Neden COVID-19 görseli yapmıyorum ve (muhtemelen) neden siz de yapmamalısınız

Çeviren: Pınar Eldemir
Voyd gönüllüsü, doktora öğrencisi

Orijinal kaynak:

https://www.williamrchase.com/post/why-i-m-not-making-covid19-visualizations-and-why-you-probably-shouldn-t-either/

İçindekiler

  • Bu neden önemli?
  • Neden bütün bu COVID-19 grafikleri yanlış
  • Yorumlarla ilgili sorunlar
  • Kim COVID-19 verisini görselleştirmeli?
  • Yardım etmek için ne yapabilirsiniz?

Ben bu yazıyı adeta kapalı bir barınaktan yazarken, bu yeni SARS-CoV-2 virüsü hiç tahmin edilmeyecek seviyede küresel olarak yayılmaya devam ediyor. Bir de virüsün artışı ile birlikte gelen görselleştirmeler var. Ancak ben bu konuda şimdiye kadar dikkatli bir biçimde  sessiz kaldım. Övünmek için değil ama pek çok görselleştirme uzmanına kıyasla bu konu hakkında yeterli bilgiye sahip olduğumu düşünüyorum. Lisans derecemi mikrobiyoloji alanında aldım ve burada viroloji, mikrobiyal evrim ve salgın hastalıkların epidemolojisi üzerine yoğunlaştım. Mezun olduktan sonra da bir epidemologun yanında araştırma uzmanı olarak çalıştım ve veri analizi ile epidemolojik çalışmaların görselleştirmesi üzerine eğildim. O zamandan beri de tam zamanlı veri görselleştirme uzmanı olarak çalışıyorum.

Peki ben neden bu COVID-19 grafikleri, haritaları, tabloları ve modelleri yapan arkadaşlarıma katılmadım? İki sebeple: (1) son dakika haberlerini haberleştirmeyi sevmiyorum ve (2) bu durumun “ne kadar çok şey bilirseniz, o kadar çok hiçbir şey bilmediğinizi anlarsınız” örneği olduğunu düşünüyorum. (Diğer bir deyişle aşağıdaki tabloda görebileceğiniz Kruger etkisinde olduğu gibi.) Bu yüzden de oturup beklemeye karar verdim. Geçtiğimiz birkaç ay içinde son derece dikkatli bir biçimde bilimsel araştırmaları, hükümeti ve gazetecilik ile ilgili ve bireysel kaynaklı kanallardan çıkan haberleri gözlemledim. 

 The Dunning-Kruger etkisi

·     Bu neden önemli?

COVID-19 salgını 11 Eylül’den bu yana gerçekleşen herhangi bir olaydan daha geniş ve tamamen uluslararası bir ilgi gördü.  İnsanlar hayatları hakkında kaygı duyuyor ve bilgiye ulaşma konusunda çaresizler. İnsanlara alışılmadık derecede yüksek ve yanıltıcı biçimde- veya yanlış bir mesaj veren görselleştirmeler; dünyaya gerçekten zarar verebileceği gibi tehlikeli bir senaryo da yaratır.  Sadece bir dakika için gerçekten tamamen doğru bir veri setine bir şekilde sahip olduğumuzu düşünelim (-ki bu güncel olarak imkânsız).

COVID-19 görselleştirmelerinin alacağı bu inanılmaz sosyal medya etkileşimlerinin grafik bilgisi olmayan ve bu konuya yabancı insanlar tarafından görüleceği anlamına geliyor. Yeni hedef kitlenizin grafik seviyesini dikkatlice gözden geçirmeden yaptığınız her görselleştirme muhtemelen yanlış anlaşılacak.

Peki hazırladığınız tablolar yanlışsa ya da yanlış yorumlanırsa ne olur? En iyi ihtimalle ölüm ve hastalanma gibi hesaplamaları olduğundan fazla bulursanız, bunları okuyan kişilerdeki stres ve anksiyete seviyesini artırırsınız. En kötü ihtimalle de kitlesel bir paniğe yol açar ve belki de devletin kaynak dağılımında bir hata yapmasına sebep olursunuz. Eğer hesaplarınızı olduğundan az yaparsanız, güvenlik hissi konusunda bir yanlışlığa sebep olabilirsiniz, insanlar gündelik aktivitelerine, organizasyonlarına devam etmelerinde bir sorun olmadığını düşünebilir ve hükümetler de gereken önlemleri almayabilir- işte şimdi ölümlere sebep oldunuz. Her durumda da yanlış bilgilendirmeye sebep oldunuz ve hükümeti devirmeseniz de bu durum; çok büyük bir kafa karışıklığına sebep olabilir ve uzmanların görüşlerini etkileyebilir. Veri görselleştirme uzmanlarının gerçeğin kaynağı olması gerekirken böyle bir durum normalde çok büyük bir utanç kaynağı olurdu. Ancak işler değişti, birçok insan öldü ve daha fazlası da ölecek ve sizin görselleriniz durumu daha da kötü hale getirebilir. 

Peki siz ya her şeyi doğru yaparsanız? #FlattenTheCurve mesela? Bu veri görselleştirmesi için halkı bilgilendirme ve hayat kurtarma konusunda bir fırsat değil mi? Evet, işte şimdi veri görselleştirmenin parlama zamanı- lütfen gerçekten yardım etmek için neler yapabileceğiniz konusunda aşağıdaki kısma bakın. Maalesef bu konu hakkında şimdiye kadar gördüğüm yüzlerce görselleştirmeler içerisinde sadece çok küçük bir kısmı yardımcı olabilen bu kategoriye giriyor. Gördüğüm projelerin çok büyük kısmı vaka ve ölüm sayılarına, ölüm oranına, epidemolojik uygulamalara, virüsün yayılmasına ya da bu salgının ortaya çıkışına dair diğer gerçeklere ve grafiklere odaklanıyor ve hepsi yanlış. Sözlerimi biraz daha açayım. Hiç kimse bu istatistikleri doğru olarak şu anda raporlayamaz, bu mümkün değil. FT’deki bazı mükemmel grafikler bile yanlış; New York Times yanlış, Dünya Sağlık Örgütü yanlış. Bu kimsenin istatistikleri yayınlamaması gerektiği anlamına gelmiyor, aksine, yukarıda bahsettiğim bu organizasyonların tamamı bildiklerimizi ve daha da önemlisi bilmediklerimizi bize iletmek için büyük işler başardı. Bütün görselleştirmelerin yanlış olduğunu söylerken bu çıkışların yanlış yaptığını ya da kasıtlı biçimde yalan söylediğini kastetmiyorum. Tablolar mükemmel olmayan verilere dayanarak bizim olası hesaplamalarımızı raporlar. Ancak ciddiye alınabilir seviyede geçerliliği olan veriyi almak gerçekten zaman ve kaynak yatırımı ister ve belirsizliği etkili bir biçimde aktarmak da zordur. COVID-19 verisiyle ilgili bir proje yapmayı düşünüyorsanız, kendinize ilk olarak şunu sorun: bu büyük organizasyonlardan ve en iyi halk sağlığı uzmanlarından daha iyisini yapabilir miyim? Eğer yapamazsanız, kendi işlenmemiş ve potansiyel olarak da zarar verebilecek verinizi kullanmaktansa bu uzmanlarınkini yaygınlaştırın. Bu kadar yüksek bir seviyede ve salgın üzerine böyle bir güncel veri ile bu tip bir raporlaştırma uzmanlara bırakılmalı, hafta sonunda yapılan eğlenceli bir kodlama aktivitesi için kullanılmamalı.

·     Neden bütün COVID-19 grafikleri yanlış?

İşte size COVID-19 hakkında son derece kolay bir soru: Virüsün kaynağı Wuhan’da kaç tane enfekte olan vardı? Cevap: bunu kimse bilmiyor. Buna sebep olan iki temel problem var: (1) yaygın biçimde testlerin yapılmaması ve (2) enfekte olan pek çok kişinin (hatta çoğunluğunun) semptomları taşıdığı ve hiçbir zaman bu virüse sahip olup olmadıklarını bilemeyecekleri. Bu belirsizlikler bununla ilgili pek çok ölçümü de kirletiyor. Örneğin, vaka sayısı oranını bilmeden ölüm oranını doğru biçimde hesaplayamazsınız. Pek çok model bu bilgi olmadığı için yanlış çıkacak ve yayılımın şiddetini anlamamızı zorlaştıracak.

Belki de sahip olduğumuz en geçerli ölçümler ölüm sayılarıdır (sayılar, yüzdeler değil!). Financial Times gibi birçok iyi gazetenin raporlamalarında neden ölüm sayılarına odaklandığını gösteriyor. Ama bu sayılar bile aslında sadece birer tahmin. Farklı ülkelerdeki ölüm sayılarının verisinin geçerli ve tam olması hakkında pek çok problem var ve her zaman ya yanlış tanılar ya da yakalanmanın tespit edilemediği vakalar her zaman olacak.

Ve geleceğimizin nasıl görüneceğine dair modeller ya da projeksiyonlar yapmaya çalışmayı unutun. Bu tip modeller yüzlerce hatta binlerce başka değişkene bağlıdır ve biz bunların sadece çok az bir kısmını biliyoruz. Lütfen modellerin büyük güven aralığı olduğunu ve büyük bir güvensizlik ışığında yorumlanması gerektiğini kabul eden ilk kişilerden olacak akademisyenlere bırakın. Bu tip zorluklar şu şahane makalede oldukça iyi bir biçimde tarif edilmiş.

COVID-19 ölümlerini modellemenin komplikasyonlarına yönelik bir görselleştirme çalışması, Jasmine Mithani ve fivethirtyeight ekibi.

Virüs hakkındaki basit bilimsel bilgiler bile bilinmez biçimde kalıyor. Virüs sıcaklığı nasıl tolere ediyor? Virüs nasıl yayılıyor? Virüs nasıl değişiyor? İnsanlar virüse karşı kalıcı bir bağımsızlık geliştiriyor mu? Bunları uzmanlara sorun ve hepsi şunu diyecek: “Bilmiyoruz.” İyi bilim zaman ister ve bu sorulara iyi cevaplar için beklememiz gerekecek.

o     Yorumlarla ilgili sorunlar

İyi bir veriye (örneğin, ölüm sayısı) sahip olsak bile, bunu etkili bir biçimde kullanmak son derece aldatıcıdır. İşte size bir örnek. Eğer ben, bir okuyucu olarak, kendi çevremdeki ölüm sayılarına bakarsam bu benim için ne anlama gelir? Beynimin gerçekten bilmek istediği şey şu: ne kadar zıvanadan çıkmalıyım? Eğer benim çevremde birçok ölüm varsa, şimdi zıvanadan çıkabilirim, ölebildiğime dair iyi bir şansım var! Ancak hayır, bu yanlış bir yorumlama olur çünkü ben genç ve sağlıklıyım ve virüs bu virüsü taşıyan yaşlı kişiler için daha ölümcül. Ah, o zaman rahatlayabilirim, iyi olacağım. Hayır, yine yanlış! Olasılık az olsa bile, hiçbir ihtimale karşılık bağışıklığım yok ve virüs pek çok genç, sağlıklı insanı öldürdü. E o zaman belki orta hallice kaygılansam? Bu tip içgüdüler ve ince düşünceler anlaması aldatıcıdır. Benim gibi bilim, mikrobiyoloji ve veri analizi üzerine çalışmış kişiler için bile rasyonel ve duygusal yanlarım bu tablolara bakarken ortak bir zemin bulma konusunda zorlanıyor.

Eğer biraz daha detaylı düşünürseniz, her şey parça parça olur. Nüfusun yoğun olduğu Philadelphia’da yaşıyorum, nüfus yoğunluğu için baktığım tablo doğru mu? Ve şu ölüm oranının yaşlı kişilerde daha kötü olduğu hakkındaki şeye gelince, çevremdeki yaş tabakalaşması konusunda bunun düzeltilip düzeltilmediğini merak ediyorum. Doğru ölüm oranı olmadan bunu yapmak mümkün mü? Önceden var olan koşulların yaygınlığını -belki de hava kalitesine dair veriyi ya da astım oranlarını- düzelttiler mi? Ve elbette sağlık sistemini de gözden geçirmeliyiz: hastane sayıları, ventilatörler ve sağlık sistemine erişim de tahminlerimizi çarpıtacak. Bu şekilde devam edebilirim elbette ama siz ne demek istediğimi anladınız. Bu meseleler belki raporlanan ölüm sayılarının geçerliliğini bir okur olarak etkilemeyebilir, ölüm sayılarını önemsemezsiniz. Siz sizin, annenizin, ya da kız kardeşinizin ölüp ölmeyeceğini önemsersiniz.1 İşte bu beyninizin siz bu tablolara bakarken yaptığı zihinsel sıçrama ve tüm bu sorunlardan böylesine çarpık olan şey de bu.

Kim COVID-19 verisini görselleştirmeli?

Aşağı yukarı temel noktaları  özetlersek şunu diyebiliriz: bu mesele kelimenin tam anlamıyla yaşamak ve ölmek demek, veri hatalı ve düşük kalitede, veri eğitimli insanlar tarafından bile yanlış yorumlanabilir. Bu COVID-19 istatistikleri üzerine çalışmak isteyen kişilerin takım olarak çalışması gerektiğini problemleri ortaya koyan ve hatalara işaret eden farklı inanlara ihtiyaç duyulduğunu gösteriyor. Bu ekip; sayısız kaynaktan gelen karmaşık ve karışık veriyi toplama ve işleme konusunda, kamu sağlığı ve epidemoloji konusunda uzmanlaşmış kişilerden ve verideki belirsizliği anlayan ve okurlara en doğru yorumları verme konusunda uzman iletişimcilerden oluşmalı (en azından bu uzmanlara danışılmalı). Belirsizliklerle dolu bir çağda halkı bilgilendirme konusunda harika işler çıkaran böyle ekipler var. Özellikle, FT, NYT ve SMCP’nin grafik ekiplerine çalışmalarından ötürü teşekkür etmek istiyorum.

Bu aynı zamanda çok büyük bir zaman ve dikkat gerektiren bir mesele anlamına geliyor. COVID-19 üzerine hiçbir şey yayınlamamamın sebebi böyle kapsamlı bir işi yapmanın hakkını verecek zamana sahip olmadığımı hissetmem. Bu, böyle bir hafta sonu içinde bitirmeniz gereken ya da işinize ek olarak yapabileceğiniz tarzda bir proje değil. Ancak, eğer verinin ilginç olduğunu düşünüyorsanız ve analiz yapmak ya da görselleştirme becerinizi geliştirmek istiyorsanız biraz veri indirip kendi bilgisayarınızda  çalışmanızın kimseye bir zararı yoktur. Tehlike; yaptıklarınızı kamusal olarak paylaşmaya karar verdiğinizde başlar. Eğer araştırmalarınız sonucunda önemli olduğunu düşündüğünüz bir şey bulursanız, bu konu hakkındaki uzmanlarla paylaşın ve onların görüşünü alın ya da en azından bir gazeteye ya da yerel/merkezi sağlık birimlerine yaptığın şeyin onların işine yarayıp yaramayacağını görmek için ulaşın. COVID-19 verisiyle çalışırken Nightingale’den ve Amanda Makulec’ten gelen şu noktaları dikkate alın. Stephine Tuerk’e asıl tehlikenin teyit edilmemiş işlerin kamusal olarak yayılması olduğunun Twitter’da üzerinde durduğu için teşekkürler- tabii ki bunlarla bireysel olarak çalışmakta hiçbir problem yok.

Yardım etmek için ne yapabilirsiniz?

Eğer bir veri bilimci, yazılımcı ya da görselleştirme uzmanıysanız, COVID-19 sürecinde yapabileceğiniz birçok şey var. İşte neler yapabileceğinize dair bazı öneriler:

1.     Eğer vaka sayısı, ölümler, yayılım, bir panel yapma, çevrimiçi takip ya da COVID-19 istatistikleri ile ilgili şeyler yapmayı planlıyorsanız, lütfen yaptığınız her ne ise onu yapmayı bırakın ve kod editörünüzü kapatın. Eğer bu veri üzerinde sadece pratik yapmak istiyorsanız bunu özel olarak yapın ama lütfen doğrulanmamış çalışmalarınızı açık biçimde paylaşmayın. Önemli bir şey bulduğunuzu düşünüyorsanız bunu konunun uzmanlarıyla paylaşın ve bulduklarınızı yayınlamadan önce fikirlerini alın.

2.     Belki de uzman kaynaklarından gelen kötü tasarım ve kötü UX’lerden dolayı dehşete düştünüz, işte burada yardımcı olabilirsiniz! Eğer bir tasarımcıysanız, akademisyenlere ve diğer resmi kişilere ücretsiz biçimde yardımcı olabileceğinize dair ulaşın. Hikâye anlatıcılığı, UX/UI tasarımları ve uzmanların diğer başka konularda mesajlarını daha etkili biçimde nasıl yayabileceği konusunda tavsiyeler verebilirsiniz.

3.     Daha küçük hikayelere odaklanabilirsiniz. Geniş kapsamlı istatistik hakkında çok büyük bir belirsizliğe sahip olabiliriz ama daha küçük ya da daha bireysel hikayeleri anlatmak kişileri bilgilendirmenin, okurlarınızla duygusal bir seviyede iletişime geçmenin ve vaka ya da ölüm sayısı gibi konularda hataya düşmemenin harika bir yoludur. Herhangi yerel bir restoranı arayabilir ve bu durumun işlerini nasıl etkilediğini sorabilirsiniz. Sokağa çıkabilir dışarıdaki ve çevre mahallelerdeki insanları sayabilirsiniz (tabii ki kendinizi koruyacak mesafeden). İşte burada DC’deki tek bir bloktaki iş kayıplarını anlatan Washington Post’tan şahane bir örnek.

4.     Hastalıklardan korunmak için insanların neler yapabileceğine dair temel şeyleri vurgulayan açıklayıcı görseller yapın. Sosyal mesafelenmenin ne olduğunun ya da insanların ellerini yıkarken neleri yanlış yaptığına dair görseller insanların bu süreçteki davranış biçimlerini etkileme konusunda çok büyük rol oynuyor.

5.     Cephenin önünde savaşanlara yardım etmek için yeteneklerinizi kullanın. Yakın zamanda veri bilimcilerin ve web geliştiricilerin hastanelerde ihtiyaç olması halinde atılabilir maske, eldiven ve diğer kişisel koruyucu ekipmanlar geliştirdiği ve bunun için bağış topladığı projeler gördüm. Eğer yerel hastaneleriniz zorlanıyorsa, önemli malzemelerin sağlanması konusunda bağış yapılması için neler yapabileceğinizi düşünün.

6.     İnsanların daha iyi hissetmesini sağlayın. Hepimiz bu salgından farklı seviyelerde etkilendik ama evrensel olan tek şey hepimizin stresli ve gergin olduğu ve korktuğu. Bu zamanı en sevdiğiniz televizyon programı ya da film ya da kitap hakkında görselleştirmeler yaparak geçirin. İnsanların dikkatlerini dağıtmaya yardımcı olacak eğlenceli ve hafif şeyler yapın. Önlerine düşen korkunç haber bombardımanına ara vermelerini sağlayın. Örneğin, bunu okuduktan sonra muhtemelen seçmeye ihtiyacınız olacak, o yüzden işte size Seattle’daki en popüler hayvan isimleri üzerine hazırladığım bir tablo.  Ya da ABD’de yaşayan birisiyseniz, tek merak ettiğiniz şey hisse senedi portföyü olabilir, Sanırım öncelik meselesi. 

2 YORUMLAR

Comments are closed.