データでデザインする
繋がりをグラフにするの方法と同様に、流れの図もいつも通り太さ・色によって情報を線の繋がりに組み込んで符号化する。例えば、危機、およびそれらの債務を返済できない人におけるのユーロ圏で、EUメンバーに彼らの取引相手を結んでいるThe New York Times sought to untangle the web of borrowingは大西洋とアジアを隔てている。ビジュアライゼーションの一つの状況''において、黄色からオレンジ色のランプは払い戻しのような
心配''を示していて、線の太さはある国から他国へ渡る信用度反映している
より幸せな話題において、National Geographicマガジンは主要なワイン生産地域に 米国の3年の接続を示す一見単純な図&mdash ニューヨーク、シカゴやロサンゼルス—を発行した。そして、それぞれの地域から製品を運送するどのような輸送手段が圧倒的に異なる炭酸ガス排出量に結論づくかもしれない。例えば、カリフォルニアよりニューヨークのワインの方がボルドーワインを環境に優しい購入になる。
MITのビジネススクールで始められたプロジェクト「SourceMap」は、製造した製品、構成要素や原材料に対する世界的な調達を正確に見るために流れ図を利用している。多くの研究のおかげで、利用者は Ecco brand shoesから orange juiceに至るまでの製品を探索することが出来る。そしてそれがどこから供給されているかとそれに対応する炭酸ガス排出量がを見つけられる。
階層を示すこと
研究者Ben Shneidermanは、互いの内部で同心円上に入れ子になっている複数の箱を含む "ツリーマップ"と呼ばれる新しいビジュアライゼイーションを開発した。 代理店や副代理店による国家予算の可視化、部門や会社による株式市場を可視化、クラスやサブクラスによるプログラミング言語であれ、ツリーマップは、実態とその成分を表すのにコンパクトで直感的なインターフェースである。別の効果的なフォーマットはより典型的な構造図のようにみえる樹形図である。この図では、サブカテゴリーが単一の幹から分岐され続けている。
大きなデータセットをブラウンジングする
時々、データビジュアライゼーションはよく知られている情報を話す時や新しいものを示す時とても効果的であるが、人々が検索したい真新しい情報をあなたが受け取った時に、何が起こるだろうか?Eric Fischerの優れた Flickrのップ写真の地理的な分析から以前の何千ものニューヨーク市のリリース 機密の教師評価まで、データの時代はほぼ毎日、驚くべき新しい発見をもたらす。
ユーザがとても適切に情報を掘り下げることが出来る時に、これらのデータセットは彼らの最も強力なものである。
2010年の前半に、The New York TimesはNetflixでどの映画がどの地域で最も借りられているかの通常個人的な記録にアクセスしていた。Timesはユーザに郵便番号レベルで分解された12米国都市でのトップ100位のレンタルを閲覧させる 魅力的なインタラクティブなデータベースを作成した。色分けされた「ヒートマップ」は各コミュニティで素早くざっと見でき、特的のタイトルが最も人気のあった場所を見ることが出来るように重ねられている。
同年の終わりに向けて、リリースされた後の僅か数時間で、Timesは 米国の10年ごとの国勢調査の結果を発表—した。Adobe Flashを組み込まれたインターフェースは、数多くのビジュアライゼーションのオプションとユーザが人種、収入、教育ごとの居住者の分布を見るためにの(8.2万を超える)国家の各国勢調査ブロックまで閲覧出来るものをを提供した。そのようなものは、公開後の最初の時間でデータセットに目を通しているというデータの分析でした。あなたは、データの一角を調査する世界で最初の人になれかもしれないと思った。
データベースのフロントエンドとしてビジュアライゼーションの同じような賞賛に値する用途は、 BBCの 交通死亡の調査やWikiLeaksにあるイラクやアフガニスタンの戦争記録の開示のような大きなダンプデータを素早くインデックスするという多くの試みがある。
代替結果を想定する事
The New York Timesにおいて、何年にも渡る 悲惨なほど楽観的な米国の赤字予測のAmanda Coxの「ヤマアラシ図」は起こらなかったことより面白くないことが起きたことがどれほどあるか示している。戦争と減税の十年の後に財政赤字が急増していることを示しているCoxの熱線は将来の期待が起きることがどれほど非現実的かを示している。
長い間Apple社のインターフェースデザイナー(そして定量的な情報を通信するためのビジュアライゼーション理論「kill math」の考案者)である、Bret Victorさんが 反応する文書_のようなものを試作している。彼の例では、アメリカ人の2基から40基の石炭発電所の出力を省くことが出来る空室の明かりを止めることのような単純な手順によって、省エネのアイディアは変更可能な施設を含んでいる。テキストの段落の中央部に参考文献として載せられた割合を変更することで、ページの残りの中のテキストをそれに応じて変更させる。
ここに地図やインタラクティブなグラフ The New York TimesのMatthew Ericsonがまとめた ビジュアライゼーションのための異なる用途のリストがある。
データの可視化を使用しないとき
最後に、効果的なデータのビジュアライゼーションは、良く、クリーンで、正確で、意味のある情報に依存している。ちょうど良い多さの引用で、事実に基づき、要約されている良い物語のあるジャーナリズムに力があるように、データのビジュアライゼーションはそれに燃料を供給するデータと同じぐらい良い。
- あなたの物語が文章やマルチメディアを通して語られるとより良くできるとき
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データ一人では、最も魅力的な方法で物語を語らない時がある。傾向線や要約統計量を描いている単純な図は有用であるが、現実世界の問題の結果を関連づける物語は読者により早くインパクトを与えることが出来る。
- あなたが非常に少ないデータしか持っていない時
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「単独の数字は何も意味がない。」と言われています。引用された統計へ反応するニュース編集者からの社記一般の話は、「何かと比較されているか?」。傾向は上がっているか下がっているか?通常は何か?
- データにとても小さなばらつきがあるときの不明瞭な傾向もしくは結論
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あなたはエクセルや似たような作図ソフトでデータをプロットし、情報がノイズであること、もしくは多くの変数を持っているか、もしくは比較的水平な傾向を持っていることを発見する時がある。あなたは線により形を与えるためにゼロから最も低い値までベースラインを上げるだろうか?そんなことはない!あなたが曖昧なデータを持っており、より深い探索と分析をする必要があるように聞こえる。
- 地図が地図でない時
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空間要素は意味や説得力が無い時がある、または時間による変化または非隣接地域間の類似性を示しているようにより適切な数値の傾向から目をそらすことがある。
- 表で表現する時
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もしあなたが関連のある少ないデータしか持っていないが、読者の何人かが利用するかもしれない情報を持っているならば、表形式でデータを表現することを考慮しよう。それは、クリーンで読みやすく、「物語」の非現実的な期待を作りません。実際、表は基本的な情報に対してとても効率的で上品な表現になりえる。
— Geoff McGhee, Stanford University