「データ思考入門」読了しました！

いいな〜と思ったところにはペタペタ付箋を張って読んでいった。

付箋を貼りながら読んだ

「データ思考入門」とは？

そもそもこの本はどんな本か、概要を引用して説明する。

「この本では、データ可視化を効果的に行うために必要な「データ思考」とでも呼ぶべき思考法を丁寧に解説していきます。この本を読むことで、データを正しく読めるようになるのはもちろん、実際に皆さんがデータを使いこなし、効果的に情報を伝えるための「データ可視化のための考え方」を身につけることができます。数字や統計に苦手意識がある方でも、ほんとうの意味で「データに強く」なれるでしょう。」

データ思考入門 「はじめに」p3 より

データ思考入門 (講談社現代新書)

本の概要と切り口

この本は、大きく2つで構成されている。前半の1章から4章まではデータ可視化の概要とデータの読み解き、編集する方法を学べる。後半の5章から9章は、データの見せ方の紹介や、データ可視化コンテンツを制作した後どうやってアップデートしたり、炎上や誤解を避けるためにどうすればよいのか著者の経験をもとに述べられている。

第1章 データ可視化という強力な武器
第2章 データを読み解く
第3章 データを編集する(理論編)
第4章 データを編集する(実践編)
第5章 データをデザインする
第6章 多様なデータの見せ方
第7章 データ可視化をどのように改良するか
第8章 炎上や誤解を避ける
第9章 データ可視化と報道

データ思考入門 「目次」 より

読了までの所要時間

約3時間くらい。通勤の時間にざっと読んで気になるところに付箋を張ってもう一度読むスタイルを取っているので早いほうかもしれない。

なぜ読もうと思ったのか

なぜ購入したのか？
実際にコロナのコンテンツを生み出し運用してきた実績のある方が、どうやって社内調整を行い公開までたどり着けたのかが、自分の本業と近いところがあり興味深かったので購入した。

この本で何を学びたかったか
自分の報道に関わるエンジニアとして、どうすればいいのかわからない課題があり先人にこの悩みを解決してもらえないだろうかと本を手にとった。

データ報道の企画からデザイン、プログラムの開発から記事の執筆までの経験し、社会のあらゆる人々にデータの価値や要点を伝えることを意識してきました。本書では、私自身が何度も冷や汗をかいて学んだ経験を言語化し、データ可視化を始めたいと考える人に具体的な手順や考え方を解説します

データ思考入門 「はじめに」 より

なかなか、メディアの中でも「プログラムの開発から記事の執筆までの経験」をしている人が少なく社内でも先人が少ないため、うまく進められない苦しみに共感してもらえることが少ない。同じような悩みを抱えている人がいるのであれば話を聞いてみたいと思った。

良かったところ

著者の実践的な取り組みに対して、実行の仕方、どうやって改善したかという生の声が書かれていて、噛み締めながら読んだ

関係者と音読したいフレーズがたくさんあった。

データ可視化において「どれだけ多くのデータをユーザーに見せるか」は、実は重要なポイントではありません、最終的にはユーザーがデータを理解したり、データに新たな発見をしたりすることが目的のはずです。であれば、どれだけ多くのデータを見せるかは手段でしかありません。

第３章 データを編集する(理論編) p64

ユーザーがデータを理解した。新たな発見をした。というのをどうしたら提供側がわかるのだろう？基準としてなにかこれがあればユーザーが理解したと言えるみたいなデータがあればいいが、現状として思い浮かばない。

「ユーザーの意見は全て正しいとは限らない、意見ではなく反応を見る」

第7章 データ可視化をどのように改良するか　p174

このデータを落とす、落とさないの判断にしてもユーザーが本当に見ているかどうかで判断するべきなのではないか？と思った。どれくらい見られているかは細かく計測できていたほうが判断しやすいかもなと計測実装をもう少し改善しないとなと思った。

地図やグラフ画像をダウンロードできる機能や、ワンクリックでSNSにシェアする機能をつけておくことで、シェアを促すことができます

第7章 データ可視化をどのように改良するか
 p186

これは、色々機能として反映しなきゃいけないなと思ったのでチームに提案する。

同じような悩みは自分だけじゃないことがわかった

「デザインに力を入れること」は必ずしも「装飾をたくさんいれること」を意味しないのです

第5章データをデザインする　p129

これは何度も何度も音読してほしい。シンプルにするのがいかに難しいか。デザイナーさんを尊敬しているのは情報整理部分だ。自分があんまり情報整理が得意ではなく、雑にSlackに投下供給しがちなので気をつけよう。

自分自身への反省が浮かび上がった

実感を持ってデータを人に伝える際には、「自分自身の実感と結び付けられること」が非常に重要です。データを「へえ、そうなんだ」で終わらせないためには、受けての経験や記憶を喚起するものではければいけません。「データの世界」の外に出ない抽象的な概念よりも、具体的なイメージを呼び起こすデータである必要があります

第4章データを編集する　p98

「自分自身の実感と結び付けられること」これが自分には足りないんじゃないかなと思った。何かアイディアが無いというときに手段を目的にしがちな自分が気をつけたほうが良いのは、この点だ。
自分が興味のある市政、国政の特に自分に関わる分野から個人ジャーナリストとして可視化を始めてもいいな。

「必然性のあるデザインをする」のが重要だと考えています。単なる装飾ではなく、データの内容や意味を踏まえた上で、データから得られる知見を最大化するためにデザインをおこなうという趣旨です

第5章データをデザインする　p113

これも自分に刺さったフレーズ。

「迷ったら誤解の少ない方を選ぶ」ことを勧めています。すなわち注記だけで対応するか、視覚表現まで注意喚起を盛り込むか迷ったら、視覚表現まで変えてしまうということです。

第6章 多様なデータの見せ方 p168

これは特に気をつけたほうが良いと思ったので、今後仕事で何かしらのアップデートに係る場合は、本当にデータを更新するだけでいいのか気をつけて行動しようと気持ちが変わった。

可視化周りで気がついたこと

「軸の省略は常に悪い」とは限らない

はじめに　p7

軸の省略はしちゃダメだよねという認識で読んでいた。「文脈や意図に沿った適切な表現の方法は異なる。だからデータ思考を身に着けて誤解を招かない方法を習得しよう。」という話になり、早速自分のデータ思考できていない点を認識した。

伝えようとしている題材について、ユーザーが必ずしも数字の「相場観」を持っているとは限りません。単独の数字だけを提示した場合では文脈や重要さがわからないものであっても、比較対象や基準といった補助線を引くことで意味をもたせることができます

第5章データをデザインする　p125

これもやりがちで、つい自分が知っているからこれくらいわかるよね？が全然通じない。前提を知らないとわからないということを念頭に置いて文章も図も作るべきだったと反省した。

これから調べたり、探求してみたいこと

ネクストアクション

まず自分の実感から近いところから始める。個人のミニジャーナリストとしてnoteで記事を書いてみる。

社内でこの本のどこが良かったか感想を言う。それぞれ仕事で疑問に思っていること改善しようと思っていることと一致しているかもしれないので、話すきっかけになればいいな。