Как инструменты влияют на наше визуальное мышление

Я давно занимаюсь визуализациями и слежу за интересными примерами. И чем больше я их вижу, тем сильнее замечаю, что подавляющее большинство современных визуализаций использует довольно небольшой набор стандартных форм — bar chart, line chart, scatterplot, sankey, карты и ещё несколько знакомых типов.

Хотя казалось бы, технически сегодня мы можем нарисовать и оживить на экране почти что угодно.

При этом если смотреть на известные графики и карты прошлых веков, многие из них выглядят гораздо менее стандартизированными. В них часто встречаются необычные формы, уникальные легенды и иногда даже странные решения.

И мне стало интересно: как так получилось, что при почти полной современной технической свободе визуальный язык данных оказался таким ограниченным? И ограничен ли он в реальности или это просто так кажется на первый взгляд?

Недавно я прочитала статью Why creativity matters in data visualisation, и одна из мыслей там была как раз про ограничения инструментов, которыми мы пользуемся.

Когда нужно сделать новую визуализацию, у нас часто уже есть в голове понимание, какую библиотеку взять. Обычно это что-то знакомое и проверенное: мало кто захочет устраивать рискованные эксперименты в рабочих проектах.

И в этот момент библиотека уже начинает ограничивать нашу фантазию. Она предлагает стандартные типы графиков, готовые компоненты и привычные абстракции, остаётся только подставить данные. И то, что легче всего сделать, постепенно начинает казаться естественным решением.

Получается интересная цепочка: сначала какой-то тип графика становится стандартным в инструментах, потом его используют тысячи разработчиков и дизайнеров, а через какое-то время мы уже сами начинаем воспринимать именно такую форму как очевидный способ показать эти данные. График становится дефолтом мышления.

Я сама хорошо замечаю это, когда работаю с D3 и Chart.js. D3 почти не ограничивает меня формой: я сначала концентрируюсь на данных и задаче и только потом собираю визуализацию из отдельных элементов. В Chart.js у меня получается наоборот — работа начинается с выбора конкретного типа графика и собирания его конфига.

Получается, что с одними и теми же данными я думаю по-разному в зависимости от того, какую библиотеку собираюсь использовать. С другой стороны, возможно, я путаю причину и следствие и просто выбираю Chart.js, когда мне уже всё понятно, а D3 — если впереди этап экспериментов.

В той статье, про которую я писала выше, автор предлагает по-старинке начинать работу не с библиотеки, а с обычного скетча на бумаге. С бумагой проще избавиться от навязчивого вопроса «а как это вообще реализовать?». Плюс неудачный скетч легко выбросить и нарисовать заново. С кодом это часто сложнее, хотя AI сейчас и позволяет прототипировать намного быстрее, чем раньше.

Не думаю, что проблема в стандартных графиках как таковых — в большинстве задач они отлично работают и снимают с нас почти всю головную боль. Но мне кажется, иногда полезно намеренно разделять этапы «что я хочу показать» и «как я буду это реализовывать», чтобы не давать способу реализации слишком рано влиять на саму идею.