De keuze voor een visualisatie optie bepaald de uiteindelijke interpretatie van de data. Neem bijvoorbeeld de kaart visualisatie van John Snow. Door het weergeven van de sterfgevallen door cholera op een kaart van London kon hij inzichtelijk maken dat een waterbron in Broad Street de mogelijke bron van besmetting was. Op zich een knap stukje werk want men had toendertijd geen inzicht in de manier waarop de ziekte werd overgebracht.

Februari 2006 heeft Hans Rosling tijdens TED talks laten zien dat data uit verschillende bronnen gekoppeld zou kunnen worden aan visualisaties. Een belangrijk onderdeel de mogelijkheid tot zoeken niet achterwege latend. Samen met zijn zoon Ola Rosling en schoondochter Anna Rosling Rönnlund ontwikkelde hij onder de naam Trendalyzer software die internationale statistieken omzet in bewegende, interactieve en plezierige grafieken. Het doel was om begrip te kweken bij het grote publiek. En het inzicht in de wereldproblematiek te vergroten door het aanbieden van vrij toegankelijke openbare statistieken. In zijn lezingen gebruikt hij deze grafiek 'Gapminder' om wereldontwikkeling te visualiseren.

De sociale betrokkenheid die zichtbaar werd bij Neurath, Arvtz, Reidemeister en Alma zien we ook terug op andere wetenschappelijke gebieden. Binnen de sociale wetenschappen ontwikkelde zich de sociale geografie. In feite werd de aardrijkskunde gecombineerd met de menswetenschappen. Het ging bijvoorbeeld niet meer alleen over de stad maar ook over de bewegingen van de stedelingen binnen deze ruimte. Het gaat tussen om de interactie tussen mens en ruimte. Aandachtsgebieden kunnen naast steden ook dorpen zijn. Ook verkeer, handel en toerisme hebben duidelijk een ruimtelijke dimensie. Landschapsvormen en aardoppervlakte worden buiten beschouwing gelaten.

Al eerder, in 1854, maakte de Engelse arts John Snow een kaart waarop alle sterfgevallen in een bepaalde buurt in London zichtbaar waren. Daaruit bleek dat een waterpomp in Broad Street de bron van besmetting was.

De Universiteit van Amsterdam heeft in haar collectie een Cholerakaart van Amsterdam van J. Texeira de Mattos een iets latere datum (1866) waarin de verspreiding van cholera en het aantal sterfgevallen in 50 buurten van Amsterdam zichtbaar is gemaakt. [Ga naar de beeldbank van de UvA voor een zoomable versie].

In deze kaart hebben ze een cirkel als tijdseenheid gebruikt. Elke week staat voor één stuk. De zwarte cijfers geven het totaal van de bevolking in die wijk in mei 1866 aan en de verhouding sterfgetallen per 1000 inwoners.

Een veel recenter voorbeeld is het aantal moskeeën per plaats in de provincies Noord-Holland en Flevoland (2005) van Nijeholt [1].

Kaart van de agglomeratie Amsterdam, bestaand en ontworpen, ca. 1960. Bron: Collecties. Universiteit van Amsterdam.

Bronnen
1. Source: Handboek Geo-visualisatie, author: Nijeholt. Source of the data: ((CBS-data according to 'De Bosatlas') according to the 'NRC'): Magazine 'M' (attachment of the NRC-Handelsblad dd december 2007, pag. 55. Subject: 'Wij staan op de kaart'.)
2. Beelddatabank Kaarten & atlassen. UvA.
3. Kaarten, atlassen en globes: collectie in vogelvlucht. UvA.
5. Van Taarten en balken. Kerstnummer Grafisch Nederland 1996.

Zo rond 1920, vlak na de eerste wereldoorlog, wilde Otto Neurath (Oostenrijks filosoof, econoom en socioloog; 1882 - 1945) het grote publiek over allerlei ontwikkelingen op sociaal en economisch gebied voorlichten. Hiervoor organiseerde hij tentoonstellingen waarbij regelmatig aantrekkelijke presentatiemiddelen zoals driedimensionale diagrammen gebruikt. Hiervoor werkte hij samen met Marie Reidemeister (1898 - 1968) die het cijfermateriaal geschikt maakte voor grafische bewerking. Stelregel hierbij was dat één symbool één specifieke waarde had. Een grotere waarde werd weergegeven door meer symbolen en niet door een groter symbool.

Terwijl statistische visualisaties voorheen vooral hun oorsprong vonden binnen de wetenschap veranderde dit dankzij Neurath en Gerd Arntz (kunstenaar; 1900 - 1988). In 1926, na een ontmoeting tussen beide mannen, gaat Arntz symbolen ontwikkelen welke toegepast worden in diagrammen.

Kunstwerk van Arntz

Deze manier van beeldstatistiek is bekend als 'De Weense methode'. Willem Sandberg (1897 - 1984; grafisch ontwerper, directeur Stedelijk Museum (SM) in Amsterdam) die toentertijd psychologie studeerde in Wenen naar Nederland heeft er zorg voor gedragen dat deze methode naar Nederland kwam.

Maar ook Peter Alma (1886 - 1969) raakte vanwege de enorme maatschappelijke betrokkenheid geïnteresseerd in de beeldstatistiek. Na tekenaar te zijn geweest voor Neurath heeft hij na terugkeer in Amsterdam zelfs een atelier voor beeldstatistiek (1933) opgericht.

Door het opkomend socialisme waren Neurath, Reidemeister en Arntz genoodzaakt Oostenrijk te verlaten en naar Nederland te vluchten. En in 1934 stichtte Neurath in Den Haag samen met Reidemeister de Internationale Stichting voor Beeldpaedagogie, het Mundaneum op.

In 1942 richtte Neurath samen met zijn vrouw Marie het ISOTYPE (International System of TYpographic Picture Education) instituut op.

Bronnen:
1. Tentoonstelling Gert Arntz. Ontwerpwerk.
2. Otto Neurath. Wikipedia.
3. Text - Bild - Interface. Otto Neurath und die Merkmale des visuellen Kommunikationsdesigns, zum Vortrag im Rahmen der "Unplugged Heads" at the Institut für neue Medien, Frankfurt (2 December 1997). Frank Hartmann.
4. Otto Neurath. Special Dossiers. Künst = Kaptial.
5. ISOTYPE institue. http://www.fulltable.com/iso/

Binnen de officiële statistische diensten die eind 19e eeuw werden opgericht waren er heel wat ambtenaren die experimenteerden met het visueel weergeven van hun cijfermateriaal. Daarbij maakte Luigi Perozzo, een italiaan, grote indruk met zijn driedimensionale bevolkingsdiagrammen (stereogrammen).

Statistica Grafica - Della rappresentazione grafica di una collettività di individui nella successione del tempo, e in particolare dei diagrammi a tre coordinate - Memoria di Luigi Perozzo. Annali di Statistica, Serie 2, Vol. 12, 1880, pp.1-16. (Ministero d'Agricoltura, Industria e Commercio, Direzione di Statistica)

Op de x-as staat de leeftijd (oud = dichtbij, jong = achteraan), op de ij-as het aantal individuen en op de z-as staan de jaartallen. Het uiteindelijke resultaat ziet er goed uit en is functioneel. Het is direct duidelijk dat de mens door de jaren heen ouder wordt en dat de bevolking toeneemt.

Op het moment dat de maatschappij overging van het handmatig vervaardigen van goederen naar het machinaal vervaardigen en de industriële revolutie een feit was werd het voor landen essentieel om meer inzicht te krijgen in de cijfers omtrent de bevolking. Het is een tijd waarin de ontwikkelingen enorm snel gaan.

Rond 1795 vond daarom in Nederland de eerste grote volkstelling plaats. In 1830 volgde de tweede volkstelling waarbij de hulp in was geroepen van Adolphe Quételet (1796-1874), een Belgisch astronoom en mathematicus.

In deze wetenschappelijk omgeving waren kansrekening en statistiek al helemaal ingeburgerd. Quételet was de eerste die deze wetenschap ook toepaste op de sociale omgeving. Hij paste de door hem ontwikkelde methoden van kansrekening toe op bevolkingsstatistieken. Door het bepalen van de gemiddelde mens is het eenvoudig om afwijkingen zoals bijvoorbeeld crimineel gedrag beter in kaart te signaleren [1].

Inzicht in de gemiddelde borstomvang van Schotse soldaten:

Het begrip 'gemiddelde mens' wordt toegepast in zijn meest invloedrijke publicatie 'Sur l'homme et le développement de ses facultés, ou Essai de physique sociale' uit 1835.

Daarnaast heeft Quételet bijgedragen aan de oprichting van de Centrale Commissie voor de Statistiek (184; na 1946: Hoge Raad voor de Statistiek) en van de Royal Statistical Society in 1835.

In dat jaar werd, mede dankzij Quételet, het 1e internationale Statistische Congres in Brussel gehouden. Toch zou het pas de 3e conferentie zijn waar de grafische weergave van statistische gegevens voor het eerst echt onder de aandacht werd gebracht. Daarbij ging het vooral om de vraag of de grafische methode wel wetenschappelijk verantwoord was.

Bronnen
1. Van Taarten en Balken. Kerstnummer Grafisch Nederland 1996.
2. Adolphe Quételet (1796-1874). FOD Economie, KMO, Middenstand en Energie. Geraadpleegd 16 april 2008.
3. Sur l'homme et le développement de ses facultés, ou Essai de physique sociale. A. Quételet. Paris : Bachelier, 1835. Online PDF.
4. Adolphe Quételet. From Wikipedia, the free encyclopedia. Geraadpleegd 16 april 2008.
5. International Statistical Institute.

Tijdens de laatste decennia heeft de data visualisatie zich ontwikkeld tot een volwassen multi-disciplinair onderzoeksgebied. Iedereen kan tegenwoordig vanaf zijn eigen computer data visualiseren via online applicaties zoals Many Eyes, Data360 en Swivel.

Er komen steeds meer interactieve statistische data systemen dankzij de programmeertalen als APL en S.

Nieuwe modellen en theorieën voor de directe manipulatie van visuele data analyses (linking, brushing, selection, focusing) worden ontwikkeld.

Er ontstaan nieuwe manieren voor het visualiseren van high-dimensional data zoals scatterplot matrix (Tukey, 1981) parallel coordinates plot (Inselberg 1985, Wegman 1990), spreadplots (Young, 1994).

Visualisation vocubulary

Uit Data, vocabulary, marks, composition rules and visual perception rules

Lees meer op Milestones in the History of Thematic Cartography, Statistical Graphics,
and Data Visualization 1975-present

Na een stille periode begin 20e eeuw zien we zo rond 1950 een opleving in de ontwikkelingen binnen de data visualisatie. Reden hiervoor was onder andere de ontwikkeling van FORTRAN (The IBM Mathematical FORmula TRANslating System, 1957) een hogere programmeertaal speciaal ontwikkeld voor wetenschappelijke doeleinden.

Het werk van John Tukey 'The future of data analysis' (1962) en 'Semiology Graphique' van Jacques Bertin waren van grote invloed.

Tegen het einde van deze periode zien we een paar grote technische veranderingen die van grote invloed zijn op de data visualisaties zoals bijvoorbeeld nieuwe software paketten, nieuwe computertalen, de computermuis, kleurenmonitoren, scanners, inktjetprinters.

Ontwikkelingen op het gebied van data analyse zoals de 'Exploratory Data Analysis' en de psychometrie zijn van grote invloed op de data visualisaties.

Gerelateerde link:
1950-1974: Re-birth of data visualization. Michael Friendly.
Exploratory Data Analysis

Zo rond 12000 BC is er een plattegrond in Mezhirich in de Ukraïne gevonden. De Konya stadsplattegrond dateert waarschijnlijk uit 6200 voor Christus. Essai d'une table poléométrique van Charles de Fourcroy dateert uit 1782. William Playfair (1759-1823) legde de basis voor de verschillende vormen van visualisatie. In het begin van de 19e eeuw zie je de statistische visualisaties en thematische plattegronden verschijnen. Minard maakt rond die tijd zijn bekende visualisatie van de tocht naar Moskou. De periode 1850 -1900 wordt dan ook gezien als de Gouden Eeuw van statische grafieken [1]. Veel grafische elementen die we nog steeds gebruiken zijn ontwikkeld in die periode.

Geheel in lijn met deze ontwikkelingen onstaan er overal in Europa officiële burau's voor onderzoek en statistiek. Het belang van numerieke informatie voor handel, industrie, vervoer en sociale planning wordt onderkend. De organisaties die zich bezighouden met het verzamelen, organiseren en analyseren van officiële statistische informatie over bevolking, handel, sociale, politieke en morele zaken verspreiden zich snel over Europa. In Nederland werd in1894 het Amsterdamse bureau voor Onderzoek en Statistiek opgericht. Het is het oudste statistische bureau van Nederland. Vijf jaar later, in 1899, werd bij Koninklijk Besluit het Centraal Bureau voor de Statistiek opgericht. In Nederland werd er nog hoofdzakelijk gewerkt met tabellen. Frankrijk, Hongarije, Duitsland en Finland werkte al veel meer met grafieken.

Continue reading Ontwikkelingen eind 18e, begin 19e eeuw.

Recentelijk heb ik me laten inspireren op het eerste Nederlandse Infographics Congres waar een paar goede presentaties een hele dag de moeite waard maakte. Met name John Grimwade (directeur Informatie Graphics bij Conde Nast's Traveler en Portfolio magazines) en Harjit Kaura (graphic designer bij BBC News Interactive) hadden prikkelende verhalen. En daarbij was Grimwade een natuurlijk verteller wat het luisteren altijd enorm veraangenaamd. Hij begon zijn verhaal met een dreigend 'dark ages of infographics'... en eindigde met de voor mij zo relevante nieuwe ontwikkelingen waarbij data visualisaties gevoed worden door live gegevens. In die hele tijdslijn welke liep via steentijd, hiëroglyfen, 12e eeuwse manuscripten, azteekse kalenders, Leonardo da Vinci, Playfair, Neuraths ISOTYPE, Nigel Holmes ontbrak natuurlijk niet de 'March to Moscow' van Minard. De, volgens Edward Tufte, 'beste statistische grafiek ooit gemaakt' (uit: The Visual Display of Quantitative Information).

Deze kaart, die berucht is om de hoeveelheid informatie (geografische locatie inclusief namen van steden en rivieren, tijd (alleen op de terugtocht), temperatuur (het onderste deel van de grafiek), route, richting van de troepen en het aantal (nog resterende) manschappen) die aangeboden wordt, uit 1869 laat de verliezen onder de manschappen (breedte van de banen), hun bewegingen (heen bovenste baan, terugtrekking onderste zwarte baan) en de buiten temperatuur tijdens de franse invasie naar Moskou (1812) zien.

Minard gebruikt hier een voor die tijd innovatief idee. De breedte van elementen is proportioneel en is daardoor direct te interpreteren. Dit is goed te zien in een eerdere grafiek, de Tableau Graphique, van hem uit 1844. Hierin past hij ook een ander nieuw concept (het gebruik van delen in een staafdiagram) toe. Volgens Michael Friendly (1994) is dit de voorloper van de moderne mozaïek plot [1].

Deze grafiek laat het transport van commerciële goederen door het kanaal van Cahlon naar Dijon zien. De hoogte van een staaf geven de totale kosten van transport weer. Elke staaf is gesplitst naar type product waarbij elk vlak een type product is. Je kunt direct zien welke producten de hoogste kosten van transport hebben. De plaatsen waar aangelegd kan worden zijn verdeeld naar afstand. Elke staaf heeft dus zijn eigen variabele breedte. Hoe breder de staaf hoe groter de afstand. [1, 2]

Bronnen:
1. A brief history of data visualisation. Michale Friendly. 2006.
2. Charles Joseph Minard, "Graphic Tables and Figurative Maps". Edward Tufte.

In het begin van de 19e eeuw is er een enorme toename van statistische visualisaties en thematische plattegronden. Alle vormen van data visualisaties die we nu toepassen zoals taartdiagrammen, staafdiagrammen, histogrammen, lijngrafieken, puntdiagrammen, kaartgrafieken, histogrammen en puntenwolkgrafieken vonden rond die tijd hun oorsprong. De thematische cartografie varieerde de afbeeldingen van eenvoudige kaarten tot uitgebreide atlassen. De onderwerpen werden steeds breder (economisch, sociaal, medisch, fysiek, moreel etcetera).

De eerste choropleth kaart, dat is een kaart waarin kwantitatieve ruimtelijke gegevens met behulp van de arcering of het kleuren van bepaalde gebieden of percelen wordt weergegeven, is waarschijnlijk de 'Carte de la France obscure et la France éclairée' van Charles Dupin (1826). (Bron: A brief history of data visualisation. Michael Friendly. 2006.)

Hij gebruikte hierin verschillende arceringen en zwarte en witte vlakken om de verspreiding het analfabetisme in Frankrijk weer te geven. Het ongeletterdheid is in de zwarte gebieden het hoogst.

William Playfair (1759-1823) is een van de grondleggers geweest van de lijngrafieken, staaf- en taartdiagrammen die we nu nog steeds gebruiken om statische data weer te geven. Wat je ziet is dat hij vooral eenvoudige visualisaties maakte. Het zijn vooral vergelijkingen. Er wordt geen inzicht gegeven in wat er zou gebeuren als er data zou wijzigen.

Bovenstaande figuur laat in de linkeras en -lijn per cirkel de bevolking en in de rechteras en -lijn per cirkel de belasting zien. De uitvergroting hieronder laat dit beter zien. (Bron: Florence Nightingale's Statistical Diagrams. Hugh Small.) De bedoeling is dat de helling die deze linker- en rechterlijn met elkaar verbindt de hoogte van belasting direct zichtbaar maakt. Alleen wordt de helling in deze afbeelding ook bepaald door de diameter van de cirkel. Het is in ieder geval wel zichtbaar dat de helling behorende bij 'Britain and Ireland' de andere kant op gaat. In de huidige statistische visualisaties is het een regel om nooit twee verticale assen voor verschillende waardes (bevolking en belasting) te gebruiken.

In een andere afbeelding wordt het nog duidelijker hoe Playfair het gebruik van grafische vormen voor zich zag. Hij gebruikt hierin drie parallelle tijdslijnen om de prijs van graan, de wekelijkse lonen en de regerende koning over een tijdsspanne van 250 jaar (1565 tot 1820) in beeld te brengen. Zijn doelstelling was het zichtbaar maken dat arbeiders erop vooruitgegaan waren in deze periode.

Een grafische representatie van kwantitatieve data waarbij proportionele geometrische figuren (rechthoeken) gebruikt worden om demografische hoeveelheden te vergelijken. Anders gezegd de grootte van een stad of dorp wordt vertaald naar een rechthoekige vorm en over elkaar heen gelegd zodat de oppervlaktes van stedelijke gebieden vergeleken kunnen worden. In deze afbeelding zijn Londen, Praag en Parijs steden van gelijke omvang.

Van Charles de Fourcroy (1782).
Meer informatie (From Palsky (1996): Des Chiffres et des Cartes, p.51-52)

Toch grappig. Struinende over het world wide web kom je veel claims tegen over de eerste plattegrond ooit gemaakt...

Volgens Infoukes dateert de oudste map van 12.000 BC en is deze gevonden in Mezhirich in de Ukraïne. De afbeelding is gegraveerd op een slagtand van een mammoet.

Milestones in the History of Thematic Cartography, Statistical Graphics, and Data Visualization noemt de Catal Hyük stadsplattegrond als oudste (6.200 BC) welke te zien is in het Konya museum in Turkije.

Bovenstaande illustratie is een reconstructie van een muurschildering.

Bron: henry-davis.com

Het ontsluiten van statistische data via een webgebaseerde applicatie klinkt prachtig. Vooral als het zo goed gedaan wordt dat een gebruiker van deze applicatie informatie beter kan analyseren en interpreteren. Het is het onderwerp van mijn afstudeeropdracht voor mijn deeltijdstudie Informatie Management aan de Hogeschool van Amsterdam. Het komt er eigenlijk simpelweg op neer hoe we data zo kunnen combineren dat er nieuwe inzichten ontstaan. Trefwoorden zijn geautomatiseerd en veel data. Hoe prachtig is het om dan een diagram uit de 14e eeuw te bekijken waarin een onbekende astronoom de beweging van de planeten over een bepaalde periode heeft geïnventariseerd. Met de hand, zonder computers. Ik stel me zo voor bij kaarslicht, met ganzeveer, op perkament. Vol aandacht. Het visualiseren van één thema...

Bron: Afbeelding Funkhouser, H.G. (1936). 'A note on a tenth century graph'. Osiris 1 (1936) pp. 260-262