Den syriska diasporan

I dessa dagar finns det knappast något mer angeläget ämne att ta upp än den syriska flyktingkrisen. Antalet människor på flykt är ofattbart stort. Många har gjort försök att begripliggöra omfattningen, Hans Rosling inte minst. Utan jämförelser i övrigt drar jag mitt strå till stacken genom att göra ett eget försök.

Utifrån UNHCR:s data framträder en bild av ett land med över hälften av befolkningen på flykt. Ytdiagram är sällan den mest lyckade lösningen för att jämföra kategorier över tid. Eftersom nivån för varje kategori är beroende av nivån på kategorierna nedanför, blir det svårt att avläsa vad förändringar beror på. Men som alltid vid diagramkonstruktion finns det inga absoluta rätt eller fel.

Med två tydliga huvudkategorier - syrier på flykt eller fortfarande kvar hemma - fungerar det speglade ytdiagrammet bra. Över tid framträder förskjutningen från den arabiska vårens inledning 2011 fram till dagens situation (statistiken sträcker sig till år 2014), där en allt större del av Syriens befolkning tvingats på flykt.

Var befann sig Syriens befolkning år 2011-2014?

Av en befolkning på drygt 20 miljoner människor hade år 2014 mer än hälften - över 11,5 miljoner - drivits bort från sina hem. Att kalla det en flyktingkatastrof är knappast överord, men det är inte en flyktingkatastrof som drabbar Europa i första hand. Den allra största andelen är flyktingar i sitt eget land. 7,6 miljoner av dem befinner sig i ett Syrien sönderslitet av krig, med sämsta tänkbara förutsättningar för att ta hand om dem. Resten - i stort sett - har flytt till grannländerna. Turkiet, Libanon, Jordanien, Irak, Egypten, Libyen och Armenien har tagit emot 3,7 miljoner flyktingar.

Den blåa ytan i diagrammet visar antalet flyktingar till EU-länderna. Den är så liten att den knappt syns. I slutet av 2014 utgjorde de omkring 123 000 personer, mindre än en procent de totala flyktingströmmarna. Sverige och Tyskland tar visserligen hand om merparten av dessa, men jämfört med Syriens grannländer är det en marginell belastning.

Ser man till hur många flyktingarna är i förhållande till ländernas storlek, är det frågan om rejäla skillnader. Antalet flyktingar per tusen invånare i mottagarländerna - och här fungerar ett vanligt stapeldiagram bäst - visar att i Tyskland har man tagit emot en halv flykting per tusen invånare. I Sverige, som tagit emot något färre flyktingar än Tyskland totalt, men som är ett mycket mindre land, är motsvarande antal 3,5 flyktingar per tusen invånare.

Antal syriska flyktingar per tusen invånare i de största mottagarländerna

Siffrorna bleknar dock i jämförelse med Syriens grannländer. Turkiet är ett stort land och trots stora flyktingvolymer landar antalet på tjugo flyktingar per tusen invånare. Men Libanon, med en befolkning mindre än Sveriges, har tagit emot 1,1 miljoner syrier, vilket innebär hela 200 flyktingar på tusen invånare - en syrisk flykting per fem libaneser. Detta i ett land med en bruttonationalprodukt per capita som bara är en sjättedel av Sveriges.

 

Det är alltså ingen tvekan om att det rör sig om enorma mängder människor på flykt. Ett helt land håller på att tömmas på invånare. Och det är grannländerna som får ta nästan hela ansvaret för flyktingströmmarna, inte Europa. Är lösningen då verkligen - som föreslås från brunfärgat håll - att lägga ytterligare bördor på dem genom "hjälp på plats" och helt eliminera den i sammanhanget marginella flyktingströmmen till EU? Eller finns det utrymme att ta ytterligare lite ansvar för katastrofen bland Europas länder? Vi har trots allt långt, långt kvar innan vi ens kommer i närheten av grannländernas nivåer.

 



Tips - Sherlock Holmes i diagramform

The Guardian presenterar Sherlock Holmes i form av en serie diagram. Metodologiskt kan man ha vissa invändningar mot en del av presentationsformerna, men överlag är det en hysteriskt underhållande bildserie, så jag överser glatt med sånt jag normalt skulle ha gnällt över.

Tips - Andra världskrigets dödsoffer

Ett snabbt tips om en mycket välgjord visualisering av hur fruktansvärt många dödsoffer andra världskriget krävde. Rent tekniskt är presentationen enkel, i stort sett bara animerade stapel- och ytdiagram, men den levererar en mycket tydlig och gripande berättelse. Ett ypperligt exempel på statistical storytelling när den är som bäst.

Stora och små flygplan

Som bekant har i dagarna den stora flygövningen ACE (Arctic Challenge Exercise) dragit igång i norra Skandinavien, med 3 600 personer och 115 flygplan från nio länder. En "gigantisk" flygövning enligt media. Strax efter att den dragit igång svarade Ryssland med en egen beredskapsövning, omfattande 12 000 personer och 250 flygplan. Alltså ännu mer gigantisk än ACE.

SVT gör ett tappert försök att illustrera storleksförhållandena, men snubblar redan i startgroparna. Att 250 är mer än dubbelt så mycket som 115 tror jag de flesta känner till, men det blir inte tydligare av att göra flygplanssymbolerna dubbelt så stora.

Ser man till ytan som de båda grupperna tar upp, verkar antalet ryska plan vara snarare fjorton gånger fler. Att man vill göra en poäng av att den ryska flygövningen är större än den västeuropeiska må vara hänt, men om informationsgrafiken ska vara korrekt, skulle den snarare se ut så här:

Fortfarande fler ryska plan, men nu med en riktig storleksjämförelse. Gissningsvis antog SVT:s grafiker att det var antalet ikoner som var det viktiga och att skalan inte spelar någon roll. Men visual cue i det här fallet är lika mycket den faktiska ytan som antalet symboler, kanske till och med ännu mer. Hjärnans system ett går direkt på ytjämförelsen, snarare än att via system två räkna flygplanen och jämföra antalet.

Siffror med en nypa salt

En nyhet som nyligen dök upp handlar om att Livsmedelsverket anser att svenskarnas saltintag är alldeles för högt. Myndigheten menar att överkonsumtionen orsakar 1 700 dödsfall per år och vill halvera intaget, från 11 gram per person och dag till 5-6 gram istället. Det tänkta orsakssambandet är att högt saltintag ger upphov till högre blodtryck, vilket i sin tur är en riskfaktor för olika hjärt-/kärlsjukdomar. Den svenska saltkonsumtion ligger också - enligt Livsmedelsverket - högt i förhållande till andra länder.

Medicin och nutrition är långt ifrån mitt specialområde, men jag kan en del om att hantera siffror. Det här var tillräckligt för att väcka min nyfikenhet, så efter en del letande fick jag ihop lite data kring frågan. I stort sett alla datauppsättningar innehåller en intressant historia, det gäller bara att hitta den.

Hur förhåller sig den svenska saltkonsumtion till andra europeiska länder? Ett enkelt knoppdiagram - en underutnyttjad men väldigt användbar variant på traditionella stapeldiagram - avslöjar vår position.

Genomsnittligt saltintag per person och dag i europeiska länder

Precis som Livsmedelsverket säger, så ligger Sverige högt upp bland saltätarna. Vi är inte de största konsumenterna i Europa, men en närmare granskning visar att det knappt är några jämförbara länder som slår oss. Våra nordiska grannländer har ett betydligt lägre saltintag. Faktum är att i stort sett alla västeuropeiska länder ligger under oss.

Och hur var det då med kopplingen till hjärt-/kärlsjukdomar? Utan att göra anspråk på att vara någon slags vetenskaplig studie, så kan i alla fall de här två variablerna korsas mot varandra i ett vanligt punktdiagram, vilket är det tydligaste sättet när två tvärsnittsdata ska jämföras. Antal döda per 100.000 personer i hjärt- & kärlsjukdomar, jämförs mot samma data som i knoppdiagrammet ovan.

Dödlighet i hjärt-/kärlsjukdomar och genomsnittligt saltintag i europeiska länder

Genast blir siffrorna mer intressanta. Till att börja med är det direkta sambandet på ländernivå mellan saltintag och dödlighet i hjärt-/kärlsjukdomar svag. Förklaringsgraden är ca 7 procent (dvs. variationen i dödlighet mellan länderna kan bara förklaras till 7 procent av variationen i saltintag). Men ganska snart framträder istället regionala mönster. Nästan alla västeuropeiska länder ligger tätt samlande kring ett genomsnittligt saltintag mellan sju och nio gram och med en dödlighet i hjärt-/kärlsjukdomar under 200 per 100.000 personer. Sverige, tillsammans med Portugal, ligger som undantag med en betydligt högra saltkonsumtion, men med lika låg dödlighet.

De östeuropeiska länderna samlas grovt i två kategorier; dels norra Östeuropa med Baltikum, Polen och Slovakien, dels Centraleuropa med Tjeckien, Ungern, Rumänien och Bulgarien. Båda grupperna kännetecknas av relativt hög dödlighet i hjärt-/kärlsjukdomar, men norra Östeuropa har en saltkonsumtion i nivå med Västeuropa, medan Centraleuropas saltintag ligger på betydligt högre nivå - t.o.m. högre än i Sverige.

Turkiet och Cypern, med sina extremt höga respektive låga nivåer sticker ut som statistiska outliers. Här kan misstänkas konstigheter i data, snarare än faktiska skillnader (eller som min första chef på SCB en gång i tiden lärde mig: "hittar man något i intressant i statistiken är det förmodligen något fel").

Det tycks alltså som en geografisk - eller om man så vill kulturell eller historisk - faktor spelar in i hög grad. Högt saltintag är säkert en riskfaktor för hjärt-/kärlsjukdomar, men bara en av flera, vilket gör att variationen i saltkonsumtion inte alls slår igenom vid jämförelser mellan länder.

Enkla exempel på att intressanta historier kan hittas i all data - och att rätt visualiseringar kan lyfta fram dem.

Källa till saltintag per land är WHO-rapporten "Mapping salt reduction initiatives in the WHO European region" och till dödlighet WHO:s European Health for All database.

Två snabba från SCB

Jag hade egentligen inte tänkt klanka ner på just SCB så mycket, men nyligen damp två nya framställningar ner i mitt facebook-flöde, som jag inte kan låta bli att kommentera. Igen handlar det om att Sveriges officiella statistikmyndighet inte kan hålla sig till best practice för diagramframställning.

Det första kanske möjligen kan ursäktas med att det mer är en infographic än ett diagram, men samma principer för att undvika förvirring gäller ändå. Det visar på antalet sysselsatta inom industrin år 1980 och 2014, följaktligen med budskapet "allt färre jobbar inom industrin". Diagrammet innehåller alltså exakt två datapunkter.

 

För att skoja till det lite har man gjort de två staplarna i form av skorstenar till en fabriksbyggnad. Här ligger också problemet. Vid stapeldiagram är det staplarnas längd som är visual cue och som ska jämföras mot varandra. Därför är det exempelvis extra viktigt att man aldrig kapar y-axeln. Längden på staplarna utgår från baslinjen vid y=0. Men här har man alltså lagt in en stiliserad fabriksbyggnad för att lätta upp framställningen, med följden att staplarna (dvs. skorstenarna) istället ser ut att börja vid y=300 (jag utgår från att man avser 300 000, även om man inte skriver ut att det är tusental någonstans i diagrammet). Staplarnas höjd ser därmed ut att vara 631 respektive 261. Detta innebär att den visuella tolkningen blir att minskningen av industrisysselsättningen ser ut att vara närmare 60 procent, istället för det korrekta 40 procent.

 

Det andra exemplet handlar om nyregistreringar av fordon, där Trafikanalys är statistikansvarig myndighet och (tror jag) SCB producerar statistiken på uppdrag. Här jämförs direktimporten och nyregistreringarna mellan åren 2014 och 2015 i en blandning av ett stapel- och ytdiagram.

 

 

Och redan där ligger det första felet. Det är en - tyvärr - inte helt ovanlig metod när man vill särskilja två olika serier. Men som jag visat i tidigare bloggposter finns det alltid skäl till varför man väljer den ena eller den andra diagramtypen. Vissa är bättre än andra, beroende på sammanhang. Generellt är linjer att föredra när det är tidsserier som ska jämföras, medan staplar passa bäst för att jämföra kategorier. Ytdiagram är sällan lyckade över huvudtaget, eftersom det snabbt blir svårt att jämföra storleken på de staplade ytorna när det är många kategorier med.

 

Här har man krånglat till det för sig genom att mixa båda typerna, i ett försök att särskilja de båda åren. Det blir inte bra. Välj en diagramtyp och håll dig till den. På det här sättet försvåras bara jämförelserna mellan de båda åren. Valet av diagramtyp styrs av andra saker än att skilja olika serier åt. Där är färger eller olika etiketter bättre.

 

Färger har dessutom redan använts här, så det finns inget behov av ytterligare åtskiljande. Möjligen kan man ha synpunkter på valet av färger, vilket inte direkt underlättar för läsare (särskilt inte för någon med viss färgblindhet, som jag).

 

Slutligen är också etiketterna på x-axeln märkliga. Varje månad har märkts med år 2015, även om det helt uppenbart är både år 2014 och 2015 som jämförs. Månadsnummer istället för månadens namn i klartext är dessutom bara en extra förvirring som ytterst lätt kan åtgärdas och underlätta betydligt vid tolkningen.

Ankor och böcker hos SCB

Det här inlägget kan ses som ett tillägg till det förra avsnittet om grundläggande visualiseringsteori. Mer specifikt tar det upp ett specialfall av maximeringen av data-ink-ratio, nämligen fallet med ren utsmyckning i ett diagram. Bilder eller symboler som bara är prydnad och inte tillför någon ytterligare data eller ens utgör några som helst diagramelement. Tufte benämner de här tillskotten ducks (dvs. ankor). Ursprunget till termen är en byggnad i Flanders, New York, helt och hållet formad som en anka, som tidigare användes som butik för försäljning av just ankor och ägg. Poängen med jämförelsen var just fenomenet att hela strukturen i sig var dekoration, snarare än innehåll.

Ankor är rent diagramskräp och tillför ingen ytterligare data. Visualiseringar står och faller med innehållet och budskapet, inte grafiska utsmyckningar. Diagramskräp kan inte rädda visualiseringar som redan från början saknar innehåll, men de kan förstöra framställningar som annars är fullt funktionsdugliga.

Orsaken till att jag tar upp det här nu, är att bilden nedan dök upp i mitt facebookflöde. SCB producerar mängder med intressant data och sprider den med oftast bra grafik. Här snubblade man dock något. Omsättningen i bokhandeln över en tjugoårsperiod. Det viktigaste budskapet är att en halvering har skett under perioden; ett tydligt och intressant resultat, som enkelt och slagkraftig kan visualiseras med ett normalt linjediagram.

 

Varför väljer man då att lägga in en enorm anka i diagrammet i form av en bok? Är man rädd att läsaren ska glömma bort att det handlar om bokhandeln under den sekund det tar för blicken att vandra från rubriken till diagramytan? Det här är ett typexempel på diagramskräp; en stor dekoration rakt över ytan som tar upp mängder av grafik utan att tillföra någon som helst data. Det stör framställningen och försvårar tolkningen.

 

Nu är det här förstås ingen stor sak i sig, men det är så klart synd att SCB, som i kraft av att vara landets statistikmyndighet borde vara föregångare inom området, inte följer best practice för diagramproduktion. Ingen skugga över SCB i övrigt. Jag har själv jobbat på myndigheten under flera år och har till och med varit chef inom avdelningen där det här diagrammet har producerats. Men här råkade man ut för ett litet olycksfall i arbetet.

Grundläggande visualiseringsteori, del 2: Visa data framför allt

I det förra inlägget om grundläggande visualiseringsteori tittade vi på valet av diagramtyp. Vilken sort man väljer är inte bara en fråga om tycke och smak, utan vissa diagramtyper är faktiskt bättre än andra på att förmedla information. När vi nu har valt vilket slags diagram vi ska använda, kommer vi till dagens ämne; den mest grundläggande principen för all diagramframställning: visa data framför allt.

Detta kan låta nog så självklart, men är långt ifrån något som alltid tillämpas. Principen kan sägas ha fastslagits i den bok som får betraktas som standardverket inom visualiseringsteori - Edward Tuftes "The Visual Display of Quantitative Information". Där är den portalprincipen för all bra statistisk grafik: "Above all else show the data".

Vad innebär då detta i praktiken? Jo, så mycket som möjligt av det som ritas in i ett diagram ska presentera data. Allt annat ska - inom rimlighetens gränser - skalas bort. För att formalisera denna princip använder Tufte begreppet data-ink-ratio, vilket kan översättas som andelen av all trycksvärta (dvs. allt som ritas in i diagrammet) som används för att representera data. Denna kvot ska maximeras och komma så nära ett som möjligt. Med andra ord, nära nog allt som ritas in i diagrammet ska vara datapunkter. Alla delar i ett diagram ska finnas där av en orsak, och nästan alltid ska denna orsak vara att presentera data.

Det som följer av att alltid maximera data-ink-ratio är vidare två följdprinciper som handlar om att ta bort element i diagrammet. För det första, ta bort - åter igen, inom rimlighetens gräns - allt som inte är informationsbärande. Onödiga stödlinjer, ramar, ifyllda ytor, 3-D-effekter, rena dekorationer, osv. Dessa element brukar kallas för chart junk (diagramskräp). De distraherar läsare från budskapet och bidrar inte med information.

För den andra, ta bort även element som upprepar datapunkter, där information dubbleras. Det typiska fallet är där data redan har representerats av exempelvis en stapel. Då finns det inget behov av att även skriva ut siffran. Den ytterligare grafik som siffran innebär är visserligen databärande, men den tillför ingen ny information. Tvärtom kommer den bara distrahera läsaren och försvåra tolkningen av diagrammet. Finns det behov av att visa de exakta siffrorna, är det bättre att komplettera med en separat tabell.

De här principerna tillämpas på diagrammet när man konstruerar det. Revidera det sedan igen, och igen. Diagramkonstruktion är en iterativ process. För, som den franske författaren Antoine de Saint Exupéry skrev: "Det tycks som om perfektion uppnås inte när det inte finns mer att tillägga, utan när det inte finns mer att ta bort".

Vi tar ett exempel för att illustrera hur principerna kan tillämpas. Allra tydligast blir det när det handlar om att göra om ett diagram, snarare än att konstruera ett från grunden. Diagrammet nedan motsvarar vad som kan komma ut från ett kalkylprogram av en känd större mjukvarutillverkare, om inga särskilda ändringar görs.

Grötigt, svårläst och plottrigt. Vi börjar med att anpassa diagramtypen. Staplar är vårt basdiagram, men det passar bäst till att göra jämförelser mellan olika kategorier. När vi ska visa tidsserier är det linjer som är lämpligast. Alltså, byt från staplar till linjer.

Bättre, men fortfarande alldeles för många element som inte presenterar data. Om vi börjar bakifrån, så kan vi radera den grafik som dubblerar data. I det här fallet är siffrorna utskrivna vid varje datapunkt. Informationen är redan inkodad i linjens position, så siffervärdet tillför ingen ytterligare data, utan ligger bara i vägen när en läsare ska följa kurvan. Bort med dem!

Nu kan gå vidare med andra element som försvårar tolkningen. Stödlinjerna är nästan lika tjocka som datalinjerna och dominerar ritytan alldeles för mycket. De kan tunnas ut och samtidigt kompletteras med vertikala linjer, som underlättar läsningen i x-led.

Decimalerna på y-axelns skala är redundanta, eftersom det ändå bara är heltal. På samma sätt förenklas x-axelns skala genom att ta bort upprepningarna av årtalen för varje månad, och ersätta månadsnumren med klartext. Vi vänder dem också till horisontell position, så att läsaren slipper luta huvudet. Samma sak med y-axelns etikett.

Förklaringen till linjerna har också flyttats upp från en egen ruta till att ligga bredvid linjerna, något som alltid är att rekommendera vid just linjediagram. På så sätt slipper läsaren hoppa med blicken fram och tillbaka mellan linjer och förklaring.

Slutligen har också rubriken lyfts ut, ramen har tagits bort och diagrammet har förstorats till att fylla ut hela ritytan.

Arbetslöshet 2012-2013

 

Enkla åtgärder i linje med principerna. Visa data framför allt. Diagrammet blir tydligare, mer lättläst och det är data som dominerar.