data.csv

Крутой спецпроект ТАСС о том, какими были агитационные плакаты СССР во время Великой Отечественной Войны. Инфографическая доминанта материала — «прямоугольники Эйлера» с пересечением цветов плакатов по темам. Очень любопытно также почитать о том, как делали эту картинку: определяли цвета плакатов и затем визуализировали при помощи плагина Generator для Figma.

https://tass.ru/spec/okna-tass-leningrad

Вы уже могли заметить, что японцы очень любят инфографику и активно применяют её в быту. Сегодня тащу вам пару примеров с рынка ☺️

На первом фото — магазин специй. Куча непонятных названий, которые видишь в первый раз. Что делают владельцы? Сортируют их по остроте! И не надо каждому покупателю объяснять, чем один вид ичими отличается от другого.

На втором фото — духи. Я похожие графики видел в нескольких магазинах. Сортировать могут по разным показателям но тут такие: от свежих к сладким и от цветочным к расслабляющим.

Вот настоящая инфографика для бизнеса, а не это всё.

А вы часто что-то такое видите у нас в магазинах?

Продолжаем рубрику «инфографика из Японии»

В широко известной здесь сети магазинов 7-Eleven продают какие-то чудные булки и рекламируют их при помощи датавиз-буклета. На нём визуализировано, какую долю необходимых витаминов вы получите из такой булочки.

Особенно «понравился» приём, где разорвали столбик, да ещё и значение нигде не подписали. Гении 🙈

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?

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 😅

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/

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

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

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

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

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/

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/

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/

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 👀

Такой милейший санкей украшает стены нового блока офиса Яндекса на Садовнической 🥰

Коллегам, которые делали это — респект. Хочу жить в офисе, украшенном подобными работами 😅

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