データをどうやって見せるか？
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2016年11月27日「The Data Journalism Handbook」日本語翻訳版 リリース記念イベント の発表資料 http://datajournalismjp.github.io/handbook/ https://www.facebook.com/events/1336202769744886/ -------------------------------------------------------------------------- スライドをmarkdown形式でgithubにも公開しました! https://github.com/yasunobuigarashi/Slide-2016-11-27-DJH Marp：Markdown Presentation Writerで開くとスライド形式でみれます https://yhatt.github.io/marp/ Data Visualizationの勉強会等で使ってもらえたら嬉しいです
![データをどうやって見せるか？
「The Data Journalism Handbook」日本語翻訳版
リリース記念イベント2016-11-27
http://datajournalismjp.github.io/handbook/
五十嵐康伸[E2D3.org、株式会社インテリジェンス]](https://image.slidesharecdn.com/2016-11-27-161127020322/85/-1-320.jpg)
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データをどうやって見せるか？
- 1. データをどうやって見せるか？ 「The Data Journalism Handbook」日本語翻訳版 リリース記念イベント2016-11-27 http://datajournalismjp.github.io/handbook/ 五十嵐康伸[E2D3.org、株式会社インテリジェンス]
- 2. 何をプレゼン？ 翻訳者が「面白い！と思ったコンテンツ」をプレゼン 1. 基礎と歴史 → DVにも基礎と歴史がある 2. DV作りの方針の箇条書きが多い → 玄人：明日からのDV作りの参考 3. 具体例が多い → 初心者：DVって面白い 注：プログラミングTIPSの話はない
- 3. 略字 DV = データ・ビジュアライゼーション Viz = ビジュアライゼーション DJ = データ・ジャーナリズム
- 4. 6. データを届ける 6.4 データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジュ アライゼーション 6.5 ビジュアライゼーションの力でストーリーを伝え る 6.6 異なる図は、異なる結果を意味する 6.7 データ・ビジュアライゼーション・DIY：便利な ツール
- 5. 6. データを届ける 6.4 データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジュ アライゼーション(2) 6.5 ビジュアライゼーションの力でストーリーを伝え る(3) 6.6 異なる図は、異なる結果を意味する(話す順：1) 6.7 データ・ビジュアライゼーション・DIY：便利な ツール(4、スライドだけ)
- 6. 6. データを届ける 6.4 データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジュ アライゼーション 6.5 ビジュアライゼーションの力でストーリーを伝え る 6.6 異なる図は、異なる結果を意味する Brian Suda, optional.is *** 6.7 データ・ビジュアライゼーション・DIY：便利な ツール
- 14. [6.6 前半] 3人の偉人 1. William Playfair (1759-1823, Sco) 2. John Snow (1813-1858, En) 3. André-Michel Guerry (1802-1866, Fr)
- 15. William Playfair (1759-1823, Sco) 多言語に通じたスコットランド人技師 William Playfairは、今日でも同じように使われてい る図やグラフのほとんどを、たった一人で世界に送り 出した人物である。1786年の彼の本、「Commercial and Political Atlas（商業と政治の地図）」のなかで 彼は、棒グラフという全く新しく、視覚的な手法を用 いて、スコットランドの輸出入量を明快に示したので ある。
- 16. William Playfair (1759-1823, Sco) 初期の頃の棒グラフ、Export and Import of Scotland
- 17. William Playfair (1759-1823, Sco) William Playfairは、1801年の本、「Statistical Breviary（統計的な聖務日課書）」の中で、世にも恐 ろしい円グラフを世に広めた。 これらの新しい形の 図とグラフは、商業的なニーズから生まれたものであ ったが、時間が経つにつれて、別の者が現れて、人の 命を救うために使うようになった。
- 18. John Snow (1813-1858, En) イングランドの医師、疫学の創設者 1854年、John Snowは今日では有名な「ロンドンの コレラ地図」を、発症が報告された地域に小さな黒い 棒をつけて作成した。徐々に時間が経つに連れ、明ら かに発症密度が高い地域がわかるようになり、問題の 抑制措置が取ることができた。
- 19. John Snow (1813-1858, En) ロンドンのコレラ地図
- 20. André-Michel Guerry (1802-1866, Fr) フランスの弁護士とアマチュアの統計学者 André-Michel Guerryは、地図に何らかの変数に応じ て、地図の各々の地域を違う色で塗り分けるというア イデアを最初に世に出した人物である。彼は1829年 に、犯罪レベルに応じてフランスの地図の各地区を影 付けをして、初めてのコロプレス(塗り分け)地図を作 成した。
- 21. André-Michel Guerry (1802-1866, Fr) 犯罪レベルを示すフランスの コロプレス(塗り分け)地図
- 22. André-Michel Guerry (1802-1866, Fr) 今日、これらの地図は、例えば選挙区ごとに誰が誰に 投票したかや、富の分布、その他の多くの地理的な要 因に結びつく変数を説明するときに使われている。
- 23. 6. データを届ける 6.4 データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジュ アライゼーション Sarah Cohen, Duke University *** 6.5 ビジュアライゼーションの力でストーリーを伝え る 6.6 異なる図は、異なる結果を意味する 6.7 データ・ビジュアライゼーション・DIY：便利な ツール
- 24. [6.4] データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジ ュアライゼーション 1. レポーティングの段階における、Vizの役割 2. 公開段階におけるVizの役割 3. Vizを使うためのTip
- 25. [6.4] データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジ ュアライゼーション 1. レポーティングの段階におけるVizの役割(2) 2. 公開段階におけるVizの役割(3) 3. Vizを使うためのTip (話す順：1)
- 26. [6.4.3] Vizを使うためのTip 1. 大規模なデータセットを小さな倍数で、すばやく あなた自身に合わせる 2. 自分のデータを隅々までみること 3. 思い込むな 4. 正確性について悩むことを避ける 5. 事例や出来事の年譜をつくる 6. グラフィックス部門と迅速に何度も打ち合わせす る
- 27. [6.4.1] レポーティングの段階におけるVizの役割 1. あなたの報道以外に対してテーマや疑問を見分け るのに役にたつ 2. データの中の良いストーリーとなるはずれ値や確 実でないエラーを見分ける 3. 代表例の発見を手助けする 4. あなたの報道の全体像をみせる
- 28. [6.4.2] 公開段階におけるVizの役割 1. ストーリーの中で作られたポイントをより強制力 のある方法で描く 2. 散文から不必要な技術的な情報を排除する 3. それらがインタラクティブかつ探索を許すときは 特に、あなたの読者にあなたの報道のプロセスに ついて透明性をもって提供できる
- 29. 6. データを届ける 6.4 データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジュ アライゼーション 6.5 ビジュアライゼーションの力でストーリーを伝え る Geoff McGhee, Stanford University *** 6.6 異なる図は、異なる結果を意味する 6.7 データ・ビジュアライゼーション・DIY：便利な ツール(スライドだけ)
- 30. [6.5] 読者へ物語りを伝えるときにData Vizが役立つ かもしれないいくつかの例 1. 新しい方法で馴染みのものを見ること 2. 時間と共に変化することを示す 3. 値の比較 4. 繋がりと流れを見せること 5. データでデザインする 6. 階層を示すこと 7. 大きなデータセットをブラウンジングする 8. 代替結果を想定する事 9. データの可視化を使用しないとき
- 37. [6.5.4] 繋がりと流れを見せること 年棒対パフォーマンス(Ben Fry) https://goo.gl/hqZdi5 左：日付ことの成績、右：年俸合計
- 38. [6.5.4] 繋がりと流れを見せること 二つに分けられた値を比較するために、メジャーリー グベースボールチームrelative to their payrollsのパ フォーマンスが計算されているBen Fryの図を見る。 左側の列では、チームは日付ことの成績によってラン ク付けされていて、一方右側の列は年俸の合計であ る。赤色（標準以下）もしくは青色（標準以上）で描 かれた線は二つの値つなぎ、駄目になった年俸の高い 選手に後悔しているチームオーナの便利な感覚を提供 している。
- 40. [6.5.6] 階層を示すこと OpenSpending.org (Open Knowledge Foundation) https://openspending.org/
- 41. [6.5.6] 階層を示すこと 研究者Ben Shneidermanは、互いの内部で同心円上に 入れ子になっている複数の箱を含む"ツリーマッ プ"と呼ばれる新しいVizを開発した（1991、樹形図 を有限空間に埋め込む）。 http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap-history/ 参考：THE BOOK OF TREES―系統樹大全:知の世界を 可視化するインフォグラフィックス https://goo.gl/SS6lWw
- 42. [6.5.7] 大きなデータセットをブラウンジングする 1999年から2010年イギリスの路上における すべての死(BBC) https://goo.gl/qjbao3 local authority：地方自治体
- 46. [6.5.9] データの可視化を使用しないとき 1. あなたが非常に少ないデータしか持っていない時 2. データにとても小さなばらつきがあるときの不明 瞭な傾向もしくは結論 3. 地図が地図でない時 4. 表で表現する時 5. (あなたの物語が文章やマルチメディアを通して語 られるとより良くできる時)
- 47. 6. データを届ける 6.4 データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジュ アライゼーション 6.5 ビジュアライゼーションの力でストーリーを伝え る 6.6 異なる図は、異なる結果を意味する 6.7 データ・ビジュアライゼーション・DIY：便利な ツール(スライドだけ) Simon Rogers, the Guardian ***
- 48. [6.7] データ・ビジュアライゼーション・DIY：便利 なツール 1. Google Fusion Tables 1 2. Google Fusion Tables 2 3. Tableau Public 4. Google Spreadsheet Charts 5. Many Eyes
- 49. [6.7.1-1] Google FUsion Tables 1 ウィキリークスの戦争記録(the Guardian)
- 50. [6.7.1-2] Google FUsion Tables 2 Homelessness interactive map (the Guardian)
- 51. [6.7.2] Tableau Public 2012 Presidential Campaign Finance (the Guardian)
- 52. [6.7.3] Google Spreadsheet Charts
- 53. [6.7.4] Many Eyes Doctor Who villains (the Guardian)
- 54. 6. データを届ける 6.4 データ・ジャーナリズムの馬車馬としてのビジュ アライゼーション 6.5 ビジュアライゼーションの力でストーリーを伝え る 6.6 異なる図は、異なる結果を意味する 6.7 データ・ビジュアライゼーション・DIY：便利な ツール
- 56. Enjoy Data Viz! この内容なら、いつでもどこでもトーク可能 御社、御コミュニティーへお気軽に呼んでください！ 五十嵐康伸[E2D3.org、株式会社インテリジェンス] FB: yasunobu.igarashi、Twitter: B_T_Budo クリエイティブコモンズ表示-継承(CC BY-SA)