สฤณี อาชวานันทกุล
การสื่อข้อมูลด้วยภาพ หรือ “อินโฟกราฟฟิก” กำลังเป็นแฟชั่นยอดฮิตในโลกสมาธิสั้นชื่ออินเทอร์เน็ต แต่น่าเสียดายว่า อินโฟกราฟฟิกที่ “สื่อ” ข้อมูลได้ดีกว่าความ “สวย” ของมัน หรืออย่างน้อยก็สื่อได้ดีเท่ากับที่มันสวย ยังหายากเย็นยิ่งกว่างมเข็มในมหาสมุทร ผู้เขียนคิดว่าสาเหตุหนึ่งคือ คนออกแบบอินโฟกราฟฟิกจำนวนมากเก่งเรื่องการทำให้ “สวย” แต่ไม่เก่งเรื่องการ “สื่อ” ข้อมูล และหลายครั้งก็ไม่เข้าใจ “ความหมาย” ของข้อมูลที่พยายามจะสื่อตั้งแต่ต้น
ตอนที่แล้วผู้เขียนทิ้งท้ายด้วยตัวอย่างกรณี “ข้อมูลถูก กราฟผิด” วันนี้จะขยายความปัญหานี้ต่อ โดยตั้งต้นจากแผนภูมิและกราฟพื้นฐานสามประเภท เพราะประโยชน์ของการใช้กราฟคือ ลักษณะต่างๆ ของกราฟ เช่น ความยาว ความกว้าง ขนาดของพื้นที่ ฯลฯ สามารถสื่อสารความหมายของตัวเลขอย่างชัดเจนกว่าถ้าใช้แต่ตัวเลขโดดๆ เท่านั้น
การเลือกใช้กราฟให้เหมาะสมกับข้อมูลจึงเป็นก้าวแรกๆ ที่จำเป็นต่อการทำอินโฟกราฟฟิกที่ดี
ลองมาดูตัวอย่างกันสักเล็กน้อยจากแผนภูมิและกราฟพื้นฐานสามชนิด ได้แก่ แผนภูมิวงกลม แผนภูมิแท่ง และกราฟเส้น
1. แผนภูมิวงกลม
แผนภูมิวงกลม (pie chart) เหมาะสำหรับการสื่อ “สัดส่วน” ขององค์ประกอบต่างๆ ของข้อมูลในประเด็นเดียวกัน บันทึกในช่วงเวลาเดียวกัน คือทุกกลุ่มบวกรวมกันได้ 100% ตัวอย่างสมมุติเช่น 20% ของผู้สูบบุหรี่ในประเทศ ก.ไก่ มีอายุน้อยกว่า 18 ปี, 25% อายุระหว่าง 18-30 ปี, 40% อายุระหว่าง 30-60 ปี และที่เหลืออีก 15% มีอายุเกิน 60 ปี เป็นต้น หรือจะใช้สื่อตัวเลขสองตัว คือ X% กับ 100%-X% (คือไม่ใช่ X) ก็ได้ เช่น “ประเทศ ก.ไก่ ทั้งประเทศมีประชากรที่สูบบุหรี่ 35% ประชากรอีก 65% ไม่สูบ”
ข้อควรระวังในการใช้แผนภูมิวงกลมคือ ต้องมั่นใจว่าสัดส่วนต่างๆ ที่จะนำมาพล็อตใส่แผนภูมินั้นเป็นส่วนเสี้ยวของเรื่องเดียวกัน ไม่ใช่คนละเรื่องกัน และบวกกันได้ทั้งหมดหรือ 100% จริงๆ เพราะไม่อย่างนั้นอาจก่อให้เกิดความเข้าใจผิดได้ ยกตัวอย่างเช่นแผนภูมิวงกลมที่ผู้เขียนสมมุติขึ้นเองต่อไปนี้ –
แผนภูมิวงกลมข้างต้น (ซึ่งผู้เขียนสมมุติตัวเลขเองทั้งหมด) บอกเราว่า มีคนไทย 15 ล้านคนที่ซื้อหวย คนไทย 10 ล้านคนสูบบุหรี่ และคนไทย 25 ล้านคนดื่มสุรา ปัญหาคือการนำตัวเลขเหล่านี้มาแสดงในแผนภูมิวงกลมทำให้คนอ่านเข้าใจผิด คิดว่าข้อมูลเป็นเอกเทศไม่ทับซ้อนกันเลย เช่น คน 25 ล้านคนที่ดื่มสุราไม่ซื้อหวยและไม่สูบบุหรี่ ส่วนคนที่สูบบุหรี่ 10 ล้านคนก็ไม่ดื่มสุราและไม่ซื้อหวย ทั้งที่ความจริงย่อมไม่ใช่ คนที่ดื่มสุราหลายคนซื้อหวยหรือสูบบุหรี่ หรือทั้งสองอย่าง
ปัญหาของแผนภูมิวงกลมข้างต้นอีกประการหนึ่งคือ ตัวเลขสามตัวบวกกันได้เพียง 10+15+25 = 50 ล้านคน น้อยกว่าจำนวนประชากรทั้งประเทศที่มี 65 ล้านคน ถึง 65-50 = 15 ล้านคน ก่อให้เกิดคำถามว่าอีก 15 ล้านคนหายไปไหน คือจำนวนคนไทยที่ไม่ดื่มสุรา ไม่สูบบุหรี่ และไม่ซื้อหวยหรืออย่างไร
คำถามนี้สำคัญ แต่มันไม่โผล่มาง่ายๆ เพราะถ้าใครดูแผนภูมิวงกลมแวบแรกจะนึกว่าวงกลมทั้งวงคือ 100% ซึ่งในที่นี้คือประชากรไทยทั้งประเทศ กว่าจะนึกได้ว่าวงกลมวงนี้ไม่ใช่ 100% ก็จะต้องฉุกใจคิด บวกตัวเลขในส่วนเสี้ยวต่างๆ เองเสียก่อน
อินโฟกราฟฟิกบางชิ้นเลือกใช้แผนภูมิวงกลม แต่สื่อมันออกมาไม่ชัด ทำให้มันไร้ความหมายอย่างน่าเสียดาย ตัวอย่างเช่นอินโฟกราฟฟิกเรื่อง “หวยไม่มีวันตายไปจากสังคมไทยจริงหรือ?” โดยมูลนิธิ a day –
(ที่มา: เว็บไซต์ Creative Move)
ภาพนี้ตัวเลขเปอร์เซ็นต์ต่างๆ มองเห็นแต่ไกล แต่วงกลมเหนือตัวเลขเหล่านั้นต้องซูมเข้าไปดูใกล้ๆ ถึงจะเห็นว่าดีไซเนอร์ใช้แผนภูมิวงกลม เพราะขนาดของรัศมีวงกลมเล็กเกินไป สีเทาอ่อนกับเทาเข้มที่ใช้ระบายส่วนเสี้ยวของวงกลมก็ดูคล้ายกันเกินไป (แผนภูมิวงกลมที่มี “รู” ตรงกลางนั้นมีชื่อเรียกเป็นภาษาสถิติทางการว่า “แผนภูมิโดนัท”)
ถ้าจะใช้ประโยชน์จากแผนภูมิวงกลมจริงๆ ดีไซเนอร์ก็ควรทำแผนภูมิวงกลมให้เด่นชัด อย่างเช่น –
2. แผนภูมิแท่ง
แผนภูมิพื้นฐานประเภทที่สองคือ แผนภูมิแท่ง (bar chart) ไม่ว่าจะแนวตั้งหรือแนวนอน แผนภูมิประเภทนี้เหมาะสำหรับการ “เปรียบเทียบ” ข้อมูลต่างชนิดในเวลาเดียวกัน หรือชนิดเดียวกันแต่ต่างเวลากัน ประเด็นสำคัญคือต้องเป็นข้อมูลที่มี “หน่วย” เดียวกัน เช่น ล้านบาท กิโลกรัม กิโลเมตรต่อชั่วโมง ฯลฯ
ถ้าจะให้ดียิ่งไปกว่านั้นอีกคือ เลือกหน่วยที่ทำให้การเปรียบเทียบนั้นเป็นประโยชน์ คือ “สื่อ” ความหมายของข้อมูลได้อย่างชัดเจน ตรงประเด็น คนอ่านไม่ต้องไปหาข้อมูลเพิ่มเติม
ยกตัวอย่างเช่น ถ้าเราแสดงแผนภูมิแท่งเปรียบเทียบ “ปริมาณการดื่มเบียร์” ของประชากรประเทศต่างๆ ในกลุ่มประเทศอาเซียน โดยใช้หน่วย “ล้านลิตรต่อปี” แผนภูมินี้ก็จะดูน่าสนใจประมาณหนึ่ง แต่ในเมื่อแต่ละประเทศมีจำนวนประชากรไม่เท่ากัน และคนทั่วไปก็ไม่รู้ว่าแต่ละประเทศมีคนมากน้อยต่างกันอย่างไร การบอกว่าคนอินโดนีเซียดื่มเบียร์ 236 ล้านลิตรในปี 2011 ขณะที่คนไทยดื่มเบียร์ 1,805 ล้านลิตร จึงไม่น่าสนใจเท่ากับถ้านำตัวเลขปริมาณเบียร์มาหารด้วยจำนวนประชากรของแต่ละประเทศ ให้หน่วยออกมาเป็น “ลิตรต่อคนต่อปี” ก่อนที่จะพล็อตลงแผนภูมิ คนอ่านจะได้มองเห็นอย่างชัดเจนว่าคนไทยดื่มเบียร์มากกว่าคนอินโดนีเซียหลายเท่าจริงๆ ไม่ใช่เพราะประเทศอินโดนีเซียเล็กกว่าประเทศไทยแต่อย่างใด (ซึ่งไม่จริง แต่เป็นข้อมูลเพิ่มเติมที่คนอ่านต้องไปควานหา ถ้าอยากเข้าใจความหมายของข้อมูลที่เรานำเสนอ)
ตัวอย่างแผนภูมิแท่งอันหนึ่งที่ผู้เขียนชอบคือ อินโฟกราฟฟิก “Fun facts for coffee lovers” ของบริษัท Staples แสดงปริมาณคาเฟอีนต่อถ้วยของเครื่องดื่มประเภทต่างๆ รวมถึงกระทิงแดง (ในยี่ห้อที่ฝรั่งคุ้นเคยคือ Red Bull) โค้ก และชาเขียว –
(ที่มา: เว็บ Staples)
ถ้า “จัดวาง” ข้อมูลอย่างดี ลำพังแผนภูมิแท่งที่เรียบง่ายหนึ่งภาพก็สามารถสื่อความหมายได้ดีกว่าการแจกแจงตัวเลขนับสิบๆ ตัว ตัวอย่างหนึ่งที่ผู้เขียนชอบใช้สาธิตประเด็นนี้ คือแผนภูมิ “Biggest military spenders” ของวารสาร ดิ อีโคโนมิสต์ แสดงงบประมาณทางทหารของประเทศต่างๆ ที่ใช้งบประมาณด้านนี้สูงที่สุดในโลกในปี 2010 ตัวเลขในกล่องข้างชื่อประเทศแสดงสัดส่วนของงบประมาณดังกล่าวต่อจีดีพี –
ภาพนี้มีแผนภูมิแนวตั้งเพียงสองแท่งเท่านั้น แท่งสีส้มด้านซ้ายแสดงงบประมาณทางทหาร ปี 2010 ของสหรัฐอเมริกา ส่วนแท่งทางขวานำงบประมาณทางทหารในปีเดียวกันของประเทศอื่นที่ใช้งบทหารสูงสุดอีก 14 ประเทศ มาซ้อนเรียงกันเป็นแท่งเดียว
ภาพนี้สื่อความว่า “สหรัฐอเมริกาประเทศเดียวใช้งบประมาณทางทหารมากกว่าประเทศที่ใช้งบทหารรองลงมา 14 ประเทศรวมกัน” ได้อย่างชัดเจนและแทบจะทันทีที่มองเห็น ลองนึกดูว่า ถ้า ดิ อีโคโนมิสต์ ไม่นำตัวเลขของประเทศต่างๆ มาตั้งซ้อนกันแบบนี้ แต่จัดเรียงเป็นแผนภูมิแท่งตามปกติ หนึ่งแท่งแสดงตัวเลขหนึ่งประเทศเหมือนอเมริกา เราจะ “อ่าน” ความหมายนี้ออกหรือไม่
3. กราฟเส้น
กราฟพื้นฐานประเภทสุดท้ายคือ กราฟเส้น เหมาะสำหรับการนำเสนอ “ความเปลี่ยนแปลง” ที่เกิดขึ้นกับข้อมูลตัวใดตัวหนึ่งผ่านกาลเวลา หรือที่เรียกว่า ข้อมูลอนุกรมเวลา (time series data) โดยทั่วไปนิยมแสดงข้อมูลจากอดีตทางด้านซ้าย ข้อมูลจากปัจจุบันทางด้านขวา ถ้าจะให้ดีควรเป็นข้อมูลที่มีการเก็บบันทึกเป็นระยะๆ อย่างสม่ำเสมอ เช่น รายไตรมาสหรือรายเดือน เพราะการลากจุดเชื่อมจุดข้อมูลแต่ละจุดเป็นเส้นย่อมทำให้คนอ่านคาดหวัง “ความต่อเนื่อง” ของข้อมูล
ตัวอย่างอินโฟกราฟฟิกแบบกราฟเส้นชิ้นหนึ่งที่ผู้เขียนชอบ คือ “Who in Washington is responsible for U.S. debt?” โดยบริษัทออกแบบชื่อ Elefint Design –
(ที่มา: เว็บ Elefint Designs)
กราฟเส้นชิ้นนี้ไม่เพียงแต่แสดงข้อมูลหลักสองชิ้น คือสัดส่วนหนี้สาธารณะของสหรัฐต่อจีดีพี (เส้นบน) กับสัดส่วนผลขาดดุลหรือเกินดุลงบประมาณต่อจีดีพี (เส้นล่าง) แต่ยังระบายสีเส้นแต่ละช่วงตามสังกัดพรรคการเมืองของประธานาธิบดีในอำนาจ และระบายแถบสีรอบเส้นใหญ่อีกทีเพื่อแสดงพรรคการเมืองที่มีเสียงข้างมากในสภาคองเกรส – ทั้งหมดนี้เพื่อมุ่งตอบคำถามที่ตั้งในชื่อของอินโฟกราฟฟิกว่า ตกลงพรรคไหนต้อง “รับผิดชอบ” กับหนี้สาธารณะของอเมริกา (คำตอบจากกราฟคือ “ทั้งคู่”)
การเลือกใช้แผนภูมิและกราฟอย่างเหมาะสม ไม่เพียงแต่ทำให้ดีไซเนอร์ (ซึ่งจะให้ดีก็ไม่ควรเป็นคนคนเดียว แต่เป็นทีมดีไซเนอร์ที่มีทั้งนักออกแบบ นักวิเคราะห์ข้อมูล และ “เจ้าของเรื่อง” ที่เข้าใจประเด็น) สามารถสื่อสารข้อมูลได้อย่างทรงพลัง แต่ยังช่วยให้คนอ่านเข้าใจ “ความหมาย” ของชุดข้อมูลนั้นๆ ได้อีกด้วย
กล่าวโดยสรุป แผนภูมิวงกลมเหมาะสำหรับการแสดง “สัดส่วน” ของสิ่งที่บวกกันได้ 100% แผนภูมิแท่งเหมาะสำหรับการ “เปรียบเทียบ” ข้อมูลในหน่วยเดียวกัน ส่วนกราฟเส้นเหมาะสำหรับการแสดง “ความเปลี่ยนแปลง” ที่เกิดขึ้นในแต่ละช่วงเวลา แน่นอนว่าโลกนี้มีกราฟและแผนภูมิชนิดอื่นอีกมากมาย แต่การรู้วิธีใช้แผนภูมิและกราฟพื้นฐานสามชนิดนี้ก็น่าจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีของการสร้างอินโฟกราฟฟิกที่ใช้ตัวเลข ไม่ว่าจะเป็นเรื่องอะไรก็ตาม
(อ่านต่อตอน: อินโฟกราฟฟิกที่ดี (3): สื่อให้เห็นความหมาย)
