„Szeretek határterületeken mozogni” – Interjú Szűcs Krisztina adatvizualizáció tervezővel

Szűcs Krisztina adatvizualizáció tervező, a MOME Open Adatvizualizáció képzés oktatója, idén immár második alkalommal nyerte el az Information is Beautiful Awards-ot. A díjazott projektben különböző sportmérkőzések és sportesemények eredményei kelnek életre. Szűcs Krisztinát többek között erről a munkájáról, a kezdetekről, szakmáról, és magáról az elismerésről kérdeztük.

Miről szól az Information is Beautiful Awards? Mit jelent számodra szakmailag, hogy elnyerted?

Az Information is Beautiful Awards egy évente megrendezett nemzetközi díjátadó, ahol az elmúlt év legjobb adatvizualizációs munkáit díjazzák különböző kategóriákban (hír/politika, tudomány, szórakozás/művészet, sport, stb.). Sajnos volt egy kétéves szünet, de idénre átvette a rendezvényt a Data Visualization Society és nekik köszönhetően visszatért a rendezvény. Ez a díjátadó mindig meghatározott eleme volt a “dataviz” közösségnek és sokunknak hiányzott.

Fotó: Otterway Photography

2019-ben volt az utolsó ilyen esemény, így az idei díjátadó annyiban különbözött a korábbiaktól, hogy a két év kihagyás miatt nemcsak az elmúlt év legjobb munkáit díjazták, hanem az elmúlt 3 év legjobbjai kaptak elismerést. A kiosztott díjak száma ennek ellenére nem emelkedett meg, így jóval nagyobb volt a verseny.

Ez a második IIBA díjam, 2019-ben nyertem először a PlotParade nevű munkámmal. A díjakat egy szakmai zsűri osztja ki, így az egyfajta külső megerősítést is jelent, hogy ezt érdemes folytatnom, mert mások szerint is jó vagyok benne. De az is fontos, hogy a korábbi évek munkái egy galériában vannak összegyűjtve, egyfajta archívumot képezve. Szuper, hogy ezzel minden fontosabb adatvizualizáció megtalálható, visszakereshető. Nemcsak adatvizualizációs szakemberek, de sok recruiter is innen válogat, engem is kerestek meg már többször így munkával.


Tervezőgrafikusként végeztél itt a MOME-n. Mikor kezdtél el adatvizualizációval foglalkozni, mi vonzott benne leginkább? 

Nagyjából diploma előtt egy évvel kezdtem el adatvizualizációval foglakozni, végül ez lett a diplomamunkám is. A MOME-n nem voltak kifejezetten adatvizualizációs feladataink, de ami közel állt hozzá, az a UI tervezés különböző térképekkel – ez részben adatvizualizáció is.

Nagyon kedvelem ebben a területben azt, hogy maga a megjelenítendő adatfájl meghatározza és egyben korlátozza, hogy mit lehet belőle kihozni. Érthetőnek kell maradnia, ami még jobban leszűkíti a lehetőségeket. Ez fura lehet, de nekem egyszerűbb így dolgozni, hogy véges számú jó megoldás létezik a problémára és nem alkothatok bármit. Nincs mindig egy újabb verzió, ami jobb mint az előző.

 

Ezen kívül legtöbbször én is fejlesztem a vizualizációimat, ami sokkal gyorsabbá teszi a munkát, különösen, ha nagy adatfájlokkal dolgozom.

Hogyan kerülhet be valaki a világ legjobb adatvizualizációs szakemberei közé? Mi az a többlet vagy plusz, amitől egy-egy projekt vagy munka kiemelkedik? 

Ez a két kérdés nagyon különböző. Számomra a kiemelkedő projekt az, amivel még nem találkoztam korábban. Szeretek határterületeken mozogni, szívesen kísérletezem programozással és animációval, vagy generálok chartokat úgy, hogy a grafikai megjelenítést helyezem előtérbe. Azt is látom, hogy kevesen vagyunk, akik ezekre a területekre fókuszálunk.

De az, hogy mitől kerül be valaki a legjobb adatvizualizációs szakemberek közé, az nagyon nagy mértékben függ a szerencsétől, hogy hány alkotóval (vagy akár céggel) kell versenyezni (minél korábban kezd valaki valami újba, annál kevesebbel), és a saját projektek reklámozására fordított időtől.

A jó munkát el is kell juttatni a célközönséghez, rengeteg önpromót kell beletenni és ennek kifejezetten lassan lesz csak eredménye. Örültem volna, ha ezt 10 éve elmondja nekem valaki, hogy mennyire fontos ezzel is foglalkozni.


Az adatvizualizáción belül milyen sajátosságai vannak a sporteredmények vizualizációinak?

Igazából a sporteredmények vizualizációja rengeteg szempontból egyszerűbb, mint más projektek, részben ezért választottam ezt a területet, mert el akartam kerülni a szokásos adatvizualizációs  problémákat.

Sporteredmény adatok ingyenesen hozzáférhetők – már itt rengeteg projekt el szokott bukni. Az adatstruktúra ugyanaz marad minden mérkőzés után, tehát ha készítek egy “vizu”-t egy tenisz mérkőzéshez, csak le kell cserélnem az adatfájlt és máris újra tudom használni a megjelenítést, például egy következő meccsen, egy következő bajnokságon, vagy egy következő olimpián, egészen addig amíg meg nem változtatják a sportág szabályait.

 

 

Rengeteg sportágat nemzetközi érdeklődés övez. Nem egy apró európai ország gazdasági adatait jelenítem meg, ami egy kis célközönségen kívül senkit nem érdekel. Továbbá a sporteredményeket mindenki ugyanúgy értelmezi. Nincs lehetőség arra, hogy különböző elemzések során mást hozok ki győztesnek ugyanabból az adatfájlból.

Ami itt nehezebb, mint más vizualizációknál, hogy a legtöbb esetben már ismert az eredmény, nincs nagy meglepetés vagy rejtett összefüggés, amire a néző ráeszmél az adatvizu értelmezése közben.

Mivel szeretsz leginkább foglalkozni? Mi jelenti számodra a legnagyobb szakmai kihívást? 

A legnagyobb szakmai kihívás, amikor van egy ötletem, de nem tudom előre, hogyan lehet megvalósítani, lekódolni vagy, hogy egyáltalán működni fog-e.

Szeretem a folyamatot, amikor kitalálom, hogyan fogom lefejleszteni a vizualizációt és amikor pár sor kódból egy gombnyomással tudok valami szépet készíteni. Akkor sokszor én is meglepődöm az eredményen.

Szűcs Krisztina: Weboldal


Kiemelt kép: Otterway Photography

Tudj meg többet Adatvizualizáció képzésünkről:
https://open.mome.hu/adatvizualizacio/

közzétéve: 2022. 12. 30.