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 (covid alatt kiszállt a szponzor), 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, így nagyon örültünk, hogy csak ideiglenes volt a szünet.
Fotó: Otterway Photography
Az idei díjátadó egyébként annyiban különbözött a korábbiaktól, hogy a két év kihagyás miatt nemcsak az elmúlt év legjobb munkáit díjazták, hanem mivel 2019-ben volt az utolsó ilyen esemény, így most az elmúlt 3 év legjobbjai kaptak elismerést. Azonban nem osztottak ki háromszor több díjat, 3 év kiemelkedő munkáiból választottak, 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 jelent egyfajta külső megerősítést, 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 és szuper, hogy minden fontosabb adatvizualizáció megtalálható, visszakereshető. Nemcsak adatvizualizációs szakemberek, de sok recruiter is innen válogat, engem is kerestek meg már többször munkával, mert megtalálták a projektjeimet ebben a galériában.
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, ami 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, ez 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, és 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. Ami még fontos, hogy a sporteredményeket mindenki ugyanúgy értelmezi, nincs lehetőség arra, hogy különböző elemzések során mást hozok ki győztesnek ugyanabból az adatfájlból.
Ami 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.
Kiemelt kép: Otterway Photography
Tudj meg többet Adatvizualizáció képzésünkről:
https://open.mome.hu/adatvizualizacio/
