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データの視覚化:感覚を養うデータ

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Anonim

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この記事は、David Sudaによって書かれたData Journalism Handbookのセクションを改編したものです。 ここで完全な作品を見ることができます。


オンラインで時間を過ごすなら、データのいたるところにあるグラフィック表現であるインフォグラフィックに慣れているでしょう。 私たちが彼らに惹かれる理由はほとんど謎ではありません。私たちは視覚的な生き物です。 インフォグラフィックは、面白く、有益で、美しいものにさえなり得ます。 そして、私たちが想像もしなかった方法でトピックを真に照らすものもあります。 がん研究の新たな発見のfor造に役立つような方法で。 または、科学者が新しい植物を発見するのを助けます。 または、米国にあるスターバックスの場所の数、または女性の上院議員の数についての社会的な解説を作成することもできます。


そこで、データを設計で使用する方法について考え始めました。 ここに、データの視覚化が本当に輝くいくつかの重要な例と、不足する可能性が高いいくつかの重要な例を示します。

階層を表示するには


ソース:OpenSpending.org


1991年、研究者Ben Shneidermanは、互いに同心円状にネストされた複数のボックスで構成される「ツリーマップ」と呼ばれる新しい視覚化フォームを発明しました。 特定のボックスの領域は、それ自体とその内容の集合体の両方として、それが表す量を表します。 エージェンシーとサブエージェンシーによる国家予算の視覚化、セクターと会社による株式市場の視覚化、またはクラスとサブクラスによるプログラミング言語の視覚化のいずれにおいても、ツリーマップはエンティティとその構成要素をマッピングするためのコンパクトで直感的なインターフェースです。 別の効果的な形式は樹状図です。これは、より典型的な組織図のように見え、サブカテゴリが単一の発信トランクから分岐し続けます。

大規模なデータベースを参照するには

イギリスの道路でのすべての死、1999-2000

出典:BBC


データの視覚化は、なじみのある情報を取得してまったく新しい観点で表示するのに非常に効果的ですが、ユーザーがナビゲートしたい最新の情報がある場合はどうなりますか? データの時代は、エリック・フィッシャーのFlickrスナップショットの素晴らしい地理的分析から、以前は機密であった何千もの教師の評価のニューヨーク市のリリースのウォールストリートジャーナルの分析まで、ほぼ毎日驚くべき新しい発見をもたらします。


これらのデータセットは、ユーザーが最も関連性の高い情報を掘り下げて掘り下げることができるときに最も強力です。


2010年初頭、ニューヨークタイムズはNetflixの通常どの映画がどの映画を最も頻繁にレンタルしたかについてのプライベートな記録へのアクセスを許可されました。 Netflixは生の数字の開示を拒否しましたが、The Timesはユーザーが米国の12の大都市圏で上位100位にランクされたレンタルを郵便番号レベルに分けて閲覧できる魅力的なインタラクティブデータベースを作成しました。 各コミュニティにオーバーレイされたカラーグレードのヒートマップにより、ユーザーは特定のタイトルが最も人気のある場所をすばやくスキャンして確認できました。


その同じ年の終わりに向けて、タイムズ紙は、米国の10年の国勢調査の結果を発表しました。 Adobe Flashに組み込まれたインターフェイスは、多数の視覚化オプションを提供し、ユーザーは全国のすべての人口調査ブロック(820万件中)を閲覧して、人種、収入、および教育別の居住者の分布を確認できました。 これがデータの解決であり、公開後最初の数時間でデータセットを調べたときに、データベースのそのコーナーを探索するのは世界で最初の人ではないかと考えました。


データベースフロントエンドとしての同様の賞賛に値する視覚化の使用には、BBCによる交通事故の調査(上記の画像に表示)、およびウィキリークスによるイラクとアフガニスタンの戦争ログのリリースとして大規模なデータダンプを迅速にインデックス化する試みの多くが含まれます。

代替結果を想像する

現実と比較した予算予測

出典:New York Times


New York Timesで、長年にわたる悲劇的に楽観的な米国の赤字予測に関する2010年のアマンダコックスの「ヤマアラシチャート」は、何が起こったのかが何が起こらなかったよりも面白くないことを示しています。 コックスの熱線は、10年にわたる戦争と減税の後に急増した財政赤字を示しており、将来の非現実的な期待がどのようになるかを示しています。


Appleの長年のインターフェイスデザイナーであるBret Victor(および定量的情報を伝達する視覚化の「kill math」理論の創始者)は、一種のリアクティブドキュメントのプロトタイプを作成しました。 彼の例では、省エネのアイデアには編集可能な施設が含まれており、空の部屋の照明を消すなどの簡単なステップで、アメリカ人は2から40の石炭火力発電所の出力を節約できます。 テキストの段落の中央で参照される割合を変更すると、ページの残りのテキストがそれに応じて更新されます!

データの可視化が機能する場合

最終的に、効果的なデータの視覚化は、適切で、クリーンで、正確で意味のある情報に依存します。 その情報がニュース、マーケティング、ビジネス、科学の進歩、または将来間違いなく使用される多くの計り知れない方法のいずれかで使用されているかどうかにかかわらず、視覚化はより効果的でインタラクティブなデータ通信方法ですそうでなければ、乾燥した、生命のない、理解できないでしょう。 視覚的に表示すると、データは生の同化不可能な素材から、私たちの心と視覚を養うものに変換できます。 つまり、データを見るだけでなく、世界を見るまったく新しい方法を提供します。


興味深いデータ視覚化プロジェクトを見ましたか? 私たちに知らせて。 それらについて書いてみたい。


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