ממוצעים מרודדים בניו יורק וקליפורניה

הנה האינפוגרפיקה התורנית שאני רואה בשעות האחרונות מכל מיני מקומות, כשהנושא הפעם הוא היחס בין שכר הדירה הממוצע למשכורת המינימום, גרף שהוכן ע”י ה-National Low Income Housing Coalition, גוף חוץ-ממשלתי שפועל למען דיור בר השגה:

התרשים עצמו עשוי בסדר גמור, עם בחירת צבעים סבירה שנשארת על אותו ספקטרום אבל עדיין מעבירה את ההבדלים. הוא סובל מאותה בעיה שכל אינפוגרפיקת מפה סובלת ממנה כשמדברים על ארה”ב – שמדינות הצפון-מזרח כ”כ קטנות וסבוכות אחת בשניה, בעיקר אזור ניו אינגלנד, כך שאנחנו מאבדים את המפה וזה הופך להיות פשוט רשימה של ערכים צפים באוקיינוס האטלנטי, אבל אין מה לעשות, ובסופו של דבר יש מעט שהאינפוגרפיקה יכולה לעשות לגיאוגרפיה.

אבל הבעיה הראשית של המפה הזו היא דווקא לא בעיות התצוגה שלה, אלא העובדה שזו אינפוגרפיקה פשוטה, יעילה ואפקטיבית. היא מעבירה את המסר שלה, שהוא שבמדינות רבות, בעיקר לאורך החופים, כמעט בלתי אפשרי לשכור דירה בלי לעבור 80, 100 ואפילו 136 שעות בשבוע(!) אם אתה מרוויח שכר מינימום. הבעיה כאן היא לא בהעברת המסר, אלא איך הבחירה באינפוגרפיקה הזו מרדדת ומשטחת את המסר.

קחו לדוגמה את אותה פינה קטנה בצפון מזרח:

image

מדינת ניו יורק היא בין המקומות היקרים לגור בהם, על פי המפה. אבל אני הוספתי את הנקודה האדומה הזו שמסמנת את העיר ניו יורק, התפוח הגדול עצמו. די ברור שדירה במנהטן תהיה יקרה יותר מאשר בקווינז, שבתורה יקרה יותר מאשר מקומות רחוקים יותר. קליפורניה יקרה מאד, אבל הדגש הוא על סן פרנסיסקו, על עמק הסיליקון – לא על עיירות לאורך הגבול עם נבאדה או ב-Death Valley. בין פלורידה לאלבמה יש הפרש גדול ביוקר המחייה, אבל ככל הנראה לא יהיה מאד יקר לגור בצפון פלורידה, באזור ה-panhandle, ליד הגבול עם אלבמה. ועוד לא דיברנו על ההבדל בין לגור בלאס וגאס ללגור בכל מקום אחר בנבאדה.

כל מה שיש לנו כאן זה ממוצע, ממוצע שמסמן את ניו ג’רזי כיקרה, ואת אוהיו כזולה. את ניו מקסיקו המדברית כזולה, ואת נבאדה המדברית לא פחות כיקרה. וזה לא שהנתונים הללו לא נכונים – הם כנראה כן (אם כי לא בדקתי, אבל לא זו המטרה שלי כרגע). אלא שאם המטרה שלהם היא להגיד “אם אתה מרוויח שכר מינימום, לא תוכל לגור בקליפורניה אלא אם אתה משפחה של שני מפרנסים שעובדים מעל 65 שעות בשבוע” היא פשוט לא נכונה. זה שהיא נכונה בממוצע לא אומר שהיא נכונה במקרה הפרטי. בפאלו אלטו, בלב עמק הסיליקון, שכר הדירה הממוצע לדירת Two Bedroom הוא 3500 דולר (437 שעות עבודה בשכר מינימום, או כ-110 שעות בשבוע), אבל בבייקרספילד שכר הדירה הממוצע הוא 830 דולר, קצת יותר מ-100 שעות עבודה בחודש, או 25 שעות בשבוע שהולכות לשכר דירה. בייקרספילד היא לא חור נידח (350 אלף תושבים, הרבה מקומות עבודה), אבל אפשר לחיות שם גם עם משכורת מינימום ועדיין שישאר לך כסף לנשום. סקרמנטו היא בירת קליפורניה, עיר בת 2.5 מיליון תושבים, שעה נסיעה מסן פרנסיסקו, ועדיין שכר הדירה הממוצע שם הוא כ-900 דולר לחודש.

אבל כמובן, גם על הנתונים שלי אפשר להפנות את אותה ביקורת. “900 דולר לחודש זה בטח דירה רק באזורים מסוימים בסקרמנטו, לא בעיר כולה!”. וזה נכון. אין לי ספק שיש דירות פאר ויש דירות של עוני, גם בתוך העיר עצמה. אבל בשלב מסוים זה כבר לא משנה. אם אתה גר בסקרמנטו, לא משנה איפה, אתה יכול להגיע לכל מקום בסקרמנטו לצורכי עבודה, לימודים או בילויים. זה כבר לא חסם למגורים בעיר הזו, ובטח שלא במדינה כולה, כפי שהגרף המקורי מציג.

זה לא שאין בעיות אמיתיות של עוני, של קושי למצוא קורת גג. אבל הבעיות הללו הן נקודתיות יותר, ולהסתכל על הממוצע של מדינה שלמה מטשטש ומרדד אותה למדד כללי, שאולי שימושי לכלכלנים ואנשים ממשל, אבל לא בהכרח למה שהאנשים שמשתפים את המפה בפייסבוק חושבים.

שר הטבעות, גרף אחר גרף

אין לי כאן הרבה ביקורת, אלא רק הערכה: LOTRProject הוא פרוייקט פנטסטי שבא לייצג את אירועי שר הטבעות, ושאר כתביו של טולקין, בסט של אינפוגרפיקות אינטראקטיביות מצוינות.

עמוד הסטטיסטיקות מרכז נתונים שנדלו מהספרים על דברים כמו התפלגות האוכלוסיה בין גזעים בארץ התיכונה או המרחק שבו צועדים בגיבורים בשר הטבעות לעומת בהוביט – בסה”כ ובמיילים ליום – מגיעים עם מיטב הטכנולוגיה שמאפשרת לצמצם את תחומי הזמן לאלה שמעניינים אותנו:

image

אילן היוחסין גם הוא נרחב ומאפשר הדגשה ע”פ גזע או משפחה:

image

ועמודי המפה וה-Timeline נותנים לנו שתי זוויות הסתכלות שמצליבות בין מידע היסטורי וגאוגרפי – מצד אחד, מפה אינטראקיטיבי בסגנון Google Maps שעליה אפשר להלביש שכבות מידע, כמו המסלולים האינדיבידואליים של כל דמות ודמות לאורך הספרים. או לחילופין גרסה מפורטית של כל האירועים, כשלחיצה על כל אירוע מצביעה על המיקום הגיאוגרפי שבו הוא התרחש.

image

כטולקינאי (בעברי), כחובב אינפוגרפיקות (בהווה), ומי שמתלהב מדרכים להציג מידע באופן משולב, אינטראקטיבי וחדשני, אני אהבתי את הפרוייקט הזה עד מאד. מומלץ לבקר, גם אם רק לקבל רעיונות איך לבנות אתרים לטיולים, לתיעודים היסטוריים ולכל דבר.

בעיני המתבונן

שלחו לי היום לינק לאינפוגרפיקה הבאה, שמנסה לייצג לנו משהו בנוגע לאוכלוסיה של העולם. אני חושב. תלחצו להגדלה, כרגיל:

אז מה יש לנו כאן? יש בעולם 6.9 מיליארד איש, ואם כולם היו גרים בעיר בצפיפות של פריז, העיר היתה בגודל של שלוש מדינות ממוצעות בארה”ב. אם נצופף אותם כמו בניו-יורק, העיר תתפרס על גודל של טקסס, המדינה השניה בגודלה בארה”ב (אחרי אלסקה). ואם כבר דיברנו על טקסס, אז יוסטון, העיר הגדולה בטקסס, היא צפופה הרבה פחות – ואם אוכלוסיית העולם היתה ממלאת את יוסטון, העיר היתה ממלאת 60% משטח ארה”ב (היבשתית).

הכל נחמד, והכל, אבל מה בעצם אנחנו לומדים מכאן? אני חושב שכאן התשובה נגזרת משאלה אחרת – מי אני, הקורא? כי כקורא ישראלי, אני מקבל רק דבר מעניין אחד מהאינפוגרפיקה הזו, וזה סדר צפיפויות של ערים בעולם. פריז צפופה! סינגפור פחות! לונדון עוד פחות! ביוסטון אתה צריך משקפת לראות את השכנים שלך!

אבל איך כל זה מתקשר לנושא המוצהר של הגרף? כי אני מקבל כאן מידע על משהו אחר לגמרי. אוכלוסיית העולם היא רק כלי כדי להגיד משהו על צפיפות של ערים. אז מה בדיוק עבר למאיירים כאן בראש?

אני חושב שהתשובה היא בהנחות היסוד על הידע של הקורא. אם אני קורא אמריקאי מודע ומשכיל, יש כמה נתונים שיושבים לי בראש הרבה יותר בטבעיות מאשר לקורא הישראלי. למשל העובדה שטקסס נורא גדולה. והעובדה שניו יורק צפופה. ושיוסטון, בלב מדינת הכוכב הבודד, היא גם גדולה וגם פרוסה על שטח גדול.

אם אני קורא את האינפוגרפיקה עם המידע הזה, פתאום המשוואה כאן שונה. היא כבר לא משוואה בשני נעלמים, אלא רק אחד, ופתאום הידע האינטואיטיבי של הקורא נותן קונטקסט למידע הזה. פתאום המספר הזה – 6.9 מיליארד איש – מקבל משמעות בהקשר לידע המקומי שלי. לכן האינפוגרפיקה הזו אפקטיבית לקוראים אמריקאים. הם רואים עד שאוכלוסיית העולם נכנסת בטקסס – טקסס! זה ענקי – אבל בצפיפות של ניו יורק – ניו יורק! זה צפוף! אבל אז הם רואים איך הצפיפיות של סן פרנסיסקו מגדילה את השטח לכלול גם את אוקלהומה, ארקנסו ולואיזיאנה. וכשעברנו ליוסטון – שהיא עדיין עיר-עיר, פתאום אנחנו מכסים 60% משטח ארה”ב. כל ה-midwest, כמעט כל הדרום, כל השטח העצום והבלתי נתפס שבין החוף המזרחי והמערבי.

אני לא חושב שהמעצבים של הפוסטר הזה היו מודעים ב-100% עד כמה התפיסה שלהם היתה מוכוונת מהידע המוקדם שיש להם, ושהם הניחו שיש גם לקוראי שלהם. יש כאן לקח, אני חושב, לגבי עד כמה שהאינטרנט גדול ואוניברסלי ומשותף, אנשים עדיין חיים בעולמות מאד שונים. ועוד לקח למעצבי אינפוגרפיקה, לחשוב טוב טוב מי הקהל שלהם – הרבה פעמים זה לא רק מי שהם חושבים.

מפות זה טוב, שחור זה רע

אתר Visual.ly, בלוג ואתר המתמקד בויזואליזציות של מידע, פרסם בתחילת השנה רשימה של “20 ויזואליזציות טובות מ-2011”. פספסתי את הפרסום במקור, אבל עכשיו שנתקלתי בו (ותודה לדורי) אני חושב שאני יכול להוציא ממנו כמה דוגמאות מעניינות לדברים טובים ורעים שקורים בזירה האינפוגרפית.

אחת הדוגמאות מהאתר היא ההדמיה הזו של תפוצת השימוש הבינ”ל בטוויטר על ידי התפלגות השפות השונות בתפוצה גאוגרפית:

אני חושב שלאינפוגרפיקה הזו יש כמה מאפיינים מאד יפים. לדוגמה, אם נתמקד באירופה, נוכל לראות דברים מעניינים:

image

אפשר לראות איך בריטניה מרושתת כולה במשתמשי טוויטר, בעוד בצרפת הדגש הוא על פריז, מוקדים עירוניים גדולים ופסים מיושבים ביניהם (קווים של נהרות? תעלות? לא ברור לי). ברוסיה, באופן דומה אך מוקצן, רואים את הפערים בין מוסקווה וקווי התחבורה ותקשורת שיוצאים ממנה, לעומת הדממה בשאר השטח.

בארה”ב אפשר לראות מאפיינים אחרים, שלא ממש מפתיעים את מי שמכיר את התפלגות האוכלוסיה בארה”ב: כיסוי צפוף וכמעט מוחלט בצפון-מזרח, שימוש אינטנסיבי ההולך ופוחת ככל שמתקדמים מערבה, ודממת אלחוט במדינות המערב – עד שמגיעים לחוף המערבי, שם השימוש מתעורר לחיים.

עד כאן התובנות והיתרונות. אבל אני חושב שיש שני חסרונות מהותיים באינפוגרפיקה הזה.

הראשון הוא הבחירה האסתטית להציג את נתוני השימוש בלבד, בלי שום מידע גאוגרפי אחר כמו הבדלים בין ים ליבשה. אסטית, כאמור, הבחירה היא נועזת ומעניינת – לתת לנתוני השימוש להגדיר גבולות בפני עצמם. אבל בפועל, זה יוצר תמונה שחורה וחסרת פשר ברוב חלקי המפה. איפה כאן אפריקה?במבט ראשון לא ברור איפה נמצא גוש האורות הכחול בצד ימין בלי לפתוח מפה רגילה ולהבין מה הישויות המדיניות שהגושים הללו מייצגים. האם יש משמעות לכך שאפריקה כמעט ולא קיימת בטוויטר? כמובן. אבל ברגע שאי אפשר להבחין בין הגבולות של אפריקה לבין האוקיינוס האטלנטי, זה הופך את ההחשכה של אפריקה לאפקטיבית הרבה פחות. היא פשוט נטמעת ברקע:

אבל מעבר לכך, מה האינפוגרפיקה הזו מנסה להעביר? כי מרבית התובנות שאני קיבלתי, כפי שציינתי לעיל, דיברו על מאפיינים לאומיים. מפת השפות מציירת באופן מדויק גבולות מדיניים, עם מעט נקודות מטושטשות – או, אם נדייק, יש הרבה נקודות מטושטשות ונוכחות של טוויטים בשפות שאינן שפות המדינה המארחת, אבל הם מיוצגים, במקרה הטוב, בפיקסלים בודדים ש”מלכלכים” את מרבד הצבעים של המדינה, ולא ממש תורמים להבנה. אם המטרה היתה להראות תפוצה יחסית של שפות בטוויטר, אולי מפת-חום היתה יעילה יותר. אבל כמו שהיא, היא מראה יותר על תפוצה של טוויטר במדינות שונות, יותר מאשר בשפות שונות.

אינפוגרפיקה מסוף-שבוע חורפי

הפעם לא ממש שקר, רק הצעת ייעול לויזואליזציה אהובה. החורף והגשם מביאים איתם את אחת ההנאות הקטנות של החיים: בהייה במפת מכ"ם העננים של השירות המטרולוגי. דרך החלון העננים נראים אפורים, אבל על המסך, באנימציה הפרימיטיבית, הם מופיעים בצבעוניות מהפנטת.

צילוםן מסך ממכ"ם גשם של השירות המטראולוגי

צילוםן מסך ממכ"ם גשם של השירות המטראולוגי

טוב, אולי לא הכי מהפנטת, בדרך כל בעיקר כחול וירוק ומבלבל.

צבע הענן מבטא את עוצמת הגשם שהוא ממטיר. סקלת הצבעים נראית לי שרירותית: כחול בהיר < ירוק כהה < ירוק בהיר < צהוב וכו'. כדי להבין איזה ענן יותר כבד, אני חייבת להתעמק במקרא שמופיע מעל המפה (ושגם הוא מבלבל כי הוא מסודר מימין לשמאל). זה חבל, כי אפשר באמצעים פשוטים לבנות מפה שאפשר יהיה להבין במבט אחד.

מאיפה בכל זאת באה סקלת הצבעים? חדי העין, וחובבי צפיה בקשתות בענן, יבחינו שהסקלה לא באמת שרירותית – זאת (פחות או יותר) סקלת אורכי הגל של הצבעים. אבל המח שלנו לא בנוי לחשוב על צבע כעל משתנה סדור. הנה הדגמה מושקעת. אני מניחה שתסכימו איתי שהקלפים הבאים מסודרים לפי הסדר:

קלפים עם כוכבים שנבדלים זה מזה בגודל הכוכב

זה בגלל שגודל הוא משתנה סדור. גם הקלפים הבאים מסודרים פי הסדר:

קלפי הנבדלים זה מזה בבהירות הכוכב

וזה בגלל שמידת כהות היא משתנה סדור. אבל האם הקלפים הבאים מסודרים לפי הסדר? או שלא?

ארבעה קלפים עם כוכבים בצבעים שונים

התשובה: לא ברור. תלוי. לצבע אין סדר טבעי. צריך מקרא.

במקרים מסוימים סקלת אורכי הגל עובדת. לדוגמה, במפות טמפרטורה:

מפת טמפרטורות - ארצות הברית

מפת טמפרטורות של ארה"ב, מתוך הבלוג של Dylan Vester

הסיבה העיקרית שהיא עובדת כאן היא שאנחנו מקשרים היטב בין אדום לחום ובין כחול לקור. אבל כשאנחנו עוזבים את העולם הבטוח של טמפרטורות, ואפילו לעולם הסמוך של כמויות משקעים, הקישור הטבעי הזה אובד (מה גם, שלא ברור עד כמה אפילו מפת החום היתה ברורה אם לא היה בה שום חלק אדום או כתום).

הצעה לפיתרון? להשתמש במידת בהירות של צבע (כמו בדוגמת הקלפים האמצעית) או ברוויה (saturation) של צבע, במקום בכמה צבעים. ערך מוסף הוא שהויזואליזציה יוצאת יותר יפה.

והנה שתי התמונות (שגנבתי מכאן) שמדגימות את הרעיון. מה יותר אינפורמטיבי, ככה:

פסיכדליה בים יפן

או ככה:

תכלת וחום, הצבעים של העונה