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Art and Science of Visual Analytics Episode 2: Forms and Positions

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Episode 0 Visual Analytics 考えなくても、理解できるように工夫する Preattentive Attributes Visual Analyticsを助ける考え方(= Art and Science)

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今回は、形と位置

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Preattentive Attributesの種類 Color - 色 Form - 形 Position - 位置 Movement - 動き

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Form Color Position

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TL;DR (Visual) Illusion Shapes and Position

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ゲームをしましょう :)

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どちらが大きい?

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どちらが大きい?

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傾きが大きいのは?

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傾きが大きいのは?

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人間の視覚を騙すのはとても簡単

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以上を頭の片隅に

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記憶の三段階 タイプ 保持期間 容量制限 Sensory memory(即時記憶) 200~500ミリ秒 特徴のあるものだけ。 Short-term memory(短期記憶) 10~15秒 一度に7項目まで。 Long-term memory(長期記憶) 生涯 個人差がある。

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Best Practices of Shapes and Position

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組み合わせの法則

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向き + 位置 = 折れ線グラフ

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長さ + 幅 + 位置 = 棒グラフ

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形状 + 位置 + グループ = 散布図

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複雑そうなグラフも紐解くと組み合わせ

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長さ + 幅 + 位置 + サイズ = ウォーターフォールチャート

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サイズ + 位置 + グループ = バブルチャート

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サイズ + グループ = パックバブルチャート

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空間を最大限活用する

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サイズ + 位置 + 囲い = ツリーマップ

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位置(緯度、経度) + 囲い = 地図

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色も組み合わせてみると、さらに強力に

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長さ + 幅 + 位置 + 囲い + 色相 = 積み上げ棒グラフ

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向き + 位置 + 囲い + 色相 = 面グラフ

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サイズ + 向き(角度) + 囲い + 色相 = 円グラフ

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位置 + 囲い + 彩度 = ヒートマップ

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すべてのグラフは Preattentive Attributesから できている

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TL;DR (Visual) Illusion 人間の視覚情報は容易に騙される(錯覚、錯視) 視覚を悪用しないように注意する Shapes and Position すべてのグラフを構成している要素はPreattentive Attributesである 色と組み合わせると強力な表現力となる

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