Visualisering av samverkan 18 december 2017 En viktig aspekt i samverkan är att inte bara ha koll på vilka andra aktörer du själv samverkar med, utan även veta om vilka aktörer du inte samverkar med, men kanske borde ha kontakt med, och ibland även att ha förståelse för vilka andra aktörer som samverkar och på vilket sätt. Det är här visualisering av samverkan, eller samverkansnätverket, kommer in. 1 Utmaningar Vilken information som en användare av ett samverkanssystem kan utläsa ur en dylik visualisering kan variera och är svårt att förutse. Det finns dock anledning att tro att samma representation kan komma att användas både för att utläsa detaljinformation, till exempel exakt vilka som har eller inte har kontakt med en specifik aktör, och för att skapa sig en generell överblick, till exempel hur distributionen av kontakter ser ut inom varje region, var det finns avsaknad av samverkan, om samverkan sker vertikalt eller horisontellt organisationsmässigt, eller både och. Mängden aktörer som behöver samverka och därmed visualiseras kan också variera från bara några stycken till långt fler. Till exempel finns i Västra Götlands län 49 kommuner. Dessutom kan samverkan krävas över länsgränser, vilket betyder att samverkansvisualisering kan behöva representera hundratals kontakter. 2 Visuella representationer Tre visuella representationer har potential att på olika sätt representera samverkansinformation visuellt. Alla tre kan implementeras i både statisk och interaktiv form, så att den visuella informationen kan förtydligas genom överstrykning och annan typ av förstärkning när användaren för muspekare över representationen. 1
Figur 1: Ostrukturerat nätverk aktörer representeras av rutor och samverkan representeras av linjer mellan dessa aktörer. Ostrukturerat nätverk är den enklaste och därför i många sammanhang den vanligaste representationen. Den består av rutor, som i detta fall representerar aktörer, och linjer mellan dessa, som representerar samverkan, se figur 1. En stor nackdel med denna representation är att det är svårt att sortera aktörerna efter namn och att det därför kan vara svårt att hitta specifika aktörer, speciellt när de är många. Dessutom är linjerna mellan aktörerna också ostrukturerade vilket kan göra det svårt att se mönster. Strukturerad cirkel kan liknas med att aktörerna flyttas ut från den föregående representationen till en cirkel. Aktörerna kan då sorteras, vilket gör det lättare att hitta en specifik aktör, och enkelt grupperas efter region. Dessutom separeras listan över aktörer från representationen av samverkan, som visualiseras innanför cirkeln, se figur 2. Dock kan linjerna upplevas smälta samman när de blir väldigt många. 2
Figur 2: Strukturerad cirkel aktörer listas i en cirkel och samverkan representeras av linjer mellan dessa aktörer. 3
Grann-matris är en representation där varje aktör listas både som en rad och som en kolumn i en matris, se figur 3. Rutan där rad och kolumn för två olika aktörer möts kan färgas utifrån vad som ska representeras, i vårt fall deras samverkan. Jämfört med strukturerad cirkel så listas här varje aktör två gånger och samverkan representeras av ruta istället för linje. Det finns dock en variant som listar varje aktör endast en gång: vikt grann-matris (folded adjacency matrix). Grann-matrisen är någon mindre kompakt i sin representation än strukturerad cirkel. Dessutom anses ibland linjer vara lättare att följa och det kan vara svårt att se vilken ruta som kopplas till vilken aktör, speciellt då rader och kolumner blir längre när antalet inblandade aktörer växer. Å andra sidan kan man, genom att följa en specifik rad, se både hur mycket samverkan som denne aktör är inblandad i och vilken samverkan som inte sker. Dessutom är det garanterat att inga representationer hamnar framför varandra. 3 Utvärdering Två av de visuella representationerna ingick i en kvantitativ användarstudie för att utvärdera deras effektivitet i olika situationer och för olika ändamål. I dylika studier är det alltid en avvägning mellan å ena sidan hur mycket detaljrikedom man vill ha i studien, till exempel i form av olika representationer och olika nivåer av svårighetsgrader, och å andra sidan hur många frågor det blir i studien, det vill säga hur lång tid det får ta för testpersonen att genomföra testet, med risk att trötthet påverkar studiens datakvalitet. I studien ingick det ostrukturerade nätverket (A, figur 2). Den strukturerade cirkeln testades i två versioner: en där alla regioner och länsstyrelser listades för sig (B, figur 4 vänster) och en där de listades tillsammans med kommunerna i respektive län (C, figur 4 höger). Två situationer har valts ut för den här studien: låg mängd samverkan och hög. I ett försök att fånga både detalj och mer övergripande information ställdes två sorters frågor: vilka kontakter har en viss aktör och hur många kontakter har en aktör. Studien genomfördes med hjälp av ett webbformulär som distribuerades via e-post till utvalda deltagare. Webbformuläret visade en statisk bild med en av de tre representationerna tillsammans med en av de två frågorna. Med tre representationer, två svårighetsgrader, två typer av frågor och två frågor per typ, ställdes totalt 24 frågor per deltagare. Total beräknas resultatet utifrån 15 försökspersoner. Vi ser att det finns en signifikant huvudeffekt av svårighetsgrad på frågorna där de svårare frågorna har lägre prestation (F (1,14) = 12.33, p = 0.003, η 2 p = 0.47). Det finns ingen signifikant skillnad mellan de tre typerna av repre- 4
Figur 3: Grann-matris samverkan representeras av infärgning av skärningen mellan den ena aktörens rad och den andres kolumn, samt vice versa. 5
Figur 4: De två versionerna av den strukturerad cirkeln som utvärderades. Vänster: regioner och länsstyrelser listas för sig. Höger: regioner och länsstyrelser listas tillsammans med kommunerna. sentation, och det finns ingen interaktion. Ser vi på responstid finns en signifikant huvudeffekt av svårighetsgrad då de svårare frågorna har längre responstid jämfört mot de enklare frågorna (F (1,14) = 8.56, p < 0.001, η 2 p = 0.38). Det finns också en en signifikant effekt av representation (F (2,28) = 6.44, p = 0.005, η 2 p = 0.32). Posthoc-test med Bonferronikorrigering för multipla jämförelser visar dock inte mellan vilka representationer detta gäller. Men, det finns tendenser som antyder att representation A är långsammare än både B och C. Det finns ingen interaktion. Studerar vi i stället responstid för korrekta svar finns en signifikant effekt av svårighetsgrad (F (1,14) = 21.51, p = 0.011, η 2 p = 0.61), med långsammare svar på de svårare frågorna. Det finns ingen statistisk signifikant skillnad mellan representationerna, och ingen interaktion. 4 Analys Resultaten från studien visar på att det finns en signifikant effekt av representation men att denna effekt är för liten för att vara statistiskt signifikant när man kompenserar för multipla jämförelser. Det kan tolkas som att det är mindre viktigt vilken representation man väljer och att andra aspekter har större inverkan på hur lätt det är att tolka visualiseringen. Dock finns det anekdotiska bevis för att ostrukturerat nätverk riskerar att bryta samman när antalet aktörer ökar. Det kan härledas till att represen- 6
tationer för aktörer och för samverkan delar utrymme i bilden, och därmed hamnar framför varandra. Med strukturerad cirkel överlappar representationen för aktörer aldrig med varandra, heller inte med representationen för samverkan, eftersom den ligger innanför cirkeln. Däremot delar representationerna för samverkan utrymme på ett ostrukturerat sätt, varför vi på samma sätt kan vi räkna med att även denna representation bryter samman, när mängden samverkan ökar ytterligare. Således blir det omöjligt att se vilken aktör som samverkan med vilken annan, även om den generella strukturen fortfarande syns. Visualisering genom grann-matris, däremot, är mindre kompakt än de båda andra representationerna och när antalet aktörer ökar så blir det svårt att läsa den tillhörande texten. Det blir också allt svårare att följa de allt längre raderna och kolumnerna för att hitta vilken aktör som samverkar med vilken. Dock försämras inte läsbarheten av mängden samverkan. 5 Slutsats De slutsatser som kan dras ur studie och analys är att det är mindre viktigt vilken representationen vi väljer än vad vi hade trott men att det ostrukturerade nätverket snabbt blir svårtolkat när mängden aktörer och samverkan ökar. Vi kan också se att alla representanter har sina svagheter, men att de har olika svagheter. Det finns anledning att tro att grann-matris är att föredra när mycket och komplex samverkan behöver analyseras inom en grupp av inte alltför många aktörer, medan strukturerad cirkel är marginellt mer läsbar vid större antal aktörer men samtidigt riskerar att bli svårläst när mängden samverkan ökar. Observera att vi inte har tagit hänsyn till interaktiv visualisering, som för alla representationer har möjlighet att underlätta sökning av specifik samverkan, även om inte överblicken påverkas nämnvärt. 7