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Art and Science of Visual Analytics Episode 2
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Kazuya Araki
November 25, 2019
Science
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Art and Science of Visual Analytics Episode 2
Kazuya Araki
November 25, 2019
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Transcript
Art and Science of Visual Analytics Episode 2: Forms and
Positions
None
Episode 0 Visual Analytics 考えなくても、理解できるように工夫する Preattentive Attributes Visual Analyticsを助ける考え方(= Art
and Science)
今回は、形と位置
Preattentive Attributesの種類 Color - 色 Form - 形 Position -
位置 Movement - 動き
Form Color Position
TL;DR (Visual) Illusion Shapes and Position
ゲームをしましょう :)
どちらが大きい?
どちらが大きい?
傾きが大きいのは?
傾きが大きいのは?
人間の視覚を騙すのはとても簡単
None
None
None
以上を頭の片隅に
記憶の三段階 タイプ 保持期間 容量制限 Sensory memory(即時記憶) 200~500ミリ秒 特徴のあるものだけ。 Short-term memory(短期記憶)
10~15秒 一度に7項目まで。 Long-term memory(長期記憶) 生涯 個人差がある。
Best Practices of Shapes and Position
組み合わせの法則
向き + 位置 = 折れ線グラフ
長さ + 幅 + 位置 = 棒グラフ
形状 + 位置 + グループ = 散布図
複雑そうなグラフも紐解くと組み合わせ
長さ + 幅 + 位置 + サイズ = ウォーターフォールチャート
サイズ + 位置 + グループ = バブルチャート
サイズ + グループ = パックバブルチャート
空間を最大限活用する
サイズ + 位置 + 囲い = ツリーマップ
位置(緯度、経度) + 囲い = 地図
色も組み合わせてみると、さらに強力に
長さ + 幅 + 位置 + 囲い + 色相 =
積み上げ棒グラフ
向き + 位置 + 囲い + 色相 = 面グラフ
サイズ + 向き(角度) + 囲い + 色相 = 円グラフ
位置 + 囲い + 彩度 = ヒートマップ
すべてのグラフは Preattentive Attributesから できている
TL;DR (Visual) Illusion 人間の視覚情報は容易に騙される(錯覚、錯視) 視覚を悪用しないように注意する Shapes and Position すべてのグラフを構成している要素はPreattentive Attributesである
色と組み合わせると強力な表現力となる
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