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情報可視化について勉強したことのまとめ

Posted at 2022-05-26

はじめに

自分の研究で本格的に情報可視化について取り組んでみようということで、勉強したことのアウトプットの場としてこちらを利用させて頂きます。
そしてなにより卒業論文で技術的文章を書くのにとても苦労したので、トレーニングとしても書いてみようと思います。

可視化（見える化）という言葉は日常生活でも聞くことがあると思いますが、今回扱う情報可視化とは工学分野におけるものになります。
大量のデータ（見えにくいもの）をユーザに対してわかりやすく提示（見やすく）するための技術としての可視化を扱います。

一口に情報可視化といってもは様々な手法があげられます．

各可視化手法は組み合わせることでさらに面白いことができるみたい（情報可視化からさらに一歩踏み込んだインタラクティブな情報探索支援など）なので，用途に応じて勉強を進めたい

自分の関心がネットワーク可視化であるため、その場合に特に重要となるポイントをあげていきます。

空間定義：位置にどのような意味を持たせるか
固形要素：点、線、面、立体
視覚属性：大きさ、形状、回転角、色、模様

注意
色について・・・様々な要因に影響（さまざまな色彩保持者、文化、民族、時代、心理など）を受けるため、統一見解を確立することは難しい

可視化ではデータを探索する際に、以下の4つの工程に分けることができる

概観表示（データ全体を広く眺める）

限られた画面空間を利用して、できるだけデータ全体を眺められるようにすことが望ましい。また次の操作にスムーズに進めるようなUIが求められる。

解明（問題点や新しい現象を見つけ出す）

ユーザ自身が関心のある情報を探索する。

操作（データ要素の追加、削除、注釈）

ユーザが関心を持った情報に追加情報を提示する、または関心のない情報は適宜削除するなどがあげられる。

報告（データの持つ意味を明快に説明）

ここでは、データ分析が専門でない人に対しての説明手段としての意味を持つ。

定量評価

被験者を全く介さず、計算機のみで評価値を算出する。ネットワーク図の場合エッジの交差や長さをもって評価する。

被験者実験

被験者に実際に可視化結果をもって、情報探索をしてもらい、その速度や満足度によって評価する。

評論

専門家に利用してもらい、その有用性や実用方法を評論してもらう。

次回は実際にコードを書いてネットワーク図を作成したいと思います。

この記事は以下の情報を参考にして執筆しました。