Isen smälter

Förra årtiondet tog nyligen slut och mycket högintressant statistik från förra decenniet börjar bli tillgänglig. I en serie artiklar kommer jag att blogga om aktuella ämnen, syftet är inte att låtsas ha expertåsikter om enskilda ämnen. Däremot kommer jag att använda användbara datamängder om konkreta och intressanta ämnen för att dela med mig av mina kunskaper om effektiv datavisualisering.

Lufttemperaturen i de arktiska regionerna har stigit dubbelt så mycket som jorden som helhet under de senaste årtiondena. De flesta av oss har således någon gång hört att isytan i Arktiska Havet krympt avsevärt och denna olycksaliga utveckling påverkar de globala cirkulationsmönstren. Som en följd har det arktiska ekosystemet fått lida.

Jag har laddat ned data över den totala isytan i Norra Ishavet från första januari 1980 till och med sista december 2019, exakt fyra årtionden med andra ord. Jag har alltså 40 dataserier att jobba med. Datamängden är per dag och visar alltså endast den totala ytan, men inte isens djup eller ålder, vilka är två andra superviktiga faktorer som håller oss informerade om den arktiska regionens totalhälsa.

Jag utgick ifrån att 40 dataserier i en samma linjegraf hade varit omöjliga att särskilja från varandra om alla dataserier hade fått var sin unika färgton. Dessutom var jag ointresserad av jämförelser mellan enskilda år: på bara ett år händer inte mycket. Det jag var ute efter var ett lite större tidsperspektiv till mina jämförelser – årtioden. Så när jag grupperade in åren efter årtioden hade jag fyra huvudserier och 40 underserier. Där har jag mitt för datavisualisering så viktiga sammanhang. Frågeställning och visualisering måste hänga ihop.

Fyra huvudserier gör det enklare att jobba med färg. En av färgens funktioner är gruppering av dataserien och jag har skrivit en artikel om detta här. 1980-talets enskilda år fick alla samma mörkblåa färg – under det årtiondet isytan som störst och en mörkblå färg förstärker intrycket av kallast. Nästa årtiondets enskilda år ritade jag med en ljusblå ton, nästa årtioden i oranget och det sista decenniet i rött. På det sättet får färgskalan i grafen rätt ordning: skalan förändras gradvis från mörkt till ljus till mörkt – det hade blivit ologiskt annars.

I nästa steg raderade jag alla rutnäts- och stödlinjer ur grafen. Återigen, syftet var att visa att isen smälter för varje årtiode som går. Syftet var inte att visa isytan i miljoner kvadratkilometer under ett specifikt år, de flesta av oss har inte någon klar bild över exakt hur stor isytan i Arktiska Havet egentligen är. I detta exempel fungerar siffrorna längs y-axeln mer som referens och inte som exakta, vetenskapliga värden. Vi vill bara se trenden och därför tillför inte rutnäts- och stödlinjer inget mervärde till grafen. Det leder då endast till brus och eftersom vi ska tillämpa Gestaltlagarna i datavisualisering måste dessa linjer bort.

Resultatet blir att det är lätt att se att isytan har minskat för varje årtioden sedan 1980-talet. För mig blev det nästan skrämmande att resultatet blev så uppenbart och tydligt.

Jag ritade samma graf med endast fyra huvudserier – genomsnittliga dygnsytan per dag för varje decennium.

Det är fortfarande en bra visualisering: grafen är ren och klar, slutsatsen är tydlig, trenden är uppenbar. Den här grafen med endast fyra dataserier saknar dock den (någorlunda) komplexitet som förra grafen med 40 dataserier hade. Jag kan använda vilken graf jag vill: den första grafen har mer pondus och det finns en skönhet i komplexiteten. Den leder mer till eftertanke och diskussion. Den andra grafen är en snabbversion: den använder jag som prototyp till den första grafen, eller, om jag vill förmedla samma budskap fortare – säg vid en snabb presentation eller genomgång – är denna mitt val. Det handlar som sagt om sammanhang.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *