Röportaj|”Keshif.me, bilgi erişimini kolaylaştırmak, veri analitiğindeki karmaşayı azaltmak için geliştirildi”
Çeviren: Adem Emre Topçu* /.@AETopcu
Çeviri Kaynağı: http://datadrivenjournalism.net/resources/keshif.me
Mirko Lorenz Adil Yalçın ile geliştirdiği araç hakkında söyleşerek, aracı inceleyip gözlemlerini yazdı.
Verilerle yapılan herhangi bir çalışmanın altında yatan en önemli etken, yeni bilgiler, kalıplar veya varsayımlar için kanıt bulmaktır. Fakat bu noktaya gelmeden önce, yanlış sonuçları önlemek için dikkatli, adım adım bir yaklaşıma ihtiyaç var. Öncelikli olarak veri bulabilme, temizleye bilme, ve hikaye çıkarabilme potansiyelini içerebilmesi.
Ayrıca, özellikle haber merkezleri için de geçerli olan bir başka zorluk. Ticari organizasyonların aksine, gazeteciler çok çeşitli veri setleri ile çalışırlar; bir gün yerel bağlamda bir kalıbı anlamamız gerekebilirken, bir başka gün hangi şirketlerin uluslararası alanda iyi performans gösterdiğini bilmemiz gerekebilir.
Bu amaçla, en iyi uygulama, güncel verileri bulma, temizleme ve analiz etme işleminin tekrarlanmasını önlemek ve son dakikaya kalmaması için çeşitli konularda veri toplayabilmek. Ancak, haber merkezlerinde kullanılan veriler çok yönlü olduğu için her durum için basit bir sunucu veya veri tabanı kurmak zor olabilir. Ayrıca, daha önceki araştırmalar tek bir yerde toplanamamış olabilir, bu da çift işe neden olur.
Tam bu noktada Keshif.me karşımıza çıkıyor. Keshif.me kullanıcıların bir dizi tablo veri sitesine bağlanmasını sağlayan açık kaynaklı bir araç. Veriler girildikten sonra araç, o verilerin boyutlarını öğrenmek için çok hızlı bir ilerleme sağlıyor – Titanik yolcu listesi veya ABD’deki en hızlı büyüyen şirketlerin listesi gibi – Kullanıcılar ilginç açıları araştırmalarını hızla keşfedebilir, karşılaştırabilir ve filtreleyebilir.
Keshif.me sitesini incelediğinizde, uygulanabilecek birçok alan için mükemmel bir vitrin sağlıyor, yüzlerce farklı veri setine sahip olduğunu göreceksiniz.
Keshif.me’nin arkasındaki arka plan ve motivasyon hakkında biraz daha bilgi edinmek için, onun yaratıcısı Adil Yalçin ile röportaj yaptık.
S: Birincisi: Adil, kısaca kendinizi tanıtabilir misiniz – geçmişiniz nedir?
Verileri görsel olarak düşünüyorum ve işimin çoğunun başladığı yerin burası olduğuna inanıyorum.Şu anda, Maryland Üniversitesi, College Park’ta bilgisayar bilimi doktorası yapıyorum ve şu an araştırma hayatına ve günlük hayatımıza 30 yıldan fazla süredir katkı sağlayan İnsan-Bilgisayar Etkileşimi Laboratuvarı’nın bir üyesi olmaktan gurur duyuyorum. Çalışmalarım bir çok yönden rehberlik eden profesörlerim Niklas Elmqvist ve Ben Bederson tarafından tavsiye edildi. Ondan önce bilgisayar grafikleri üzerinde çalıştım, özellikle görüntü üretmek ile ilgili şeyler yapıyorum. Şu anda benim odaklandığım nokta yapılandırılmış veri setlerini görselleştirmek.
S: Hangi kullanıcılar yararlanabilir, aklınızda aracın kullanımı ile ilgili hangi örnekler var?
Yapılandırılmış, katmalı bir veri setiniz varsa, sorularınızı ifade ederek ve ilişkileri gözleyerek verilerinizi daha iyi anlamak için keshif kullanabilirsiniz. Kullanımı gelecekteki gelişimini belirler diyebiliriz. Genellikle tartışılan nedenlerden ötürü “kullanıcı” kelimesini kullanmaktan kaçınırım. Kaşif için Keshif.me
Araştırmayı başlatan merak veya belirli ilişkileri daha iyi anlamak için odaklanmış bir yol olabilir. Ancak keshif, herkese ve her ihtiyacı karşılamak anlamına gelmiyor. Keshif, şu anda birçok tablolama verilerinin açık uçlu veri araştırmasına odaklanan ortak bir tasarım temelidir.
Keshif tarayıcısını kullanabilmek için, çoğu web kullanıcısını kapsadığı düşünülen, Amazon’daki ürünlere göz atma gibi taramaya aşina olmanız gerekir. API’yi kullanarak tarayıcılar oluşturabilmek için, JavaScript ve HTML’i bilmeniz gerekir; bu konuda, daha çok gazetecinin daha deneyimli hale geldiğine inanıyorum. Aracı daha iyi kullanmak istiyorsanız, yalnızca ince tasarım özelliklerinden bazılarını öğrenmeniz (bunun için 5 dakikalık bir video var) ve alan bilgisi bilgilerinize dayanarak hangi filtreleme / seçim sorgularının en dikkat çekici olacağını düşünmeniz yeterlidir ve tabii ki verilerin neler içerebileceğini. Daha deneyimli bir kodlayıcıysanız, bazı örnek tarayıcıların tarayıcıları verilerinize daha iyi uyması için daha ayrıntılı bir JavaScript ve stil özellikleri nasıl kullandığını görmek için kullanılabilir kaynak kodunu keşfedebilirsiniz. Kişisel olarak, JavaScript’te kodlama yapmayı ve mümkün olduğunda orijinal veri kaynağı dosyalarına dokunmayı seviyorum. Tarayıcıları oluşturmak için zamanımı azaltır. Ayrıca, ham veri ile tamamen işlevsel çok boyutlu bir tarayıcıdan başlayarak, veri tarayıcılarını görsel olarak oluşturmanıza izin veren görsel yazma ara birimleri üzerinde çalışıyorum.
S: Keshif.me’yi neden geliştirdiniz?
Keshif, ilk günden itibaren, geniş bir kitleye bilgi erişimini kolaylaştırmak, veri analitiğindeki karmaşıklık engellerini azaltmakla için geliştirildi. Zaten bir çok iş yapılıyor (VisTools sayfası genel bir bakış), ancak araçlarımız hala çoğunlukla çok fazla karmaşık ve etkili bir şekilde kullanılmıyor veya sınırlı. Bu karmaşıklığın çoğunun, görselleştirme araçları “tasarımcılar için tasarlandı” gibi sözlerinden ziyade, bu verileri keşfetmek için yaratıcı yollarla meşgul olmayı desteklemek olduğuna inanıyoruz. Mutlaka, daha akıllı kararlar vermek için bizi desteklemeye odaklanmak zorunda değiller. Herhangi bir aracın özelliklerine göz atın ve kaç tane “özelleştirme” uygulandığına dair birçok seçenekle seçim yapın. İyi tasarımın son kullanımını daha hassas bir şekilde öngörebildiğine inanıyorum ve temelleri, asgari düzeyde tutmayı hedefliyor. Keshif’i geliştirirken, şu ana kadar yaptıklarımdan çok daha zorlandığımı söyleyebilirim.
Buna ek olarak, bir kerede çok şey yapabilen araçları ve farklı perspektiflerin bize yeni ve beklenmeyen şeyler öğretebilmesini kutlamak isteriz. Başarısız girişimleri, kötü sonuçları, hata yapma durumunu ve araçlarımızı öğrenmede kaybolan zamanı da unutuyoruz. Gerekli ve geniş kapsamlı becerileri olmadan, boş bir tuval üzerinde iyi tercihler yapamayız. Çoğu tasarım alternatifi veriyi etkili bir şekilde algılanabilir bir şekilde iletemez. Bu, her geçen gün sosyal medyada ve verilere göre kurslar ve atölye çalışmalarında “iyi uygulamaların listesi” nin paylaşılmasına neden olur. Bunun kısmen, araçlarımızın nasıl olması gerektiğini düşündüğümüzden, “her şeye rağmen” bir zihniyetin kutlanmasından kaynaklandığına inanıyoruz. Bazen, “yapabildiğiniz için söylememeliyiz, olmamız anlamına gelmez”. Kendimizi eleştirirsek, bazen vaaz verileni uygulamaz olduğumuzu düşünüyorum. Sıklıkla karmaşık verilerle çalışırız ve ihtiyaçlarımız da karmaşıktır, dolayısıyla anlaşılabilirdir.
Nasıl ki müziğinizi şekillendirmeye başladığınız da ilk duyduğunuz sessizliktir, yaratıcılık da böyledir. Yaratıcılığı destekleyen araçların ufkumuzu genişletmek için çok önemli olduğunu da belirtmek isterim. Ayrıca bir niyetle başlayın, buna göre fırça ve enstrümanımızı seçin ve vuruşlarınızı ve notlarınızı yetenek ve hayal gücünüze göre ekleyin. Araçlar, yaratıcı sürecin ayrılmaz bir parçasıdır ve sanırım bu amaçla da yapılması gereken daha çok iş var. Bu arada, veri analitiği için kurulmuş uygulamaları oluşturabilir, kullanıcı deneyimini düşünebilir ve en önemli ve ortak hedeflere odaklanabiliriz. Dijital araçlarımızın her alanında işler daha basit ve daha etkili hale geliyor. Veri görselleştirme konusunda da benzer, olumlu bir eğilim görüyorum ve Keshif bu eğilime katkımdan. Ayrıca, iyi uygulamaları ve veri görselleştirme gücünü öğretmek için temel bir gereksinim var ve eleştirel düşünme ve veri alan bir topluluğa yol açan herhangi bir çalışmayı takdir ediyorum.
S: Size göre, bir haber merkezi bu aracı nasıl kullanabilir?
Çeşitli veri kaynaklarına ne kadar ve nasıl farklılaştıklarına bakıldığında, yeni nesil veri gazetecilerinin zor işlerinden minnettarım. Verileri bulmak, temizlemek, onu (ve etki alanını) anlamak, fikirler bulmak ve sonra kitlenizle neyle iletişim kuracağınıza en basit, ancak ilginç bir şekilde karar vermek için genellikle zaman baskısı olduğunu anlıyorum. Haber merkezleri bu araç ile bu engelleri en faydalı olacak şekilde en aza indirgemelidir. Çevrenize uyacak kadar esnek olmalıdır ve etkin bir yapı getirerek bu alandaki iş yükünüzü azaltmalıdır.
Keshif’i, verilerinizi aldığınız andan itibaren, onun ne olduğu konusunda zihinsel bir model oluşturmanıza yardımcı olmak ve etkileşimli keşifle ilgi noktalarınızı belirlemenize yardımcı olmak için tercih edilen bir araç olmasını istiyorum. Keshif’e yapılan son eklemelerden biri de görsel yazma ara birimi, böylece bir veri tarayıcısı oluşturmak için kod yazmanıza gerek kalmıyor. Kişisel sayfanız, temel tarayıcı oluşturmak için verilerinizle hızlı bir şekilde oynatabileceğiniz yerdir. Bununla birlikte, görsel yazma hala bir erken prototiptir ve API tarafından etkinleştirilen tüm özelliklere sahip değildir. API, verilerinizi dönüştürmek ve tarayıcınızı tarzlandırmak için daha fazla işlevsellik sunar. API’yı kullandıktan sonra, tarayıcınızı genel hikayenize yerleştirebilir ve kitlenizin verilerin kendilerini keşfetmesine izin verebilirsiniz. Keshif’i, eski moda tablolar yerine, tabular verilerinizin genelleştirilmiş arayüzü ve sınırlı görselleştirme olarak düşünebilirsiniz. Keshif, web tabanlı veri görselleştirme kütüphanesi d3.js tabanlıdır ve ayrıca bazı jquery kullanır. Yani keshif mevcut web sayfalarıyla kolayca bir arada olabilir.
Keshif.me’deki veri setlerine baktığınızda, Keshif için hangi tür veriler uygun anlatır. İyi haber, gazetecilik, 15 veri setiyle en üst veri seti anahtar kelimedir! Örnek veri setlerinin kaynak kodlarını kontrol etmek ve örnek almak ve verilerinize uyacak şekilde dönüştürmek, programlamada tecrübeli gazetecilere başlamak için iyi bir yol olabilir. ABD Başkanlar demosu harika bir başlangıç noktası; Tarayıcı konfigürasyonu sadece 23 satırlık basit koddur. Veri kaynağınız, yerel olarak veya bulut üzerinde barındırılan bir Google E-Tablolar veya CSV / JSON / XML dosyaları olabilir. Wiki’de daha fazla bilgi var. Wiki’yi güncelleme sürecindeyim.
S: Ek özellikler eklemek için bir planınız var mı? Başkaları katkıda bulunabilir mi?
Evet evet! Tasarımı iyileştirmek, diğer veri türlerine, daha büyük veri ölçeklerine ve daha fazla kullanım ömrüne uzatmak ve veri araştırma önündeki engelleri azaltmak için daha kapsamlı bir platform haline getirmek için çok daha fazlası var. Keshif uzun yıllar boyunca farklı tarayıcılarda test edilmiştir, ancak yine de ilk bakışta bir prototip gibi görünmektedir. Ön sayfa o kadar güzel ve bilgilendirici değil ve dokümantasyon olabildiğince kapsamlı ve detaylı değil. Keshif, doktora öğrencisinin kamudaki bazı fikirleri test ettiği bir araştırma projesidir.
Başkalarının katkılarını da bekliyorum. Katkıda bulunmaya başlamak için en iyi yol, bir github açmak ve planlarınız hakkında konuşma olabilir. Kendi fikirlerinizi denemek isterseniz, github üzerinde keshif’i forklayın, bana bildirin.
S: Aracın lisans politikası nedir? Bu, Açık Kaynak lisansına dayalı olarak serbestçe kullanılabilir mi?
Keshif’i kaynak gösterdiğiniz sürece kullanabilirsiniz ve 3-Kesitli BSD’yi takip edebilir, bunu kırabilir, web sayfalarınızla bütünleştirebilir, yeni özellikler ekleyebilir ve tasarımını değiştirebilirsiniz. Umarım, 3B pasta grafikleriyle yanıp sönen metinle mor arka planda değişiklik yapmaz ve her yerde çok sayıda menü ve yapılandırma seçeneği eklemezsiniz. Bu şahsen bana zarar verebilir, ancak bunu yapmakta özgürsünüz. Onunla hoş bir şey yaparsanız ve önem verdiğiniz bazı verileri görselleştirirseniz, bana bildirin. Benim iletişim bilgilerim adilyalcin.me adresinde.
Aracı siz de deneyin: keshif.me
**Adem Emre Topçu, Kadir Has Üniversitesi Yeni Medya Bölümü İkinci Sınıf, Veri Gazeteciliği Dersi Öğrencisi