Малые множества отлично срабатывают в качестве эффективных и убедительных обобщений данных. Вот живописная история одной такой таблицы:

“Нью-Йорк Таймс”, 14 марта 1987.

Информацию в таблице можно считывать одновременно и по вертикали, и по горизонтали, в любом случае, стройные, почти не прерывающиеся ряды крестиков серьезно портят репутацию тех, кто давал показания против мистера Готти. Например, мистер Полиси особенно отличился — напротив его имени ровный столбец крестиков. Отметки о преступлениях каждого из свидетелей беспощадны, несмотря на то, что отмечено только 37 % возможных комбинаций. Размещение наиболее тяжких преступлений в верхних (убийство) и нижних (вооруженное покушение на священника) строках подчеркивает визуальный приоритет этих областей.

“Соединенные Штаты против Готти, 1987″. Таблица предоставлена советниками Брюсом Катлером и Сьюзан Келлман.

Визуально оформленные аргументы особенно убедительны и хорошо запоминаются на фоне вербальной информации, как например в ситуации со слушанием дела в суде. Факты, представленые графически, позволяют присяжным судить об информации, руководствуясь своими собственными соображениями. Визуальное представление информации поощряет разнообразие индивидуального восприятия, анализа и понимания ситуации. В отличие от речи, визуальное представление является одновременно и широкополосным, и хорошо контролируемым каналом информации.

Рисунок из справочника “Метеорологичская карта, 1984″, Токио, 1985.

Этот прогноз погоды расширяет описанную выше технику, вводя такие сущности как город, год, месяц, день и время суток. Вот данные за пять лет ежедневной февральской погоды в городе Аомори (Япония). Нижние ряды отвечают за суммарные данные, усредненные в десятидневном периоде, пересчитывая самую часто встречающуюся погоду с 1967 по 1982 годы; средняя высокая и низкая температуры за последние 30 лет с 1951 по 1980 годы; частота солнечных, облачных и дождливых дней за последние 16 лет. В общей сложности это 414 информационных сущности, упакованных в таблицу, причем показано как усреднение, так и колебания вокруг среднего— две фундаментальных цели статистических исследований.

Ниже представлена ещё более насыщенная карта, это погода в Токио за 10 лет с учетом города, года, месяца и дня. Особенно ловким выглядит прием использования обоих измерений бумаги для распределенного представления одномерной величины, времени, с приростом: варьирующимся от малых до больших значений. Каждая годичная матрица собрана из месяцев, что растягивает компактное представление на довольно большой отрезок в 1826 дней. Высокоинформативные графики, как этот, создают ощущение количественной глубины, статистической достоверности и полноты картины. Скупые на информацию дизайны, напротив, возбуждают вполне оправданные подозрения насчет качества измерений и анализа информации.

Рисунок из метеорологического альманаха за 1984 год, Метеорологическое агентство и Метеороголическая ассоциация Японии, Токио, 1984.

Сопоставление и выбор — вот два наиболее часто производимых над массивами данных действия. И именно под эти действия и оптимизированы малые множества как форма представления информации. (Работает даже на детских футболках). Количество элементов малого множества, их размер и расположение делают процесс сравнения более удобным, ведь сравнивать элементы, расположенные рядом гораздо легче, чем если бы, например, они располагались на разных страницах.