Anthropic over AI op de arbeidsmarkt: van radar naar dumbbell
Anthropic, "Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence"
Twee overlappende vlakken in een radar vragen het oog om twee taken tegelijk. De data zelf draagt een rangorde van verschillen, en die wordt pas zichtbaar zodra de vorm verandert.
Het origineel
Anthropic, "Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence", figuur 2. Per beroepscategorie staat het theoretische AI-potentieel naast het geobserveerde gebruik. Twee gesloten vlakken in een radar, willekeurig geordende assen, één gedeelde schaal.
Bron: Anthropic, "Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence"
Wat me opviel
Het radarvlak komt uit het magazijn van datavisualisaties die hoofden doen knikken zonder dat iemand iets afleest. De blauwe vorm steekt visueel het verst, dus de eerste indruk is "AI kan veel". Welke beroepscategorie het grootste verschil draagt tussen potentieel en realiteit, daar moet het oog naar zoeken. Het antwoord ligt verstopt in de breedte van een sikkel.
De volgorde van de categorieën rond het rond is willekeurig. Een radar leest het oog als een vorm waarin de assen samenhangen, zoals windrichtingen of maanden. Beroepen kennen die cyclus niet. Wie de assen anders had geschikt, had een ander silhouet gekregen voor dezelfde data.
Twee gesloten vormen die elkaar deels overlappen, vragen het oog om twee taken tegelijk. Vorm A inschatten, vorm B inschatten, en dan het verschil. Veel werk voor wie alleen wil weten waar de kloof tussen wat AI kan en wat AI doet, het breedst is.
De informatie die in deze data écht zit, is een rangorde van verschillen. Juridisch staat bovenaan met 73 procentpunten kloof, Groenonderhoud onderaan met 8. Die rangorde leest niemand uit het radarvlak.
Mijn versie
Twee stippen per categorie, verbonden door een lijn. De lengte van de lijn ís het verschil. Geel staat voor wat geobserveerd wordt in werkelijk gebruik, cyaan voor wat AI theoretisch kan. De categorieën zijn gesorteerd op de breedte van de kloof, met de exacte waarde apart afgedrukt rechts. Wie dit beeld los ziet, kan de top-3 en de bodem-3 in één blik noemen, zonder een gebogen vlak te hoeven interpreteren.
Wat dit illustreert
Een radar past wanneer de assen samenhangen en wanneer de boodschap over het profiel gaat, over de totale vorm. Wanneer de boodschap over een vergelijking gaat tussen twee waarden per categorie, met als kernvraag waar het verschil het grootst is, dan vraagt die boodschap een vorm waarin rangorde en afstand af te lezen zijn. Bij een dumbbell is de afstand op het beeld dezelfde afstand als in de data. Wie kiest voor een radar terwijl de data een rangorde draagt, kiest voor decoratie boven leesbaarheid. De Trusted Data Communicator stelt zich vóór de keuze één vraag: welke vraag wil ik dat de lezer beantwoord krijgt zonder rekenen? Het antwoord op die vraag bepaalt de vorm.