Инфографика о нападениях акул на человека

Акулы считаются одним из самых кровожадных хищников, в фильмах и других современных медиа они изображаются как машины для убийства, которые пытаются съесть все, что движется.

Однако меня всегда завораживали эти существа, я долгое время изучала различные документальные фильмы о поведении и психологии акул. Это действительно очень серьезные хищники, однако их нападения происходят по определенным паттернам, и от них можно себя обезопасить. Поэтому в данном проекте я изучила статистку нападений акул, а также данные о зарегистрированных столкновениях.

Подобный формат визуализации данных помогает перевести сухую статистику в практические выводы. Вместо абстрактного «акулы опасны» человек видит конкретные паттерны: в какие месяцы пик активности, где географические «горячие точки», и как выбор активности влияет на исход встречи.

Исходные данные для анализа были взяты с сайта Kaggle, этот дата-сет — более расширенная версия GSAF (Global Shark Attack File).

Мне не хотелось использовать очевидное решение с палитрой из красных и синих цветов, так как это бы ассоциативно поддерживало убеждение о том, что акулы «безразборчиво кровожадны» и злобны.

Поэтому для визуального оформления я выбрала оттенки бирюзового. Мне показалось, что такому проекту лучше всего подойдет гамма цветов моря, но немного более мрачноватых, чем нам привычно видеть. Такая палитра не переводит проект в слишком милое русло, так как тема все-таки довольно серьезная, но и не вызывает ассоциаций с агрессией.

Для начала я удалила ненужные столбцы из таблицы, а затем загрузила дата-сет в Google Collab, что бы прописать для некоторых данных дополнительные функции очистки. Поскольку таблица заполнялась из разговоров с очевидцами и отчетов служб спасения, в части ячеек встречалась информация, плохо поддающаяся обработке.

Часть графиков была создана через функции сайта RawGraphs, остальные с помощью дополнительных библиотек внутри Google Collab. Это обусловлено тем, что мне привычнее работать с анализом и визуализацией данных в среде программирования.

Для анализа были выбраны следующие данные: география нападений и страны с самыми высокими показателями, частота нападений в разные месяца и их фатальность, соотношение количества жертв между двумя полами, а также статистика по виду активности пострадавших.

Все полученные визуализации я сохранила в формате csv и перенесла их в Figma. Там я предварительно составила макет в формате вертикального постера А2, расположила по модульной сетке графики и предполагаемые текстовые блоки, подобрала шрифт и размеры элементов.

Далее я очистила графики от лишних подписей, скорректировала положение некоторых текстовых элементов, так они «прилипали» к визуализациям. А также привела их к единой палитре.

Текст плаката был написан с помощью нейросети Qwen.Ai, также эта модель была использована для помощи в написании кода и функций очистки. После завершения работы над инфографикой, я перенесла результат для предполагаемые носители с помощью плагинов в Figma (Artboard Mockups и Mockup Plugin)