Zašto vizualizacija podataka mijenja način na koji razumijemo izbore

Tradicija vizualizacije izbornih podataka, prema Susan Schulten, historičarki kartografije sa Univerziteta u Denveru, traje već više od stotinu godina. Razvoj modernih računarskih sistema posljednjih 40 godina doveo je do snažnog razvoja kako generalne, tako i vizualizacije izbornih podataka koji su postali stalni element medijskog izvještavanja o izbornim procesima širom svijeta. Izborni rezultati pružaju odlične prilike za vizualno pripovijedanje za svaku medijsku organizaciju. Ipak, postavlja se pitanje zašto je vizualizacija izbornih podataka važna?

Elena Long, u svojoj doktorskoj disertaciji Election Data Visualisation iz 2013. godine, piše da je „vizualizacija izbornih podataka … postala ambicioznija po opsegu i pristupačnija korisnicima … To znači demokratizaciju pristupa političkim i izbornim podacima.“ Long nadalje objašnjava da se riječi i brojevi obrađuju prvenstveno kroz verbalno‑lingvistički sistem mozga, dok se grafovi obrađuju vizuelno‑prostornim i limbskim sistemom. Vizuelni sistem ima kapacitet obrade od gotovo 10 miliona bita u sekundi, dok je brzina čitanja tek 150–400 riječi u minuti, što pokazuje veliku razliku u efikasnosti. Zbog toga grafički prikazi omogućavaju brže i intuitivnije razumijevanje složenih podataka u odnosu na tekstualne ili numeričke forme.

Sa vizualizacijom podataka se može postići veća doza objektivnosti koju publika primjećuje, jer mnogi ljudi vjeruju da su vizualizacije podataka kao objektivna istina i neutralno prikazivanje stvarnosti. Ipak, dodatna istraživanja koja su 2024. godine skupa radili istraživači i istraživačice sa Univerziteta Kalifornija u Berkleyu i Georgia Tech Univerziteta pokazala su da bilješke u vizualizacijama mogu navesti ljude na pogrešne zaključke iz iste vizualizacije što ukazuje da je važno vizualizirati podatke vodeći se etičkim postulatima novinarstva.

Sve to znači da postoji čitav niz predradnji koje je potrebno uraditi da bi neki medij efikasno mogao raditi vizualizacije tokom izborne kampanje, na dan izbora kao i nakon svršetka izbornog procesa. Prije svega potrebno je izvršiti pripreme za vizualizaciju kroz prikupljanje relevantnih podataka iz prošlosti. Nadalje, važno je napraviti plan progresivnog prikupljanja podataka tokom predizborne kampanje i na sam dan izbora. Na kraju, najvažnije je etički pristupiti obradi i prikazivanju svih podataka koji će ujedno biti pristupačni svima.

Pripreme za vizualizaciju izbornog procesa

Svaki početak vizualizacije podataka počinje od prikupljanja i analize podataka. Ovaj dio u kontekstu izbora, prije svega, podrazumijeva pronalaženje dostupnih podataka iz prethodnih izbornih ciklusa.

U Bosni i Hercegovini, naprimjer, prvi izvor je Centralna izborna komisija, a nakon toga Agencija za statistiku BiH. Drugi izvor su podaci iz vaše arhive koje ste kao medij sami objavili u izvještavanjima o prethodnim izbornim ciklusima. Konačno, dodatni izvori podataka mogu biti i nevladine organizacije koje učestvuju u nadgledanju izbora.

Ono što je otežavajuća okolnost jeste da trenutno sva zvanična statistika najčešće nije u fajlovima prikladnim za vizualizaciju već u PDF formatu, pa ćete morati prvo pretvoriti sve podatke format poput XLS ili CSV. Ovdje možemo uključiti i podatke koje ste prethodno objavili i njihovo smještanje u tabele. Ova priprema će vam omogućiti da na istoj osnovi prikupljate podatke u stvarnom vremenu na dan izbora te ćete tako polako izgrađivati svoju bazu podataka skupa sa uputama na izvore.

Nakon što ste prikupili i organizovali podatke u tabele naredni korak podrazumijeva rad u programima za rad sa tablicama kao što su Microsoft Excel, LibreOffice, Google Spreadsheets ili ako istovremeno želite osigurati da su podaci čisti možete odmah preći na rad sa OpenRefine sistemom. Sa svim ovim softverima prije svega gledate da li postoje interesantni obrasci u podacima koje biste trebali vizualizirati. Suštinski tražite priče u podacima, razgovarate sa urednikom / urednicom, a tek nakon toga krećete u proces vizualizacije podataka ili tačnije rečeno vizuelnog pripovijedanja.

Ukoliko pak nikada prije niste radili na vizualizaciji podataka važno je prethodno se upoznati sa osnovnim konceptima, a u tome vam mogu pomoći razni kratki kursevi poput Visualizing Elections, kojeg je pripremila Google News Initiative, ili priručnici kao što je Data Journalism Handbook.

Uloga vizualizacije u predizbornoj kampanji

Ono što je često zanemareno su vizualizacije podataka u predizbornoj kampanji. Prije svega ovo može uključivati kartice kandidata i kandidatkinja sa kratkim informacijama o njihovim platformama, a koje će publici omogućiti da na jednom mjestu saznaju više o svim kandidatima. S obzirom na veliki broj kandidata kako na općim tako i lokalnim izborima, ovaj proces može uključivati samo kandidate i kandidatkinje za značajne pozicije.

Drugi izvor podataka su predizborna obećanja čiji su obično izvor izborne platforme političkih partija ili nezavisnih kandidata i kandidatkinja. Dok bi dugoročno trebali izgrađivati ličnu bazu obilježavajući članke u svom mediju sa različitim oznakama dostupne su i arhive obećanja kroz različite građanske projekte.

Jedna od takvih, najvećih evropskih baza je Manifesto Project koji uključuje i mnogo podataka iz Bosne i Hercegovine kojima možete pristupiti ili kroz dashboard ili preuzeti cijelu bazu nakon registracije. Ovakav pristup vam rješava problem prikupljanja podataka, ali otvara i mnogo mogućnosti vizualiziranja pozicija političkih partija o pitanjima poput ekologije, ekonomije, sigurnosti i sl.

Dok ovakve baze sadrže veliku količinu podataka iz prošlosti, ono što ne sadrže su platforme pripremljene za predizbornu kampanju koja traje. Prije bi izvlačenje podataka zahtijevalo mnogo stručnosti ili manuelnog rada, ali danas vam posao potencijalno mogu olakšati agenti vještačke inteligencije koji vam omogućavaju da razgovarate sa ovim nestrukturiranim podacima bilo lokalno ili koristeći se nekim od postojećih online rješenja i pretvore ih u strukturirane tabele. Jedno rješenje preko kojeg možete unijeti svaku platformu političke partije ili kandidata / kandidatkinje je svakako i Googleov NotebookLM. Ipak, imajte na umu da ovakvi sistemi nose i mnogo potencijalnih opasnosti u izvlačenju podataka te je važno sa etičke strane da čitaocima otkrijete da li ste koristili neki veliki jezički model (LLM) ili drugu formu vještačke inteligencije za obradu podataka.

Svi ovi podaci nam omogućavaju da vizuelno ispripovijedamo kompleksne informacije te informišemo publiku istovremeno im olakšavajući razumijevanje svih informacija kojima su bombardovani tokom predizborne kampanje.

Vizualizacija na dan izbora

U ovom dijelu procesa vizualizacije vjerovatno dolazi najviše do izražaja pitanje šta i kako vizualizirati, a ponajviše zašto je vizualizacija važna. Dobrom pripremom unosa podataka poput statistike izlaznosti, broja kandidata / kandidatkinja, broja glasača itd. omogućit ćemo našoj publici da se što lakše informišu o procesu glasanja i eventualno čak inspirišu da i oni sami izađu na izbore. Nadalje najvažniji dio je da će se kroz vizualizacije publika najbolje informisati o tome ko će ih predstavljati naredne četiri godine.

Nakon početnih priprema kroz izgradnju tabela, vizualnog rječnika poput definisanja boja, ali i vizualizacija, u etičkom smislu najvažnije je prikazati rezultate čim se o njima izvijesti te ih nastaviti progresivno prikazivati do posljednje pres-konferencije na kojoj su objavljeni privremeni rezultati. Ovaj proces se treba nastaviti sve do objave potvrđenih rezultata koji ne samo u slučaju Bosne i Hercegovine, već i drugdje može trajati neko vrijeme. Zato je važno u vizualizacije uključiti i informacije o posljednjem ažuriranju podataka te svakako izvoru podataka sa što više detalja.

Danas se vizualizacija podataka može uraditi vrlo jednostavno koristeći prije svega alate poput Flourish, koji je također odlično integrisan sa Canvom pa se rezultati mogu pripremiti za objavu i na društvenim medijima. Međutim postoje i jednostavni alati kao što je Data Gif Maker koji su sasvim dovoljni za neke jednostavne vizualizacije izbornog procesa poput izbora za članove Predsjedništva Bosne i Hercegovine.

Postizborna analiza

Kada govorimo o postizbornoj analizi najvažnija stvar je da vizualizacija podataka ne pokazuje prerano rezultate izbora sa sigurnošću te izvršiti kontekstualizaciju podataka za različite uzraste što će se naročito oslikati kroz dizajn.

Dodatno, postizborna analiza treba da podrazumijeva i razgovor o funkcionalnim procesima koji su se desili tokom vizualiziranja izbornih rezultata, ali također i ono što treba poboljšati za naredni put.

Na kraju najvažnija stvar je da se svi prikupljeni podaci arhiviraju i smjeste na sigurno mjesto.

Izazovi i etički aspekti

Kritičnom interakcijom između etike i pristranosti u vizualizaciji podataka naglašava se imperativ savjesnih dizajnerskih odluka kako bi se osiguralo da se podaci prezentuju tačno i etički.

DataCalculus na početku teksta o najboljim praksama tvrdi da „etička vizualizacija podataka … podrazumijeva predstavljanje podataka na način koji je istinit, jasan i bez namjerne manipulacije.”

Nadalje, kako se navodi u istraživanju Univerziteta Kalifornija u Berkleyu i Georgia Tech, „(l)judi manje preispituju stvari ako vide nešto što je vizualizirano … ljudi ne shvataju uvjerljivu moć vizualizacije.“ Zbog toga je jako važno uzeti u obzir i razmotriti sve potencijalne izazove kao i etičke aspekte vizualizacije izbornih podataka. Oni dalje navode da „naslovi, opisi i bilješke snažno utiču na zaključke ljudi.“ To znači da je važno obratiti pažnju i na ovaj aspekt vizualiziranja kako bi se izbjegla percepcija pristranosti u izvještavanju.

Preporuke za dizajn

Etička načela su važna i vodeći se nekim preporukama za dizajn važno je uzeti u obzir nekoliko preporuka o etičkom izvještavanju:

• Komuniciraj nesigurnost eksplicitno: Koristi pokazatelje poput procjene ukupnog broja glasova. Izbjegavaj implicitne pretpostavke dok su rezultati parcijalni.

• Pažljivo s naslovima i anotacijama: Neutralne formulacije, izbjegavaj vrijednosno obojene naslove; prikaži oba narativa (trend rasta i historijsku prednost). (Georgia Tech & UC Berkeley, 2024).

• Skale i boje bez manipulacije: DataCalculus navodi da ne treba skraćivati osi bez oznake te treba koristiti sekvencijalne/divergentne palete s jasnim legendama i osigurati dovoljno kontrasta i pristupačnosti (deuteranopija/protanopija) kako bi se osiguralo da i osobe sa oštećenjem vida mogu pratiti izborni proces kroz vaše vizualizacije.

• Progresivno objavljivanje / kontrolne table uživo: Signaliziraj nova ažuriranja, minimiziraj vizualnu kompleksnost i vodi korisnika kroz timeline brojanja.

• Prvo priča, a onda brojevi: Prioritet daj glavnoj informaciji, a detalje smjesti dublje u interakciji – poput modela big board.

• Transparentnost izvora i metodologije: U zaglavlju vizuala istakni izvor podataka, vrijeme kad je napravljen posljednji update i ograničenja (npr. nema prebrojanih dopisnih glasova).

Vizualizacija podataka mijenja percepciju učesnika u izborima kroz odgovoran proces vizualiziranja utemeljen na etičkim principima transparentnosti te približava građanima kompleksne procese vezane za izbore. Stoga je važno da sve više redakcija počne koristiti različite alate i odmaknu se od pukog izvještavanja o izborima te podijele status.