จากการเลือกตั้งเมื่อวันที่ 14 พฤษภาคม พ.ศ. 2566 ครั้งที่ผ่านมา สำนักข่าวออนไลน์ต่าง ๆ อาศัยเทคนิคสำคัญประการหนึ่งในการสื่อสารข้อมูลเกี่ยวกับผลการเลือกตั้ง คือ Data Visualization บทความชิ้นนี้จึงจะพาทุกท่านมาทำความรู้จักกับเทคนิคการสื่อสารข้อมูลดังกล่าว
Data Visualization คืออะไร
สถาบันนวัตกรรมและธรรมาภิบาลข้อมูลให้ข้อมูลว่า Data Visualization คือการทำเอาข้อมูลมานำเสนอให้ออกมาในรูปที่สามารถเข้าใจได้ง่ายด้วยตาเปล่า
ตัวอย่างการทำ Data Visualization ที่นิยมกันคือการทำแผนภูมิหรือกราฟนำเสนอต่าง ๆ เช่น แผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม กราฟเส้น เป็นต้น ความสำคัญของการทำ Data Visualization คือการสื่อสารให้ผู้อ่านและฟังเกิดความเข้าใจในตัวข้อมูลได้ง่าย ถูกต้อง และรวดเร็ว
ซึ่งการนำเสนอข้อมูลด้วยการใช้ Data Visualization เป็นเครื่องมือนั้นจะช่วยให้เราชี้ประเด็นของข้อมูลได้อย่างตรงจุด ทำให้ผู้อ่านสามารถโฟกัสและเข้าใจข้อมูลเหล่านั้นได้ในทันที
ข้อมูลที่ต้องการนำเสนอ
ผู้ออกแบบ Data Visualization สามารถนำเสนอข้อมูลออกได้ 4 ประเภท ได้แก่
1.1 การกระจายตัวของข้อมูล (Histogram)
เป็นลักษณะแผนภูมิที่มีการระบุตำแหน่งของข้อมูลเพื่อดูว่าข้อมูลมีการกระจายตัวอยู่ในรูปแบบใดตัวอย่างแผนภูมิประเภทนี้ได้แก่ Histogram หรือ Box Plot Whiskers
1.2 การเปรียบเทียบข้อมูล (Comparison)
ลักษณะแผนภูมิหรือกราฟจะเป็นการนำเอาข้อมูลแต่ละชุดมาหาข้อสรุปแล้วนำมาเปรียบเทียบกันเพื่อให้เกิดความแตกต่างระหว่างข้อมูลตัวอย่างแผนภูมิหรือกราฟที่จะใช้นำเสนอ
1.3 การแบ่งสัดส่วนข้อมูล (Composition)
การนำเอาข้อมูลมาแบ่งออกเป็นกลุ่มหรือเป็นส่วน ๆ โดยในชุดข้อมูลจำเป็นจะต้องสามารถแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อยอย่างน้อยมากกว่า 2 กลุ่มขึ้นไป
1.4 การแสดงความสัมพันธ์ของข้อมูล (Relationship)
นำเสนอเพื่อแสดงความสัมพันธ์ของข้อมูลตั้งแต่ 2 ตัวแปรขึ้นไป
ประเภทของการทำ Data Visualization
ตัวอย่างประเภทของการทำ Data Visualization ที่นิยมใช้ในปัจจุบันประกอบไปด้วย 5 รูปแบบได้แก่
- แผนภูมิ (Charts)
- กราฟ (Graph)
- แผนที่ (Map)
- อินโฟกราฟิค (Infographics)
- แดชบอร์ด (Dashboards)
อ่าน Data Visualization ตอนที่ 2: การนำเสนอข้อมูลการเลือกตั้งจากสำนักข่าวต่าง ๆ ได้ที่นี่
ข้อจำกัดความรับผิด
หมายเหตุบรรณาธิการ: เนื้อหาต่อไปนี้ไม่ได้สะท้อนถึงมุมมองหรือความคิเห็นของ BeInCrypto มันจัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้นและไม่ควรถูกตีความว่าเป็นคำแนะนำทางการเงิน กรุณาทำการวิจัยของคุณเองก่อนที่จะทำการตัดสินใจลงทุนใดๆ
