Bir salgının simülasyonu| The Washington Post’un en çok okunan makalesinin arka planı

Çeviri:  Aydan Aloğlu -Voyd Gönüllüsü, Öğrenci

Harry Stevens Eylül 2019’da grafik muhabiri olarak Washington Post’a katıldığında, altı ay sonra yayınlayacağı bir hikâyenin gazetenin web sitesinde en çok görüntülenen makalelerden biri olacağını asla hayal etmemişti. Dünya çapında yayılan görselleştirdiği interaktif makale, sosyal mesafe almanın da dahil olduğu, bir hastalığın nasıl bir birkaç farklı senaryoya dönüşebileceğini gösteriyor.

Yazısı için oldukça basit bir motivasyonu olan Harry; “Sosyal mesafe birçok insan için nispeten yeni bir tabir olduğundan COVID-19 gibi bir hastalığın nasıl yayıldığını göstermek istedim.” diyor.

Eski ABD Başkanı Barack Obama görselleştirmeyi milyonlarca takipçisine tweetledikten sonra, Harry’nin koronavirüs simülatörünün tüm dünyadaki kamuya mâl olmuş kişilerin dikkatini çekmesi uzun sürmedi. Harry; “Venezuelalı diktatör Nicolas Maduro’nun bunu devlet televizyonunda paylaştığını gördüm” dedi.

Shakira gibi ünlüler bile hayranlarından evde kalmalarını isterken bu simülasyonu referans alan bir videoyu Instagram ve Twitter’da paylaştılar. Peki, mesaj neydi? Sosyal mesafenin uygulanmasının, epidemiyolojik eğriyi düzleştirerek virüsün yayılmasını yavaşlatmada önemli bir etkiye sahip olabileceğiydi. Bu grafik, kamu çalışanlarının bunu yalnızca kelimelerle yapamayacaklarını açıklıyordu. The Washington Post, belirli COVID-19 içerikleri için para karşılığında sunduğu çevrimiçi makaleler üzerindeki duvarı kaldırmaya karar verdi. Neyse ki, Harry’nin yazısı da bunlardan biriydi. Şüphesiz ki bu durum, The Washington Post’un Facebook sayfasındaki makalenin 27 bin beğeni ve 96 bin paylaşım almasına katkıda bulundu.

Globalleşti

Harry, matematikçilerden ve bilim insanlarından hem takdir hem de övgü aldığını söylerken, okuyucular da makalesinin oldukça üzücü ve belirsiz bir duruma nasıl bir umut hissi getirdiğini anlattı. Harry, bu makaleye kesinlikle duygusal bir yanıt verildiğini aktardı: “Birçok insan için bu, endişeli bir durumdur. Ama kendi davranışlarınızı değiştirerek durumun sonucunu dönüştürebileceğinizi gördüğünüzde bu sizde bir kontrol hissi yaratır.

Okuyucular makalenin yakın bir zamanda diğer dillere tercüme edilip edilmeyeceğini merak ediyorlardı. Harry; bunu ailesiyle paylaşmak isteyen ancak onların İngilizce konuşmadığını söyleyen birçok insan olduğunu belirtti. Çeviri yapmak için gönüllü olan okuyucular ve bunların doğruluğunu sağlayarak onları takip eden gazeteler sayesinde hikaye artık 13 dilde ulaşılabilir durumda.

Bir fikrin özü

Birçok veri hikayesi gibi, Harry’nin koronavirüs simülatörü makalesinin fikri de diğer muhabirlerle beyin fırtınası yaptığı bir saha toplantısında ortaya çıktı. Web tasarımı ve geliştirmede belirli bir tecrübesi olan Harry, bir yıl önce ağ algılaması üzerine geliştirmiş olduğu bir Javascript kodunu hatırladı ve bunun COVID-19 için nasıl uygulanabileceğini araştırmaya koyuldu. “Ekibin etrafına oturdum ve onlara kodu gösterdim. Kodu, durumun nasıl yayıldığını ve sosyal mesafenin nasıl işlediğini bir ağ üzerinden simüle etmek için yeniden tasarlayabileceğimizi önerdim.”

“Simülasyon, ağların nasıl etkileşime girdiklerini ve büyümenin üstel doğasını göstermeyi amaçlıyordu, hastalığı tahmin etmeyi değil.”

Editörü onayladıktan sonra Harry, bir dizi prototip yarattı. Ekranın etrafında hareket eden noktaların tasarımıyla uğraşmaya başladığında makalesinin verilerinin her şeyi belirleyeceğini biliyordu. Harry, ilk başta COVID-19’un gerçek hayata dair olan verilerini kullanmak ve mevcut virüsü simüle etmek istedi. Ancak Johns Hopkins Whiting School of Engineering’de İnşaat ve Sistem Mühendisliği Bölümünde doçent olan Lauren Gardner ile yaptığı konuşmadan sonra, COVID-19’un gerçek hayattaki yayılımının doğru bir şekilde temsil etmenin imkansız olacağının farkına vardı. Gardner, salgınların izlerinin profesyonel bir tahmincisi olarak, COVID-19 vakalarını ve ölümlerini gösteren modelleri simüle etme sürecini açıkladı. Bu durum, doktora öğrencilerinden oluşan bir ekibin üstün bilgisayarlarda yoğun matematik modellerini saatlerce çalıştırmasını gerektiriyordu. Ancak Gardner o zaman bile sonuçlarda çok fazla belirsizlik olabileceği konusunda Harry’i uyardı.

Harry, COVID-19’un nasıl yayılacağını gösteren bir simülasyonun imkansız olacağını açıklarken, bu konu hakkında okuyuculardan birtakım eleştiriler de aldı. Diğerleri, insanları temsil eden bazı noktaların neden teker teker ölmediğini merak etti. Ancak halihazırda simülasyonun amacı, ağların nasıl etkileşime girdiğini ve büyümenin üstel doğasını göstermekti, hastalığı öngörmek değil. Harry bu konuyla ilgili olarak; “Mesele şu ki, gerçek hayatta COVID-19’u simüle edebilmem mümkün değil. Bu yüzden ’simulitis’ adında sahte bir hastalık yarattım ve bunun sahte olduğunu da açıkça belirttim.” dedi.

Harry, COVID-19’a benzer bir virüsün sosyal mesafe ve karantina olmadan katlanarak nasıl yayılabileceği olgusunu açıklamak amacıyla; hasta, sağlıklı ve iyileşmiş bireyleri temsil eden birbirine doğru zıplayan renkli noktalar oluşturmaya karar verdi. Oluşturduğu sahte hastalık “simulitis” için COVID-19 verileri yerine rastgele seçilmiş verilerden faydalandı. Bu prototip, oluşturulan hastalığın rastgele seçilmiş verilerine göre ayarlandı. Harry, bunun oldukça basit olmasına rağmen, gerçek eğrilerde gördüğümüz büyümeyi hala taklit ettiğini düşündüğünü söyledi.

Harry’nin yapmış olduğu görselleştirme, bir “simulitis”in birkaç farklı senaryoya yayıldığını gösterdi. Ekranda zıplayan sağlıklı, hasta ve iyileşmiş insanları temsil eden farklı renkte noktalar kullandı. Yayılmanın sonucu; a) karantina ve sosyal uzaklaştırma önlemleri yok, b) karantina teşebbüsü, c) ılımlı sosyal mesafe ve d) geniş sosyal mesafe olmak üzere dört farklı senaryo ile gösterildi. Sosyal mesafenin, Çin’de alınan zorunlu karantinada bile en etkili önlem olduğu kanıtlandı.

Ancak hikayenin gerçek hayattaki COVID-19 verilerini kullanan bir bölümü, ABD’de teyit edilen vakaların üstel eğrisiydi. Bu, ülkedeki hastalığa zemin hazırlayan nedenleri ve hastalığın dik büyüme eğrisini göstermek için gerekliydi. Johns Hopkins Üniversitesi’nden alınan veri seti kullanılarak yapılan çalışmadaki epidemiyolojik eğri, ülkedeki ilk vakanın tespit edildiği tarih olan 22 Ocak 2020’den makalenin yayınlanmasından bir gün önceye denk gelen 13 Mart 2020’ye kadar olan doğrulanan vakaları gösterdi.

Harry; grafiği için, veri toplamadaki hassasiyeti ve kesinliği nedeniyle COVID-19 veri setini Johns Hopkins Üniversitesi’nden seçti. Harry bunu; “ABD’de tüm vakaların ve ölüm verilerinin merkezi bir veritabanı olmadığından çok dikkatli bir şekilde veri topluyorlar. Bunu sadece Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri’nin (CDC) web sitesinden elde edemezsiniz”. diyerek açıklıyor. “Johns Hopkins Üniversitesi tüm eyaletlerle, ilçelerle temasa geçiyor, verilerini topluyor ve bunları merkezi bir veritabanına koyuyor.”

Tasarımın Arkası

Okuyuculardan gelen yüzlerce mesaj arasında, hikayeyi teknik olarak nasıl tasarladığını soranların sayısı oldukça fazlaydı. The Washington Post hikayenin kodunu GitHub’da paylaşmasa bile, hikayesine ilham veren orijinal deneysel kodu çevrimiçi olarak burada yayınlamakta. Harry, bu kodun çoğunu değiştirdiğini söylerken bir yandan da JavaScript bilen birinin bu koddan bir simülasyon çıkarmasının çok zor olmadığının altını çiziyor.

Harry, hikayenin en üstünde yer alan grafik için, verilere dayalı belgeleri işlemek adına bir JavaScript kütüphanesi olan D3.js kullandı. Simülasyonları geliştirmeye gelince, işlemsel geometri için tasarlanmış bir kütüphane olan Geometric.js’den faydalandı. Web sayfasının yüklenmesini geciktirebilecek simülasyonlar için bir ölçeklenebilir vektör grafikleri (SVG) kullanmaktansa, kullanıcı için daha sorunsuz bir deneyim sunan Canvas API’yı tercih etti.

COVID-19’un gerçek verilerini gösteren üstel eğri için, Johns Hopkins Üniversitesi’nin GitHub sayfasından veri setini çeken web tabanlı bir veri kazıma aracı yazdı. Etkileşimli tasarım yapılırken veri kazıma aracı, her birkaç günde bir eğriden gelen verilerin düzleşip düzleşmediğini görmek için güncellenecekti. Ancak Harry, bunun yerine eğrinin gün geçtikçe daha da keskinleştiğini fark etti.

 

Veri gazeteciliği önem kazanıyor

Makale, küresel bir sağlık krizi sırasında insanları davranış değişikliğine ikna etmiş ve böylece büyükçe bir veri gazeteciliği topluluğu için örnek bir vaka çalışması olarak literatürde yerini almıştır. Gerçekçi bilgiler bu zamana kadar hiç bu kadar talep görmemişti, ancak şimdi verilerin izlerkitle adına anlamlı hale getirilmesine yönelik daha büyük bir ihtiyaç söz konusu. Bu durum yalnızca COVID-19 için değil, daha fazlası için de geçerli.

Veri gazeteciliğinde önde gelen bir isim olarak Google News Lab veri editörü Simon Rogers’a göre hikayenin etkisi oldukça açık: “Veri gazeteciliği onu daha önemli hale getiren bu anları yaşadı. Veri gazetecileri sayesinde şu anda birçok kişi epidemiyolojik eğrilere bakıyor ve onları anlıyor.”

“Umudum, en büyük öğrenmelerimizden biri olan, belirsizliği nasıl daha iyi tasvir ettiğimizi tekrarlamaya ve buna odaklanmaya devam etmek.”

Yalnızca Simon Rogers değil, Excella’nın kıdemli veri görselleştirme lideri ve Data Visualisation Society’nin operasyon direktörü Amanda Makulec de Harry’nin hikayesinin güvenilir veri hikaye anlatımının parlayan bir örneği olduğunu düşünüyor. Makulec, “Aktivitenizi sınırlamak için gerçekten zor olan bazı seçimler yapmak tüm ülkeye ve dünyaya ilham veren bir veri görselleştirmesi olduğu için onur listesinin ilk beşi için uygundur.” diyor.

Makulec, veri görselleştirmenin gücünün, insanların karmaşık kavramları anlamalarına yardımcı olduğu fikrini savunuyor. Son kaleme aldığı Fast Company adlı makalesinde; okuyucuları, yanıltıcı tablolara, grafiklere ve haritalara karşı dikkatli olmaları konusunda uyarırken kitlelerin veri görselleştirmelerini nasıl istedikleri gibi yorumlayabilecekleri konusunda da tavsiye veriyor.

Ayrıca, Makulec, insanların etki ve katma değer yarattığı sorumluluk sahibi tasarımlar oluşturma ihtiyacını da vurguluyor: “İnsanlar bunun gibi belirsiz zamanlarda yanlış bir görselleştirme ya da veriyi nasıl görecek ve ayırt edecekler? Oraya birini yanıltabilecek bir şey koymak istemezsiniz. Ve şu anda, yanıltıcı bilgi kamusal alanda belki de en son ihtiyacımız olan şey.”

Gazetecilerin ve tasarımcıların bu salgından neler öğrenebileceklerine gelince, cevap basit: “Umudum, en büyük öğrenmelerimizden biri olan, belirsizliği nasıl daha iyi tasvir ettiğimizi tekrarlamaya ve buna odaklanmaya devam etmek.”

Çeviri: https://datajournalism.com/read/longreads/simulating-a-pandemic

1 YORUM

Comments are closed.