データ可視化
紙と羊皮紙の発明は、歴史を通じて可視化のさらなる発展を可能にした。右の図は、修道院学校の教科書付録で使われていた惑星運動を図示する意図の10世紀または11世紀のグラフである。このグラフでは、時間の役割として惑星軌道の傾斜角のプロット図を示す意図が明らかである。
16世紀までに、物理的な量、地理的位置、天体位置を正確に観測したり測定するための技術や計器が非常に発展した。特に重要なのは、地図上の位置を正確に決定する三角測量法などの発展だった。ごく初期には、時間の測定が学者達にデータを可視化する革新的な方法を発展させた。
フランスの哲学者ルネ・デカルトと数学者ピエール・ド・フェルマーが解析幾何学と直交座標系を発展させ、これが値の表示および計算の実践的手法に大きな影響を与えた。統計と確率理論におけるフェルマーとブレーズ・パスカルの研究が、現在私達がデータとして概念化しているもの基礎を築いた。インタラクションデザイン財団によると、これらの発展が量的データのグラフィカルな伝達法の可能性を見いだしたウィリアム・プレイフェアに統計のグラフ化手法を生み出させ、発展を遂げる一助となった。
20世紀後半、ジャック・ベルタンが情報を「直感、明瞭、正確、効率的に」表すのに定量グラフを使用した。ジョン・ターキーとエドワード・タフテがデータ可視化の限界を押し上げた。ターキーによる調査データ解析での新たな統計アプローチや、タフテによる著書『The Visual Display of Quantitative Information(定量情報の可視表示)』が、統計学を超えたデータ可視化技法を洗練させる道を開いた。
データ可視化 (データかしか 英:Data visualization)とは、データのグラフィック表現を扱う学際分野であり、データ視覚化や外来語でデータビジュアライゼーションとも呼ばれる。これは特にデータが膨大な場合(例えば時系列など)に効率的な伝達手段である。
学術的な観点からは、この表現は元データ(通常は数値)とグラフィック要素(例えばグラフにある線や点)の間にあるマッピングだと考えることができる。マッピングによって、グラフィック要素がデータに応じてどの程度変化するのかが決まる。例えば棒グラフは、元データの変数値を棒の長さにマッピングしたものである。図表のグラフィックデザインはグラフの読解に悪影響を及ぼしかねないため、マッピングがデータ可視化の核心部分である。
データ可視化は統計学分野に根ざすもので、一般的には記述統計部門と見なされている。ただし、効果的な可視化にはデザイン能力と統計処理能力の両方が求められるため、それが美術と科学の両方にあたるものだと主張する著者もいる。
人々が様々な種類の可視化をいかに読解したり誤読するのかに関する研究は、可視化のどんな種類及び特性が情報を伝えるのに最も理解しやすく効果的であるかを判断する手助けとなっている。
ほぼ全てのデータ可視化は人間の消費目的で作成される。直感的な可視化をデザインする際には、人間の知覚や認知についての知識が必要となる。認知とは人間における、知覚、注意、学習、記憶、思考、概念形成、読解、問題解決などの様なプロセスを言う。人間の視覚処理は、変化を見分けたり量、大きさ、形状、明度の変化を比較するのに効率的である。記号的なデータ属性が可視属性へとマッピングされると、人間は大量のデータを効率的に閲覧することが可能になる。脳のニューロンの2/3が視覚処理に関与しうると推測されている。適切な可視化は、可視化されていない量的データでは不明瞭だった潜在的関係性などを示す別の見方を提供することになる。可視化はデータ探索の手段となりうるものである。
視覚は使用する認知リソースが平均19%少なく、データ可視化を文章と比較する場合に4.5%詳細を思い出すことができる事が研究で示されている。