データサイエンスを支える可視化技術
Jan. 30, 2016
京都大学
学術情報メディアセンタービジュアリゼーション分野
小山田耕二

九州大学ワークショップ

内容• データサイエンスを支える可視化– 自己紹介– 可視化について– 科学的可視化について– 因果関係の探索
Wikipedia: Data Science is an interdisciplinary field about processes andsystems to extract knowledge or insights from data in various forms, either
structured or unstructured,[1][2] which is a continuation of some of the data
analysis fields such as statistics, data mining, and predictive analytics, similar
to Knowledge Discovery in Databases (KDD).
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自己紹介••••••••••1960
1983
1985
1985
1988
1998
2001
2003
2014
2015

神戸生まれ
京都大学工学部卒業
京都大学工学研究科修士課程修了
日本アイビーエム㈱関西営業本部
日本アイビーエム㈱東京基礎研究所
岩手県立大学ソフトウエア情報学部助教授
京都大学学術情報メディアセンター助教授
京都大学高等教育研究開発推進センター教授
自然科学研究機構客員教授
京都大学学術情報メディアセンター教授

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JST A-STEP 「融合可視化技術に関する研究開発」（平成24～26年度）

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文科省

気候変動適応技術社会実装プログラム（平成27～31年度）

資源

極端現象の特徴分析技術

成果（インプット）（アウトプット）（アウトカム）平成27年度RECCA等で開発した海洋データ向け特徴解析手法

平成28年度極端現象の特徴解析手法についてのニーズ分析

平成29年度

平成30年度極端現象の確率情報付き比較分析・予測評価基盤の機械学習等による高度化

平成31年度
確率情報付き比較分
析・予測評価基盤のDIAS上での整備

極端現象の特徴分析手法の開発

比較分析・予測評価基盤の設計

SI-CAT アプリ

極端現象の確率情報付き比較
分析・予測評価基盤の開発およびプロトタイプの整備

地方自治体担当者による極端現象の比較分析・予測評価
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JST/CREST研究領域「ビッグデータ応用」

データ駆動型解析による多細胞生物の発生メカニズムの解明（平成27～32年度）

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NII 湘南会議•••

アジアにおける最初のダグストゥール形式のセミナー
世界トップクラスの研究者が集まり、情報学の難問を解決することを目標
情報学の分野における課題を合宿形式により集中的に議論

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ポストペタスケール高性能計算に資する可視化処理小委員会•

メンバー（敬称略・五十音順）•
行場（東北大）・小山田(京大)・齋藤（北大）・佐藤（富士通）・下條（阪大）・田中克（京大）・田中覚（立命大）・土井（岩手県大）・萩原（明大）・藤代（慶大）
・美馬（東大）・宮地（サイバ）•審議事項• 可視化効能の評価のあり方についての検討• 科学的発見を支援するための可視化技術のあり方についての検討• 社会実装を行う上で可視化技術の果たす役割についての検討

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データサイエンスを支える可視化

可視化について九州大学ワークショップ

データと情報
データ何かを符号で表現したもの

可視化情報人間が認識したデータ

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可視化：データと脳をつなぐデータ

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可視化研究と性能評価
医・理・工学

情報科学

認知科学

計測・計算

画像化

認識

どれほど効率よく画像化できたか？

どれほどの気付きを得たか、どんな行動変容に結び付いたか？

データ

どんな現象をデータ化できたか？

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Journal of Visualization• History– Springer Vol.1(1998)-• Editors-in-Chief:– K. Koyamada– K.C. Kim• Scope– Visualization is an interdisciplinary imaging
science devoted to making the invisible visible
through the techniques of experimental
visualization and computer-aided visualization.
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データ可視化技術

Scientific
Visualization

Information
Visualization

Visual analytics
ビジュアル分析
Graph Drawing
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視覚的分析J J Thomas and K A Cook "Illuminating the Path: The R&D Agenda for Visual Analytics“ 2005•

The science of analytical reasoning supported by interactive
visual interfaces.

"If we are to build a science of analytical reasoning, ....
we must apply the scientific method"
W. Ribarskya, B. Fisherb, W M. Pottengerc, "Science of Analytical Reasoning, " Information visualization, 8 (4), 2009

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可視化は重要か？
yy1212
y = 0.5001x + 3.0001
R² = 0.6665

8686y2線形 (y) 200510y440y = 0.5x + 3.0009
R² = 0.6662

10軸ラベル軸ラベル10線形 (y)015510軸ラベル

軸ラベル

yy

1414y = 0.4999x + 3.0017
R² = 0.6667

12y = 0.4997x + 3.0025
R² = 0.6663

1086y4線形 (y)20軸ラベル

12軸ラベル

151086y4線形 (y)200510軸ラベル

150510軸ラベル

1520Tedx video

F.J. Anscombe, “Graphs in Statistical九州大学ワークショップ
Analysis,” American Statistician, 27 , 17-21(1973).

可視化マントラ
Ben Shneiderman
俯瞰

拡大＆濾過

対話的詳細化

安原幸生, 坂本尚久, 江原康生, 片尾浩, 小山田耕二,"震源データからの断層面推定支援システムの開発",日本シミュレーション学会誌, Vol.26, No.4, pp.212-218,2007
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データサイエンスを支える可視化

科学的可視化について≠
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サイエンスグラフィックス

科学的方法の流れ
仮説構築
問題設定

観察

仮説検証

データ

社会

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適用科学的可視化
仮説構築
問題設定

拡大＆濾過
俯瞰

観察

仮説検証
対話的詳細化

データ社会

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適用

海洋科学における可視化
仮説構築
問題設定

拡大＆濾過
俯瞰

観察
Observation

デー
データ
タ

社会

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仮説検証
対話的詳細化

適用
Application

子供の科学
原田三夫, “この雑誌の役目”, 1924年10月号
・・・しかしこの雑誌の一番大切な目的は、ほんとうの科学というものが、どういうものであるかを、皆さんに知っていただくことであります。ちかごろは「科学科学」とやかましくいいますが、ほんとうに科学というものを知っている人はたくさんないようです。人は生まれながら美しいものを好む心を持っていますが、それと同じように自然の物事について詳しく知り、深くきわめようとする欲があります。昔からその欲の強い人が調べた結果自然の物事の間には、たくさんの定まった規則のあることがわかりました。科学ということは、この規則を明らかにすることであります。多くの人が科学と言っているのは、たいていはその応用にすぎません。この規則を知ることによって人間は自然にしたがって無理のないように生き、楽しく暮らすことができ、これを応用して世が文明におもむくのです。

科学とは、物事の間の因果関係を明らかにすること

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科学する心
小林秀雄, “科学する心”, 岩波書店講演集CD, 1970年
・・・それは、まぁこの環境を知る一種の科学論だなぁ。科学論てものはねぇ、とてももう面倒なものなんですよ。で、ただ、科学ってものはだなぁ、ものがその、ものをこの本当にものをしるのが科学ではない。あれはものの法則を知るんです。いいですか、そこはねぇ、あのよおく考え貰わないといけないんだよ。つまりだなぁ、えー、科学ってものはいつでも法則をめがけているんです。ほんとに僕らの経験ってものを、ほんとの生きる経験ってものは科学はいらないんです。生きていなくてもいいんです。生きている人間ってものは、科学は、そんなものは認めないんです。いつでも、科学はねぇ、その、規則をめがけるんです。ものとものはどういう関係にあるかってことを、因果関係だね、一口に言えば因果関係ってものは、自然はどういうふうに動いているかっと、いうその因果関係っていうものを目指しているんです・・・

科学は因果関係を目指す

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データサイエンスを支える可視化

因果関係の探索九州大学ワークショップ

因果関係
相関
変数 1変数 2

相関は、必ずしも因果を意味しない
タイプ1 因果関係

タイプ2 因果関係

相関

相関

変数 1
潜在変数

変数 2変数 1変数 2

時間 1 < 時間 2
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線虫の発生過程
Correlations between phenotypic features in the c. elegans
development

Data courtesy: Dr. Omani of RIKEN

タイプ1

因果関係

構造方程式モデルによる潜在変数の導入

OV3

OV1

OV4
OV5

OV2
OV6
1e6

OV10.89

LV1e5

OV20.98

LV2

OV30.900.90 OV4e2

OV5

e3

OV6e40.72

0.620.84
九州大学ワークショップe1因果グラフにおける対話的可視化
グラフの俯瞰

潜在変数が説明する変数潜在変数の適切な設定のために対話的グラフ可視化技術が重要
九州大学ワークショップ熱流体解析モデル• 乱流場における加熱球体 まわりの熱流解析計算結果データ

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Negative Magnus lift on a rotating sphere at around the critical Reynolds number
Muto, Tsubokura, Oshima, Physics of Fluids, 24, 014102（2012）

データ仕様• 節点数：• 要素数：

15,321,546
18,917,887 (prism)
27,545,304 (tet)• タイムステップ数：198• ファイルサイズ：3.5GB per step

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球体近傍における解析結果

Average rendering speed: 8.77 fps
Transfer function九州大学ワークショップ
adjusting time: 163.9 milisecondes

アニメーション表示• 粒子レンダリング法の活用

t=0

t=1

t=2

t=3

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t=4

N. Sakamoto, K. Koyamada, "KVS: A simple and effective framework for scientific visualization", Journal of Advanced
Simulation in Science and Engineering (JASSE), Vol.2, No.1, pp.76-95, 2015.

研究対象としての因果関係• 後流における熱輸送（熱伝達係数）に、渦がどのような影響を及ぼすか？

Naohisa Sakamoto, Kun Zhao and Koji Koyamada, Visual analytics system for finding a causal relationship between physicalquantities from multivariate volume datasets,
1st Symposium on Visualization in Data Science (VDS), poster, 2015.
九州大学ワークショップタイプ2 因果関係
時系列データ間の比較

変数 2

変数 14.54.5

3.5

3.5

2.5

2.5
Variable 2

Variable 1
1.5

1.5

0.5

0.5-0.5

123456789-0.5

10 11 12123456789

10 11 12

4.54
3.5
32.5

Variable 12

Variable 2

1.5
10.5012345678910 11 12

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R=0.798023875

節点毎の時系列データ比較
Pressure

Temperature

123456789101112

12value

4.543.532.5
2
1.5
10.5
04.543.5
32.521.510.504.54
3.5
32.521.5
10.50Vertex i

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31456782345697108Time step11910121112

相互相関
時間 shift = 1

時間 shift = 0
6664

Variabl 4
e12
Variable20

Variabl 4
e12
Variable 2-1 020

1 3 5 7 9 11

1 3 5 7 9 11

時間 shift = 3時間 shift = 26
Variable1
Variable 2-2

1 3 5 7 9 11

Variable142

Variable 2-301 3 5 7 9 11

相関0.90.7Correlation

0.5012

因果関係変数 13変数 2九州大学ワークショップ

動的時間伸縮法

Variable A• 二つの変数の時間変化（時系列データ）の類似度を分析する。
10.50
12345 6 7Timestep

89 10

Variable B

10.50

九州大学ワークショップ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Timestep

グレンジャー因果(1969, 1980)
二つの原理
1. 原因は、結果に先立って起こる
2. 原因は、結果にユニークな変化を引き起こす。言い換えると原因となる時系列データには、結果となる時系列データについて、他にはないユニークな情報が含まれる
以下のように情報を定める• I.(t) – 時刻tまでの宇宙におけるすべての情報• I.−X(t) - I.(t) のうちXに関する情報を取り除いたもの
ふたつの時系列X と Yにおいて以下の関係が成立するとき , X
は、結果Y の原因であると推論できる
P[Y (t + 1) ∈ A|I.(t)] ≠ P[Y (t + 1) ∈ A|I.−X(t)]九州大学ワークショップ

グレンジャー因果: 実用的な定義

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短期時系列データを用い因果推論
Huanfei Ma, Kazuyuki Aihara & Luonan Chen, Scientific Reports 4 (2014)• 非線形力学系のアトラクターの埋め込み定理に基づく因果推論– 2つの観測された変数間の交差写像の滑らかさを数値化– ベンチマークからの数学的モデルと、生物系からの実際のデータの両方を使って有効性を実証

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まとめ• データサイエンスを支える可視化について説明した– 可視化について– 科学的可視化について– 因果関係の探索

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データサイエンスを支える可視化

可視化の歴史九州大学ワークショップ

粒子モデルJ. F. Blinn, “LIGHT REFLECTION FUNCTIONS FOR SIMULATION OF CLOUDS AND DUSTY SURFACES,” 1982•

粒子はポアソン分布に従う

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レンダリング方程式
James T. Kajiya. Brian P. Von Herren. , “Ray tracing Volume Densities,” 1984•

吸収と散乱を考慮した光学モデル

九州大学ワークショップマーチングキューブ
WE Lorensen, “Marching cubes: A high resolution 3D surface construction algorithmJ,” 1987•

等値面のポリゴン表現

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ボリュームレンダリング
Paolo Sabella, “A rendering algorithm for visualizing 3D scalar fields,” 1988
Craig Upson, Michael Keeler, “V-buffer: visible volume rendering,” 1988
Robert A. Drebin, Loren Carpenter, Pat Hanrahan, “Volume rendering,” 1988•

スカラ場の雲状表現

t0t

B(t)

B(t)  dB(t)tn

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The Visual Causality Analyst:
An Interactive Interface for Causal Reasoning
Jun Wang and Klaus Mueller, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 30(1)•

専門家による因果関係のエラーチェックを支援

潜在変数や時系列データが扱えない
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