9 min. čtení
Souhrn dostupných odborných poznatků, který realizoval Národní institut kvality a excelence ve zdravotnictví (NIKEZ) ve spolupráci s ÚZIS ČR, neukazuje, že by jeden formát byl nejlepší pro všechny uživatele a ve všech situacích. Samotná volba mezi textem, grafem, videem nebo infografikou proto nemusí mít zásadní vliv na porozumění. Důležitější bývají způsob strukturování a zjednodušení obsahu, jednoznačnost zobrazení a přizpůsobení výstupu cílové skupině. Roli mohou hrát také věk, vzdělání, datová gramotnost a předchozí zkušenost uživatele.
Co má dobrá vizualizace uživateli sdělit
Správně navržená vizualizace nemá pouze ukazovat čísla. Měla by uživateli pomoci rychle pochopit:
- co data popisují,
- jaký je jejich hlavní význam,
- zda se sledovaný ukazatel zvyšuje, snižuje nebo se mezi skupinami liší,
- jaké omezení může mít uvedené srovnání,
- odkud data pocházejí.
Každý datový výstup by proto měl předávat jedno hlavní sdělení, které je podpořeno vhodným grafem nebo jinou formou zobrazení a doplněno stručným vysvětlením. Součástí musí být také zdroj dat, základní metadata, jednotky a vysvětlení významu jednotlivých ukazatelů.
Je lepší text, graf, video, nebo infografika?
Výsledky souhrnu důkazů napříč odbornou literaturou neposkytují důkaz, že by jedna forma byla nejlepší pro všechny uživatele a ve všech situacích. Vhodný formát závisí na komunikačním cíli, složitosti dat a potřebách cílové skupiny. Významnou roli mohou hrát také věk, vzdělání, datová gramotnost a předchozí zkušenost uživatele.
Infografiky bývají uživateli hodnoceny jako atraktivní a subjektivně srozumitelné. To však automaticky neznamená, že vedou k lepšímu objektivně měřenému porozumění než kvalitně připravený text. Jejich vyšší atraktivita má přesto praktický význam: může upoutat pozornost, motivovat více lidí k seznámení s obsahem, a tím zvýšit jeho celkový dosah.
Doporučení pro srozumitelnou vizualizaci dat
Začněte jedním hlavním sdělením
Uživatel by měl během několika okamžiků poznat hlavní závěr. Nestačí obecný název, například „Vývoj porodnosti“. Vhodnější je interpretační nadpis: Počet narozených dětí v Česku dlouhodobě klesá.
Pod nadpis lze umístit jednoduchý spojnicový graf a následně jednou nebo dvěma větami vysvětlit, jaké období zobrazuje a co lze z vývoje vyvodit.
Zvolte formát podle otázky, ne podle vzhledu
Každý typ zobrazení se hodí typicky pro jiný účel:
- spojnicový graf pro vývoj ukazatele v čase,
- sloupcový graf pro porovnání několika skupin nebo regionů,
- mapa pro zobrazení geografického rozložení,
- tabulka pro přesné hodnoty a podrobnější dohledání údajů,
- infografika pro rychlé předání několika hlavních informací,
- interaktivní vizualizace pro uživatele, kteří potřebují data filtrovat nebo podrobněji prozkoumávat.
Na NZIP jsou zdravotnická data poskytována například prostřednictvím infografik, interaktivních vizualizací, otevřených datových sad, datových souhrnů a analytických publikací. Jednotlivé formáty tak mohou sloužit uživatelům s různou úrovní zkušeností a s odlišnými potřebami.
Jedna vizualizace by měla nést jednu hlavní myšlenku
Příliš mnoho ukazatelů, barev, kategorií nebo doplňujících prvků zvyšuje nároky na pozornost. Uživatel pak nemusí poznat, která informace je nejdůležitější.
Místo jednoho komplikovaného grafu s vývojem počtu pacientů podle regionu, věku, pohlaví a typu péče je vhodnější připravit několik jednodušších pohledů:
- celkový vývoj v čase,
- srovnání regionů,
- věkovou strukturu pacientů.
Jednodušší vizuální formáty byly v dostupných studiích hodnoceny jako srozumitelnější než složité diagramy se stejným obsahem.
Používejte jasnou strukturu
Srozumitelnost nezávisí jen na samotném grafu. Důležitá je také struktura stránky a doprovodného textu. Pomáhají zejména:
- krátké oddíly,
- výstižné mezititulky,
- odrážky,
- zvýraznění hlavního závěru,
- formát otázka a odpověď,
- krátké vysvětlení odborných pojmů.
Strukturované texty s podtituly bývají vnímány jako méně matoucí a důvěryhodnější. Formát otázek a odpovědí může uživateli usnadnit orientaci v komplexnějším tématu.
Příklad struktury:
- Co graf ukazuje?
- Jaký je hlavní výsledek?
- Jak lze rozdíl vysvětlit?
- Na co je potřeba dát při interpretaci pozor?
- Odkud data pocházejí?
Zobrazujte data jednoznačně
Barva, velikost, poloha nebo délka sloupce musí mít jasný význam. Jeden vizuální prvek by neměl současně představovat několik různých informací způsobem, který může uživatele zmást.
Problematické může být například zobrazení, ve kterém velikost prvku působí jako příznak důležitosti, přestože ve skutečnosti vyjadřuje nejistotu výsledku. Dostupné experimentální poznatky ukazují, že nejednoznačné vizuální kódování může vést k systematicky chybným interpretacím.
Při srovnávání používejte odpovídající hodnoty
Absolutní počet pacientů nemusí být vhodný pro porovnání krajů nebo populačních skupin s různou velikostí. Kraj s větším počtem obyvatel může mít více pacientů pouze kvůli své velikosti.
Pro srovnání proto používejte například:
- počet případů na 100 000 obyvatel,
- podíl pacientů v procentech,
- počet pacientů na jedno lůžko,
- počet výkonů na jeden úvazek zdravotnického pracovníka.
Současně vždy jasně uveďte jednotku a vysvětlete, zda graf ukazuje absolutní počet, podíl, míru nebo standardizovaný ukazatel.
Příklad:
- Méně vhodné: Kraj A vykazuje 5 000 pacientů a kraj B 3 500 pacientů.
- Vhodnější pro srovnání: V kraji A připadá 480 pacientů na 100 000 obyvatel, v kraji B je to 515 pacientů na 100 000 obyvatel.
Vždy přidejte interpretaci a zdroj
Graf by neměl být publikován bez vysvětlení. Uživatel potřebuje vědět, co z něj lze vyčíst a co naopak nelze tvrdit.
Ke každému výstupu přidejte:
- jednu větu s hlavním závěrem,
- jednu až dvě věty s vysvětlením,
- název ukazatele a použitou jednotku,
- sledované období,
- zdroj dat,
- datum aktualizace,
- případná metodická omezení.
Interpretace by měla zůstat věcná. Pokud data ukazují pouze souvislost, neměla by být prezentována jako příčina.
Příklad: Počet osob zapojených do screeningového programu se ve sledovaném období zvýšil. Data však sama o sobě neumožňují určit konkrétní faktor, který tento vývoj způsobil.
Kontrolní seznam před zveřejněním vizualizace
Před publikací grafu, mapy, infografiky nebo interaktivní vizualizace ověřte:
- Je hlavní sdělení vyjádřeno jednou srozumitelnou větou?
- Odpovídá typ vizualizace otázce, na kterou data odpovídají?
- Obsahuje výstup pouze nezbytné informace?
- Je zřejmé, co znamenají barvy, tvary, osy a velikosti prvků?
- Jsou použité barvy vzájemně rozlišitelné a je výstup korektní z pohledu uživatelské přístupnosti?
- Jsou uvedeny jednotky, období a zdroj dat?
- Rozlišuje výstup absolutní a relativní hodnoty?
- Je připojena stručná a věcně správná interpretace?
- Jsou vysvětleny odborné pojmy a případná omezení?
- Je text rozdělen do krátkých a přehledných částí?
- Je vizualizace čitelná také na menší obrazovce?
Myslete na uživatele
Stejná vizualizace nemusí být vhodná pro celou populaci. Preference formátu se mohou lišit v závislosti na věku nebo vzdělání. V jedné z hodnocených studií preferovali mladší respondenti infografiku, zatímco starší a vzdělanější účastníci častěji dávali přednost textu střední složitosti. Příliš zjednodušený text může být některými uživateli vnímán jako nedostatečný. Před zveřejněním si proto určete:
- pro koho je výstup určen,
- co uživatel o tématu pravděpodobně ví,
- jaké rozhodnutí nebo pochopení má výstup podpořit,
- zda potřebuje rychlé shrnutí, nebo podrobnější analýzu,
- zda jsou odborné pojmy nezbytné a dostatečně vysvětlené.
Co si z článku odnést
Při vizualizaci zdravotnických dat doporučujeme tři základní pravidla:
- Jedna vizualizace by měla předávat jedno hlavní sdělení.
- Ke každému výstupu patří stručná interpretace, jednotky, metadata a zdroj dat.
- Jednoduchost, jasná struktura a jednoznačné zobrazení jsou důležitější než vizuální efekty.
Samotný formát nemusí zásadně ovlivnit, jak dobře uživatel datům porozumí. Důležitější je struktura, přiměřené zjednodušení obsahu a jednoznačné zobrazení. Infografika však může díky vyšší vnímané atraktivitě oslovit více lidí a zvýšit celkový dosah sdělení. Kvalitní datový výstup by proto měl uživatele nejen zaujmout, ale především mu pomoci správně pochopit význam prezentovaných dat.
Zdroje materiálů pro tento článek
Článek vychází z operativního souhrnu důkazů zpracovaného metodou de novo. Podklad zahrnoval přímý srovnávací experiment, scoping review a samostatně ověřené primární komparativní studie. Nebylo však provedeno úplné systematické vyhledávání v bibliografických databázích nad rámec uvedených zdrojů ani formální hodnocení jistoty důkazů metodou GRADE. Závěry je proto vhodné prezentovat jako praktická doporučení založená na dostupných poznatcích, nikoli jako univerzálně platná pravidla pro všechny skupiny uživatelů a všechny typy zdravotnických dat.
