ในงานสื่อสารข้อมูล ความท้าทายอย่างหนึ่งคือการเลือก Chart หรือ Visualization มาทำหน้าที่ในการเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพและบอกเล่าเมสเสจที่เราต้องการออกไป ให้คนที่เราอยากคุยด้วยเข้าถึงและเข้าใจได้ง่ายที่สุด เราจึงมักเกิดคำถามกันอยู่เสมอว่า “ชาร์ตแบบไหนนะ.. ที่จะใช้ในงานนี้ได้ดีที่สุด?”
ไม่ใช่ว่าไม่มีตัวเลือก เพราะชาร์ตบนโลกนี้มีหลากหลายและมีพัฒนาการไปอย่างไม่หยุดหย่อน (ดูตัวอย่างชาร์ตได้ใน https://datavizproject.com) แต่ในความเป็นจริงแล้ว ชาร์ตที่สื่อสารได้ดี อาจจะไม่ต้องซับซ้อน แปลกใหม่ หรือน่าตกใจอะไรขนาดนั้น ชาร์ตที่เรียบง่าย (Humble Chart) แต่สื่อสารข้อมูลได้ถูกต้องและครบถ้วนมากคนอ่านเข้าใจได้และได้เมสเสจที่เราต้องการบอก รวมถึงน่าดึงดูดใจไม่ชวนหาว ก็น่าจะเป็นคำตอบที่เพียงพอแล้วสำหรับคนทำงานสื่อสารข้อมูล
แต่ชาร์ตที่ดีแบบนั้น.. หน้าตาแบบไหน? นี่คือ 10 ข้อที่ Data@Urban บอกไว้ในบทความ “10 Things a Good Chart Communicates” และเป็นสิ่งที่พวกเราเองก็มักหยิบมาใช้ถกเถียงกันในการทำงานบ่อยๆ เลยเอามาฝากเผื่อชวนคิดกันสักนิดก่อนการตัดสินใจเล่าข้อมูลด้วยชาร์ตครั้งต่อๆ ไป
- เมสเสจชัด (Message) : จริงๆ แล้ว ข้อมูลชุดนึงอาจจะเลือกใช้ชาร์ตได้หลายแบบ แต่คำถามคือ “เราอยากเล่ามุมไหนของข้อมูลชุดนั้น” เช่น ถ้าเราต้องการเล่าการเปลี่ยนแปลงผ่านช่วงเวลา Line Chart ก็ทำหน้าที่ได้ดีกว่า Bar Chart อย่างแน่นอน มากไปกว่านั้นคือเราอาจจะใส่ทุกข้อมูลลงไปในชาร์ตเพื่อความครบถ้วน แต่เมื่อเราออกแบบเรื่องเล่าจริงๆ เราอาจจะเลือกเน้นเฉพาะส่วนของข้อมูลที่เราต้องการพูดถึงก็ได้
ตัวอย่างจากงานรัฐสวัสดิการ ที่เลือกเน้นเฉพาะอัตราการเข้าเรียนของประชากร 10% ที่รวยที่สุดและจนที่สุด เพื่อให้เห็นความเหลื่อมล้ำ - เป้าหมายชัด (Purpose) : ไม่ต้องกั๊ก.. บอกคนอ่านไปให้ชัดๆ ตั้งแต่ชื่อชาร์ต (Title) เลยว่าเวลาอีก 2-3 นาทีข้างหน้าที่เขาจะใช้นั่งอ่านชาร์ตนั้นเขาจะได้อะไร (Say What You See)
- มีบริบทช่วยคนอ่าน (Context) : อย่าลืมว่าคนอ่านไม่ได้เห็นข้อมูลละเอียดมาก่อนเหมือนคนทำชาร์ต ดังนั้นต้องพยายามช่วยอธิบายบริบทให้เขานิดนึง อย่างการบอกว่าแกนแนวนอน-แนวตั้งนั้นคือข้อมูลอะไร และถ้าใช้ข้อมูลมากกว่าหนึ่งชุดในชาร์ต ก็ช่วยอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสองชุดข้อมูลนั้นไว้ให้ด้วย
- คิดละเอียดระดับหน่วย (Details) : นอกจากคำอธิบายชุดข้อมูลแล้ว ‘หน่วย’ ที่เราเลือกใช้ในการสื่อสารก็สำคัญไม่แพ้กัน เช่น การแปลงหน่วยยากๆ ให้ใกล้ตัวมากขึ้นก็อาจจะทำให้เข้าใจง่ายกว่า (ตัน > ก.ก.) หรือในการเปรียบเทียบข้อมูลบางอย่าง การแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์ก็อาจจะเห็นภาพชัดกว่า
- ไม่ต้องให้เดาเอาให้ชัด (Clarity) : แม้ชาร์ตคือการเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพ แต่บางทีก็ไม่ต้องปล่อยให้ภาพ (visual) ทำทุกอย่าง การใส่คำอธิบายว่าสี-ขนาด-ความกว้าง-ความสูงคืออะไร (labels/legends) ก็ช่วยให้คนดูคนอ่าน เข้าใจชาร์ตนั้นได้รวดเร็วและถูกต้องมากขึ้น
- อย่าปล่อยให้หลง (Pathway) : แม้เราจะใส่ดีเทลทุกอย่างลงไป แต่บางทีก็อาจจะต้องปักหมุดจุดเริ่อมให้คนดูคนอ่านด้วยสิ่งที่เรียกว่า Visual Hierarchy หรือการใช้ขนาด สี และการจัดวาง ให้รู้ว่าต้องเริ่มอ่านจากตรงไหน ไปต่อตรงไหน
- บอกที่มาที่ไป (Credibility) : อย่าลืมระบุที่มาของข้อมูลชุดนั้นไว้ในชาร์ตด้วย อย่างหนึ่งก็คือเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับชุดข้อมูล อีกอย่างคือเปิดโอการให้คนดูคนอ่านไปสืบค้นต่อได้ และจริงๆ ก็เป็นมารยาทในการอ้างอิงชุดข้อมูลที่เรานำมาใช้ด้วย
- บอกข้อจำกัด (Limitations) : หลายๆ ครั้ง เราก็ไม่สามารถ(และไม่ควร)ยัดทุกอย่างลงไปในชาร์ต ดังนั้น Note ใต้ชาร์ต ก็อาจเป็นพื้นที่ให้เราบอกข้อจำกัดของข้อมูล นิยามบางอย่าง หรือวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลได้
- อย่าอายที่จะขาย(Identity) : อุตส่าห์ทำมาดีขนาดนี้ ก็อย่าลืมใส่แบรนดิ้งบอกโลกด้วยจ้า ว่าฉันนี่ไงคนทำ
- Nothing at all : บางที การเล่าข้อมูลที่ดีก็อาจไม่ต้องใช้ชาร์ตอะไรเลย (The best chart is no chart!) ไม่ได้หมายความว่าขี้เกียจทำหรืออะไรนะ แต่เรื่องราวบางอย่าง แค่ประโยคประโยคเดียว หรือภาพถ่ายสักภาพ ก็อาจจะสื่อสารได้ดีกว่าการทำชาร์ตมากมายก็ได้
ดังนั้น สิ่งสำคัญในการทำงาน Data Communication หรือการเลือกใช้ Data Visualization คือตอบตัวเองให้ได้ก่อนว่า Why.. ฉันจะทำสิ่งนั้นไปเพื่ออะไร
ที่มา : https://urban-institute.medium.com/10-things-a-good-chart-communicates-a2245c0bef23
