データセットを探索するためのインタラクティブな視覚化を作成する際のガイドラインを知っている人はいますか?
特定のインスタンスが良いか悪いかについて多くの資料を見つけることができますが、インタラクティブな視覚化を設計する実際の設計プロセスは、黒人の芸術のようです。
焦点は「情報の視覚化」を作成することではなく、ユーザーが特定のタスクを完了したり、特定の目標を達成したりするのに役立ちます。情報視覚化のデザインは、視覚化でユーザーに何をしてほしいかによって異なります。
(これが、あなたが読んだケースがツールが「良いか悪いか」についてである理由かもしれません。視覚化は、ユーザーを助けるために存在し、それ自体では存在しないため、1つを評価し、1つを設計することは、それが何をするつもりか。)
デザインは黒のアートではありません。それはあなたが学び、練習できる灰色がかったアートです。ユーザーを知り、ユーザーが何をしたいのか(そして、ユーザーが既に何をしているか、何をしていないのか)を知り、どのように支援するのが最善かをテストする方法はたくさんあります。タスク分析、インタビュー、ケーススタディ、紙のプロトタイプ、その他のいずれを使用する場合でも、目標はそれらを支援することです。これらのメソッドは、人とタスクに関するものであるため、非視覚化インターフェースの設計に使用するものと同じです。
たとえば、LiveRACの場合 、Webトラフィックのグラフは、サイト管理者がサーバートラフィックに関する質問に答えて特定するのを助けるために作成されたのと同じくらい、「CPU負荷データの視覚化」ではありませんそれに関する問題や機会。 LiveRACに関する論文では、著者がユーザーを特定する方法、ユーザーが実行する必要があること、関連する可能性のあるデータ、およびLiveRAC infovisがどのように役立つように作成されたかについて説明します。
Infovisがユーザーを支援する方法の一部である場合は、色、角度、読みやすさ、chartjunkなどの設計に関する考慮事項とベストプラクティスについて、 視覚化設計に関するいくつかのコースのメモ を参照してください。 、など。繰り返しますが、黒のアートではなく、あなたが読んで、遊ぶことができる何かです。
学部生として次の教科書を使用し、参考になりました。Robert Spenceによるインタラクションのための情報視覚化デザイン
いくつかの主要な高レベルの概念を以下に示します。
たとえば、場所ごとに人口密度と人口を表示する方法は、公共交通機関の鉄道地図を表示する方法とは大きく異なる場合があります。どちらも場所に関する情報を示しますが、それぞれに独自の目的があります。
最初の例では、密度を表すための色と都市のサイズを表すためのドットサイズを備えた実物大のマップを使用できます。鉄道マップでは、理解しやすいように縮尺どおりの正確さを放棄し、色を使用してさまざまな「線」の移動を表すことができます。
どちらの場合も、「マップ」と見なされますが、検査すると非常に異なるものになります。
たとえば、散布図に100万個のデータがプロットされている場合、色を使用して同じ属性のデータポイントの「雲」を表示できます。このように8色以下で使用すると、パターンデータを効果的に表示できます。ただし、多くの色が使用されている場合、色の違いの認識方法に関する人間の制限により、これはあまり効果的ではありません。濃い青のデータと紫のデータは、より大きな(10+)色のグループでは実質的に同じものになり、何もないところにデータの雲が見えるように視聴者を誤解させます。
この本は、表現、プレゼンテーション、知覚、解釈のより多くの側面について詳しく説明しています。長期的な目標がインタラクティブな視覚化を作成することである場合は、このようなリソースを使用して「理論」を理解することをお勧めします。
仕事を1度完了するためにもっと「迅速で汚れた」ものを探している場合-つまり、データの表示の背後にある理論を理解することにあまり関心がなく、1回限りのプレゼンテーションに関心がある場合-もう少し特定のデータの詳細が役立ちます。
私はアルベルトカイロの本をお勧めします-" The Functional Art "。彼のウェブサイトには多くのリソースがあり、彼はソーシャルメディアで非常にアクティブです。講義には彼の資料を使用します。それらは理解しやすく、ビジュアルの理解から対象者向けの情報のエンコード、データの理解までのプロセス全体をカバーするためです。
もう1つの優れた情報源は本です "Information Visualization:Perception for Design" -Colin Wareこの本は、知覚がどのように機能するか、および視覚化のために情報をエンコードする高度な手法について詳しく説明しています。
人間の知覚と相互作用の設計、データの理解、データの集計、データ内のストーリーの発見/伝えるなど、多くの課題に触れるため、インタラクティブなvizの10ステップのクイックガイドはありません。..
したがって、これらの2冊の推奨事項は、多くのうち2冊にすぎません。