今回、私たちの話は約5年前、おそらくもう少し前に始まります。 私の娘は列車の段階にあったので、娘と私は小さな木製の列車セットで線路を作りました。 時々、私たちは台所の床を引き継ぐでしょう。
彼女は私に就寝時にきかんしゃトーマスの話を読んでもらいました。彼女のお気に入りの番組はBBCのきかんしゃトーマスの話でした。 さて、それは何と関係がありますかJMP ？ ええと、当時は、くだらないことではありませんでした。 その段階では、JMPでさえ働いていませんでした。 しかし、私は旅行していないので（なぜなら世界はバナナになりつつあります）、私はグラフィックデザインのルーツに少し戻って、データの視覚化を研究してきました。 とても楽しかったです。
私は私たち自身のXanGreggによるビデオプレゼンテーションを見てきました（ @XanGregg ）、他のプレゼンテーションからの私のメモを調べて、エドワードタフテとスティーブンフューを読んでください。 ニック・デスバラッツと一緒にいくつかのクラスを受講することもできました。
過去数か月のどこかで何かがクリックされ、データ視覚化のこれらの専門家全員が同じトラックで実行されていることに気付きました（先制しゃれを許せば）。 データ視覚化の専門家が言うすべてを1つの簡単な考えに要約すると、それはトーマスのタンクエンジンの本からすぐに出てくる可能性があります。視覚化が望んでいるのは有用。
派手な列車と事業用車
私の娘の（著作権で保護された）本では、擬人化された列車は一般的にすべて有用であるように努めています。 しかし、それらはすべて独自の個性を持っています。きれいにするのが好きな人もいれば、少しラフであることを気にしない人もいれば、派手な人もいます。 いろいろな種類が必要ですよね？ しかし、最終的には、人間がエンジンに与えることができる最高の賞賛は、それらが「本当に便利。」かわいらしく、派手で、端がざらざらしているわけではなく、便利だっただけです。
グラフを擬人化すると、同じような感覚になるかもしれません。 では、グラフはどのように役立つのでしょうか。 それは、問題の説明、メッセージ、またはグラフが通信することを目的としていることを見つけることから始まります。 いくつかの例を見て、それらをそれらの述べられた目的と比較してから、それらをより有用にするためにいくつかの調整を見てみましょう。
このグラフは、しばらく前に私のニュースフィードに表示されました。 述べられた目的は、で定義された4つの要因に基づいて、「コロナウイルスリスクの観点から活動がどのように積み重なるかを[示す]」ことでした。論文。
では、このグラフは視覚化演習の目的をどの程度満たしていましたか？ 私にとっての答えは、「彼らは大丈夫でしたが、もっとうまくできたはずです」です。理由の詳細については後で説明しますが、要点は、どの活動が危険であるかを一目で判断したり、活動間のリスクレベルを比較したりすることが難しいということです。
この次の例では、自分の薬をいくつか飲んで、2020年のハロウィーンの記事用に作成したビジュアルを使用します。 オーソン・ウェルズの「宇宙戦争」の放送のテキストを分析しました。 あなたは私の分析を見ることができますここに。 この視覚化の目的は、ラジオスクリプトのすべての用語を要約し、重要なテーマまたは用語を強調することでした。
どうだった？ 私は惨めに失敗したと思います。 どうして？ さて、もう一度詳細については後で説明しますが、ワードクラウドのようなものはデータアートの領域にもっと流れ込みます。 ワードクラウドは、楽しいか視覚的に印象的であるため、ロゴ、マーケティング資料、Tシャツなどとして使用されています。 洞察を伝達するためのツールとして（有用な強調表示があっても）、それらはかなりひどいものです。
ああ、スパイダープロット…私の古い宿敵。 ごめんなさい。 私はこれらに対して一定の偏見を認めなければなりません。 しかし、なぜ彼らが私をそんなに悩ませているのかをあなたに見てもらうことができるかどうか見てみましょう（駄洒落について申し訳ありません）。 これがからのレーダーチャートのキャプションですジャーナル記事：「 14種類のビールの5つの官能特性のスパイダーダイアグラムを[グラフ]に示します。 異なるサンプルにはそれぞれの感覚的特徴があり、サンプル8、10、14、11、9、および2には、それぞれ最も強い酸味、苦味、甘い、ヤギ、不確かさ、および「その他の味」がありました。」そして、ここにグラフがあります：
うん。 かなり悪いです。 しかし、これらのチャートではかなり一般的な状況です。
データの視覚化についてさらに学ぶための作業を行うことの1つの欠点は、問題を一度見たら、実際にはできないことです。見えないそれら。 そして、私たちの現在の世界の問題は、毎日たくさんのグラフが作成されていることです。 パンデミックと米国の選挙の間に、私たちはグラフィックで溢れています。 これらの視覚化は、派手で洗練されているか、エッジの周りが粗い場合がありますが、ほとんどの場合、多くは役に立たないだけです。 ですから、私たちは悲しい、満たされていないグラフの世界を持っています。 （それは悲しい考えですよね？）まあ、それはホリデーシーズンなので、それを修正しましょう。 まず、根本的な問題に取り組む必要があります。
かなり役に立たないかもしれませんが、役に立つは常にきれいです
なぜそんなに役に立たないグラフがそこにあるのですか？ （私はそれらを呼び出すつもりはありません悪いグラフ;それらが役に立たないのは彼らのせいではありません-彼らはそのように描かれただけです）。 これについての私の意見は、それは単一の概念を欠いている人々に要約されるということです：物事は役に立たなくてもきれいになることがありますが、役に立つものは本質的にきれいです。 そしてによって可愛い、本来の目的を完全に満たす何かから生まれる優雅なフォルムがあるということです。
ニック・デスバラッツギリシャ語を使用テロスこの概念を説明します。 このビジネスに携わる私たちの多く（私自身も含む）は、視覚化の限界を押し上げることに夢中になり、データの視覚化について忘れてしまう可能性があります。コミュニケーション。 視覚化のために視覚化していて、そのコミュニケーションピースを失うと、グラフが役に立たなくなる危険があります。 さて、それはそれらの役に立たないグラフが美しくないということではありません、ただそれらが最適なコミュニケーションツールではないということです。
イージートラックにこだわる
それで、私たちは何をしますか？ あまり役に立たないグラフをたくさん紹介しました。 そして、それらは可能な限り有用ではないので、それらは悲しいグラフです。 悲しいグラフは欲しくないですよね？ 番号！ それでは、問題を修正しましょう。
これらの最初の例では、問題は、著者が脳の視覚処理システムの長所を活用していないことです。 ダニエル・カーネマンの本に書かれている推論の線に従うとしたら考える、速くて遅い、情報を処理するための2つのシステムがあると言えます。1つは無意識に動作し、めちゃくちゃ効率的です（システム1）。もう1つは、複雑な問題を処理するために設計されていますが、より慎重です（システム2）。 この2番目のシステムを使用すると、エネルギーを大量に消費するため、このシステムを使用すると、視聴者が疲れるリスクがあります。 ですから、人々がグラフについて考えすぎなければならないとき、それらは役に立たず（つまり、悲しいグラフ）、私たちの脳は疲れます（悲しい脳）！ この問題を解決するための秘訣は、最初の、より直感的な処理システムを使用することです。
システム1は、直線距離や同様のタスクを判断する高速パターン認識用に設計されています。 このように考えてください。数千年前に一瞬の生死の決定に必要だった場合、システム1によって処理されます。 そのため、データの専門家は棒グラフを使用する方が良いという考えに耳を傾けます。 曲線や面積よりも直線距離（直線）の判断に優れています。 通常、棒グラフはシステム1で処理します。 これが人であると言う別の言い方はハードワイヤード棒グラフの情報をすばやく読み取って処理します。 2点間の最短距離は直線であり、私たちの脳を通る最速の経路もたまたま1つです！
最初のグラフィックに戻ると、根本的な問題は、System2を使用する必要があるビジュアルを作成していることです。 任意のスケーリングを作成し、そのスケーリングに対するアクティビティの各正方形を定量化し、各正方形の値を合計する必要があります。 合計リスクスコアを取得するためだけにすべて。 そして、活動を比較したい場合は、もう一度それを行う必要があります。 （それを書くだけで疲れます！）では、グラフでそれをすべて実行してみませんか？ ここにいくつかの選択肢があります（私がJMPで作成した2つとテキサス医師会）システム1の使用を対象としています。
それらがどれほど読みやすいか見てみましょう。
機能駆動フォームをしましょう
この考え方全体を始めたタンクエンジンについてもう一度考えてみましょう。 なぜ機関車がそのように見えるのか考えたことがありますか？ 私の祖父は鉄道模型の大ファンなので、このトピックに関する私の考えは遺伝的かもしれないと思います。 あるいは、子供の頃に電車を見たり、店に行って彼の最新の買収を集めたりした夏の結果かもしれません。 いずれにせよ、私はいつも蒸気機関車の外観に特定の優雅さを見つけました。
出典：https：//en.wikipedia.org/wiki/Steam_locomotive_components
彼らが外観を近代化することを決定したときでさえ、機能は形を動かしました：
出典：https：//en.wikipedia.org/wiki/Steam_locomotive#/media/File：Number_4468_Mallard_in_York.jpg
同様に、グラフ作成の演習は常に目的の声明ある種の グラフが役立つためには、目的がなければならないことを忘れないでください。 探索的分析を行っている場合、そのステートメントは調査を推進している質問でさえあるかもしれません。
私が使用したワードクラウドの場合、目標はスクリプトで最も重要なテーマを表示します。 ワードクラウドはこれをうまく行いません。 私が言ったように、それは「データの視覚化」というよりも「データアート」です。単語の雲は、単にその長さのおかげで、長い単語が単語の雲の中でより重要に「現れる」ので、視覚をだますことに問題があります。 以下の例では、データを少し処理し、ビジュアルを平行プロットに変更しました。 各キャラクターまたはキャラクターのグループとさまざまなトピックとの関連を追跡して、視聴者を誤解させる可能性が低い、より洞察に満ちたビューを提供することをお勧めします。 （これはインタラクティブですが、左側にあるローカルデータフィルターをクリックしてください。）
ここで重要なのは、美学が重要であるということですが、有用な視覚化の基盤は、目的の明確な記述とその目的の順守です。
車軸に巻き付かないでください
おそらく、人々がグラフをセクシーにしようとする最も簡単な方法（はい、私はグラフをセクシーと呼びました;それを乗り越えます）は、デカルトグラフ（x、y軸）を取り、それを中心軸に巻き付けることです。 これにより、円グラフ、レーダーチャート、スパイダーチャートなどが作成されます。ですセクシー...でも、できる限り便利ですか？
その質問に対する答えは、一般的に「いいえ」です。人間は、放射状システムで距離やサイズを比較するように配線されていません（円グラフは、正しく使用されている場合、その規則の例外です）。 物事はまた、本当にすぐに散らかることができます。 そして、残念ながら、データの世界では、専門家を含め、多くの人々がこの罠に陥っています。
ああ！ そして、レーダーチャートを追いかけるのではなく（…何回も何回も）、XanGreggに同意しましょうレーダーチャートは特に役に立ちませんこの問題のいくつかの異なる例を見てください。
ザ・北極圏の死のスパイラル（はい、タイトルケースを取得するのに十分です）は問題の確かな例です。 その名前はドラマを連想させます、そして多分それはビジュアルの究極の説得力のある目標です。
ビジュアルの直接の目標は、海氷の量が年々回復しておらず、実際、状況が悪化していることを伝えることです。 問題（視覚的な問題）は、データを放射状の座標系に変換することで、システム2の認知機能を使用していることです。つまり、脳がポイントに到達するためにさらに努力する必要があります。 では、このようなシステム1ソリューションを選択してみませんか？
このグラフから、a）下降傾向があり、b）過去40年間に見られたものをはるかに下回っていることはかなり明らかです。 さらに、棒グラフを使用することで、システム1を使用しています。つまり、最初のグラフよりもはるかに早くこれらの結論に到達した可能性があります。
この2番目のグラフは、AlbertoCairoが6つのスケールで視覚化を測定するために使用するグラフです。 彼は最初の本でそれを最初に提案しましたインフォグラフィック2.0、そしてそれを再び議論しました機能芸術。
グラフの目的は、グラフィックが複雑さと了解度でどのように機能するかを6つの次元で伝えることです。 最初の例のコンテキストでは、システム1とシステム2の使用量に関するグラフを（概念的に）スコアリングしています。 これらの次元は、デザインコンセプトのペアとしてレイアウトされます（抽象化と形象、機能性と装飾、密度と明るさ、一次元性と多次元性、独創性と親しみやすさ、新規性と冗長性）。 ただし、これらのディメンションを中心軸の周りに扇形に広げることにより、リーダーはグラフ全体をスキャンして、ペアの各側のスコアを確認する必要があります。 （また、スコアを接続すると、不思議なことにスパイダープロットのように見えますが、そのポイントを通過させます。）なぜこのようなことをしないのですか？
同じ情報が伝達され、それを伝達するためにその迅速なシステム1認識に依存しています！ だから、あなたは情報を得るもっと早く。
ここで私が言いたいのは、本当に正当な理由がない限り、放射状のプロットを避けることは、本当に役立つグラフにとっておそらくより良いコースであるということだと思います。
常に誠実であること
これは厄介な問題になる可能性があり、意図的に他人を誤解させていると非難するつもりはありません。 分析における真実性の問題は、私たちの個人的な偏見を私たちの労働の産物に忍び込ませるときに起こります。 データ分析とデータ視覚化には、科学に組み込まれた主観性の要素があります。 作成するビジュアルには、意見の要素、または少なくともデータの解釈があります。 私はそれが言ったのを聞いた（Xanによって数回ディスカバリーサミットそしてJMPオンエア）すべてのグラフに偏りがあり、一部は便利です（有名なジョージボックスの引用のリフのようなものです）。 真実のビジュアルを作成する上で重要な点は、その構築とデータ解釈のプロセス中に行う選択が両方とも透過的であるということです。 グラフのタイトルに重要なポイントを入れるのと同じくらい簡単です。
または、役立つ注釈を提供します。
重要な点は、グラフはそれらの仮定と結論を所有する必要があり、それらを隠そうとしないことです。
まとめ
この記事で取り上げていないことがたくさんあります。 正直なところ、私が言おうとしている点の文脈では、これらはすべて、有用なグラフを作成するための単純に異なる戦略です。 本当に便利なグラフを作成するという目標に固執すれば、残りは自然に続きます。
放射状のグラフは、一般的に線形のグラフほど有用ではありません。私たちの脳はそのように配線されていません。 読者があなたの思考プロセスや無意識の偏見を理解していないため、あなたの仮定や解釈を呼び出さないと、グラフの有用性が低下します。 最も重要なことは、視覚的な問題の説明や論文がないため、有用なグラフを作成することが常に困難になることです。
つまり、最終的には、便利なグラフは幸せなグラフであることを忘れないでください。 そして、私たちは皆、グラフをできるだけ便利で幸せにするために最善を尽くす必要があります。 そして、あなたのすべてのグラフ（そしてあなたの休日）が幸せになりますように。 さて、ここトーガスプリングスでは雪が降り始めているので、もう少しココアと熟考。 2021年のy'allを参照してください。
