データ可視化
データ可視化の分野には様々なアプローチがある。一般的な焦点の1つが情報提示である。フレンドリー(2008)は、データ可視化の二つの根幹を統計図表と主題図だと考えている。"Data Visualization: Modern Approaches"(2007)という論文ではデータ可視化の主題7つの概要が以下のように示されている。
記事と情報源
関連性の表示
データの表示
ニュースの表示
ウェブサイトの表示
マインドマップ
ツールとサービス
これらの主題は全てグラフィックデザインおよび情報表現と密接に関連している。
他方、コンピュータ科学の観点からフリッツ・H・ポストは2002年にこの分野を次の下位分野に分類した。
情報可視化
インタラクション技術および構造設計
モデリング技術
多重解像度解析法
可視化のアルゴリズムおよび技術
立体的表示
ハーバード・ビジネス・レビューにて、スコット・ベリナートはデータ可視化にアプローチする枠組みを構築した。可視化を考えるにあたって、活用者は1)あなたが持っているもの、2)あなたがしていること、という2つの議題を検討する必要がある。第1段階は可視化したいと思うデータを特定すること。
上述の目的を念頭に、実際のDPA作業は以下の事からなる。
各視聴者の役割・任務・場所・先進技術へのアクセスに応じた効果的な配信メカニズムの作成
それぞれのコンテンツで、各視聴者より求められる重要な意味(関連する知識)を定義する
データ更新に求められる周期性(データの流通性)を決める
データ提示に適した時期(利用者がデータを確認する必要がある時と頻度)を決める
正確なデータ(主題の領域、履歴、広がり、詳細の程度など)を見つける
適切な分析、グループ化、視覚化、ほか提示フォーマットを活用する
Edward Tufteは、情報表示を扱う者は比較など特定の解析法を実行していると説明した。インフォグラフィックの設計原則はこの解析法に基づくべきである。クリーブランドとマギルが示すように、異なるグラフィック要素がこれを多かれ少なかれ効果的に成し遂げている。例えば、点プロット図や棒グラフは円グラフよりも有用性が高い。
タフテは1983年の著書『The Visual Display of Quantitative Information(定量情報の可視表示)』にて「グラフィック表示」とその効率に関する原則を次のように定義している。「統計グラフの優れている点は、明確性・正確性・効率性を共に伝達するという複雑な思想で成り立っていることである。グラフィック表示は以下のようにすべきである。
データを表示する
方法論、グラフィックデザイン、グラフィック制作技術といった他の事柄ではなく、主題内容について考えるよう閲覧者を誘導する
データの言わんとする内容を歪めたりしない
小さなスペースに大量のものを提示する
大がかりなデータ群を理路整然とさせる
異なるデータとの比較へと目を向けさせる
広範な概要から詳細構造まで、幾つかの詳細段階でデータを明示する
説明、探索、集計、装飾が合理的に明確な目的を果たしている
データ群の統計と言語記述とが密接に統合されている
グラフィックはデータを明快にする。実際、グラフィックは従来の統計コンピュータ処理よりも正確にかつ明示させることが可能である。」