バーチャートのデザインが視聴者の洞察にどう影響するか
研究によると、棒グラフの配置がデータの視認性に影響を与えることがわかった。
― 1 分で読む
データの視覚化、例えば棒グラフは、視聴者に多くのメッセージを伝えることができる。人々はグループ間の違いを見たり、ある平均が別の平均と比べてどれくらい大きいかに気づくことができる。これらの値がチャート内でどのように配置されているか-色の選択、間隔、順序など-は、人々が最も気づくメッセージに影響を与える。この関係を理解することは、より良いチャートを作るために重要だけど、現在の研究は明確なルールを提供していない。この研究では、棒グラフにおける情報の配置方法-順序、区分、間隔、色付けなど-が視聴者がデータについて気づくことにどのように影響するかを見ている。
主要な発見
この研究は、棒グラフの値のさまざまな配置が伝えるメッセージに与える影響をテストする4つの実験を含んでいる。それぞれの実験は、チャートの設定方法に特有の方法を調査し、これらの配置が比較、順位付け、および部分と全体の関係にどのように影響するかに焦点を当てている。
実験1: 順序の役割
最初の実験では、バーの順序が視聴者のランキングに気づく能力にどのように影響するかを探る。例えば、棒グラフが左から右へ降順に値を表示していると、視聴者はどの項目が最も大きいかを見るのが容易になる。一方、バーを昇順に配置すると、最小の値を見るのがもっとクリアになるというわけだ。仮説は、降順が最も大きい値に関するメッセージをより明確にし、昇順が最も小さい値に関するメッセージを際立たせるということ。過去の研究も人々が左から右に読み進めることを示していて、このアイデアを支持している。
実験2: 部分と全体の関係の理解
2つ目の実験では、バーを横に並べるのと積み重ねるのが、視聴者が部分と全体の関係を理解するのにどのように影響するかを調べる。バーを積み重ねることで、部分がどのように組み合わさって全体を形成するかがより明確になると考えられている。逆に、バーを横に並べることは、個々の部分を比較しやすくするかもしれない。仮説は、バーを積み重ねることが全体の比較には効果的で、横に並べる配置が個々の部分の比較には良いだろうというもの。
実験3: 間隔の影響
3つ目の実験では、間隔がグループメッセージにどのように影響するかを見ている。バーの間に隙間があることで、特定のバーが一緒に属していることがよりクリアになるかどうかをテストする。仮説は、均一に間隔をあけたバーが極端な値を特定しやすくし、近くにあるバーのグループがそれらがどのように関連しているかを視聴者に見せやすくするというもの。これは、視覚認識において近接がデータの関係性の理解を高めるという長年の考えに基づいている。
実験4: 色と間隔の比較
4つ目の実験では、バーをグループ化するのに色を使うのと間隔を使うのとを比較している。色でグループ化することが視聴者に全体の値を理解するのを楽にするかどうかを調べる。仮説は、色グループ化は極端な値を伝えるには間隔を使うより効果が薄いが、個々のグループ間の関係を示すにはより効果的だというもの。
実験を通じた発見のまとめ
これらの実験は、チャート内のバーの異なる配置が伝えられるメッセージの明確さにどのように影響するかについての洞察を提供している。ここでの重要な要点は:
降順が大きな値に適している:降順に配置された棒グラフは、最も大きな値を見るのが容易。
昇順が最小の値に適している:逆に、昇順に配置された棒グラフは、視聴者が最小の値を見つけやすくする。
全体には積み重ね、部分には横並び:部分と全体のデータを示すチャートでは、バーを積み重ねることが全体をより明確にし、横に並べる配置は個々の部分の比較を助ける。
間隔がグループの可視性を高める:近くに配置されたバーはグループを伝えるのに役立ち、均一に間隔をあけたバーは最大または最小の値を特定するのに役立つ。
グループ化のための色と間隔:色でのグループ化は極端な値を伝えるのには空間でのグループ化より効果が薄いが、グループ間の比較を明確にすることができる。
チャートデザインの実用的な影響
これらの発見は、データ視覚化を作成するすべての人に現実的な影響を持つ。棒グラフを最大限に明確にするための構造に関するガイダンスを提供する:
順序は重要:ランキングを示すときは、降順を使って大きな値を強調し、昇順を小さな値に使うことを考えてみて。
配置を賢く選んで:部分と全体の関係を示すときは、積み重ねるか横並びにするかを考慮して、メッセージを明確にする。
スペースを考慮:グループ関係を示したり、特定のデータポイントを強調するために、間隔を戦略的に使用して。
色を賢く使う:色が似たデータをグループ化するのに役立つが、色が多すぎると視聴者が関係を追うのを混乱させることを覚えておいて。
研究の今後の方向性
異なる配置が視聴者の理解にどのように影響するかをさらに探求することで、データプレゼンテーションの理解を深められる。今後の研究では:
異なる種類の視覚化:棒グラフを超えて、円グラフ、散布図、他の視覚形式を含めた調査を拡張する。
他のメッセージタイプ:配置が傾向観察や相関など、調査された以外のタイプのメッセージにどのように影響するかを探る。
異なる視聴者グループの影響:文化的または言語的な違いがチャートデザインの解釈にどのように影響するかを研究する。
理解の長期的な影響:さまざまな配置が即時の理解だけでなく、情報の長期的な記憶にもどのように影響するかを調査する。
結論
視覚化内の情報の配置が視聴者が受け取るメッセージにどのように影響するかを理解することは、効果的なデータプレゼンテーションに重要だ。この研究は、順序、間隔、色の小さな変更が明確さと理解に大きな影響を与える可能性があることを示している。これらの洞察を活用することで、デザイナーや教育者は意図されたメッセージを明確かつ正確に伝えるより効果的な視覚化を作ることができる。
その影響は学術研究を超えて、さまざまな分野でのコミュニケーション、意思決定、理解を向上させる実用的なアドバイスを提供する。今後の研究が計画されていることで、この探求の方向はデータの提示と解釈の改善に寄与することが期待できる。
タイトル: The Arrangement of Marks Impacts Afforded Messages: Ordering, Partitioning, Spacing, and Coloring in Bar Charts
概要: Data visualizations present a massive number of potential messages to an observer. One might notice that one group's average is larger than another's, or that a difference in values is smaller than a difference between two others, or any of a combinatorial explosion of other possibilities. The message that a viewer tends to notice--the message that a visualization 'affords'--is strongly affected by how values are arranged in a chart, e.g., how the values are colored or positioned. Although understanding the mapping between a chart's arrangement and what viewers tend to notice is critical for creating guidelines and recommendation systems, current empirical work is insufficient to lay out clear rules. We present a set of empirical evaluations of how different messages--including ranking, grouping, and part-to-whole relationships--are afforded by variations in ordering, partitioning, spacing, and coloring of values, within the ubiquitous case study of bar graphs. In doing so, we introduce a quantitative method that is easily scalable, reviewable, and replicable, laying groundwork for further investigation of the effects of arrangement on message affordances across other visualizations and tasks. Pre-registration and all supplemental materials are available at https://osf.io/np3q7 and https://osf.io/bvy95 .
著者: Racquel Fygenson, Steven Franconeri, Enrico Bertini
最終更新: 2023-08-25 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.13321
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.13321
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。