データビジュアルデザインの欠陥を検証する

データビジュアル化は、チャートやグラフみたいな視覚的手段を通じて情報を見たり理解したりするのに役立つ。でも、全部のビジュアルが上手くデザインされてるわけじゃない。悪いデザインは、人を誤解させたり、混乱させたり、情報を理解するのを難しくすることがある。これまでの何年か、専門家たちはビジュアルのデザイン上の多くの欠陥を指摘してきたけど、ソーシャルメディアの普及と簡単にビジュアルを作れるツールの登場で、もっと多くの人がチャートを作るようになった。だから、ビジュアルの欠陥を見つけて、どうしてそうなるのかを理解することが重要なんだ。

#良いビジュアル化の重要性

ビジュアルはデータを理解する上で大きな役割を果たす。上手にデザインされたチャートは、複雑な情報を分かりやすく、簡単に理解できるようにしてくれる。でも、欠陥のあるビジュアルはデータを歪めて、誤解を招くことがある。有名な作品は、ビジュアルがいかに誤解を招くかを強調している。たとえば、クラシックな本では、誤解を招くチャートや不必要な装飾について指摘されている。こういった問題は、提示されている情報への公共の信頼を揺るがすかもしれない。

もっと多くの人が自分のビジュアルを作るようになるにつれて、これらのデザイン上の欠陥を特定し、対処することが重要になってくる。この研究は、学術的な視点だけでなく、日常のユーザーの視点からもこれらの欠陥を見ている。

#我々がやったこと

データビジュアルのデザインの欠陥を理解するために、私たちは公衆が不完全なビジュアルを提出できるオンラインギャラリーから何千もの例を集めた。2227のビジュアルを分析した結果、多くの具体的なデザイン上の欠陥を見つけた。これらの欠陥は、誤情報、無情報性、非社交性の3つの主要なカテゴリーに分類した。その中には、特定の問題をより深く掘り下げる10のサブカテゴリーもある。

また、欠陥がどうして起こるのかを探るためにフォーカスグループの議論も行った。参加者たちは自分の経験を共有し、悪いビジュアルデザインにつながる要因について話し合った。

#欠陥の理解

#デザインの欠陥のカテゴリー

1. 誤情報: これはビジュアルが誤解を招くメッセージや間違ったメッセージを与える場合を含む。

   • 不正確さ: ビジュアル要素がデータを適切に表現しない場合に起こる。一般的には、サイズの知覚を歪める3D効果を使ったり、異なるデータの表現を混ぜて confusing にしたりすることがある。
   • 曖昧さ: ビジュアルが不明瞭で、視聴者がデータの意味を理解しにくい場合。
   • 不公平さ: 異なる基準が偏った表現につながることを見ている。

2. 無情報性: ビジュアルが有用な情報を伝えない場合をカバーするグループ。

   • 低い可読性: 小さな文字や不適切な色使いで読みにくいビジュアルはこのカテゴリーに入る。
   • 過度の複雑さ: ビジュアルが複雑すぎて、視聴者を圧倒し、重要な洞察を隠すことがある。

3. 非社交性: ビジュアルが人々を不快にさせたり、攻撃的な気持ちにさせることに焦点を当てている。

   • 異常性: ビジュアルが標準的な規範から大きく逸脱していると、視聴者が混乱することがある。
   • 攻撃性: 一部のデザインは、ネガティブな体験を生むような厳しいまたは失礼な視覚要素を用いることがある。

#欠陥の例

見つけたデザインの欠陥の例をいくつか紹介するね：

• 不正確さ: あるチャートのバーが9.4%を表しているのに、別の14.0%を表しているバーよりも高く見える。これが視覚的にデータを誤って表現している。

• 曖昧さ: チャートのデザインがテキストに関連しているように見えるけど、実際のデータを表してない。

• 低い可読性: チャートが要素でごちゃごちゃしていて、読むのも理解するのも難しい。

#どうしてこれらの欠陥が起こるの？

これらの欠陥の背後にある理由を探るために、ビジュアルデザインに経験のある参加者との議論を組織した。以下が私たちが特定したいくつかの主要な理由だよ：

#デザインの意図

1. コミュニケーション目標の達成: デザイナーは特定のメッセージを伝えたり、聴衆を説得するためにビジュアルを操作することがある。データを有利に見せたり、派手なデザインで注目を集めることを優先するかもしれない。

#スキルと知識のギャップ

2. 専門知識の不足: ビジュアルを作成する全員がデータサイエンスやデザインの正式なトレーニングを受けているわけじゃない。良いデザインの原則をちゃんと理解していない人もいるかもしれない。

#機能より美しさ

3. 美的追求: 時には、美しいものを作りたいという欲求がデータを正確に提示する必要性を覆い隠すことがある。デザイナーは、情報を伝える効果を考慮せずに視覚的に魅力的な構造を選んでしまうかもしれない。

#データの難しさ

4. 複雑なデータ: 複雑なデータセットに直面すると、デザイナーは情報を明確に提示するのに苦労することがある。データが粗雑または未処理の場合、欠陥のあるビジュアルにつながることがある。

#ツールの制限

5. 技術的制約: ビジュアルを作成するために使われる異なるソフトウェアツールには、それぞれの制限がある。一部のツールは、質の高いビジュアルを作成するために必要なすべての機能を提供していないことがある。

#クライアントの期待

6. クライアントからの影響: デザイナーは、データを正確に表現していない場合でも、目を引くプレゼンテーションを望むクライアントからのプレッシャーに直面することがある。

#チームのダイナミクス

7. チームコラボレーションの問題: 複数の人がデザインプロジェクトに関わると、コミュニケーション不足が誤解や悪いデザインの選択につながることがある。

#前進するために：欠陥に対処する

#改善のための推奨事項

1. ユーザーリテラシーに焦点を当てる: ユーザーとデザイナーに良いビジュアルデザインの原則を教育することが重要だ。これが多くの問題を防ぐことができる。

2. より良いツールを開発する: ユーザーがビジュアルを作成するのを助けるツールは、もっと直感的で、プロセスの初期段階で欠陥を見つけるのを支援するべきだ。

3. コラボレーションを奨励する: デザイナーがより効果的にコラボレーションできる環境を築くことで、コミュニケーションが向上し、成果が改善されるだろう。

4. 倫理ガイドラインを実施する: ビジュアル化における明確な倫理を確立することで、ユーザーがデータを正確かつ公正に提示する責任を理解できるようにする。

#結論

ビジュアルデザインの欠陥の研究は、データを通じて提示される情報が明確で信頼できるものであることを確保するために重要だ。一般的な欠陥を特定し、それらの背後にある理由を理解することで、ビジュアルデザインのより良い実践に向けて取り組むことができる。これにより、専門的なユーザーに利益をもたらすだけでなく、日常の人々がデータに意味のある形で関与できるようにする。目標は、ビジュアルがその意図された目的を効果的に果たし、観衆の中で混乱ではなく理解を促す未来を作ること。

これらの努力を支えるためには、コミュニティ内での継続的な研究と協力が必要だ。欠陥のあるデザインにつながる課題に対処することで、公共に利用できるデータビジュアルの全体的な質を向上させることができる。これは、情報の視覚的表現に対する信頼を構築し、情報に基づいた意思決定を促進するために重要なステップなんだ。