הדמיית נתונים

ממוזער|היסטוריית בחירות לכנסת ישראל 1948–2019
**הדמיית נתונים** (באנגלית: **Data visualization**; על פי האקדמיה ללשון העברית: **הַחְזָיַת נתונים**) היא מדע שימושי בין תחומי, המאחד בתוכו ידע ומחקרים ממדעי ניהול, נתונים, בלשנות, פסיכולוגיה קוגניטיבית, תקשורת חזותית ומחשב. הדמיית נתונים היא מתודולוגית השימוש בדימויים חזותיים של מבני נתונים (דברים מדודים) לשם זיהוי ותיאור היחסים ביניהם. הדימויים החזותיים האלה נקראים גרפים. כמו כן, משתמשים במושג "הדמיית נתונים" כמילה נרדפת ל"גרף" וכשם לתהליך התרגום של תיאור הכמותי המילולי לתיאור החזותי. 

להדמיית נתונים שתי מטרות עיקריות: 

* אנליטיקה חזותית – הדמיית מבני נתונים לצורך **זיהוי** **היחסים** ביניהם
* הדמיית נתונים תיאורית – הדמיית מבני נתונים לצורך **תיאור** **היחסים** ביניהם
קיימים 5 סוגים של תיאור יחסי נתונים:

* **היררכיה** – תיאור דירוג המדד ברשימה בנקודת זמן
* **סידוריות** – תיאור סידור המדד לפי רצף בנקודת זמן
* **דומיננטיות** – תיאור הפרדת המדד בתוך סה"כ בנקודת זמן
* **מגמה** – תיאור שינוי המדד לפי ציר הזמן בתקופה
* **צפיפות** – תיאור פריסת המדד על מפה בנקודת זמן

הדמיית נתונים נקראת כך כי היא **מדמה** מבני הנתונים מהמציאות לצורות גאומטריות דו־ממדיות (דימויים) בעלות מאפיינים חזותיים מסוימים אשר מותאמים לתפישה החזותית האנושית ומאפשרים העברת מידע כמותי באופן ברור ובדויק ממחבר לקורא. המאפיינים החזותיים של הדימויים נקראים מאפיינים טרום-קשביים  אשר מאפשרים לעשות השוואות בין גודל הנתונים: איזה נתון יותר גדול או קטן מנתונים אחרים ובכמה. 

* מיקום דו-ממדי: קרוב (יותר קטן) – רחוק (יותר גדול)
* אורך הדימוי: קצר (יותר קטן) – ארוך (יותר גדול)
* כיוון הדימוי: למעלה (עליה) – למטה (ירידה)
* זווית הדימוי: חדה (עליה/ירידה יותר גדולה) – קהה (עליה/ירידה יותר קטנה)
* שטח הדימוי: גדול (יותר גדול) – קטן (יותר קטן)
* עוצמת צבע הדימוי: כהה (גדול) – בהיר (קטן)

תכונת המאפיין מדמה באופן פרופורציונלי את גודל הנתון שהוא מייצג ואת היחסים ביניהם. קיים הבדל ברמת דיוק ההדמיה בין המאפיינים. המאפיינים המדויקים ביותר הם: מיקום דו־ממדי ואורך, אחריהם באים גודל השטח, כיוון וזווית. מאפיין עוצמת הצבע הוא המאפיין הכי פחות מדויק.  

כל גרף מורכב מדימויי נתונים ודימויי רכיבים חזותיים תומכים, אשר עוזרים להבין את המידע שהגרף מייצג ואת המסר שהוא מעביר. הרכיבים התומכים כוללים בדרך כלל: כותרת הגרף, ציר הערכים, ציר הקטגוריות, שנתות, שמות הצירים, מקרא, קווי רשת, רווח בין האלמנטים בדימוי, תוויות נתונים. 

לפי ההגדרה של פרופ' רוברט קוסרה הדמיית נתונים חייבת:

* להיות מבוססת על נתונים כמותיים. מטרת ההדמיה היא העברת מידע על נתונים.
* לעשות שימוש בתמונה לייצוג מידע כמותי. התמונה חייבת להיות אמצעי התקשורת העיקרי, אמצעים אחרים יכולים לספק מידע נוסף בלבד.
* חייבת להיות קריאה וניתנת לזיהוי. 
* חייבת לספק דרך ללמוד משהו על מידע כמותי.
* חייבת להיות ניתנת לזיהוי כהדמיית נתונים ולא להעמיד פנים שהיא משהו אחר.

עקרונות הדמיית הנתונים מבוססים על מחקרים שנעשו במדעי קוגניציה, במיוחד בחקר התפישה החזותית.

בספרו "תצוגה חזותית של מידע כמותי" מגדיר פרופ' אדוארד טפטי  מהו ייצוג גרפי ועקרונות של ייצוג גרפי יעיל:

מצוינות בגרפיקה סטטיסטית מורכבת מרעיונות מורכבים המועברים בבהירות, דיוק ויעילות. 

ייצוגים גרפיים חייבים:

* להציג מידע כמותי
* לגרום לצופה לחשוב על מסר כמותי ולא על מתודולוגיה, עיצוב גרפי, טכנולוגיה של ייצור הגרף או משהו אחר
* לא לעוות נתונים
* להציג נתונים רבים בשטח מוגבל
* להפוך מערכי נתונים גדולים לברורים והגיוניים
* לעודד את העין של הצרכן להשוות בין נתונים
* להציג נתונים בכמה רמות פירוט, החל מסקירה כללית וכלה בהבחנה בנתונים בודדים
* לשרת מטרות ברורות: הצגה, חקר, אחסון או אמנות נתונים
* לתאום את התיאורים הסטטיסטיים והמילוליים של מערך נתונים.

אי-יישום עקרונות אלה עלול לגרום ל, המעוותים את המסר או תומכים במסקנה שגויה.

השימוש הדמיית נתונים נעשה למטרות שונות כמו אינפוגרפיקה, אנליטיקה חזותית אינטראקטיבית, חקר ותיאור נתונים סטטיסטיים. הדמיית נתונים נפוצה בתחומים רבים, כמו מדע, עיתונאות, מחקר, פיתוח, בינה עסקית והוראה. 

## קישורים חיצוניים

* 

## הערות שוליים

קטגוריה:אינפוגרפיקה
2019 08