レポート課題2: ネットワークデータの視覚化

どういうデータをどのように視覚化したか

1.　自分が入学した後履修した科目のアスペクトを視覚化した。

SFCでは、幅広い授業科目を持ち、学生に自分にフィットする科目を見つけるため、授業を「生きる方法論」「探求のスケール」「探求の観点」「探求の方法論・スキル」と分解されして評価され、学生に好きな科目を発見できるように工夫されている。自分は入学する時、何をしたいのかがあまり明らかずに、自分の好みにより授業を履修した。今回は、授業のアスペクトをを集めて視覚化し、自分の関心のあるアスペクトを見つけたい。

今回は、入学してから2020−2021二年間に履修した授業の中から、進級要件のため履修した科目を除く、アスペクトを持つ授業のデータを視覚化した。 Cytoscapeでxlsデータを導入し、アスペクトの色を変えて目立つようにする。

2. Cytoscapeの使い方を理解するため、最初は試しに好きなデータを視覚化した。「白夜行」という小説があり、キャラクターが多すぎて覚えられないため、最初に読む時にメモした。そのメモを参考し、人物関係を視覚化した。

その結果何がわかったか

1.　最初はアスペクトを選び、edge weighted force directed layoutを使い、そういう結果になった。その中心にある「人工言語」と「デザイン」は最も大きく触った領域である、ということがわかった。また、関連科目を一つか二つかしか取ってないアスペクトは外側にあることが明らかである。しかし、それにより取った関連科目の数は見にくい。

https://scrapbox.io/files/61f7744f872f480023babecf.png

circleのレーアウトも試したが、関連科目の数が明らかになったけど、一番多く取ったアスペクトを探すことが面倒である。

https://scrapbox.io/files/61f77763f70786001d543443.png

そして、その問題を解決するために、二つのレーアウトのいい点を結合し、自分でnoteの位置を変え、関連科目の数により上から並べたら、以下の図になった。関連科目が多いほど、線が密である。その中に、「人工言語」と「デザイン」が最も多く、それぞれ7つの授業が取られた。それを通じ、自分の興味がある分野をはっきりわかり、直感的に関心を持っている領域を実感した。

https://scrapbox.io/files/61f7783dc329d6001f2aeaa7.png

2.　単なるの人物相関図ではなく、特徴的な物語の書き方もわかるような視覚化された図である。

その図を見て、二人が接触した人があまり関連性がなく、それぞれの周りにいるだけではなく、二人の間も、裏でその二人を調査している人しかなく、直接的な線がない。「白夜行」という小説は、男女主人公の物語を別々に書き、直接出会って会話を交わすシーンさえない。最初は何の関連性もないと思うぐらいの展開だけど、筋書きが進むにつれ、次第に互いの物語が絡み合い、やがて昔から主人公のふたりの人生が影響し合っているということがわかる。それは、物語の特徴をうまく表現でき、視覚化の魅力を感じた。

また、手書きで丸で友情、愛情、家族関連を表示し、方形でそういう関係を持ってないことを表示した。手書きは、線を曲がったりするなど自由度が高く一方、レイアウトを調整することが難しく、各要素の大きさも把握できない。

感想

データの視覚化されたレーアウトにより、理解度が全然違う。受け手に何を伝たいか、ということを考えながら図を作ることが大事である。強調したい要素に色をつけたり、場所を変えたりして、視覚化されたデータを見えやすくするも大切である。

ネットワーク視覚化は、データを比べるより、データ間の関係を直感的に伝えることがメインであり、膨大なデータの関連性を見つけることができる。

参考