Le slide presentate all'Agile UX Italia 2013 in un talk sul mondo della Data Visualization. Cos'è e come funziona la visualizzazione dei dati e come utilizzarla nell' UX design? Daremo uno sguardo all'evoluzione della disciplina, alle pietre miliari e alle nuove tendenze, fino ad arrivare a scoprire come, partendo dai dati, sia possibile costruire un'esperienza utente del tutto nuova.

1. Questa presentazione parla di dati e UX e più in particolare di visualizzazione dei
dati.

2. Perchè siamo qui a parlare di visualizzazione dei dati? Cosa rende necessario lavorare con i
dati ?

3. Occorre fare un piccolo passo indietro, quando a un certo punto della storia è iniziato un portentoso processo di
produzione e valorizzazione dei dati, processo che più tardi verrà definito, con un'espressione sicuramente
suggestiva, Data Deluge.

4. Proviamo a vedere cosa si intende per Data Deluge con qualche esempio. Per illustrare il significato profondo
del Data Deluge potremmo utilizzare Ville Vivente, un progetto della città di Ginevra, in cui i dati anonimizzati
degli smartphone presenti quotidianamente nell'area urbana di Ginevra, sono stati utilizzati per creare una
mappa delle interazioni delle persone con la città.
È un progetto del 2010: mediamente in quell'anno in un solo giorno i soli abbonati Swisscom nella città di
Ginevra, generavano circa 15 milioni di connessioni a partire da 2 milioni di smartphone: un diluvio di dati.

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8. Ma guardiamo a qualcosa di più «alieno»: CowView è un sistema, simile a Nike+ FuelBand o FitBit, applicato
alle mucche.
Il sistema, attraverso la continua produzione di dati, consente di monitorare spostamenti, comportamenti e stato
di salute di interi allevamenti bovini.

9. Nel momento in cui prendiamo coscienza che tutto intorno a noi è fatto di dati e che questi dati rappresentano
meglio l'essenza delle cose di quanto possano fare gli oggetti fisici e i sensi naturali cosa facciamo, noi essserei
finiti alla continua ricerca della verità definitiva? Fondiamo un culto. Il Quantified Self è una filosofia e allo stesso
tempo una mistica, dalle regole estremamente semplici: si tratta di usare i più svariati dispositivi tecnologici per
misurare e registrare le attività quotidiane, dalle più triviali alle più importanti. C'è chi calcola il numero di calorie
consumate, chi le e-mail ricevute e spedite, chi la distanza percorsa. C'è chi fa tutto questo e molto altro
contemporaneamente. Questa pratica di registrazione, annotazione (e autocomunicazione) si chiama personal
tracking. Il manifesto del movimento è un articolo di Gary Wolf sul New York Times del 2010, dal titolo,
emblematico, e non a caso citato da questo talk, "The Data Driven Life".

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12. Siamo dunque circondati dai dati. Come la data visualization può aiutarci a trasformarli in una risorsa? Vediamo,
con un esercizio, come funziona la visualizzazione dei dati. Questi sono due numeri, 5 e 3. Avete 1 minuto per
creare quante più rappresentazioni grafiche potete.

13. Come vedete ci sono almeno una dozzina di possibili diverse rappresentazioni dei
due numeri.

14. Cosa abbiamo fatto con questo esercizio, accorgendocene o meno? Abbiamo trasformato due cifre
sostanzialmente prive di qualsiasi valore semantico in un rapporto, in una differenza, in una posizione nello
spazio, in un colore: abbiamo, seppur in maniera aleatoria, attribuito un senso alle due cifre, trasformandole in
informazione. Mettendo in pratica l'equazione informazione = dati + senso. Ecco come far parlare dati: con la
visualizzazione, con un processo di trasformazione grafica dei dati in informazioni.
Ecco come far parlare dati: con la visualizzazione, con un processo di trasformazione grafica dei dati in
informazioni.
Ho detto processo: questa trasformazione è infatti possibile perché la visualizzazione non è solo un prodotto
grafico ma appunto un processo complesso di interpretazione del dato per via grafica.
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15. Le fasi di questo processo possono essere definite in modo diverso a seconda a seconda che il focus sia posto sul
dato, sulla grafica, sul codice, ma credo sia essenziale vedere con voi gli step che scandiscono la reazione
fondamentale che la visualizzazione dei dati è in grado di innescare, appunto la trasformazione dei dati in
informazioni.

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18. Trovare i pattern: qualsiasi sia il nostro ruolo all'interno del processo produttivo della data visualization dobbiamo
analizzare il dato: capire quello che dice e soprattutto quello che non dice, che spesso è più importante di quello
che dice (perchè “Se si torturano i dati abbastanza a lungo, alla fine confessano” tutto, parafrasando Coase).

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20. Se dovessi dare una definizione, non certo rigorosa, ma espressiva, della differenza tra Data visulization e
infografica direi proprio che nell'infografica manca la parte di ricerca dei pattern.

21. Cosa occorre per analizzare il dato ricavandone schemi nascosti? La numeracy, il corrispondente per i numeri di
quello che è il saper leggere e scrivere per le lettere.

22. David MacCandless disegna con i dati la skyline delle bolle mediatiche, delle paure mediatizzate. Vedete in
ordine, da sinistra a destra, Millennium Bug, Sars, aviaria, influenza suina e sotto effetti dei videogiochi violenti,
asteroidi e attacchi di vespe assassine. I videogiochi, in particolare, evidenziano uno schema ricorrente. I picchi
si trovano a dicembre e ad aprile di ogni anno, regolarmente. Il picco di dicembre è comprensibile essendo
questo il mese in cui escono la maggior parte dei nuovi videogiochi, ma aprile? Aprile è il mese della strage di
Columbine e i media anglosassoni rinnovano la preoccupazione per quello che è accaduto così, “celebrando”
con nuove paure quello che è accaduto.

23. Trovato il pattern abbiamo tutti gli elementi per iniziare un racconto.

24. Charles Minard racconta così la campagna di Russia condotta da Napoleone nel 1812, riuscendo a rendere in
maniera esemplare la realtà di quello che accadde.

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26. Se è vero che le immagini parlano alla parte meno razionale del nostro cervello, per emozionare dobbiamo avere
la capacità di lavorare e comunicare efficacemente in modo visuale.

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28. Kim Rees, di Periscopic, ha creato questa data visualization interattiva che ci mostra l'accumularsi degli anni di
vita perduti a causa delle morti per arma da fuoco in America. Informando nello stesso momento in cui (e
proprio perché) ci emoziona.

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