DATA Saber Ord2 で考えたこと

• 人はなぜ視覚化したものを使ってdataを見なければならないのか？

  • 「数える」という動作⇒10個以上だと厳しい

  • 皆が同じゴールを目指すということ⇒dataを用いる理由

  • Visual Analytics：視覚能力を活かして認識を拡大するデータの表現方法

  • 同じ平均・分散でも分布が違う⇒ビジュアライズする必要性

  • チャートはきれいだから使うわけではない、必要だから使う

• なぜ視覚化が簡単に行うことができる必要があるのか？

  • 難しいとタスクが忘れられてしまう、作業に忙殺される

  • Sensory, Short-Term, Long-Term

  • Short-Termの記憶をいったん外に出す

  • 「あ」という文字の書き方を意識せずに書くように、フロー状態になる必要

    • Tableau操作上も、特に意識をせずに操作できる状態が望ましい

  • VS クロス集計

    • 比較ではなく、特定の値を見たいときによい

    • 全てのものをこれで説明するのは×

  • 場所を示す場合、大きさを示す場合は色やグラフを使う必要がある

• Sensory Memoryを有効に使う（大きさ・色）ことで、Short-Term Memoryを有意義に使える

  • Sensory Memoryをさぼらせない

  • Pre-Attentive Attributes

    • Pre-Attentive（前注意的、無意識的）

    • 向き・幅・長さ・色相・グルーピング・囲い・サイズ・形状・彩度・位置など

    • ざっくり「形」「色」「位置」

• 形状・サイズ・色・位置でどれが強い？

  • 色・位置・形状・サイズ

  • 形状＜サイズ＜色＜位置

  • Pre-Attentive Attributeの強い方をメインにする／サブの要素はそれよりも弱くする

    • では、位置がいつも一番強いのか？⇒そういうわけではない、画面の制約による

      • 狭いスペースの時は色の方が強い

• dataのタイプ

  • 分類的な名義・順序的な名義・量的の3つ

  • dataのタイプとPre-Attentive Attributeの相性

    • 分類的な名義

      • （初見の考え）形状・囲い・グルーピング・向き？

        • A. 形状・色相

    • 順序的な名義

      • （初見の考え）彩度・色相？

        • A. 位置・サイズ・彩度・色相・形状

    • 量的

      • （初見の考え）位置・長さ・幅・サイズ？

        • A. 位置・長さ・サイズ・色の彩度

  • 色は強いが、色数が多すぎると分からなくなってしまう

    • ざっくり、10色以上だと×

  • 同じ要素を違うPre-Attentive Attributeで入れ込むのは意味ない、冗長

• ダッシュボードについて

  • 探索型ダッシュボード⇒中立である、特に強調はしない／説明型ダッシュボード⇒意見が明確

  • デザイン、人が考え込まないようにする

  • ダッシュボードを依頼されて作る時、何が欲しいかを聞かないようにする⇒クライアントは、知らないものはオーダーできない

  • ダッシュボードの背景色を統一する必要

    • 色は相対的、同じ色でも背景色が違うと見え方が異なってしまう

    • ハロー：背景色を調整する

  • 都道府県があるから地図を使う、市区町村があるから地図を使う、は間違っている

    • 隣り合っている場合は色の違いがわかるが、dataの欠落が多かったりすると、比較がしづらい