データビジュアライゼーションの基礎

説得力がありわかりやすく印象的なグラフを作成するための原則を伝授!
データを正しく、説得力のあるストーリーで伝え、美しくかつわかりやすい図やグラフを作成するための一般的な原則を解説した書籍。進化生物学と計算生物学の分野で著名な研究者であるだけでなく、R の可視化関連パッケージの開発者として長いキャリアを持つ著者の経験から蓄積された知見の集大成と言える一冊です。ツールの使い方や、作図のテクニックではなく、見やすくわかりやすく印象的なグラフを作成するための原則、哲学、美学を学ぶことができます。

グラフの作り方ではなく、どのグラフをどう描けば情報が正しく伝わるかを決めるための原則を学ぶ本です。『データビジュアライゼーションの基礎』 (Claus O. Wilke 著、小林 儀匡、瀬戸山 雅人 訳、オライリー・ジャパン、2022 年 3 月 16 日発行) は、原書 Fundamentals of Data Visualization の日本語版です。副題は「明確で、魅力的で、説得力のあるデータの見せ方・伝え方」です。版元は、見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図を避け、情報を正確かつ効果的に伝えるための要素、かたち、色の選択の指針をまとめた本と案内しています。著者は統合生物学の分野の研究者で、cowplot や ggridges をはじめとする R のデータ可視化関連パッケージの開発者でもあります。

1 章と 3 部 28 章、データの写し方から図のデザインまで

全体は 29 章で、1 章「はじめに」のあとに 3 部が続きます。第 Ⅰ 部「データからビジュアライゼーションへ」は 2 章から 16 章で、データの値を位置や色などの見た目の要素へ写す考え方、座標系と座標軸、カラースケールを押さえたうえで、量、分布、内訳、変数の関係、時系列とトレンド、地理空間データ、不確かさと、可視化したい対象ごとに章が分かれます。第 Ⅱ 部「図のデザインの原則」は 17 章から 26 章で、図の中のインクの量を値に比例させる考え方、重なり合った点の扱い方、色の落とし穴、凡例の設計、マルチパネル図、タイトルとキャプションと表などを扱います。第 Ⅲ 部「その他のトピック」は 27 章から 29 章で、画像ファイル形式、可視化ソフトウェアの選び方、ストーリーの伝え方に充てられ、付録には参考文献の手引きとテクニカルノートが付きます。

色の 3 つの役割と、軸の取り方

可視化の失敗の多くは、ツールの使い方ではなく、データの性質と表現の取り違えから生まれます。たとえば、区別したいだけのカテゴリに明るさが段階的に変わる色を割り当てると、読み手は存在しない順序を読み取ります。逆に、連続した値に互いに無関係な色を並べると、大小の比較ができなくなります。棒グラフの縦軸を 0 から始めないと差が誇張されるのも、棒の長さや面積が値に比例しているはずだという読み手の前提を裏切るからです。本書は色を区別のため、値の表現のため、目立たせるための 3 つの役割に分けて論じ、色覚異常を考慮しないデザインを落とし穴に挙げます。分布や不確かさを扱う章では、ヒストグラムや密度プロット、Q-Q プロット、点推定の不確かさの見せ方といった 統計学 の図を取り上げます。

R コードは GitHub で公開、28 章のソフトウェアの選び方

版元は、本書の紹介でツールの使い方や作図のテクニックではなく原則、哲学、美学を学べると位置づけており、収録したグラフを作成した R コードは GitHub から利用できると案内しています。28 章「適切な可視化ソフトウェアを選ぶ」も、特定のソフトウェアの操作ではなく、再現性やデータ探索とデータ表現の違いといった選び方の観点を扱う章です。