мяу-дизайн – Telegram
мяу-дизайн
2.86K subscribers
1.16K photos
91 videos
37 files
265 links
т.е. «мяу»

публикует поучительные картинки про дизайн и пытается не упомянуть свой армейский дневник @kefiijrw
Download Telegram
Вот самый абсурдный из встреченных мной примеров, вроде бы это карта точек продаж на сайте какой-то компании.

Есть ли точки продажи в Польше? А в Великобритании? А вот кругляш 43 на Сардинии включает в себя какие-то точки из Туниса? Или вот кругляш на юге Испании заключает еще что-то из Марокко? Есть ли какая-то особенность распределения точек, они кучкуются в крупных городах или распределены по странам равномерно?

На эти и еще десяток подобных вопросов ответ один: «хз, надо призумиться и посмотреть, на какие точки распадутся кругляши».

Взамен этого мы знаем количество точек внутри каких-то неопределенных областей. Информация, близкая к бесполезной.
И на контрасте: насколько же щедрыми информацией выглядят карты, где не постеснялись вывалить все объекты сразу.

Не возникает вопросов, где есть объекты, а где их нет.

Плотность точек считывается глазами автоматически без необходимости ее кодировать каким-то цветом или цифрами.

Характер распределения точек тоже считывается сразу: тут они в основном сложились в линии с увеличенным разбросом в области от Италии до Тайланда.
Или вот закладки в maps.me — кайф же. Нет никакой проблемы в том, что закладки залезают друг на друга: они так показывают плотные места.

Рядом я прикинул, как бы выглядели эти закладки с кластеризацией. Вместо полезной карты — бессмысленное облачное спортлото в отрыве от карты, но зато кругляши не лезут друг на друга!
Ну ладно, давайте еще проговорим отдельные моменты:

1. Да, переизбыток точек может привести к тому, что за ними становится тяжело разглядеть карту. В статьях о кластеризации показывают такие абсурдный примеры.

Конечно, визуализация объекта должна подбираться под плотность выдачи заранее или «на лету»: в плотных местах ужиматься до микроточек, в просторных раскукоживаться более богатой визуализацией (например, с какой-то дифференцирующей подкатегории иконкой).

А если вы пытаетесь вывалить миллион объектов на квадратный сантиметр, то тут проблема с целепологанием визуализации, кластеризация тут будет выглядеть столь же абсурдно:
2. Часто на россыпь точек жалуются, что очень тяжело попасть курсором и особенно пальцем в отдельный объект, а вот при кластеризации кругляши получаются большими, попасть легко.

Скопление точек может вести себя как кластер, визуально оставаясь скоплением точек: при нажатии на точку оценивать количество других точек поблизости в области погрешности тапа и в зависимости от этого выделять точку или призумиваться для уточнения выбора.
3. Иногда кластеризация уместна, когда минимальная визуализация объекта (точка) имеет недостаточную ценность по сравнению с большой и «богатой» карточкой кластера.

Например, на карте фотографий необходимость уместить узнаваемую (то есть не супермелкую) фотопревьюшку может оказаться более значимым фактором, чем желание показать место каждой сделанной фотографии.

Но не просто кругляш с числом!
4. Кажется, для современной IT-индустрии показ сотни точек на карте — это какой-то мега-вызов на грани возможностей, необходимо тужиться всеми гигафлопсами, и то не факт, что устройство не загорится.

Поэтому некоторые сервисы вроде каршерингов отвергают кластеризацию, но ограничивают границу показа объектов, например, какой-то воображаемой окружностью вокруг центра города или текущей геолокации.

Мне кажется, это еще хуже: кластеризация вводит неопределенность, а обрезание выдачи же прямо лжет, что на севере и юге карты нет точек, хотя они там есть. Надо хотя бы явно показать область демонстрации точек, сделать ту воображаемую окружность явной.

А вообще, кажется, это тот случай, когда простая задача необъяснимым образом оказалась непосильной для IT-индустрии из-за череды поворотов не туда на архитектурных развилках. Ну так нельзя, чародеям Computer Science надо собраться и обсудить, как показывать точки на карте за полигональное время, не дожидаясь квантовых компьютеров.
5. Часть сервисов вроде airbnb фильтруют выдачу по каким-то своим алгоритмам: объекты не кластеризуются и не обрезаются по границе области, а выбивают друг друга. По призуму в район с одним объектом рядом внезапно могут вырости еще несколько, скрываемых на масштабах до это.

Это решение уже относится не к информационному дизайну, а ко всяким идеологически-продуктовым решениям по отбиранию у пользователя контроля над контентом и подсовыванию вместо него «умной» выдачи.

В общем, это та же алгоритмическая лента соцсетей, только на карте.