Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri - 2 (Hafıza Süreçleri, Algı ve Görme Duyusu)

Serinin bir önceki yazısında ‘dashboard’lar hakkında bazı temel bilgilere ve tasarım yaparken sıkça tekrarlanan hatalara odaklanmıştık. Bu yazıda ise; karar vericileri etkileyebilmek için gerekli olan ilham verici bilgilere yani; hafıza süreçlerine, algıya ve görme duyusunun çalışma prensiplerine odaklanacağız.

Bir önceki yazıya göz atmak isterseniz şu bağlantıyı kullanabilirsiniz.

http://abdullahkise.blogspot.com.tr/2014/10/etkili-rapor-tasarlama-teknikleri-1.html

Karar vericilerin işlerini kolaylaştırmak için tasarlanan ‘dashboard’ların veya genel olarak raporların kolayca anlaşılır ve akılda kalıcı olması gerekir. Akılda kalan sonuçlar kolayca karşılaştırılabilir ve daha büyük kararlar daha hızlı verilebilir.

Bilgilerin hafızada tutulabilmesi için yıllardır çeşitli hafıza teknikleri geliştirilmiştir. Bu teknikler hayal gücü ve çağrışım odaklıdır. Temel olarak çağrışım yapan, farklılaştırılmış, tekrarlanmış ve daha fazla duyu ile algılanmış şeyler daha uzun süre akılda kalır. Bazıları ömür boyu unutulmaz. Genelde amacımız ömür boyu hafızada yer edecek bir rapor tasarlamak değildir. Zaten ömür boyu unutulamayan bir raporun sonuçları pek de iç açıcı olmayacaktır. Biz tasarımlarımızın karşılaştırma yapıp sonucunda karar verecek kadar akılda kalıcı olmasını amaçlamaktayız.

Akılda kalıcı raporları tasarlamak için hafıza teknikleri temel prensiplerinden çağrışım, farklılaştırma ve görsel algı gücünden faydalanabiliriz. Bu konulardaki prensipler yardımıyla beynin işleyişini kolaylaştırarak tasarımların etkisini çarpıcı şekilde arttırabiliriz.

Hafıza Süreçleri Nasıl İşler?

Beş duyu organı vasıtasıyla görme, koklama, işitme, tat alma ve dokunma sinyallerini alan beynimiz verileri 3 hafıza sürecinde işler.

Duyusal Hafıza (Sensory Memory)

Dikkat öncesi hafıza olarak da düşünülebilir. Veriler kısa süreyle ama son derece hassas bir şekilde saklanır. Yaklaşık olarak 1 saniye(200-500 milisaniye) içerisinde tüm veriler silinir. Bu hafızanın süresi arttırılamaz. ‘Dashboard’ tasarımının etkili olarak nitelendirilebilmesini sağlayan önemli bir süreçtir.

Eğer beyin filtreleme ve düzenleme sonucunda anlam çıkarabilirse bilgi kısa süreli hafıza devredilir.

Kısa Süreli Hafıza (Short-Term or Working Memory)

Beynin filtreleme mekanizmasından geçerek anlamlı bulunun bilgilerin nispeten biraz daha uzun süre tutulduğu hafızadır. Bu bellek herhangi bir tekrar yapmadan birkaç dakika boyunca 4 ile 7 parça bilgiyi saklayabilir. Çeşitli teknikler sayesinde bu belleğin kapasitesi arttırılabilmektedir.

Örneğin TCTHYDVDUS90NETEM metnini TC THY DVD US 90 NET EM şeklinde parçalara bölmek akılda tutmayı kolaylaştıracaktır.

 ‘Dashboard’ larda birden fazla ana fikri aktarmak istediğimizde bu bellek türü bir hayli önem kazanmaktadır. Kısa süreli belleğin sınırlı sayıda parça veriyi tutabilmesi, neden bir raporda sınırlı sayıda ana fikir aktarmamız gerektiğini açıklamaktadır.

Eğer yeterince tekrar yapılırsa veya bilgi kodlanarak işe yarar bir anlam yüklenirse, bellektekiler uzun süreli hafızaya taşınır.

Uzun Süreli Hafıza (Long-Term Memory)

Yeterince tekrar edilen veya kodlanarak anlam yüklenen bilgiler bu belleğe yerleşir. Bu bellekteki bilgiler yetkinlik, zaman-mekân konusunda deneyim ve hayatın geri kalanı ile ilgili algıları etkileyebilecek bir tecrübe olarak ömür boyu hatırlanır.

Yukarıdaki örneğe bir anlam yükleyip bizim için kıymetli bir sonuç ürettiğini düşünelim. Mesela yukarıdaki ifade ile seyahatim boyunca yapacağım çeşitli işler için kendime bir hatırlatma yapmış olmayı hedefleyeyim. Ham veriyi şu şekilde kodluyorum; (TC)Türkiye’den (THY)Türk Hava Yolları ile (US)Amerika’ya yapacağım seyahatim boyunca yeni çıkan (DVD)filmleri seyredeceğim. Amerika’ya vardığımda ilk işim Türkiye’yi (90)aramak hemen sonrasında ise (EM)maillerimi kontrol etmek olacak. Bu kodlama benim için önemli sonuçlar üretiyorsa ve belki bir miktar tekrar da yapmışsam bilginin kalıcı hafızaya geçmesini sağlamış olurum.

Uzun süreli hafıza büyüklük ve süre bakımından sınırsız olarak düşünülebilir. Hafıza teknikleri konusunda uzman olan veya bir şekilde kendi tekniklerini doğal yaşantısı boyunca farkında olmadan geliştirmiş olanlar hayret verici detayları hatırlayabilmektedirler.

Uzun süreliği belliği harekete geçirebilmek ne kadar ilham verici olsa da, bu bellek ‘dashboard’ tasarımlarımızı etkili hale getirme konusunda çok da belirleyici sayılmaz.

Etkili ‘dashboard’ tasarımları yapabilmek için dikkat öncesi hafıza ve kısa süreli hafıza süreçlerinin etkinliğini arttırma yollarına odaklanmamız gerekir.

Aktarılmak istenen bilgi nasıl algılanır?

Algı, duyusal bilginin alınması, yorumlanması, seçilmesi ve düzenlenmesi anlamına gelir. Duyuların pasif bir şekilde alınmasıyla algı oluşmaz. Bir şeyler düşünürken tanıdık birisine baktığımız halde onu görmeyip yanından geçip gitmemiz buna örnektir. Hâlbuki daha sonra ona baktığımızı fakat fark etmediğimizi bile hatırladığımız olur. Bu örnekte görme duyusu bilgiyi beyne göndermiş ancak beyin anlam çıkarma konusunda yönlendirilmediği için o bilgiyi birkaç milisaniye içerisinde silip atmıştır.

Aktarılmak istenen bilginin algılanması için kullanıcıların tasarımlardan en kısa sürede anlam çıkarabilmesi amaçlanmalıdır. Eğer çok özel araçlar kullanılmadıysa tasarımın algılanabilmesi için görme duyusundan faydalanılır.

Görme duyusu diğer duyulardan çok daha baskındır. Göz muhteşem hızda, güçte ve güzellikte desen arama niteliğine sahiptir. İnsan kavrama merkezine göz ve görsel bileşenlerden yüksek hızda bilgi akşını sağlayan kanallar mevcuttur. Göz mercek, reseptörler ve duyu sinirleri vasıtasıyla gece 50 km ötede yanan bir mum ışığını fark etmemizi, renkleri, şekilleri ve mesafeleri ayrıştırmamızı sağlayabilir.

Algıyı arttırabilmek için görme duyusunu etkin kullanmamız son derece önemlidir. Bunun için hangi görsellerin nasıl bir etki uyandırdığını bilmemiz gerekir.

Algılama hızını arttıran dikkat öncesi sembolleri

Bu sembolleri Form, Renk ve Pozisyon olarak 3 gruba ayırabiliriz.

Bu sembolleri; verileri belirli kategorilere ayırabilmek, verilerin sayısal büyüklüklerini ifade edebilmek ve ifadeleri renklendirerek baskın hale getirip ek anlamlar yüklemek için kullanırız.

Kategorileştirmeyi ifade eden semboller:

‘Orientation’a (yönelim) ait örnekte sağa yatık olan çizgi diğerlerinden farklılaştırılmıştır. Benzer şekilde ‘Shape’ (şekil) örneğindeki dik çizgiler ile karenin, ‘Saturation’ (doygunluk)  örneğindeki daha doygun daireler ile daha az doygun dairenin ve ‘Hue’ (ton) örneğindeki siyah renkteki daireler ile turuncu dairenin farklı iki gruba ait olduğu anlaşılmaktadır.

Çeşitliliği arttırdığımızda algının düşeceğini unutmamakta fayda var. Aşağıdaki örnekte kaç farklı kategori olduğunu ayırt edebilmek -takdir edersiniz ki tek bakışta yapılabilecek bir şey değil.

Bu bir rapor olmuş olsaydı, zamanımızın çoğunu sonuç çıkarmaya değil de tasarımı çözmeye harcamak zorunda kalırdık. Rapor kullanıcıları bundan hiç hoşlanmazlar.

Miktar ifade eden semboller:

‘Size’ örneğindeki büyük daire ve ‘Width’ örneğindeki kalın çizgi daha büyük miktarı ifade ediyor. Tekrar ‘Saturation’ örneğine baktığımızda doygunluk derecesinin kategorileştirmenin yanı sıra miktarı da ifade edebileceğini görebiliyoruz. ‘2-D Position’ örneğinde ise diğerlerinden daha aşağıda kalan daire daha düşük miktarları ifade etmektedir.

Bu sembollerin kötü yanı miktarın diğerlerinden ne kadar farklı olduğunu tam olarak ifade edemiyor olmasıdır. Bu eksikliği giderebilecek en harika sembol ‘Length’ örneğindekidir. ‘Length’ örneğindeki kısa çubuk diğerlerinden daha küçük miktarı ifade etmekle beraber, ölçeklendirme fırsatı sunarak, miktarın ne kadar küçük olduğunu da anlamamızı kolaylaştırmaktadır.

Renklerin nitelikleri:

Yaygın olarak renkleri tanımlamak için şu 3 nitelik kullanılmaktadır: Hue(ton), Saturation(doygunluk), Lightness/Brightness (yumuşaklık)

Bu nitelikler doğru kullanılmazsa algılama zorlaşabilir. Aşağıdaki örnekte farklı renkteki kareler üzerinde ‘Text’ kelimesi yazılmıştır. Ancak her iki karede de aynı renkte yazılmış kelime sağdaki karede daha kolay okunabilmektedir.

Tasarımlarda renklerin kullanımı tek başına bile %50 daha fazla etki oluşturur. Bazen çeşitlilik abartılarak kullanıcılara gereksiz bir renk cümbüşü yaşatılır. Öncelikli olarak algı limitinin üzerinde kullanılan renk adedi, raporu inceleyen kişinin dikkatini dağıtacaktır. Bununla birlikte uzun süre incelenmesi beklenen raporlarda kullanılan parlak renkler de çalışan kişiyi çok çabuk yoracaktır.

Tasarımlarımızda genel olarak doğal renkleri tercih etmeliyiz. Parlak renkleri kısıtlı miktarda olmak şartıyla sadece vurgulamak istediğimiz noktalar için kullanmalıyız.

Renklerle ilgili olarak sıkça göz ardı edilen bir konuyu hatırlatmadan geçemeyeceğim. Erkeklerin %10’u, kadınların ise %1’i renk körüdür. Yani renk körleri raporlarda iyi ve kötü durumları ifade etmek için sıkça kullanılan yeşil ve kırmızı renkleri ayırt edemezler. Bir renk körü yeşil, sarı ve kırmızı renkleri aşağıdaki örnekte olduğu gibi algılamaktadır.

Buna rağmen renk körleri ‘intensity’ (doygunluk ve yumuşaklık) farkını kolayca ayırt edebilmektedir. Dolayısıyla raporlardaki uyarılar için yeşil ve kırmızı yerine farklı ‘intensity’ değerlerini kullanmak daha uygun olacaktır. Aşağıdaki örnekte, renk körü olan bir kişi solda bulunan farklı koyuluktaki kırmızı renkleri sağdaki gibi algılamaktadır.

Raporlama yapmak için kullanılan araç-uygulama hangi firmaya ait olursa olsun yukarıda ifade ettiğimiz sembol ve nitelikler temel alınarak dizayn edilmiştir. Araç içerisinde varsayılan olarak gelen grafikler, renkler hep bu temeller üzerine kuruludur. Bazı araçlar yukarıdaki prensipleri daha kolay kullanmanıza olanak sağlarlar ve popüler olurlar. Bazıları ise bu konuda daha az başarılıdır.

1920 yılında Alman psikologların duyurduğu “Gestalt Prensipleri” adındaki görsel algı teorisi ile yukarıdaki sembol ve nitelikleri bir araya getiren psikolojik bir çalışma yapılmıştır. Bu çalışmanın amacı; görsel veriler arasında ilişkiler kurma, verileri belirli gruplara ayırma ve organize etme konusuna açıklık getirmektir.

Gestalt Prensipleri:

• Proximity (Yakınlık); birbirine yakın olan nesneler bir grup algısı oluşturur.
• Similarity (Benzerlik); birine renk, şekil, doku vs. itibari ile benzeyen nesneler bir grup algısı oluşturur.
• Figure and Ground (Şekil ve Zemin); dikkatin yoğunlaştığı nesne şekil, diğer yüzeyler zemin olarak algılanır.
• Closure (Tamamlama); yarım kalan yapılar tamamlanmış olarak algılanır. Örneğin bir alanın yarım çembere alınması, tamamen ayırılmış bir grup algısı oluşturur.
• Continuity (Devamlılık); Belirli bir yönde dizilmiş şeyler bir bütün olarak algılanır. Örneğin çizgi grafikteki çizgiler bir amaç için hazırlanmış grafiği oluşturur.
• Connection (Bağlantı) ;örneğin bir çizgi ile bağlanmış nesneler bir grup algısı oluşturur.

Sonuç olarak bu bölüme kadar öğrendiklerimizi bir araya getirirsek. Etkili rapor tasarımı için şu 4 adıma dikkat etmemiz gerekir:

1. Tasarımda sunmak istediğimiz hedef fikrin belirlenmesi.
2. Dikkat öncesi sembollerin hedefe uygun kullanılması.
3. Gestalt prensiplerini uygulayarak verilerin kolayca organize edilmesinin sağlanması.
4.  “Herbert Paul Grice”ın bir önceki yazımızda bahsettiğimiz etkileşimin kalitesini arttıracak prensiplerinin tasarıma yansıtılması.

Amacımız mümkün olduğunca kolay yorumlanabilen ve amaçlanan kısımları akılda kalan tasarımlar yapabilmek. Bu bölümde amacımızı gerçekleştirebilmek adına çok büyük bir adım atmış olduk. Hafızanın işleyişinden, algıyı güçlendiren sembollerden ve görsel duyudan bahsettik. Serinin devamında stratejik, analitik ve operasyonel dashboard rollerine, iyi bir tasarım için bilinmesi gereken “veri-mürekkep oranı” yaklaşımına ve raporların kullanılabilirliğinin arttırılmasını sağlayan ipuçlarına odaklanacağız.

Faydalı olması dileğiyle…

"Serinin çoğu yerinde fikirlerinden faydalandığım Stephen Few'e teşekkürlerimi sunuyorum."

Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri - 1 ('Dashboard'lar ve Mükerrer Tasarım Hataları)

Raporlamanın çok daha elit hali olan dashboardlar, organizasyonların bilgi ihtiyacını etkili bir biçimde karşılayabilen benzersiz ve çok güçlü çözümlerdir. Dashboardlar bir veya daha fazla hedefi gerçekleştirmek için gereken en önemli bilgileri görsel olarak ifade ederler. Örneğin bir aracın dashboardu yakıt, hız, motor devri ve sıcaklığı gibi en önemli bilgileri görüntüler.

Bu değerli çözümler ancak doğru şekilde kullanıldığında etkileyici olabilir. Ancak maalesef beklenen etkileyiciliği çok az tasarımda görebiliyoruz. Bu durum bazı organizasyonlar için o kadar içler acısı ki, veriler üzerinde çalışması gereken kullanıcılar artık mevcut dashboardları kullanmak yerine, kendi anlık ihtiyaçlarını karşılayabilen yöntemlerden faydalanma yoluna gitmekte ve hatta ciddi manada yatırım yapılan bu dashboardları tamamen terk edebilmektedir.

Neden?

Bugünkülere benzer formatta kullanılan grafiklerin geçmişi 200 yıl öncesine dayanmaktadır. Grafikler ilk olarak istatiksel bilgilerin gösterimi ile kullanılmaya başlanmış ve günümüzde ön plana çıkan iş zekâsı sayesinde hemen her alanda talep edilir hale gelmiştir. William Playfair, Florence Nightingale, John Snow, Charles Joseph Minard şimdilerde kullandığımız grafiklerin ilk hallerini finans, sağlık gibi alanlardaki istatistiki verileri sunmak için yayınlamışlardır. (http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_graphics)

Grafikler çok uzun zamandır var olmasına rağmen, bir araya getirilip etkileyici halde kullanılabilmesinin standartları daha yeni yeni oturtulabilmiştir. Bu konuda estetik, kullanılabilirlik ve algı yönetimi başlıklarında ciddi gelişmeler yaşanmıştır. Nihayet çeşitli felsefi teoriler ve insan kavrama becerisi ile ilgili çeşitli bilimsel araştırmaların sonuçlarından faydalanılarak belli başlı standartlar ortaya konulabilmiştir.

Verilerin etkili bir şekilde sunulması sadece dashboard tasarımı ile ilgili bir şey değildir. Dashboard tasarlamadaki amaç karar vermeyi kolaylaştırıcı çıktıların üretilebilmesidir. Bu da öncelikli olarak veri kaynaklarının hedefe uygun cevaplar üretebiliyor olmasını gerektirir. Yıllarca, depolanan verilerin nasıl analiz edilebileceği üzerinde kafa yorulmuş, hatta yorulmaya da devam edilmektedir. Ancak günümüzde her analizci tarafından kabul gören bir şey var ki; veriyi esnek bir şekilde analiz etmenin en güzel yolu veriambarı tasarımından geçer. Bu kapsamda rahatça şunu söyleyebiliriz; çoğunlukla etkili bir dashboardun arkasında doğru tasarlanmış bir veriambarı yatar.

İş zekası trendi stratejik, taktik ve operasyonel yönde bir trend izlediği için dashboard kullanıcı kitlesi de bir hayli genişledi. Artık yöneticilerden tüm beyaz yakalılara herkes aksiyonlarını dashboardlardan yardım alarak yapmayı tercih etmektedir. Ek olarak dashboardların eskisi gibi sadece kâğıt üzerinde değil, aynı zamanda web, tablet ve cep telefonlarında sunulması beklenmektedir. Bu kadar talep ve çekişmenin olduğu ortamda tasarım kalitesinin artması çok elzem bir konu haline gelmiştir.

Peki, kaliteyi arttırma konusunda neler yapabiliriz?

Dashboard tasarımcıları ile kullanıcılar arasında bir iletişim söz konusudur. Öncelikle bu iletişimin net, sade, gerektiği kadar ve anlaşılır olması çok önemlidir. Konuya edebiyat bakış açısı ile yaklaşırsak, özetle fesih ve beliğ bir anlatım benimsenmelidir.

Bir dil filozofu olan Herbert Paul Grice(1913-1988) etkileşim hakkında şu görüşleri öne sürmüştür;

Quantity: Sadece ihtiyaç olunan kadar bilgi ver. İhtiyaçtan fazlasını verme.

Quality: Yanlış olacağına inandığını söyleme. Yeterli kanıt olmayan şeyleri söyleme

Relation: Etkileşim şekli konu ile ilgili olsun.

Manner: Belirsiz ifadelerden, birden fazla anlama gelen tanımlardan, laf kalabalığından kaçın. Sistemli ol.

Bu görüşler dashboard tasarlarken dikkat edilmesi gereken noktaları da işaret etmektedir. Çünkü bu tasarımlar da sonuç itibari ile kullanıcılarla kurulan bir tür etkileşimdir.

Dashboardların üretimi sırasında aktarılmak istenen bilginin doğru, hızlı ve akılda kalıcı sadelikte olması gerektiği nedense çoğu zaman göz ardı edilir. Bunun yerine özellikle geliştiriciler çok renkli, vurgusu yüksek veya şekil itibari ilk bakışta göze hoş gelen ancak bilgi aktarımı konusunda kafa karıştıran tasarımlara yönelme hatasına düşerler. Aradığı bilgiye değil de tasarıma odağını kaptıran kullanıcılar ise ilk başlarda etkilense de bir süre sonra sıkılarak beklenen ilgiyi göstermeyecek hatta dashboardu kullanmayı tamamen terk ederek kendi çözümlerine yöneleceklerdir.

Tasarımlarda sayısız hatalar yapılabilir. Bunlardan birçoğu kullanıcıları kaçırmaz. Ancak sıkça yapılan aşağıdaki hatalar bir süre sonra dashboardlarınızın yalnızlığa terkedilmesine sebep olabilir.

Stephen Few’in “Information Dashboard Design” adlı kitabında bahsi geçen hatalardan bazıları şunlardır:

Bilgilerin tek bir ekranda sunulmaması:

Dashboardlarda kaydırma çubuğu (scroll) yardımıyla diğer alanların görüntülenmesine gerek kalmamalıdır. Gereken tüm bilgi ilk bakış görülecek şekilde tek ekranda sunulmalıdır. Bu hatayı bilgiyi bir menü yardımıyla farklı ekranlara bölerek de yapıyor olabilirsiniz.

Elbette sunulmak istenen bilgi tek ekrana sığmayacak kadar fazla olabilir. Bu durumda veriler üzerinde çalışıp ihtiyaç duyulan kadarını tam da işe yarayan formatta sunmak gerekir. Mümkün olduğunca detay bilgi ile özet bilgi birlikte verilmemelidir. Detay bilgiye sadece ihtiyaç duyulduğunda gidilebilmelidir. Tasarlanan dashboardun vermek istediği ana fikir mümkünse birden fazla olmamalıdır. Bu ana fikri focal point dediğimiz noktalarda bulundurarak algıyı güçlendirmek isteriz. Bir ekranda çok fazla focal point mevcut değildir. Sayı arttıkça etki azalır.

Verinin anlaşılmasını noksan kılan görsellerin kullanılması:

Mesela aşağıdaki görsellerde bir takım sayısal veriler ifade edilmiş. Soldaki gauge da elimizde sadece bir sayı var. Gaugeun bu değeri göstermesi iyi bir şey mi yoksa kötü bir şey mi? iyi ise ne kadar iyi? Bu sayının anlamı hakkında hiçbir fikrimiz yok. Sağdaki gaugeda ise şirket ortalamasının üzerinde bir değere sahip olduğumuzu ilk bakışta görebiliyoruz. Elimizde iyi bir sayı varmış. Harika!

Gereksiz detayların ve hassasiyetin gösterilmesi:

Örneğin sayısal verilerde gereğinden fazla basamak gösterilmemelidir. Benzer şekilde tarihsel verilerde eğer ihtiyaç yoksa milisaniye gibi bir hassasiyet belirtilmemelidir. Eğer F1 yarışlarındaki gibi hassas sonuçları raporlamanız gerekiyorsa o zaman da saat, gün, ay, yıl bilgisi gereksiz detay olacaktır.

Aktarılmak istenen bilgiye uygun görselin kullanılmaması:

Örneğin bir biri ile karşılaştırılması amaçlanan gruplar pasta grafiği ile gösterilmemelidir. Bunun yerine bar grafik tercih edilmelidir. Soldaki pasta grafiği ile sağdaki bar grafik aynı veriyi göstermesine rağmen gruplar arasındaki farkı en rahat sağdaki bar grafikte görebilmekteyiz. Bu tür yatay bar grafiklerde önemli olan daha büyük barın olduğu grupsa, büyükten küçüğe aksi halde, küçükten büyüğe sıralayabiliriz. Pasta grafiğinde ise değerlerin bir birine yakın olduğu durumda gruplar arasındaki farkı anlamamız bile mümkün olmayacaktır.

Kullanışsız dekorasyon:

Aşağıdaki örnekte en çok dikkat çeken alan mavi, gri baloncukların olduğu alandır. Ancak asıl verinin bulunduğu işe yarayan alan ise sol taraf değil, sağdaki grafiklerin bulunduğu kısımdır.

Renklerin yanlış ve yersiz kullanımı:

Bu örnekte ise soldaki grafikte ülkeler arasında hiçbir anlamı olmamasına rağmen farklı renkler kullanılmış. Gereksiz yere dikkat dağıtmaktadır. Hatta kullanıcıların, bu renklerin bir anlamı olacağı hissine kapılarak anlam kargaşası yaşaması ve fazladan anlam çıkarması olasıdır. Belki de kendilerini dashboardın diğer kısımlarındaki renklerle alaka kurmaya zorlarlar. Sağdaki grafik ise daha az kafa karıştırıcı ve istenen mesajı iletme konusunda daha başarılıdır.

Sayısal verilerin hatalı ifade edilmesi:

Aşağıdaki öreğimizde Revenue ve Costs değerleri sunulmakta. Ocak ayına baktığımızda Revenue, Costun yaklaşık 4 katı olarak görünüyor değil mi? Güzel. Tekrar grafiğe odaklanalım. Grafik 0’dan değil 500.000’den başlatılmış. Bu durumda 4 kat değil 2 kattan az bir farkın olduğu ortaya çıkıyor. Bu tarz gösterimler kullanıcıları şaşırtarak yanlış anlam çıkarmasına sebep olacaktır.

Üç boyutlu grafik kullanımı ve yanıltıcı yönlendirmeler:

Bu seferki örneğimizde birden fazla hatayı bir arada görmekteyiz. İlk grafiğimizde renklerin toplam değeri ve bir birine göre büyüklükleri kolayca anlaşılabilmektedir. İkinci grafikte ise aynı verilere anlamı olmayan bir bakış açısıyla bakıyoruz. Üç boyutlu çizimler bir yetenek göstergesi olabilir. Ancak bu raporda kalabalıktan başka bir işe yaramamış ve vermek istediğimiz mesajın netliğini bozmuş.

Üçüncü ve dördüncü grafiklerdeki perspektifin etkisi ise farklı bir konu. Bu grafiklerdeki perspektif yüzünden grupları karşılaştırmak oldukça güç hale gelmiş durumda. İki boyutlu bir pasta grafiğinden bile daha etkili karşılaştırma sonuçları elde edebilirdik.

Üçüncü ve dördüncü grafiklerdeki bir başka problem ise verideki renk gurupları ile pasta dilimleri üzerindeki renklerin bir biriyle uyumlu olmamasıdır. Burada dilimlerdeki renk kullanımı gereksiz ve daha kötüsü anlamsız olup, sonuç itibari ile kafa karıştırıcı ve dikkat dağıtıcıdır. Birinci ve dördüncü grafik aynı veriyi göstermesine rağmen, birinci grafiğin mesajı doğru iletmedeki etkisi çok daha üstündür.

Sıkça yapılan bu hataları terk etmek bile etkili dashboard tasarımı yapmak adına bir hayli yol kat ettirecektir. Ancak istenen güçlü etkiyi oluşturabilmek için çok daha fazlasına ihtiyacımız olacak.

Şimdilik burada duralım istiyorum.

Serinin devamında; görme ve kavrama becerilerinin nasıl çalıştığına, stratejik, analitik ve operasyonel dashboard rollerine, iyi bir tasarım için bilinmesi gereken “veri-mürekkep oranı” yaklaşımına ve raporların kullanılabilirliğinin arttırılmasını sağlayan ipuçlarına odaklanacağız.

Keyifli bir seri olacağa benziyor. Faydalı olması dileğiyle…

"Serinin çoğu yerinde fikirlerinden faydalandığım Stephen Few'e teşekkürlerimi sunuyorum."