データ可視化
人間は、多くの処理労力をしなくとも線分の長さ、形状、方向、距離、色(色相)の違いを容易に区別できる。これらは「前注意過程 (Pre-attentive processing) 」と呼ばれる。例えば、数字の"5" が一連の数値に出現する回数を識別するには、相当な時間と労力(注意過程)を要する場合もある。ただし、仮に"5"という字体の大きさ、向き、色などが異なっていたら、前注意過程を通してその数字の存在が即座に捉えられる。
説得力あるグラフィックは前注意過程および帰属性で優位に立っており、これら帰属性の強さは相対的である。例えば、人間は表面積よりも線分の長さのほうが違いを容易に処理できるため、円グラフ(比較を示すのに表面積を用いる)よりも棒グラフ(比較を示すのに優位な線分の長さを用いる)を使う方が効果的である。
それはデータ可視化が機能的になるよう質素に見える必要性とか極端に洗練された外観に見える必要性があるという意味ではない。見識を効果的に伝えるには、審美的な形状と機能性の双方が手を取り合う必要があり、より直感的な方法でその重要な側面を伝達することによって、まばらで複雑なデータ群への知見を提示することになる。未だに設計者側が形状と機能のバランスをとれないことも多く、情報伝達という主目的を果たさない派手なデータ可視化をしばしば作っている」という。
実際、理想的な可視化とは明確に伝えるのみならず視聴者の関与や注意を刺激するべきものだと示唆する有識者もいる。
データ可視化は、インフォグラフィック、情報の可視化、科学の可視化、探索的データ解析、統計グラフと密接に関連している。2000年以降、データ可視化は研究、教育、開発の活発な領域となっており、ポスト達(2002)によれば科学と情報の可視化は結びついているという。
商業環境におけるデータ可視化は、しばしば経営ダッシュボードと呼ばれる。インフォグラフィックがデータ可視化の非常に一般的なもう一つの形式である。
科学技術の進歩に伴い、データ可視化は進歩していった。手描きでの可視化から始まって、より技術的なアプリケーション(ソフトウェア主導のインタラクティブな可視化など)へと進化を続けている。
SAS、R言語、Minitabなどのプログラムが統計分野でのデータ可視化を可能にしている。 他のデータ可視化アプリケーション(D3、Python、JavaScriptなど焦点をさらに絞った固有プログラミング言語)は量的データの可視化を行うのに便利である。 このほか、学習データの可視化および関連プログラムライブラリの需要を満たす講座を開いている私立学校もある。
2013年のシンポジウム"Data to Discovery"を皮切りに、パサデナのアートセンター・カレッジ・オブ・デザイン、カリフォルニア工科大学、ジェット推進研究所が、インタラクティブなデータ可視化に関する単年講座を実施している。同講座では「インタラクティブなデータ可視化は科学者やエンジニアがデータをより効果的に探索するのにどう役立つのか? コンピュータ処理、デザイン、設計思考は研究結果を最大化するのにどう役立つのか? これら分野から得た知識を活用するために最も効果的な方法論は何なのか?」などを模索している。適切な可視かつ双方向の特性を備えた関連情報に符号化することによって、調査を支援したり最終的にはデータへの新しい知見を得ることで、この講座では設計思考に最新の(コンピュータ処理、ユーザー中心設計、インタラクションデザイン、3D画像などに由来する)手法を組み合わせて、複雑な科学問題に対する新たな学際的アプローチを生み出している。