İnsanlar karmaşık veri kümelerini hızlı ve doğru şekilde işleyemez. Ancak insan yüzü bir istisnadır; beynimiz yüzleri ve aralarındaki küçük farkları kolayca ayırt eder.
Herman Chernoff bu iki gerçeği birleştirerek verileri yüzlerle temsil etmeyi önerdi. Böylece Chernoff Yüzleri ortaya çıktı. Çoğu insan istatistik tablolarını ve grafikleri okumaktan hoşlanmaz; okusa bile yanlış yorumlayabilir. Çünkü ortalamalar ve trendler her zaman göründüğü kadar açık değildir.
Charles Wheelan’ın dediği gibi: “İstatistiklerle yalan söylemek kolaydır; ama onsuz gerçeği anlatmak zordur.” 1973’te Chernoff’un önerdiği bu yöntem, veriyi daha sezgisel anlamak için farklı bir yol sundu.
Şimdi yukarıdaki haritaya bakın. Bu harita refah düzeyini göstermek için hazırlanmıştır. İstatistik bilginiz olmasa bile, bu yüzlere bakarak hangisinin mutlu, hangisinin zor durumda olduğunu kolayca anlayabilirsiniz. Herman Chernoff’un amacı da tam olarak buydu: veriyi sezgisel hale getirmek.
Çalışmasının adı “The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically” idi. Ancak zamanla bu yöntem “Chernoff Yüzleri” olarak anılmaya başladı.
İlk bakışta bu görseller, bir çocuğun yaptığı basit çizimler gibi görünebilir. Oysa bu yüzler, veriyi anlatmanın farklı ve oldukça etkili bir yoludur.
Chernoff Yüzleri Nedir?
Yüzümüz, duyguları ifade etmenin temel aracıdır. Onlarca kas sayesinde çok farklı ifadeler oluşturabiliriz ve beynimiz bu ifadeleri okumaya doğal olarak yatkındır. Hatta yüzleri tanımaya özel bir bölge bile vardır: fusiform yüz bölgesi. Bu sistem o kadar hassastır ki bazen cansız nesnelerde bile yüz görmemize neden olur.
Ayrıca yüz algısı hiyerarşiktir; gözler ve ağız gibi bazı özellikler diğerlerinden daha fazla dikkat çeker. İşte Herman Chernoff tam olarak bu özelliği kullanmak istedi. Yaptığı çalışmalar, insanların çok sayıda veriyi temsil eden yüzleri bile kolayca yorumlayabildiğini gösterdi.
Chernoff yüzleri, çok boyutlu verileri görselleştirmenin yaratıcı bir yoludur. Herman Chernoff’un geliştirdiği bu yöntemde, genellikle 18 veya daha az değişken içeren her veri noktası bir yüz olarak temsil edilir.
Her veri nesnesi için bir yüz çizilir ve ağız, burun, göz, kaş gibi yüz özelliklerine farklı veriler atanır. Bu özelliklerin boyutu ve şekli, ilgili veriye göre değişir.
Örneğin gözler arasındaki mesafe maliyeti, burun uzunluğu bir süreci, göz şekli ise çalışan sayısını temsil edebilir. Böylece her yüz, karmaşık bir veri setinin görsel bir özetine dönüşür.
Ancak bu yöntemin bir dezavantajı vardır. Yüzdeki bazı özellikler diğerlerine göre daha dikkat çekicidir. Örneğin gözler, kulaklara kıyasla çok daha hızlı fark edilir. Bu yüzden karşılaştırma yaparken bazı veriler istemeden daha fazla öne çıkabilir ve yorumlar dikkatle yapılmalıdır.
Chernoff Yüzleri Neden Yaygınlaşmadı?
Çok boyutlu verileri görselleştirme yöntemlerinin her birinin kendine özgü avantajları ve dezavantajları vardır. Chernoff yüzlerinin dezavantajlarından biri, bu yüzleri oluşturmak için genellikle bir yazılım gerektirmesidir.
Bir diğer sorun ise yöntemin teknik yapısından çok, izleyici üzerindeki etkisiyle ilgilidir. Bu yüzler çoğu zaman garip ve rahatsız edici görünebilir. Çünkü ortaya çıkan ifadeler, gerçek hayatta alışık olduğumuz yüz davranışlarına benzemez. Bu durum, “tekinsiz vadi” olarak bilinen etkiyle açıklanır.
İnsanlar doğuştan yüzleri algılamaya yatkındır ve iletişimde özellikle gözler ile ağız önemli rol oynar. Dikkatimiz bu iki nokta arasında gidip gelir. Ancak bu bölgelerdeki küçük bir tutarsızlık bile yüzü tuhaf ve rahatsız edici hale getirebilir.
Bu yüzden, özellikle insanımsı görsellerde veya robotlarda, doğal olmayan yüz ifadeleri çoğu kişide huzursuzluk yaratır.
Kaynaklar ve ileri okumalar:
- Chernoff faces: The data-rich maps that stare back at you. Yayınlanma tarihi: 2 Temmuz 2024. Kaynak site: Big Think. Bağlantı: Chernoff faces: The data-rich maps that stare back at you
- Chernoff, Herman. “The Use of Faces to Represent Points in k- Dimensional Space Graphically.” Journal of the American Statistical Association 68 (1973): 361-368.
- Yavuz, S. (2020). Çok Boyutlu Veri Görselleştirme Yöntemlerinden Chernoff Yüzleri Yöntemi Kullanılarak Üniversitelerin İstatistik Bölümlerinin Kpss Başarı Puanlarının Karşılaştırılması . Erzincan University Journal of Science and Technology , 13 (1) , 152-161 . DOI: 10.18185/erzifbed.640732
Size Bir Mesajımız Var!
Matematiksel, matematiğe karşı duyulan önyargıyı azaltmak ve ilgiyi arttırmak amacıyla kurulmuş bir platformdur. Sitemizde, öncelikli olarak matematik ile ilgili yazılar yer almaktadır. Ancak bilimin bütünsel yapısı itibari ile diğer bilim dalları ile ilgili konular da ilerleyen yıllarda sitemize dahil edilmiştir. Bu sitenin tek kazancı sizlere göstermek zorunda kaldığımız reklamlardır. Yüksek okunurluk düzeyine sahip bir web sitesi barındırmak ne yazık ki günümüzde oldukça masraflıdır. Bu konuda bizi anlayacağınızı umuyoruz. Ayrıca yazımızı paylaşarak da büyümemize destek olabilirsiniz. Matematik ile kalalım, bilim ile kalalım.
Matematiksel
