Denken Sie daran, dass die Informationsvisualisierung keine Insel ist, die von allen anderen Formen der visuellen Kommunikation abgeschnitten ist. Wenn Sie Arbeiten auf der Grundlage von evidenzbasierten Prinzipien erstellen möchten, ist es meines Erachtens am besten, zu prüfen, wo die Evidenz am stärksten ist.
Ich habe spezifische Forschungen über Datenvisualisierungstechniken und allgemeine Forschungen in der Kognitionswissenschaft und in der allgemeinen Entwurfsforschung gelesen und finde, dass es oft effektiver ist, zu überlegen, wie die leistungsfähigere, gründlichere allgemeine Forschung für jeden Auftrag und jedes verwendete Element gilt und nützlich, als zu versuchen, die eng angewandte feldspezifische Forschung anzuwenden, die oft unter kleinen Stichproben, schwachen Forschungstechniken, engen Untersuchungen und / oder tief verwurzelten Annahmen leidet.
Es gibt zwei ausgezeichnete Bücher, die ich als Einführung empfehle, eines mit der Wissenschaft als Ausgangspunkt, eines mit allgemeinen Prinzipien als Ausgangspunkt, die Beweise liefern:
- Vision Science von Steve Palmer . Es ist ein Biest, und als Student hätte ich mir beinahe eine Rückenverletzung zugezogen, als ich es ein paarmal in einem Rucksack trug, aber es ist möglicherweise auch das beste naturwissenschaftliche Lehrbuch, das ich je gesehen habe, und ein großartiges Beispiel für Knackigkeit visuelle und verbale Kommunikation selbst. Ich habe es kürzlich durchgesehen, um die Kapitel mit Inhalten zu kennzeichnen, die direkt für meine Arbeit in den Bereichen Visualisierung und Informationsdesign relevant sind, wobei ich nur einige davon erwartet habe: Am Ende habe ich jedes Kapitel mit Ausnahme von einem gekennzeichnet.
- Universelle Prinzipien des Designs von Rockport Press . Ein sehr ehrgeiziges und nützliches Buch, das die kognitionswissenschaftliche Forschung mit Fallstudien und Beispielen aus allen Bereichen des Designs zu einer Reihe äußerst klarer und direkter Doppelseiten zusammenfasst, die jeweils ein etabliertes, evidenzbasiertes und praktisches Prinzip abdecken praktische Vorschläge, Arbeitsbeispiele und Anregungen zur weiteren Lektüre. Sehr anregend, solange Sie es als eine Liste von Werkzeugen mit vorgeschlagenen Verwendungen betrachten, nicht als eine Liste von Regeln.
Der einzige Nachteil ist, dass dieser Ansatz mehr Nachdenken erfordert, um zu sehen, wie solche Prinzipien anwendbar sind. Wenn Sie auf der Suche nach einer Liste willkürlicher Regeln sind, wie es in der Community der Daten anscheinend viele gibt, würde ich sagen, dass es keine gibt, und es wird keine geben, es sei denn, die Leute machen massive, ungerechtfertigte Annahmen und Verallgemeinerungen oder erfinden Dinge . Die bessere Qualität der angewandten Forschung ist nützlich, aber es hilft, einen soliden Rahmen zu haben, in den sie sich einfügen kann.
Die meisten allgemeinen Prinzipien von Tufte wie Data-Ink und Chart-Junk lassen sich auf solide allgemeine Prinzipien wie Signal-Rausch-Verhältnisse, Abbildungsmaßstab, Dämpfung und andere zurückführen. Sie wurden mit strengen Annahmen und Verallgemeinerungen zu Ihren Zielen und Ihrer Zielgruppe kombiniert, die sie zu stumpfen Werkzeugen machen. Viele der offensichtlichen Widersprüche und Debatten in der angewandten Forschung sind überhaupt keine Widersprüche, wenn Sie einen Schritt zurücktreten, den Kontext berücksichtigen und die zugrunde liegenden Grundprinzipien und die Besonderheiten jedes Einzelfalls durcharbeiten.