos.rtve.es/eurovision/

De slides van de presentatie kan je hier bekijken.

Een vaak terugkerend vraag (niet alleen bij onze groep), ging over het feit of we de data wel te pakken konden krijgen. Enkele dingen die we wilden representeren hebben we na veel opzoekwerk helaas moeten schrappen van ons schema.

We hebben besloten om de link met geschiedenis te laten vallen, en volop te gaan voor een leuke visualisatie van de resultaten. Momenteel willen we elk jaar visualiseren, en als optie het gemiddelde voor alle jaren tonen. Met het laatste kunnen we een conclusie trekken wie het vaakst op wie stemt. Na de presentatie had iemand ook als commentaar om linken tussen geografische locaties te proberen weer te geven.

Naar aanloop van eurosong 2016 hopen we dat onze visualisatie wordt opgepikt door de media om hun artikels bij te staan. Ons doelpubliek is dus eerder de media om zo een breed publiek te bereiken, al de mensen die geïnteresseerd zijn in het eurosong gebeuren.

Gert-Jan

Deze week een visualisatie die ongetwijfeld elke computer science student al wel eens heeft tegen gekomen.

We zien hier het aantal lijnen code waaruit een programma bestaat gevisualiseerd, beginnende van een simpele Iphone app tot het gigantische Google. Opeen volgende iteraties van een programma worden verbonden door een halve cirkel,  met als label de procentuele groei.

Wat me vooral verbaasde in de data zelf is dat het aantal lijnen code in ‘car software’ zo gigantisch is. De reden hiervoor ga ik in de toekomst nog nader bekijken.

Ik vind het een geslaagde voorstelling van de data. Een leuke toevoeging zou de mogelijkheid zijn om de software onderling van plaats te wisselen. Dit zou het makkelijker maken om twee entries met elkaar vergelijk die niet samen op het scherm zichtbaar zijn.

 

Sebastiaan

Deze week heb ik nog eens gekozen voor een interactieve visualisatie, getiteld “The flow towards Europe”. Het toont een kaart van Europa waar de vluchtelingenstroom op wordt getekend. Er zijn twee weergaven: Algemeen en specifiek per land. Bovenaan is er een slider waar de verschillende maanden van de afgelope 4 jaar op staan. Je ziet daar ook dat het aantal vluchtelingen enorm toeneemt tegen 2015/2016.

De algemene weergave is nog duidelijk voor de eerste paar maanden, maar naarmate het dichter bij het heden komt is het een grote boel van streepjes dat mijn computer doet haperen. Ze hebben het wel goed opgelost door er dan een balkweergave nog extra bij te zetten, zodat je het overzicht niet compleet verliest.

De detailpagina vind ik het interessantste. Je kan het zo duidelijk koppelen aan de gebeurtenissen die de afgelope maanden in het nieuws zijn gekomen, zoals Polen dat bijna geen vluchtelingen aanvaardt.

Het enige wat me echt stoort aan de grafiek is dat hij moeilijk te bedienen is op mijn 1366×768 scherm. De hele kaart past er niet op en de tijdslider had ik zelfs eerst niet gezien. Het is zo wel indrukwekkender.

Bron

Michael

 

De visualisatie voor deze week is niet per se een visualisatie waar men veel uit kan concluderen. Het is eerder een leuke manier om de linke tussen verschillende websites weer te geven. In de visualisatie representeert elke bol een website. Het aantal linken naar elkaar bepaald hoe dicht ze bij elkaar gepositioneerd zullen zijn. De hoeveelheid bezoekers van elke website bepaald de straal voor een bol.

Het is mogelijk om naar je favoriete website te zoeken. Het is mogelijk om extra informatie over de website te verkrijgen door op een bol afzonderlijk te klikken.

 

Een nadeel aan de grafiek is het traag laden van extra datapunten wanneer er verder wordt ingezoomd. Maar zoals hierboven reeds vermeld is de grafiek niet echt gemaakt om zaken aan te tonen. Buiten het feit dan dat Facebook, Youtube en Google nog steeds veel gebruikt worden.

Bron: http://internet-map.net/