12726
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге ====== Канал ведут: @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса, @marohovskaya — редакторка дата-отдела «Важных историй»
Пока другого контента у меня для вас все равно нет, зацените инфографику в меню японского бара. Они визуализировали всё своё вино 😍
По оси X тут лёгкий, фруктовый, освежающий вкус слева и тяжёлый, вяжущий справа. По оси Y, как я понял, указана крепость вина. Крепкие — снизу.
Хотели бы такую карту в барах своего города?
The Pudding визуализировали результаты панельного опроса американцев — на протяжении десятков лет их спрашивали о том, как складывалась их жизнь.
Исследование подтверждает: то, в каких условиях вы росли, во многом определяет ваше будущее — образование, уровень достатка, ментальное и физическое здоровье.
Меня очень впечатлила концовка, где приводятся высказывания американских президентов, которые оскорбляют бедных людей, «низшие» слои населения, которые говорят, что «быть бездомным — это выбор»
Авторы, напротив, утверждают, что это не вполне выбор и не только проблема этих людей, а проблема всего общества, в котором они находятся.
Ну и напоследок: посмотрите, какое тут визуальное хулиганство. Все графики состоят из человечков, которые перебегают в разные категории. Красиво очень.
https://pudding.cool/2024/03/teenagers/
Одна из проблем, с которой вы можете столкнуться в желании поделать красивых графиков — это отсутствие качественных данных.
Я сам каждый раз раз бьюсь с этим, когда готовлю задания для студентов своего курса — прежде чем перейти непосредственно к визуализации, данные нужно спарсить, почистить, привести в нужную форму, соединить несколько датасетов. Пока дойдёшь до финала — демотивируешься.
Мои классные коллеги из «Если быть точным» эту часть работы делают сами и создают готовые датасеты, которые можно анализировать и визуализировать. Свою коллекцию они постоянно пополняют, в том числе наборами данных, которых нет в других источниках.
Например, в их коллекции есть численность населения по всем муниципальным образованиям и населённым пунктам с разбивкой по полу, дела и тексты судебных решений по статье 105 УК «Убийство» или численность больных онкологией в регионах России с 2007 года.
Найти для себя что-то интересное можно в их каталоге:
https://tochno.st/datasets
Сильный приём в материале Washington Post о боевых действиях в Секторе Газа.
Авторы говорят: представьте, один человек помнит по имени в среднем 472 людей. Из них 7 человек погибли, 305 испытывают чрезвычайную нехватку еды.
Так масштаб катастрофы в регионе гораздо более понятен.
https://www.washingtonpost.com/world/interactive/2024/gaza-numbers-killed-displaced-scale/
Большой материал, который подробно рассказывает о том, с какими проблемами сталкиваются люди, обучающие визуальные генеративные нейросети.
В одном из крупнейших датасетов, на котором такие модели обучают, например, обнаружили сцены детского насилия. Что ещё полбеды, ведь такие картинки просто отфильтровать.
Что гораздо хуже — в нём много изображений в пару к которым добавлены текстовые описания из служебного тега ALT на веб-страницах. Текст из этого тега показывается в том случае, если изображение не грузится, а для слабовидящих пользователей является единственной возможностью узнать о том, что вообще находится на изображении. Однако предприимчивые маркетологи добавляют в этот тег не реальное описание изображения, а ключевые слова, которые лучше всего повлияют на ранжирование сайта в поисковой выдаче. Таким образом модель получает датасет, в котором описан не реальный мир, а мир, который видят поисковые роботы.
Про другие проблемы наглядно — тут:
https://knowingmachines.org/models-all-the-way
Издание Rest of The World пишет о том, как технологии распознавания лиц, используемые по всему миру и изначально введённые для поиска террористов и опасных преступников, становятся инструментами государств для борьбы с политическими активистами.
В материале собраны истории активистов из России, Индии и Ирана. А ещё — залипательные карты с протестной активностью в этих странах.
https://restofworld.org/2024/facial-recognition-government-protest-surveillance/
Вижу, что много людей сюда добавилось после конференции «Мапакон», где Наталья Волгушева рассказывала про исследование, которое я помогал делать Картетике. Рад вас видеть!
По такому случаю решил сделать подборку постов с красивыми картами:
* Перемещение между районами США до и во время пандемии;
* Народы России в прекрасной плиточной карте из «цветов»;
* Как отличаются границы районов Нью-Йорка по мнению живущих там людей;
* Изменение климата в России;
* Трёхмерные плиточки про загрязнение воздуха и богатство в разных странах;
* Гольфстрим во всей красе, и почему он может стать более холодным вопреки глобальному потеплению;
* Карта-анамарфоза про популярные туристические направления у жителей России.
Для просмотра некоторых материалов может потребоваться подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls
Если вам интересна тема анализа геоданных, приходите в пятницу на конференцию Мапакон. Целый день спикеры будут рассказывать о подходах к работе с картами, о работе и о своих проектах.
Конференция будет онлайн, с утра и до вечера. Участие бесплатное, но по предварительной регистрации:
https://cartetika.ru/mapacon_participate
Программа конференции
P.S. Я тоже немного причастен к событию, делаю кое-что, что, надеюсь, оценит сообщество геоаналитиков 👀
Подробное и обстоятельное исследование прошедших выборов выпустил аналитический центр Cedar. Авторы подробно рассмотрели различные методы выявления аномалий в данных и их ограничения — например, рассказали, в каких ситуациях может не работать метод Шпилькина.
К расчётам также приложили код на
гитхабе.
Исходные данные, правда, дают только по запросу на почту. Но я знаю, что для 2024 года их можно скачать, например, тут
Исследование:
https://cedarus.io/research/evolution-of-russian-elections
Ещё одна красивая визуализация процессов, напрямую связанных с нашей жизнью. Сможете угадать, какие данные тут визуализированы?
Судя по тенденции, в одной из следующих «клеточек» облачко просто улетит, и сама клеточка останется пустой 🙈
Источник: https://twitter.com/k_sonin/status/1770446059527164230/photo/1
В Т—Ж придумали новый забавный калькулятор — теперь вы можете посчитать стоимость ваших рабочих зумов.
Вводите количество участников, их среднюю зарплату, и смотрите, как уходят деньги. Красота!
https://journal.tinkoff.ru/nuzhen-sozvon/
Независимые дата-журналисты уже делают первую аналитику результатов выборов по методу математика Сергея Шпилькина и приходят к ожидаемым результатам. Прошедшие «невыборы» стали рекордными по количеству фальсификаций: почти половина голосов за действующего президента могли быть ненастоящими.
Количество голосующих на выборах подчиняется нормальному распределению — основная часть избирателей проголосует на участках со средним значением явки. Например, если средняя явка составила 60%, то основная масса избирателей придёт на участки, где явка будет 50-70%. Участки, где явка будет 30% или 90% будут встречаться значительно реже.
Если распределение голосов не похоже на нормальное — это уже повод насторожиться. Если же при этом на участках с высокой явкой неестественным образом растёт число голосов «за партию власти», это явный признак вбросов.
Так и на этом графике: голоса за Слуцкого, Харитонова и Даванкова в сумме подчиняются нормальному распределению, а Путин неестественно растёт на участках с высокой явкой. Всё это мы уже не раз видели на выборах в России, а теперь встречаем фальсификации рекордных масштабов.
В сервис для визуализации данных Datawrapper завезли несколько новых фишек — историю версий и совместное редактирование графиков (прямо как в гугл-документах). Говорят, опции доступны во всех тарифных планах, даже в бесплатном.
А у вас когда-нибудь была необходимость совместного редактирования графиков?
https://blog.datawrapper.de/introducing-live-collaboration/
Очень красивый материал Bloomberg о том, как война в Украине влияет на сбор урожая и его поставку в другие страны.
Несмотря на боевые действия, Украина по-прежнему является одним из крупнейших поставщиков пшеницы и кукурузы, но с каждым годом вести эту деятельность становится сложнее и сложнее. К примеру, из-за новой волны мобилизации в стране не хватает рабочих рук, чтобы собрать урожай. Также проблемой становится перевозка товаров — не всегда возможно сделать это безопасно.
Читать
Как понять, нужно ли вам делать дата-историю?
У издания The Pudding, славящегося самыми крутыми дата-историями, есть инструкция о том, как понять, можно ли и нужно ли делать историю, основанную на данных.
Если коротко, перед началом работы надо ответить на несколько вопросов:
* Есть ли у вас какой-то новый или уникальный вопрос, на который вы можете дать ответ?
* Можно ли дать ответ на этот вопрос при помощи данных?
* Можете ли вы достать данные, чтобы ответить на этот вопрос?
* Действительно ли результаты анализа получились интересными?
Для каждого этапа у The Pudding есть свои примеры, которые интересно поизучать:
https://pudding.cool/process/pivot-continue-down/
Гуляю по Токио и, конечно, замечаю вокруг инфографику. Картинка где-то на районной доске
Гугл говорит, что карта озаглавлена как «Извлекаем уроки из прошлых крупномасштабных землетрясений и пожаров»
На карте показаны последствия крупномасштабного землетрясения 1923 году, надпись внизу гласит «во время землетрясений часто возникают пожары»
Легенду я плохо понимаю, но предполагаю, что красные точки — это очаги возгорания, а синие — места, где приходилось ликвидировать последствия пожаров.
Если в канале есть изучающие японский, приходите в комменты со своей интерпретацией 😅
Простите, а меня читает кто-нибудь из Практикума?
Я правда пытался найти авторов этой статьи, но не смог.
Я понимаю, что слово «инфографика» для карточек товаров на маркетплейсах уже начало закрепляться в народе, и для SEO и простоты поиска полезно его в статье упоминать. Но тут же весь нарратив буквально построен на том, что это и правда инфографика )
А это не так. И мне кажется, что это оскорбляет людей, которые по-настоящему делают инфографику. Было бы здорово, если бы Практикум не поддерживал вредные ошибки, а как-то разъяснил, что никакого отношения к инфографике это не имеет — это просто карточки товаров для маркетплейсов.
В редких случаях там действительно может быть инфографика, но это исключение
Bloomberg продолжает вполне успешно применять в визуализации тримапы Вороного — в этот раз для того, чтобы показать тенденцию применения гендерно-нейтрального слова chairperson вместо chairman.
https://www.bloomberg.com/graphics/2024-gender-neutral-board-titles-us-companies/
Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls
Хотите узнать о новейших исследованиях и трендах в области ИИ?
Примите участие в конференции Data Fusion 2024 по искусственному интеллекту и аналитике данных в Москве 17 и 18 апреля.
Основные темы для обсуждения:
– Новейшие разработки в машинном обучении и аналитике данных;
– Актуальные тренды в технологическом мире и их влияние на индустрию;
– Вопросы кибербезопасности и этические дилеммы, связанные с ИИ;
– Примеры из практики и кейсы от ведущих компаний из разных сфер бизнеса;
– Ключевые исследования в области ИИ;
– ML+ наука: вопросы применения ИИ в медицине, физике, фарме;
– Развитие генеративных моделей и NLP;
– Примеры из практики и кейсы от ведущих компаний из разных сфер бизнеса.
Зарегистрируйтесь на конференцию и станьте частью ключевого события в мире искусственного интеллекта и аналитики данных!
Т—Ж проанализировал 199 самых кассовых российских фильмов
Самым успешным проектом последних двух десятилетий стал «Чебурашка», обогнав «Холопа» по сборам почти на треть. «Первое лицо» популярного кино — Данила Козловский, главный режиссёр — Марюс Вайсберг.
Любопытно, что оценки зрителей на кассовый успех фильма особо не влияют — по крайней мере, по графику корреляция не видна. Зато качество российских хитов, судя по всему, растёт.
А подробнее читайте тут:
https://journal.tinkoff.ru/top-russian-movie-stat/
На прошлой неделе в американском городе Балтимор произошла авария — контейнеровоз врезался в одну из опор моста Фрэнсиса Скотта Ки, мост обрушился и заблокировал один из крупных американских портов.
По этому поводу западные издания сделали много инфографики, а меня привлекла вот эта карта в Washington Post, где показано движение судов вдоль восточного побережья Штатов.
Потоки перемещений на карте выглядят всегда красиво, не находите?
https://www.washingtonpost.com/business/2024/03/27/baltimore-port-economy-disruption-bridge-collapse/
Вадим Славгородский принес вам хорошие smart-подходы и фреймворки из крупных компаний и адаптировал под любые небольшие проекты, чтобы каждый маркетолог, дата-аналитик или проджект мог работать удобно.
Реклама, текст заказчика.
erid 2VtzqvincJh, Славгородский Вадим Александрович
Автор придерживается data driven подхода и системной работы, поэтому будет другом для тех, кто работает с продуктом, аналитикой, рекламой и дата-журналистикой.
1 канал вместо папки каналов с маркетинг-жвачкой. Публикации не частые, но калорийные.
Фреймворки и шаблоны для работы с небольшими проектами:
→ 15 вопросов на планерку с маркетологом
→ Формула идеального коммерческого предложения
→ PMF – методология, которая сделает ваш продукт нужным
→ Почему нельзя покупать стратегии у подрядчиков
→ Исследование в ВУЗах: 7 видов образования, и какие 3 будут продаваться хорошо в 2024
→ Техника безопасности: как посчитать прогноз любой рекламы перед началом
→ Паспорт проекта – шаблон для удобной работы с подрядчиками
Вы могли его встретить на образовательных программах в ВШЭ, РУСАЛ, РОСТЕХ и VK.
Подписаться на "Славгородский!"
Такой милейший санкей украшает стены нового блока офиса Яндекса на Садовнической 🥰
Коллегам, которые делали это — респект. Хочу жить в офисе, украшенном подобными работами 😅
Страшные и впечатляющие карточки о домашнем насилии. Их выпускает проект «Считается», который ведёт статистику на эту тему в Казахстане. Есть ещё их видео, где картинки анимированы.
На самом же сайте цифры оформлены достаточно строго:
https://schitaetsya.kz/about
Здесь также стоит оговориться, что в проекте есть проблемы с виузализацией: например, на первой карточке долька пайчарта явно показывает больше, чем 51%, а на третьей карточке ось баров начинается не с 0, а с 5.
Красивущий и очень необычный график The Ecomonist о том, как изменились электоральные предпочтения британцев.
Необычен он сразу двумя показателями:
🔴Формой. Этот график называется Scatter Ternary Plot и помогает понять, какой из трёх показателей у определённой точки в большей степени выражен. Например, можно сравнить, какой предмет на ЕГЭ лучше сдал 11 класс школы 1544: математику, русский или английский.
🔴Динамикой. Здесь не просто показаны статичные точки, а соединены два временных интервала. Так мы можем понять, что люди, голосовавшие за «иные партии», скорее всего будут больше голосовать за партию Labour, как и голосовавшие за консервативную партию. А вот избиратели партии Labour немножко подвинулись в сторону «иных»
Эффективно? Сомнительно.
Эффектно? Точно да! И мысль основная считывается.
https://www.economist.com/britain/2024/02/28/a-changing-british-electorate-is-propelling-labour-towards-victory
Уже подъехало уточнение!
«Важные истории» пересчитали аномальные голоса с корректировкой: без результатов по Москве. В этом регионе результаты публиковались «в кучу». ЦИК объединил тех, кто голосовал на участках и электронно. Это искажало общую картину.
Поэтому более точная оценка по аномальных голосов за Путина по методу Сергея Шпилькина — почти 22 млн.
Но и у этого метода существуют ограничения. Реальная картина, скорее всего, куда более впечатляющая.
В канале опубликованы и другие интересные находки из данных. Например, как отразился «Полдень против Путина» на явке избирателей.
Вместо тысячи слов скину скриншот из карты, которую делал в 2018 году для «Новой газеты»: можно было провести мышкой и открыть лицо кандидата, победившего в регионе (ну вы поняли, что там)
Карта уже «погибла» из-за переездов сайта, к сожалению — поэтому ссылки на интерактив не будет
Есть что-то очень притягательное в этом графике, который называется тримап Вороного. Такое название он получил в честь математика, который придумал, как разбивать плоскость на множество элементов.
На этой картинке показано, как менялась капитализация 225 крупнейших японских компаний.
Что тут получилось хорошо:
• Показать, как изменилась доля компаний, входящих в общемировой топ-50
• Показать структуру экономики Японии
• Выделить ключевые компании в разные годы
Что получилось плохо:
• Дать понять, как изменилась структура японской экономики. Пайчарты, тримапы и диаграмма Вороного — это чаще всего плохие графики для сравнения значений.
Посмотрите на него и на другие графики в материале Bloomberg про взлёт японских активов:
https://www.bloomberg.com/graphics/2024-japan-nikkei-225-records-historic-high/
Вероятно, для просмотра потребуется подписка, режим инкогнито или расширение Bypass Paywalls
Иван Бегтин сегодня анонсировал новую платформу для поиска данных — Dateno.
Это сайт, на котором можно найти открытые данные и статистику со всего мира по поисковому запросу. На нём уже проиндексировано 10 миллионов датасетов (из них — 219 тысяч по России), а к концу года это количество планируют расширить до 30 миллионов. Можно указать тематику, язык источника, формат данных. А работает это уже лучше, чем тот же Google Dataset Search.
Портал пока находится в стадии беты, но уже работает:
https://dateno.io/
Большой труд Тинькофф Журнала о работе дизайнеров, основанный на опросе читателей.
Внутри можно узнать:
* Дизайнеров какого возраста больше всего
* Как часто они переезжают, чтобы сменить работу
* Какое они получили образование
* Как их зарплата зависит от позиции, места жительства и сферы
* Трудятся ли дизайнеры в офисе или на удалёнке
* Что их беспокоит
* Многие ли ищут себе новую работу
... и многое другое
Кроме того, материал очень хорошо сделан инфографически, есть много классных приёмов и фишек, на которые стоит обратить внимание. При том, что это строгий материал, и может показаться, что тут некуда разгуляться, выглядит он очень симпатично:
https://journal.tinkoff.ru/zarplata-design-2024/