Yeni Medya Sanatı — Ünite 4 Soru-Cevap

Veri bilimi, gelişmiş veri analizi gerçekleştirmek için verilerin temizlenmesi, toplanması ve işlenmesi dahil olmak üzere verilerin analiz için hazırlanmasını kapsar.

Veri görselleştirme kavramı, verileri analiz etme ve kullanıcıya iletme süreçlerini kapsar.

Veri görselleştirmenin belgelenmiş en eski biçimleri, farklı kültürlerden tematik haritalar ve verilerin yorumlanmasını sağlayan ideogram ve hiyerogliflerdir.

İnsanlar en azından MS 2. yüzyıldan beri verileri tablolar (sütunlar ve satırlar) halinde düzenlemişler, ancak nicel bilgiyi grafiksel olarak temsil etme fikri 17. yüzyıla kadar ortaya çıkmamıştır. Bu yenilik Fransız filozof ve matematikçi Rene Descartes’a aittir (Few).

İskoç William Playfair, günümüzde yaygın olarak kullanılan birçok grafiğin öncülüğünü yapmıştır. Değerlerin zaman içinde nasıl değiştiğini göstermek için soldan sağa doğru ilerledikçe yukarı ve aşağı hareket eden bir çizgiyi kullanan ilk kişidir. Çubuk grafiği ve boş günlerinden birinde, o zamandan beri nispeten etkisiz bulduğumuz pasta grafiği de icat etmiştir.

Charles Minard tarafından 1869’da Napolyon’un Rus seferi sırasındaki kayıplarını temsil etmek için oluşturulan diyagramın durumu budur. Nicel verileri (ölüm sayısı) topolojik ve zamansal verilerle karıştıran tipik olarak 2. düzey bir görselleştirmedir.

Büyük Veri: Toplumsal medya paylaşımları, ağ günlükleri ,bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları gibi değişik kaynaklardan toparlanan tüm verinin, anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir.

Veri görselleştirmenin önemini şu şekilde özetleyebiliriz:
• Bilginin daha hızlı bir şekilde anlaşılmasına, buna bağlı iç görüler geliştirilmesine ve kararların daha çabuk alınmasına yardımcı olur.
• Verilerin erişilebilir, açık ve anlaşılır olmasını sağlar.
• Daha hızlı anlaşılma sağladığı için hata payını en aza indirir.
• Gelişme ve iyileşme yolunda yapılması gerekenlerin daha iyi anlaşılmasını sağlar.

Veri görselleştirme türleri temel olarak infografik ve dataviz olarak ikiye ayrılır.

Dataviz: Dataviz görseller çok büyük oranda bilgisayarlar aracılığı ile algoritmik olarak çizilirler. Bilgisayar kullanıldığı için farklı veriler kullanarak yeniden oluşturulması çok daha kolaydır. Aynı şekil farklı veri kümelerini temsil edecek şekilde yeniden kullanılabilirler. Büyük hacimli verilere uygulanabildiğinden infografiklere göre veri açısından zengindir. Fakat büyük verileri görselleştirmek için kullanılan dataviz yöntemi estetik açıdan infografiklere göre daha zayıf kalır.

Sankey diyagramları, okların genişliğinin akış hızıyla orantılı olduğu bir tür akış diyagramıdır. Ayrı akışların büyüklüğünü gösteren farklı genişliklerdeki çizgi ve oklar kullanarak verilerin akışını gösterir. Soldan sağa doğru uzanan yönlendirilmiş bir grafik kullanılır.

Ağaç haritaları hiyerarşik verileri temsil ettikleri verilerin değerlerine göre farklı boyutlardaki bloklar olarak görselleştirir ve bunları içinde bulunduğu daha büyük veri setleriyle birlikte gösterir. Bu bloklar, kullanıcıların veri eğilimlerini anlamalarına yardımcı olur.
• Genellikle dikdörtgenler olmak üzere iç içe geçmiş şekilleri kullanarak hiyerarşik verileri görüntülemek için kullanılan bir yöntemdir.

Veri görselleştirme, karmaşık ve büyük miktarda verinin açık ve anlaşılır bir şekilde iletilmesini sağlar. Karışık ve anlaşılması zor görünen veri yığınları arasından gerekli bilgilerin ortaya çıkarılmasında önemli bir rol oynar. Tüm bu işlemleri etkili ve uygun bir şekilde gerçekleştirmek için veri görselleştirme aracının sahip olması gereken özellikler: Kullanılabilirlik, Bağlantı ve Esnekliktir.

Esneklik: Bir veri görselleştirme aracında makine öğrenimi ve yapay zekadan faydalanılmasının olumlu etkileri olsa da insan ve makine arasında kolay geçiş yapabilme özelliğine sahip olması da son derece önemlidir. Esneklikle kastedilen de budur. Böylece, belirli zamanlarda ve belli alanlarda kullanıcı kendi yeterlilikleri kapsamında bir düzenleme gerçekleştirilebilir.

Veri görselleştirme sanatı ile geleneksel veri görselleştirme arasındaki fark, ilkinin belirli bir dizi analitik görev için yardımcı olacak şekilde tasarlanmış olması ve işlevselci bakış açısını korumasıdır. Buna karşılık, veriye dayalı sanat eserleri bizim görselleştirme ve veriyi neyin oluşturduğuna dair kavramlarımıza meydan okuyabilir ve hatta bilgisayar sistemlerinin alt yapısına dair olan görüşlerimizi sorgulatabilir.

Veri görselleştirme sanatı, genellikle nicel verileri estetik açıdan çekici bir şekilde iletmeyi amaçlayan görüntüleri ve videoları tanımlamak için kullanılan genel bir terimdir. Bu sanat, en belirgin şekilde, aynı temayla ilgili çeşitli stilize çizelgeler ve grafikler olarak karşımıza çıkar.

Etkileşimli veri görselleştirme sanatı, gerçek zamanlı olarak güncellenen stilize edilmiş çizelgeler, grafikler ve verileri estetik açıdan çekici bir şekilde gösteren sanatsal videolardır. Bu tür sanatta sunulan verilerin kesinliği büyük ölçüde değişir.

Veriler, seslere veya müziğe de kodlanabilir. Veri sonifikasyonu olarak bilinen bu uygulama, müziğin kurallarının, insanların kulağa hoş geldiğini düşündükleri şeylerin ve veri kümelerinde bulunan sayısal değerlerin karşıtlığı nedeniyle zordur. Etkili olması için, parça boyunca ilerlerken verileri tanımlayan görsel öğelerle birlikte veri sonifikasyonu kullanılır.

Önceden yalnızca bilimsel olan ve istatistiksel verilerin grafiksel temsillerine adanmış olan bu disiplinin öncüleri arasında, kıvılcım çizgilerinin (metne eklemek için geliştirilmiş kısa bir grafik formatı) yaratılmasından sorumlu teorisyen Edward Tufte ve ağaç haritasını icat eden Ben Shneiderman vardır.

Julian Olivar’ın web üzerindeki hareketlerimizi inanılmaz mühendislik bahçeleri olarak tasvir eden Packet Garden projesi ile Jason Salavon’ın Amerikan etnik çeşitliliğinin dijital izlerinden yola çıkarak geliştirdiği yaratıcı American Varietal projesini incelendiğinde daha iyi anlaşılacaktır.