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Un insieme di dati, per quanto ordinato possa essere, è di difficile lettura per una persona normale. Quelli che vengono definiti big data, ovvero una grande quantità di informazioni raccolte all'interno di database più o meno ordinati, sarebbero impossibili da capire senza l'utilizzo di programmi ad hoc. Anche quando si utilizzano degli indici per sintetizzarne il risultato e le correlazioni, per una persona senza nessuna base di statistica e di matematica restano numeri senza nessun significato logico. Per questo motivo molti data journalist (giornalisti che utilizzano i dati per portare avanti le loro inchieste) fanno uso di infografiche, tabelle e grafici a torta. Utilizzando dei grafici è molto più semplice spiegare alle persone le relazioni che intercorrono tra due fenomeni apparentemente differenti. L'utilizzo di infografiche, tabelle e grafici a torta prende un nome ben preciso: data visualization (in italiano potremo tradurlo con visualizzazione dei dati).
I big data hanno reso necessario semplificare al massimo quello che in un primo momento può sembrare complicato. Se a qualsiasi persona sottoponessimo un database pieno di informazioni, senza grafici e tabelle, nessuna saprebbe ricavarne alcunché. La data visualization riesce a rendere visibile quello che in un primo momento non lo è, facendo cogliere tutte le connotazioni e le correlazioni tra i dati. Un numero da solo è molto semplice da capire, ma un insieme di dati messi alla rinfusa sono ostici anche per il data scientist più esperto.
Negli ultimi anni la data visualization è diventata una vera e propria forma d'arte: le infografiche hanno raggiunto un livello talmente alto che in alcuni casi sembrano dei quadri di arte moderna. Ma per realizzarli non sono necessari né i pennelli né i colori, ma solamente i programmi per l'editing fotografico e il linguaggio HTML (nel caso in cui le si voglia rendere interattive). Diventare degli esperti di data visualization non è semplice, ma è un ruolo, insieme a quello del data journalist e del data scientist, sempre più richiesto all'interno delle aziende. E molto spesso i tre ruoli vengono ricoperti dalla stessa figura.
Perché è importante la data visualization
I dati da soli consistono solamente in byte, alloggiati all'interno di un hard disk, e inutili per qualsiasi tipo di utilizzo. La data visualization serve per dare un significato alle statistiche e ai numeri. Basta anche un semplice grafico a torta per far prendere vita a un database che altrimenti sarebbe di difficile lettura per chiunque. Inoltre, dei grafici ben realizzati permettono anche di scoprire i lati nascosti dei dati. Non sempre un indice riesce a riassumere alla perfezione tutto ciò che le statistiche hanno da dirci, per questo motivo realizzare delle infografiche permette di avere una visione a 360 gradi del problema.
L'infografica sul vento
Diventare degli esperti di data visualization è un lavoro a tutti gli effetti e richiede capacità che non hanno tutti. Basta guardare le "opere d'arte" di Fernanda Viégas and Martin Wattenberg, due dei pionieri della data visualization. Tra i tanti lavori che hanno realizzato c'è anche la cartina del vento degli Stati Uniti: grazie a degli effetti particolarissimi sono riusciti a identificare l'intensità e la direzione dei venti in ogni parte degli USA. Una cartina molto semplice, ma che permette di capire dove "nasce" il vento e dove spira con la massima intensità.
Anche Google scende in campo
Google è attiva nel campo della data visualization dal 2008, quando Aaron Koblin creò il Data Arts Team. La prima opera fu un'infografica interattiva che, utilizzando i dati del volo degli aerei negli Stati Uniti in un giorno, mostrava le tratte delle varie compagnie aeree. Negli anni successivi Google ha creato anche un News Lab che utilizza tutti i dati raccolti dall'azienda di Mountain View attraverso i propri servizi e li mette a disposizione dei ricercatori per trovare correlazioni e costruire infografiche. Inoltre, Google ha sviluppato anche dei tool online che aiutano i semplici utenti a realizzare delle infografiche, anche se non sono dei grandi esperti di editing fotografico.
Combattere le fake news
L'utilizzo degli open data (database gratuiti e fruibili da tutti che raccolgono le informazioni della pubblica amministrazione) permette anche di combattere le fake news che ogni giorno vengono diffuse sulla Rete. E anche in questo caso la data visualization viene in soccorso e offre il proprio aiuto: un grafico o una tabella riesce a smontare in pochissimi secondi una notizia bufala che si è diffusa in Rete. Questo è proprio l'obiettivo di David McCandless, un data journalist di base a Londra, che ha creato il blog "Information is Beatiful" e attraverso la data visualization e le infografiche smonta le notizie false più diffuse su Internet.
La data visualization in Italia
Finora abbiamo visto degli esempi che provengono tutti dal mondo anglosassone e statunitense. E l'Italia? Come accade di solito, il Bel Paese ha scoperto la potenza della visualizzazione dei dati in ritardo rispetto al resto del mondo. Ma negli ultimi anni qualcosa è cambiato e il merito è soprattutto dei quotidiani che hanno cominciato a investire nella realizzazione di infografiche a supporto degli articoli presenti sul web. Siamo ancora all'inizio, ma si tratta di un primo passo importante.
