इन्फोग्राफिक का आश्चर्यजनक इतिहास

2016 के चुनाव के दृष्टिकोण के अनुसार, हम "रेड स्टेट्स" और "ब्लू स्टेट्स" के बारे में बहुत कुछ सुन रहे हैं। यह मुहावरा इतना उलझा हुआ है कि हम लगभग भूल गए हैं कि यह मूल रूप से कहाँ से आया है: एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।

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राष्ट्र का मानचित्रण

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2000 के राष्ट्रपति चुनाव में, अल गोर और जॉर्ज डब्ल्यू। बुश के बीच की दौड़ इतनी तेज़ थी कि प्रसारकों ने चुनावी कॉलेज के नक्शों पर कब्जा कर लिया था - जो वे आमतौर पर लाल और नीले रंग में रंगते थे। क्या अधिक है, उन्होंने उन छायांकन के बारे में बात की। एनबीसी के टिम रुसर ने जोर से सोचा कि जॉर्ज बुश ने "बाकी 61 चुनावी लाल राज्यों को मिलेगा, यदि आप करेंगे, " और वह भाषा लोकप्रिय कल्पना में दर्ज हो गई। अमेरिका दो रंगों में विभाजित हो गया है - डेटा को शुद्ध रूपक में बदल दिया गया है। अब अमेरिकी भी "बैंगनी" राज्यों के बारे में नियमित रूप से बात करते हैं, राजनीतिक जानकारी का एक मानसिक दृश्य।

हम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के युग में रहते हैं। किसी भी समाचार वेबसाइट पर जाएं और आपको राष्ट्रपति पद के उम्मीदवारों के लिए ग्राफिक्स चार्टिंग समर्थन दिखाई देगा; अपना आईफोन खोलें और हेल्थ ऐप वैयक्तिकृत ग्राफ़ उत्पन्न करेगा जिसमें दिखाया जाएगा कि आप इस सप्ताह, महीने या वर्ष में कितने सक्रिय हैं। साइटें चार्ट दिखाती हैं कि जलवायु कैसे बदल रही है, स्कूल कैसे अलग हो रहे हैं, गृहिणी माता बनाम पिता कैसे हैं। और समाचार पत्र तेजी से पा रहे हैं कि पाठकों को "डेटाविज़" पसंद है: 2013 में, पूरे वर्ष के लिए न्यूयॉर्क टाइम्स की सबसे अधिक पढ़ी जाने वाली कहानी संयुक्त राज्य भर में क्षेत्रीय लहजे का एक दृश्य था। यह समझ में आता है। हम बिग डाटा के युग में रहते हैं। यदि हम अपनी जटिल दुनिया को समझने जा रहे हैं, तो इसका एक शक्तिशाली तरीका यह है कि इसे ग्राफ करना है।

लेकिन यह पहली बार नहीं है जब हमने चित्रों में जानकारी बनाने के सुख को खोजा है। सौ साल पहले, वैज्ञानिकों और विचारकों ने खुद को डेटा की अपनी बाढ़ में डूबते पाया - और इसे समझने में मदद करने के लिए, उन्होंने इन्फोग्राफिक्स के बहुत विचार का आविष्कार किया।

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डेटा को विज़ुअलाइज़ करने का विचार पुराना है: आखिरकार, यही एक नक्शा है - भौगोलिक जानकारी का प्रतिनिधित्व - और हमारे पास लगभग 8, 000 वर्षों से नक्शे हैं। लेकिन भूगोल के अलावा किसी भी चीज़ का रेखांकन करना दुर्लभ था। केवल कुछ उदाहरण मौजूद हैं: 11 वीं शताब्दी के आसपास, अब-अनाम मुंशी ने एक चार्ट बनाया कि ग्रह आकाश के माध्यम से कैसे चले गए। 18 वीं शताब्दी तक, वैज्ञानिक दृष्टि से ज्ञान की व्यवस्था करने के विचार को गर्म कर रहे थे। ब्रिटिश पॉलीमैथ जोसेफ प्रिस्टले ने एक "चार्ट ऑफ़ बायोग्राफी" का निर्माण किया, जिसने एक समय पर लगभग 2, 000 ऐतिहासिक आंकड़ों के जीवन की साजिश रची। एक तस्वीर, उन्होंने तर्क दिया, जानकारी को "अधिक सटीकता के साथ, और बहुत कम समय में, पढ़ने की तुलना में] लेता है।"

फिर भी, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन दुर्लभ था क्योंकि डेटा दुर्लभ था। 19 वीं शताब्दी की शुरुआत में यह तेजी से बदलना शुरू हुआ, क्योंकि देशों ने अपने मौसम, आर्थिक गतिविधि और जनसंख्या के बारे में जानकारी एकत्र करना और प्रकाशित करना शुरू कर दिया। "पहली बार, आप कठिन तथ्यों के साथ महत्वपूर्ण सामाजिक मुद्दों से निपट सकते हैं, अगर आपको इसका विश्लेषण करने का एक तरीका मिल सकता है, " यॉर्क यूनिवर्सिटी के मनोविज्ञान के प्रोफेसर माइकल फ्रेंडली कहते हैं, जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के इतिहास का अध्ययन करते हैं। "डेटा की उम्र वास्तव में शुरू हुई।"

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एक प्रारंभिक प्रर्वतक स्कॉटिश आविष्कारक और अर्थशास्त्री विलियम प्लेफेयर थे। एक किशोर के रूप में, उन्होंने जेम्स वाट, स्कॉटिश आविष्कारक को प्रेरित किया, जिन्होंने भाप के इंजन को सिद्ध किया। Playfair को पेटेंट तैयार करने का काम सौंपा गया था, जिससे उन्हें उत्कृष्ट आलेखन और चित्र-ड्राइंग कौशल विकसित करने की आवश्यकता थी। वॉट की लैब छोड़ने के बाद, प्लेफ़ेयर को अर्थशास्त्र में दिलचस्पी हुई और उन्होंने आश्वस्त किया कि डेटा को ज़िंदा करने के लिए वे चित्रण के लिए अपनी सुविधा का उपयोग कर सकते हैं।

"एक औसत राजनीतिक अर्थशास्त्री निश्चित रूप से प्रकाशन के लिए एक तालिका का निर्माण करने में सक्षम होगा, लेकिन जरूरी नहीं कि एक ग्राफ, " नोटों पर टोरंटो विश्वविद्यालय के एक मनोवैज्ञानिक इयान स्पेंस लिखते हैं, जो प्लेफेयर की जीवनी लिख रहे हैं। Playfair, जो डेटा और कला दोनों को समझता था, इस नए अनुशासन को बनाने के लिए पूरी तरह से तैनात था।

एक प्रसिद्ध चार्ट में, उन्होंने श्रम की लागत के खिलाफ यूनाइटेड किंगडम में गेहूं की कीमत लगाई। लोगों ने अक्सर गेहूं की उच्च लागत के बारे में शिकायत की और सोचा कि मजदूरी कीमत बढ़ा रही है। Playfair के चार्ट से पता चला कि यह सच नहीं था: उत्पाद की लागत की तुलना में मजदूरी बहुत अधिक धीरे-धीरे बढ़ रही थी।

प्लेफ़ेयर का व्यापार-संतुलन समय-श्रृंखला चार्ट, उनके वाणिज्यिक और राजनीतिक एटलस, 1786 (विकिपीडिया) में प्रकाशित

"वह खोज करना चाहता था, " स्पेंस नोट करता है। "वह नियमितताओं या परिवर्तन के बिंदुओं को खोजना चाहते थे।" प्लेफ़ेयर के चित्र अक्सर आश्चर्यजनक आधुनिक दिखते हैं: एक में, उन्होंने पाई चार्ट-अपने आविष्कार को भी आकर्षित किया, और यह भी कि उनके कर राजस्व के खिलाफ विभिन्न देश की आबादी के आकार की तुलना की। एक बार फिर, चार्ट ने एक नया, कुरकुरा विश्लेषण तैयार किया: अंग्रेजों ने अन्य देशों के नागरिकों की तुलना में कहीं अधिक करों का भुगतान किया।

न्यूरोलॉजी अभी तक एक मजबूत विज्ञान नहीं था, लेकिन प्लेफेयर अपने सिद्धांतों में से कुछ को घुसपैठ करने के लिए लग रहा था। उन्हें मस्तिष्क की संसाधित छवियों पर शब्दों की तुलना में अधिक आसानी से संदेह था: एक तस्वीर वास्तव में एक हजार शब्दों के लायक थी। "उन्होंने कहा कि चीजें हैं जो लगभग 20 वीं सदी के दृष्टि शोधकर्ता की तरह लगती हैं, " स्पेंस कहते हैं। डेटा, प्लेफेयर ने लिखा, "आँखों से बात करनी चाहिए" -क्योंकि वे "अनुपात के सर्वश्रेष्ठ न्यायाधीश थे, हमारे अन्य अंगों की तुलना में अधिक तेज़ी और सटीकता के साथ यह अनुमान लगाने में सक्षम थे।" वास्तव में अच्छा डेटा दृश्य, उन्होंने तर्क दिया। "कई अलग-अलग विचारों को रूप और आकार प्रदान करता है, जो अन्यथा सारहीन और असंबद्ध हैं।"

जल्द ही, यूरोप भर के बुद्धिजीवियों ने अपराध और बीमारी जैसे शहरीकरण के निशान के साथ डेटा दृश्य का उपयोग किया। 1830 के दशक में फ्रांस में, आंद्रे-मिशेल गुएरी नाम के एक वकील ने "नैतिक आँकड़े" दिखाते हुए नक्शे बनाए। वह डेटा दिखाने के लिए सबसे पहले छायांकन का उपयोग करने वाले लोगों में से एक थे, जहां अपराध बदतर या अशिक्षा अधिक थी, उदाहरण के लिए। उनके नक्शे विवादास्पद थे, क्योंकि उन्होंने पारंपरिक ज्ञान को खंडन किया था। फ्रांसीसी सामाजिक आलोचकों का मानना ​​था कि कम शिक्षा के कारण अपराध हुआ, लेकिन नक्शे ने सुझाव दिया कि यह सच नहीं था। "स्पष्ट रूप से, " गुएरी ने लिखा, "जिस रिश्ते के बारे में लोग बात करते हैं, वह मौजूद नहीं है।" डेटा-आधारित सामाजिक विज्ञान का जन्म हुआ था।

19 वीं शताब्दी के मध्य तक, "नैतिक आँकड़े" फलफूल रहे थे और वैज्ञानिक महामारी को बुझाने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग कर रहे थे। 1854 में जब हैजे ने लंदन को तबाह कर दिया, तो चिकित्सक जॉन स्नो ने घटनाओं का पता लगाया, और ब्रॉड स्ट्रीट पर पानी के पंप के चारों ओर एक बड़े क्लस्टर को देखा। संशयपूर्ण नगर परिषद ने पंप को बंद कर दिया, महामारी थम गई, और स्नो के नक्शे ने एक महत्वपूर्ण विचार को आगे बढ़ाने में मदद की: कि बीमारियों को अभी तक अज्ञात संक्रामक बैक्टीरिया के संपर्क के कारण हो सकता है।

फ्लोरेंस नाइटिंगेल के "गुलाब आरेख" में बीमारी (नीला), युद्ध के घाव (लाल) और अन्य कारणों (काले) से मौतें दिखाई गईं। (वेलकम लाइब्रेरी, लंदन)

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19 वीं शताब्दी के मध्य में, अमेरिका के सबसे बड़े सामाजिक मुद्दों में से एक गुलामी थी। और यह गुलामी थी जिसने देश के कुछ सबसे उल्लेखनीय डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को प्रेरित किया: "दास मानचित्र।"

जब 1860 और 1861 में दक्षिणी राज्यों में अलगाव शुरू हुआ, तो केंद्रीय बलों ने वर्जीनिया पर आक्रमण करके अलगाववादियों को वापस मारने की कोशिश की। लेकिन उन्हें अपनी सेनाओं को कहां केंद्रित करना चाहिए? जून 1861 में लड़ाई के बीच में, संघीय सरकार के तट सर्वेक्षण विभाग ने वर्जीनिया का एक आकर्षक नक्शा तैयार किया जिसने एक रणनीति का सुझाव दिया। नवीनतम जनगणना के आंकड़ों का उपयोग करते हुए, नक्शे ने वर्जीनिया के प्रत्येक काउंटी में दासों की एकाग्रता को दिखाया: काउंटी जितना गहरा होगा, उतनी अधिक जनसंख्या का प्रतिशत गुलाम होगा।

एक प्रवृत्ति तुरंत कूद गई: पूर्वी वर्जीनिया दासता का केंद्र था। पश्चिमी क्षेत्र तुलनात्मक रूप से गुलाम था। इसने सुझाव दिया कि पश्चिम गुलामी को बचाने के लिए लड़ने के बारे में कम परवाह करेगा; वास्तव में, यह पक्ष बदल भी सकता है और संघवादियों में शामिल हो सकता है। नक्शा एक गहरा राजनीतिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन था, जो सुसान शुल्लेन, डेनवर विश्वविद्यालय के इतिहासकार और मैपिंग द नेशन के लेखक के बारे में बताता है। यह दिखाने की कोशिश की जा रही थी कि वर्जिनिया के केवल एक रिश्तेदार अल्पसंख्यक ने समर्थन किया था और गुलामी से लाभ उठाया था। इसने सैन्य रणनीति का भी सुझाव दिया: पूरब के खिलाफ पश्चिम को गड्ढे में डालने की कोशिश।

"यह एक सफलता नक्शा था, " शुल्टेन नोट। “यह प्रभावित करने की कोशिश थी कि सरकार ने राष्ट्र को कैसे देखा, और सेना ने इसे कैसे समझा। इसने लिंकन का ध्यान आकर्षित किया कि गुलामी सबसे कमजोर कहाँ थी। ”

इसके तुरंत बाद, यूएस कोस्ट सर्वे ने एक और नक्शा चार्टिंग स्लेव डेंसिटी का उत्पादन किया, इसके अलावा सभी दक्षिणी राज्यों को कवर किया। राष्ट्रपति लिंकन इस मानचित्र से मोहित हो गए थे, नागरिक युद्ध के दौरान इसे इतनी बार परामर्श देते हुए कि यह "बहुत सेवा के निशान" दिखाते हैं, एक आधिकारिक चित्रकार के रूप में, फ्रांसिस बिकनेल कारपेंटर, बाद में याद किया गया। एक दिन कारपेंटर ने इसकी जांच के लिए नक्शा उधार लिया था, जब लिंकन कमरे में आया था।

लिंकन ने कहा, " आपने मेरे नक्शे को विनियोजित किया है?" कारपेंटर ने बाद में लिखा, "मैं इसके लिए चारों ओर देख रहा हूं।" राष्ट्रपति ने अपने चश्मे पर रखा, "और एक ट्रंक पर बैठकर इसे बहुत ईमानदारी से ताकना शुरू कर दिया"। लिंकन ने उस स्थिति की ओर इशारा किया जहां जूडसन किलपैट्रिक की सेना का घुड़सवार दल अब कॉन्फेडरेट सैनिकों से लड़ रहा था। "जैसा मैंने सोचा था कि यह वैसा ही है, " उन्होंने कहा। “वह ___County के करीब है, जहाँ दास सबसे मोटे होते हैं। जब हम लौटते हैं, तो हमें उनमें से एक 'ढेर' प्राप्त करना चाहिए। '' वर्जीनिया के नक्शे के समान, लिंकन ने देश को एक नए तरीके से समझने के लिए मानचित्र का उपयोग किया- यह देखने के लिए कि सॉथर सबसे अधिक होगा, और कम से कम, उत्सुक उत्तर लड़ो।

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19 वीं शताब्दी के अंत तक, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन ने एक नए प्रकार के नागरिक का निर्माण किया था। अमेरिका या यूरोप में शिक्षित व्यक्ति सांख्यिकीय रूप से तेजी से सोच विचार कर रहे थे। 1860 में ओलिवर वेंडेल होम्स ने लिखा, "हमारे समय के दो प्रमुख शब्द, " कानून और औसत हैं। "

एक सच्चा आस्तिक ब्रिटिश नर्स फ्लोरेंस नाइटिंगेल थी। एक बच्चे के रूप में वह गणित से इतनी विचलित थी कि उसने तालिकाओं में अपने बागवानी के बारे में जानकारी का आयोजन किया। उसने कहा, आँकड़े "ईश्वर के विचार" को जानने के लिए एक उपकरण थे; थके हुए होने पर, संख्याओं की तालिका पर एक नज़र "पूरी तरह से पुनर्जीवित" थी।

क्रीमियन युद्ध के दौरान उसे अपने डेटा कौशल को फिर से बनाने का मौका मिला। क्षेत्र में रहते हुए, नाइटिंगेल को सेना के अस्पतालों और सैनिक बैरकों की स्थिति पर रोक दिया गया, जिन्हें मल और वर्मिन से दागा गया था। उसने रानी विक्टोरिया को इस मुद्दे का अध्ययन करने के लिए राजी कर लिया, और नाइटिंगेल ने अपने दोस्त विलियम फर्र, देश के प्रमुख सांख्यिकीविद् के साथ मिलकर सेना की मृत्यु दर का विश्लेषण किया। उन्होंने एक आश्चर्यजनक तथ्य को उजागर किया: क्रीमिया युद्ध के अधिकांश सैनिक युद्ध में नहीं मरे थे। वे "रोके जा सकने वाले रोगों" से मर जाते थे - स्पष्ट रूप से भयानक स्वच्छता के कारण। स्वच्छता को साफ करें और आप जीवन को बचाएंगे।

कोकिला ने कहा कि संख्याओं और पाठों के तालमेल के लिए बहुत मुश्किल होगा। उन्होंने कहा, एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन- "थ्रो 'को प्रभावित करने के लिए आंखों को जो हम अपने शब्द-प्रूफ कानों के माध्यम से जनता को बताने में विफल रहते हैं।" उसका आविष्कार सुरुचिपूर्ण "ध्रुवीय क्षेत्र चार्ट, " पाई का एक नया संस्करण था। चार्ट: पाई के प्रत्येक स्लाइस ने युद्ध के एक महीने के लिए मौतें दिखाईं, अगर मौतें बढ़ती हैं, और मौत के कारणों को दिखाने के लिए रंग-कोडित किया जाता है। प्रशंसकों ने इसे "गुलाब आरेख" कहा, क्योंकि यह एक फूल की तरह दिखता था।

रानी और संसद एक नज़र में स्वच्छता के महत्व को देख सकते थे; उन्होंने परिस्थितियों को सुधारने के लिए जल्दी से एक सैनिटरी कमीशन की स्थापना की, और मृत्यु दर गिर गई। सार्वजनिक नीति को प्रभावित करने के लिए नाइटिंगेल लोगों को सफलतापूर्वक मनाने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने वाले पहले लोगों में से एक बन गए।

"वह एक कार्यकर्ता थी और वह एक अंतर बनाना चाहती थी, " लिन मैकडॉनल्ड्स, ओंटारियो में गुएलफ विश्वविद्यालय में प्रोफेसर एमेरिटस और द कलेक्टेड वर्क्स ऑफ फ्लोरेंस नाइटिंगेल के संपादक के रूप में कहते हैं।

विज़ुअलाइज़ेशन ने यहां तक ​​कहा कि कैसे अमेरिकी क्षेत्र का विस्तार हुआ। कई अमेरिकी पश्चिम की ओर बढ़ना चाहते थे, लेकिन एलीट अनिश्चित थे कि क्या इंटीरियर खेती के लिए उपयुक्त है। कुछ का मानना ​​था कि यह "ग्रेट अमेरिकन डेजर्ट" था; जोसेफ हेनरी, एक वैज्ञानिक और स्मिथसोनियन इंस्टीट्यूशन के सचिव, ने पश्चिम को "एक बंजर अपशिष्ट ... कृषि के लिए अयोग्य, " के रूप में माना और उन्होंने अपने विवाद का समर्थन करने के लिए सेना के वर्षा के आंकड़ों का विश्लेषण करते हुए नक्शे तैयार किए। अन्य लोगों ने अपने स्वयं के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के साथ यह कहते हुए वापस निकाल दिया: पश्चिम में बारिश के पैटर्न चक्रीय थे, उन्होंने तर्क दिया, इसलिए वहां की जमीन निश्चित रूप से चराई जानवरों का समर्थन कर सकती है। विस्तारकों ने अंततः जीत हासिल की। मैनिफेस्ट डेस्टिनी का विजन सिर्फ भाषणों से नहीं, बल्कि इन्फोग्राफिक्स के साथ बनाया गया था।

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इस वसंत में, वॉल स्ट्रीट जर्नल ने "ब्लू फीड, रेड फीड" नामक एक आकर्षक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण किया था। जर्नल की वेबसाइट पर, "दृश्य संवाददाता" जॉन कीगन ने एक इंटरैक्टिव पेज बनाया जो दिखाता है कि फेसबुक उन उपयोगकर्ताओं के लिए कैसा दिखता है जो "बहुत उदार" थे। या "बहुत रूढ़िवादी।" क्योंकि फेसबुक के न्यूजफीड कहानियों पर जोर देता है दोस्तों "पसंद कर रहे हैं", बहुत सारे उदार मित्रों वाले लोगों को बहुत सारे वामपंथी समाचार दिखाए जाते हैं, और इसके विपरीत। कीगन पाठकों को यह देखने में मदद करना चाहता था कि इको चेंबर के अंदर कितनी जोर से आवाज आ रही थी।

परिणाम स्पष्ट थे: जब आप "नीली फ़ीड" को देखते थे, तो यह एक मजबूत, दृढ़ दिखने वाली हिलेरी क्लिंटन की तस्वीरें दिखाती थी। "लाल फ़ीड" ने कैप्शन के साथ "हिलेरी की विषाक्त योजनाओं के लिए दूसरा संशोधन" के बारे में एक पोस्ट दिखाया, जिसमें "सर्वथा दुष्ट" था।

डेटा की उम्र, ऐसा लगता है, यहां तक ​​कि एक नया काम भी बना है: डेटा पत्रकार, जो न केवल फोन कॉल करने और कहानियां लिखने, बल्कि कोड लिखने और डेटा को क्रंच करने के लिए सहज है। "ब्लू फीड, रेड फीड" कहानी के लिए, कीगन ने फेसबुक पोस्टिंग के एक बड़े अकादमिक डेटा सेट का विश्लेषण किया। आर या पायथन जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए धन्यवाद, आज के डेटा पत्रकार दैनिक समय सीमा पर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन कर सकते हैं।

ProPublica के साथ डेटा पत्रकार स्कॉट क्लेन कहते हैं, "यह दस साल पहले भी नहीं हुआ करता था कि हम उसी गति से एक परिष्कृत डेटा विश्लेषण का निर्माण कर सकें, जो कोई व्यक्ति कहानी लिख सके।" "और अब हम कर सकते हैं।" समाचार आउटलेट अब अक्सर एक खोज इंटरफ़ेस के साथ पूरे डेटाबेस को प्रकाशित करते हैं, क्योंकि पाठकों को डेटा की बड़ी नदी में चारों ओर प्रहार करने का आनंद मिलता है।

"हम डेटा साक्षरता के एक स्तर पर भरोसा कर सकते हैं जिसे हम 100 साल पहले, या 40 साल पहले भी भरोसा नहीं कर सकते थे, " क्लेन कहते हैं। हर रोज़ लोगों के पास अपने जीवन की जानकारी चार्ट करने के लिए उपकरण होते हैं। उदाहरण के लिए, Google ने हाल ही में अपने ऑनलाइन स्प्रेडशीट एप्लिकेशन को अपग्रेड किया है ताकि उसके उपयोगकर्ता अपने अंदर डाले गए किसी भी डेटा से स्वचालित रूप से विज़ुअलाइज़ेशन उत्पन्न कर सकें।

अगला चरण? आभासी वास्तविकता। अल्बर्टो काहिरा, मियामी विश्वविद्यालय में एक पत्रकारिता के प्रोफेसर, एक वीआर हेडसेट पर एक रिपोर्ट पढ़ने या टीवी देखने के लिए कल्पना करते हैं, और विज़ुअलाइज़ेशन को 3-डी में उसके सामने तैरते हुए देखते हैं। "आप एक वास्तविक छवि पर एक डेटा छवि को कैसे सुपरमिशन कर सकते हैं?" यह इस सदी के विलियम प्लेफेयर के लिए सवाल होगा।