I principi Gestalt nella data visualization

La Data Visualization è un ambito in cui non ci si limita alla mera trasformazione dei dati in dashboard di bell’aspetto, ma richiede la conoscenza di una serie di principi fondamentali necessari alla realizzazione di grafici in grado di trasmettere le informazioni in maniera semplice e chiara.

Questa serie di regole nascono con la psicologia della Gestalt (dal tedesco Gestaltpsychologie, ‘psicologia della forma‘ o ‘rappresentazione‘) una corrente incentrata sui temi della percezione e dell’esperienza che descrivono come il cervello umano comprendere le informazioni visive.
Tra tutti i principi di Gestalt quelli applicabili nella data visualization sono: proximity, similarity, continuity, closure, connectedness, enclosure e figure & ground.
Gli esperti di data visualization che comprendono e utilizzano questi principi potranno sviluppare dashboards nel modo più efficace possibile.

Proximity (Prossimità)

Il principio di prossimità definisce che  la vicinanza nello spazio di due o più elementi induce a percepirli come correlati creando di fatto un raggruppamento.

A – Si percepisce un unico gruppo
B – Si percepiscono 2 gruppi differenti separati dallo spazio che li divide

La prossimità diventa ancora più efficace quando ad essa si unisce l’uso di colori, forme o altri fattori che possono differenziare i gruppi di oggetti.

A – Uso di diversi colori per accentuare la percezione della correlazione
B – Uso di diverse forme per accentuare la percezione della correlazione

Nel grafico seguente possiamo identificare 2 cluster che vengono identificati in base al principio di prossimità.

Qui sotto un altro esempio di prossimità nella quale la correlazione tra i dati è rappresentata dall’unione di 2 fattori, la spaziatura e il colore.

Similarity (Similarità)

La tendenza della mente umana di raggruppare gli oggetti in base allo stesso colore, dimensione o forma è un altro dei principi Gestalt chiamato Similarità o Similarity in inglese.

Nella creazione di un grafico si utilizza la similarità per far comprendere a chi lo guarda che esiste una correlazione tra gli oggetti aventi le stesse caratteristiche (colore, dimensione o forma).

In questo grafico la similarità è data dal colore che identifica 3 differenti tipologie di persone
(Uomini di colore blu, donne di colore rosso e bambini di colore nero)

Il principio di similarità può essere anche applicato ad oggetti visivi che si trovano in diversi punti di una dashboard.

Continuity (Continuità)

Il principio di continuità dichiara che gli elementi disposti su una linea curva o una linea retta sono percepiti come in relazione tra di loro .

Nel grafico i punti rossi disposti sulla linea curva appaiono maggiormente relazionati ai punti neri disposti sulla stessa linea curva rispetto a quelli rossi disposti sulla linea retta.

Questo fenomeno si verifica perchè l’occhio umano tende a seguire le linee o le curve rendendo la continuità un segnale di relazione più forte rispetto al colore.

Closure (Chiusura)

L’occhio umano, quando guarda una forma incompleta o ambigua, tende ad aggiungere le parti mancanti per completarla ed identificarla nel suo complesso.
Questo principio è definito come chiusura in inglese closure.

Un esempio di closure in cui, nonostante la mancanza di alcuni elementi grafici, l’occhio umano è in grado di identificare la forma in quella di una zebra.

Questo principio trova applicazione in quei grafici nei quali si vengono a creare dei “vuoti” a causa della mancanza di dati come nell’esempio qui di seguito.

Nonostante ci sia discontinuità nella linea tracciata sul grafico l’occhio umano è in grado di vederla per la sua interezza.

Connectedness (Connessione)

Quello di connessione è forse il più forte tra tutti i principi di Gestalt in quanto la relazione tra gli elementi avviene in modo diretto attraverso una linea, una curva, o un’area creando la percezione di relazione tra di loro rispetto agli oggetti non connessi.

I punti blu collegati tra di loro con una linea danno l’impressione di avere una relazione maggiore rispetto a quelli rossi che non sono collegati tra di loro.

Recinto (Enclosure)

Il recinto è qualcosa che circonda un gruppo di oggetti attraverso un bordo visivo che può essere una linea, un riquadro o una forma colorata differenziandoli dal resto degli altri oggetti.

In questo esempio il quadrato di colore azzurro racchiude un gruppo di elementi distaccandoli dagli altri.

Questo principio può essere facilmente utilizzato nelle dashboard applicandolo ad esempio alle tabelle con l’utilizzo di bordi o colori di sfondo nelle celle creando una percezione di raggruppamento.

Un esempio di Enclosure applicato ad un diagramma di Venn nel quale gli elementi sono raggruppati in 2 differenti cerchi di diverso colore che identificano il raggruppamento.

Figure and Ground (Figure e sfondo)

Il principio si basa sul concetto che le persone possono vedere la stessa immagine in maniera differente in quanto l’occhio umano crea una scissione visiva tra le figure e lo sfondo mettendo in evidenza uno piuttosto che l’altro.
Il nome Figure and Ground deriva proprio dal fatto che di una stessa immagine si possono identificare le figure (foreground) o lo sfondo (background).

Il classico esempio del Figure and Ground è l’immagine di Rubin Vase.

In questa famosa immagine si possono riconoscere 2 volti o un calice in base a come la si guarda.

Un esempio di applicazione di questo principio nella Data Visualization sono le mappe in cui cerchi che identificano i valori sono le Figure e il mondo è il background.

Le bolle blu sono in primo piano e catturano l’attenzione di chi guarda mentre la mappa di sfondo viene identificata in un secondo tempo.

Le figure e gli sfondo sono spesso intercambiabili in base a quello che si vuole mettere in evidenza.

Quando si applica questo principio ad un grafico bisogna sempre tenere conto che il colore di sfondo utilizzato non deve interferire con quello del grafico pena la difficoltà di lettura del dato.

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