レポート課題2: ネットワークデータの視覚化

視覚化したデータ

ファイアーエムブレム風花雪月においてキャラクター同士の支援値（共に行動をすることでC,B,Aと上昇する値。支援値が高いほど親密であることを示し、キャラクターの組み合わせにより最大値が異なる）がA以上となりうる組み合わせを、Cytoscapeを利用して無向グラフによって表した。

https://scrapbox.io/files/61f69bf7fab4f0001df22857.png

Cytoscapeを利用し、自分でノードとエッジをひとつひとつ追加していった方法で描いたもの。

レイアウトに関してはあまりいじっていない。

https://scrapbox.io/files/61f69bb68dcdbd001efbb56a.png

https://scrapbox.io/files/61f69caa5beef9001db6ae87.png

Cytoscapeのレイアウト機能を利用して表示したもの。

分かったこと

総数38ノード、180エッジのデータであったが、これだけの数でもエッジの重なり合いがひどく容易に関係性を確かめることは難しいような気がする。特に自分で並べただけのものは直線の重なりが多く、ノードの下に潜ってしまうエッジが多かったのでそう言った意味でもどのノード同士が関係性があるのか視認するのが難しかった。また、個人的な感想ではあるがアプリ側に用意されたレイアウトを使用しても視認性の問題が完全に解決するわけではないように思えた。

一方で、こういったネットワークデータを視覚化する際、このような手法を使う以外でひとつの画面上にうまく映し出す方法が考えにくいことも事実であり、関係性を把握するためには愚直に並べたノードとエッジを見やすいように整列していくことが結果として一目で全体像を見ること自体はできるという点で良いのかもしれないと考えた。

こういった膨大なデータの関係性を示すのであれば、画像データではなく自分で視点を移動できるデータとして保存するのが良いと考えた。実際アプリ上でひとつのノードから繋がっているエッジを確認する方法はいくつか存在した上、授業内で紹介されたいくつかのネットワークデータもそのような操作ができるものが多かった。

そのような形式で保存しておけば、関係性の中で特に自分が気になるデータについて確認できるという意味で利点である。一方で、自分が気になるデータがどのような関係を持っているかについては以下のような形式でも確認できるので、関係のあるデータが少なければ以下のような形式で、とても多ければ今回のような手法で表示することが利点であると考える。

https://scrapbox.io/files/61f6c937b813c1001d22ea7e.png

その他感想を含めて

正直ネットワークデータに関しては、自分の結論としては「データの数が膨大であれば、操作可能な形であることで利用可能性が生まれる程度の利点が生まれる」ということであった。

そのため、一般的に趣味程度でデータを扱うくらいの人間であればそもそもこの形式を使う利点があまり生まれないと考える。また、データを視覚化するハードルが少し高めなことも気になる。専用のアプリを導入してデータをひとつずつ挿入していく面倒な動作を行うか、読み込むための形式に落とし込んだデータを用意するか、またそれらを突破しても得られるのがネットワークデータの視覚化データということで、今のところ普通の人間が扱うにはリターンが少ないような気がする。

こういった点がネットワークデータの視覚化が一般に広く普及していかない原因だと考える。そのため、ハードルを低くする（広く使われるAppで使用可能にする/より簡単にデータを視覚化できるようにする）という方法で普及が可能なのではないかと考えた。