はじめに
本記事は、Googleデータアナリティクスのプロフェッショナル認定証のプログラムより、参照させて頂いています。興味を持った方は、是非受講してみてください。
ヘッドライン、サブタイトル、ラベルをつける
以前取り上げた「5 秒ルール」を 覚えていらっしゃるでしょうか。
データビジュアライゼーションを見てから 最初の 5 秒以内に 聞き手があなたが伝えようとしていることを 正確に把握する必要があります。 5 秒はあっという間かもしれません。 しかし、分かりやすい表現を加えることで 聞き手はデータを正しく解釈し 理解できるようになります。 皆さんが何を伝えたいのか、 何を共有しているのかについて 聞き手が疑問を抱かないようにするのに 役立つのが
- ヘッドライン
- サブタイトル
- ラベル
です。
ヘッドライン
データビジュアライゼーションにおいて 重要なデータを強調するための 最も簡単な方法の 1 つは、 ヘッドラインをつけることです。 ヘッドラインとは、 ビジュアライゼーションの上部に 大きな文字で表示され どのようなデータなのかを伝えるものです。 聞き手がもっと読みたくなるように 注意を引くようにします。
たとえばグラフです。
ヘッドラインのないグラフは タイトルのないレポートと同じです。 何のグラフなのかを わかりやすくしたいものです。 簡潔かつ明瞭な表現を使って すべての情報をできるだけ、わかりやすく 説明しましょう。 略語や頭字語は、たとえそれが一般的に 知られていたとしても、 なるべく使わないようにしましょう。
ヘッドラインの文字組や 配置も重要です。 シンプルにするのが一番です。
- 太字にする。
- 他のテキストより数サイズ大きくする。
- グラフの真上に 左寄せで配置する。
サブタイトル
サブタイトルは、より多くのコンテキストと 説明を追加することで ヘッドラインを補足するものです。 他のグラフにある要素と 同じスタイルのフォントを使って サブタイトルは見出しの直下に配置します。
ラベル
以前ご紹介した、ドナ・ウォン氏という ビジュアライゼーション・ジャーナリストの ガイドラインは、データ ビジュアライゼーションを より効果的なものにするのに有益です。 彼女は、凡例に頼るのではなく データ上に直接ラベルを使うことを 強く推奨しています。 なぜなら多くのグラフは、 データの異なる値を表現するために、 色や図形など異なるビジュアライゼーションの 特性を用いているからです。
凡例やキー
凡例やキーは、 データビジュアライゼーションの中の 要素の意味を明らかにするものであり データに直接ラベルを付ける代わりに 使うことができます。 しかしこのように直接ラベルをつければ 聞き手の注意をグラフィックに 集中させることができ、 データをすばやく識別できます。
一方、凡例はグラフのデータから離れた場所に 配置されるため、聞き手側に 考えさせることも増えます。 つまり、聞き手に補足説明をすればするほど 聞き手がデータの意味を理解するのに 必要な作業が減り ストーリーのインパクトが増すのです。
まとめ
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