В рамках хобби и волонтерства я интересуюсь вопросами экологии и устойчивого развития. Меня интересует, какие меры страны предпринимают для экологии и адаптации к изменению климата. Решила проанализировать, что делает Люксембург для обеспечения долгосрочного устойчивого развития, используя открытые данные.

Самым трудоёмким этапом была работа с табличными данными: от выбора подходящих датасетов сквозь кривой перевод с французского до подгона их под требования RAWgraphs и Flourish. С выбором вида графиков сложностей почти не возникло: получилось использовать и простенький донат, и Bumpchart. После обучения стало легче понимать, какие виды графиков сразу можно исключить для определенных данных. Как графический редактор использовала фигму.

Мега-инсайдов [от анализа] я не ожидала, и результаты получились достаточно предсказуемые. Решила разбавить эту предсказуемость неоновыми цветами как ассоциацию с энергетикой и инновациями, что достаточно непривычная гамма после корпоративных презенташек. Также пришлось отказаться от специфических терминов, чтобы материал был доступен более широкой аудитории, хотя обычно в таких темах хочется добавить больше профессиональных фактов.

В целом получилось выразить свои знания и интерес к сфере в новой плоскости. Ну и освоить работу с данными через эффективный визуал.

Моя работа — серия карточек со статистикой спортивного скалолазания.

Этот вид спорта недавно стал олимпийским — с Токио-2020, что повлияло на его развитие. Например, большинство спортсменов специализируются более, чем в одном виде скалолазания. А на первых Олимпийских играх выступали только в многоборье — комбинированном зачете трёх дисциплин: то есть во всех сразу, не каждый — в своей. А ещё — с вступлением в Олимпийское движение стало больше рекордов в лазании на скорость.

Также я постаралась отразить интересные паттерны на основе данных. Например, выигрывают первые места и ставят рекорды — как вчерашние юниоры, так и возрастные спортсмены. А в мировом рейтинге «скорости» в топ-30 входят и спецы, то есть спортсмены одной дисциплины, и универсалы-многоборцы.

Захотелось проследить путь отдельных спортсменов: многие известные скалолазы не раз становились победителями и рекордсменами. Так по рекомендации Лёши появился connected scatter plot, где на временной шкале отражены повторяющиеся победы чемпионов мира. Кстати, российские спортсмены довольно успешны в скалолазании ;)

В процессе работы я стала замечать, что очень негодую по поводу разрыва в количестве прослушиваний песни «Creep» и других треков. Группа выпускала такие сильные и разнообразные пластинки, а мир знает и слушает только «Creep», песню, от которой меня, лично, тошнит! И оказалось, не только меня!

Почитав интернеты, узнала, что вокруг «Creep» есть история. Песню сначала не приняли в Великобритании, но спустя год она с фурором ворвалась в американские чарты и сердца. В штатах настолько любили эту песню, что бедный коллектив заставили 4 раза подряд её сыграть, чтобы снять лучший ракурс. Люди приходили на выступления Radiohead, требовали «Creep» и уходили сразу после того, как группа ее исполняла.

Первые идеи и наброски инфографики я делала в заметках на планшете и это настолько симпатично выглядело, что было принято решение делать весь проект в стиле скетчей. Частично из-за этого, а также чтобы не перегружать аудиторию сложной инфографикой, в проекте, в основном, я использовала барчарты.

Диаграммы были созданы с использованием библиотеки roughViz, а окончательная сборка и оформление выполнены в Figma.
PS. В этой работе нет громких выводов и открытий, это фановая аналитическая история вокруг песни, которую я не люблю :)