視覚リテラシーとは
データの可視化を考える。いろんなデータソースや表現はあるが、共通しているのは、デジタル的に変換、集約したものをになるので、生の情報より解像度は落ちる
可視化
空気の流れとか
計算機での描画、デジタル空間に
計算によって得られる知見(シミュレーション、レンダリング
図にすることで理解できる(グラフ
文字・数値では伝えきれないような部分(表現手段
見やすく可読化する(今まで数値データだったものを図にする、天気図)
種類
scientific viz
科学技術系データ
分子構造・医療画像
物理空間を再現
information viz
ビジネスとか
ネットワークとか、ある程度抽象化したデータ
実際にあるものではなく、色で分けるなどして、擬似的に情報を表現する
1990 インターフェイス系 GUIとか
2000 専門業務についての可視化 セキュリティ、ヒトゲノム以降の生物情報、センサー
可視化がもたらす効果
認識された視覚表現(形・位置・色)
+前提知識(コンテキスト)
知識の発見、情報理解→行動を起こす
可視化が役に立つとき
機械的にやってくれる
人の解釈が必要な分析
意外な事実が潜んでいるデータ
確認したいことを可視化して解釈する
ノイズや例外を見つける(人がそれを見て対処する
人の介在が不可欠な状況
何か決めるとか
可視化の用途
概観 全体を見る
解明 問題点や問いに答えていく
操作 データの装飾をする(注釈や編集をする
報告 (人に)説明したい
折れ線とか、線グラフとかでも良い
エクセルで十分
日常的に可視化情報が出てきている
視覚要素・属性
要素:形の単位。点、線、面、立体、棒
属性:表現できる効果。サイズ、角度、位置、色、模様、形状
視覚属性を連続変数に割り当てたとき数値を正確に読めるか
色・模様 奥行き 面積・体積 回転角 長さ 位置
不正確 ← → 正確
数値なので、傾向とは別だろうか。位置はx軸、y軸のこと
6つの要素について可視化した。視覚効果が強い順にかくと
利益、売上、顧客名、カテゴリ、サブカテゴリ、数量
位置、位置、要素、形状、色、サイズ、円
https://gyazo.com/8663557fc368f34c992a6cc7f04d976e
データ種類
数量
金額、温度
順列
ランキング
分類
名前、性別
例) 可視化と表現
製品ごとの売上の大きさ
要素:棒→売上、製品種類
属性:位置→売上の大きさ、色→製品種類
データ種類:分類と数量
色の効果
色相
色の種類で分類を表現する。値の大小は表現しない
グラデーション
最大のときに明度を大きくしたりする。値の大小を表現する
温度分布。赤:暑い、青:寒い
彩度
2種類の色相を用いる。境界点で彩度を最低にする。赤字、黒字などバイナリを表現
メンタルマップ(モデル)
自己の経験や知識に基づいて脳内に構成される地図
ある程度統一性のあるレイアウトがある
値を追加するときに、元からある値を図を再配置せず、追加分は新しい描画領域におく
visual analytics
計算機が可視化したものを人間が考える
可視化と分析を対話的に反復する
分析タスクを行うための相互作用
可視化して、特徴には気付けるが、なぜとか関係はの部分はわからない
分析と可視化を反復することで知識を発見していく
データ、可視化(情報の表現)、人間が操作・判断、次の分析や可視化
可視化との違い
可視化
データをグラフにする
データを理解しやすくするために選ぶ
visual analytics
分析結果に基づいて表示
明確な問いがある
様々なデータを使って、統合的に分析する
複雑な問題:個人の行動とか、可視化を出発点とする
immersive analytics
没入的環境でデータ分析
VRとか仮想化する
なぜ視覚化するか
人間は
目からの情報が9割
情報分解能力が高い。たくさんの棒グラフや線を認識することもできる
時間分解能力は低い。10コマくらいは記憶する
はやい思考と遅い思考
直感的に理解させる。考えさせない
システム1:高速、自動、バイアスなど、無意識な思考処理
長さの違いを認識する
音源を特定する
2+2=?
車を走らせる
シンプルな文章を理解する
システム2:遅い、論理的、計算する意識的な思考処理
文章から特定文字種(aなど)の出現数を数える
電話番号を暗唱する
17×24を解く
推論する
データを視覚化すると
情報が記憶に残る
情報を元に推論するのを助ける。情報を見るといろいろ考えるが、それを助ける
情報共有
データがもつ重要な意味を強調する
共有と説得が(簡単に)できる
データ共有のためにはどのように可視化したらいいだろうか
コンテキストが大事
可視化されたデータは実際の何と関連しているか(データのメンタルモデルとの一致)
人はどのように情報を理解する
効果的に可視化したり、分析を支援する
認知や知覚をレバレッジする(有効活用する)
見た目とメンタルモデルを一致させる
はやい思考で特徴を理解させて、
本質的な推論や情報の正確な理解にリソースをつかってもらおう
可視化のメリット
はやくデータを理解できる
(Anscombe's quartetをいれる)
ストーリーをつける(ビジュアルアナリティクス)
ビジュアルアナリティクス Tableau用語?
目的〜データ取得〜理解〜効果的な可視化〜共有の一連の分析プロセス
効果的に可視化するには、ストーリーが大事
(キャプションとかタイトル)があるといい
info graphics
視覚効果を強めにしたもの、
正確な数値表現を無くして、ストーリーを強調しているものが多い
視覚リテラシーとは
画像で表された情報について、知見を得たり、実際に作成したり、ならびにそれらを収集、利用できるような能力のこと
教育面
講座
stanfordのviz講座
データの知覚に関して
教育の参考リンク
参考
info graphicsは記憶に残りやすい メッセージがあると思い出しやすい
データアート正確さをある程度犠牲に、メッセージを伝える
グラフの種類
視覚表現とデータタイプと相性https://gyazo.com/c29a7ea1b1c058aecb8de81d56b3ca4b
visualizeにおける知覚
だいたいここから
preattentive processing
直観的に判断する処理。はやい思考のこと、200-250ミリ秒未満の反応
https://gyazo.com/c22bd860ad2f00d0e75328ddf6725ad2
ターゲットの色を変えておくと、ひと目で発見できる
また、形状によっても判断はできる(色相よりかは判断しにくい)
データ可視化とアクセシビリティ
可視化表現のまとめ記事
インタラクティブな例
BBC の記事。収入などについて選択していくとどの収入カテゴリ層にいるかわかる