De ethische kant van visualisaties krijgt steeds meer aandacht

Nieuws |

Steeds meer journalisten houden zich bezig met het visualiseren van bestaande datasets. Zoals het journalisten betaamt stellen ze zich daar allerlei kritische en ethische vragen bij. Neem bijvoorbeeld deze dataset over ter dood veroordeelden Texanen. Je zou je kunnen afvragen wat het doel is van de mensen die de dataset maakten en publiceerden. Willen de makers van deze dataset ons iets vertellen over de etnische achtergrond van de criminelen? Wat zijn de gevolgen van de publicatie van de dataset voor de familieleden van de criminelen? Vertelt de dataset het hele verhaal, of geeft deze een vertekend beeld?

Etnische achtergronden weglaten

Het ethisch verzamelen en filteren van data krijgt voldoende aandacht. Maar ethische vraagstukken rond het visualiseren van diezelfde datasets blijven volgens sommige organisaties helaas onderbelicht. Als je de dataset over de ter dood veroordeelden goed bekijkt, zul je zien dat het grootste deel van de criminelen wit is. Een visualisatie van de dataset door een Texaanse nieuwswebsite zegt echter niets over de huidskleur van de veoordeelden. In Texas, dat gezien wordt als een van de meest racistische staten van Amerika, willen mensen misschien liever niet horen dat de ernstigste misdaden niet vooral door mensen met een Mexicaanse of Afro-Amerikaanse achtergrond gepleegd werden, maar door witte Amerikanen. Je kunt je afvragen of het verantwoord is om niets over de etnische achtergronden van de veroordeelden te zeggen, aangezien juist dit gedeelte van de dataset bepaalde vooroordelen weg zou kunnen nemen.
Zelfs het Amerikaanse Witte Huis maakt zich schuldig aan het verspreiden van misleidende visualisaties. Zo publiceerde een medewerker van oud-president Obama een visualisatie waarin het lijkt alsof het aantal Amerikanen dat een middelbare schooldiploma haalt de afgelopen jaren verdriedubbeld is. Oplettende kijkers zullen zien dat de percentages die bij de grafiek staan een ander verhaal vertellen. The Center for Human Rights and Global Justice publiceerde eind 2016 een essay over dit soort fouten. Volgens de organisatie zijn misleidende visualisaties een groot probleem. Op hun website werken deskundigen daarom aan een overzicht met richtlijnen voor ethische visualisaties.

Infographic over Amerikaanse eindexamenkandidaten visualisaties

 Gebrek aan visuele geletterdheid

De kans is groot dat je weleens een misleidende visualisatie hebt gezien zonder daar zelf iets van te merken. De meeste problemen worden dan ook veroorzaakt door een gebrek aan ‘data-geletterdheid’, of ‘visuele geletterdheid’. Professor Johanna Drucker is een van de belangrijkste denkers op het gebied van ethisch data visualiseren. ‘Een van de grootste uitdagingen waar onze cultuur op dit moment mee te maken heeft, ligt bij het onderwijzen van visuele geletterdheid,’ vertelt ze. ‘We worden overspoeld met allerlei grafische uitingen, maar niemand leert ons hoe we kritisch naar dat soort uitingen moeten kijken.’ Dit zorgt ervoor dat de meeste mensen niet in staat zijn een verkeerde visualisatie te herkennen, dat geldt volgens Drucker helaas ook voor veel journalisten.
‘Visualisaties zijn een heel effectieve manier om een boodschap over te brengen,’ zegt Drucker. Een recente visualisatie over wapenbezit in de VS is volgens haar een mooi voorbeeld. ‘De effectiviteit van deze visualisatie zit hem in zijn heldere boodschap. Goede visualisaties zijn essentieel voor de journalistiek.’ In die effectiviteit schuilt ook meteen een van de grootste gevaren; mensen zijn sneller geneigd een visualisatie als ‘waarheid’ te zien. De impact van een onjuiste visualisatie kan daarmee veel groter zijn dan een fout in een tekst.

‘Ontmenselijkende’ werking

Dat de verhoudingen in een visualisatie goed moeten zijn, en dat je geen kwetsende stereotypes mag gebruiken als je andere culturen visualiseert, is logisch. Bij andere problemen sta je misschien minder snel stil. Zo kan de creatie van een datavisualisatie volgens Drucker in sommige gevallen een ‘ontmenselijkende’ werking hebben.
Ze draagt de holocaust-archieven als voorbeeld aan. Een datavisualisatie van deze archieven zou heel spectaculair kunnen zijn en mogelijk nieuwe inzichten kunnen opleveren. Helaas moeten de slachtoffers van de holocaust voor een dergelijke productie gereduceerd worden tot cijfers. In sommige gevallen zal hun data zelfs gemanipuleerd moeten worden, bijvoorbeeld als de data in zijn huidige vorm niet in een begrijpelijke visualisatievorm past. In dat geval wordt een deel van de data verwijderd of aangepast om alsnog in de vorm te passen. Een visualisatie zou bovendien nooit recht kunnen doen aan het leed en nooit het hele verhaal kunnen vertellen.

Steeds meer kennis

Ook in Nederland wordt er nagedacht en gepubliceerd over ethische vraagstukken. Utrecht Data School ontwikkelde ‘De Ethische Data Assistent’ (DEDA). DEDA stelt journalisten die met datasets aan de slag gaan een serie vragen. Dimitri Tokmetzis merkt in een blog op de Correspondent op dat veel van de vragen redelijk voordehandliggend zijn. Toch is het fijn dat DEDA journalisten aan deze vragen herinnert, zo wordt er niets over het hoofd gezien.
Naast dit soort nieuwe initiatieven kunnen journalisten ook kennis putten uit oudere bronnen. Kennedy Elliot van The Washington Post verzamelde in een blog oude onderzoeken naar de manier waarop het publiek naar data visualisaties kijkt. In deze blog legt ze onder andere uit dat lezers goed in staat zijn om taartdiagrammen te lezen. Ook beschrijft ze dat het voor lezers erg belangrijk is dat onbekende visualisatievormen uitgebreid worden toegelicht. Als lezers eenmaal denken te weten wat een visualisatie vertelt, vinden ze het moeilijk om hun perceptie van de visualisatie bij te stellen, zelfs als het beeld dat ze hebben fout blijkt te zijn. Ook datavisualisatie tool Tableau is zich al een tijdje bewust van het gevaar van misleidende visualisaties. In 2012 publiceerde de organisatie een blog over ethisch visualiseren.

Kritisch kijken naar visualisaties

De manier waarop media-organisaties en bedrijven zich uiten wordt alsmaar visueler. Volgens Drucker is het daarom belangrijk dat we snel meer inzicht krijgen in het gebruik van visualisaties. ‘We hebben nog een lange weg te gaan als we onszelf en het publiek visuele leesvaardigheid bij willen brengen. Toch zijn de stappen die we moeten zetten vrij simpel,’ vertelt ze. “We moeten ons in de eerste plaats afvragen welke waarden we in de visualisatie zien en waar die waarden vandaan komen.” De andere vragen die we onszelf zouden moeten stellen, zijn volgens Drucker iets complexer. ‘Maar deze vraag zou een goede eerste stap zijn”, beaamt ze. ‘Kritisch en sceptisch zijn, dat is alles. Er is geen betere “tool” dan het stellen van vragen.’
Grote afbeelding via GDS Digital 

Nieuwsbrief

Ontvang ons laatste nieuws
Hidden
Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.