ユーザーインタラクションを向上させるためのダッシュボードデザインの再考
ダッシュボードをデータ分析のための協力ツールに変える。
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目次
ダッシュボードはデータを分析したり共有したりするための重要なツールになったね。もはや単なる数字やチャートの表示に過ぎなくなったわけじゃなくて、今ではユーザーがデータとインタラクションして、見つけたことをもとにストーリーを語れるようになったんだ。ダッシュボードデザインのためのガイドラインはたくさんあるけど、ほとんどが見た目だけに焦点を当ててて、ユーザーがどうインタラクトするかにはあまり目を向けてない。
この記事では、ダッシュボードデザインを新しい視点で考えてみるよ。ダッシュボードを、ユーザーとダッシュボードそのものの間でデータについての会話を促進するツールとして捉えるんだ。このインタラクティブな体験は、ユーザーが質問したり、情報を調べたり、見ているデータから洞察を引き出したりするのを可能にする。
協力型ダッシュボードとは?
協力型ダッシュボードは、ユーザーとデータのインタラクションを強化するためにデザインされてるんだ。人との会話のように、双方向のやり取りをサポートするんだよ。成功した会話では、お互いが関わり合い、質問し合ったり、アイデアを共有したりするよね。同様に、協力型ダッシュボードはユーザーが自然でサポート感のある方法でデータとインタラクトできるようにしてる。
要するに、ダッシュボードはただ情報を提示するだけじゃなくて、ユーザーがデータを探求したり、質問をしたり、理解を深めたりするプロセスを促進すべきなんだ。この記事では、もっと協力的なダッシュボードをデザインするための実用的なガイドラインを提案するよ。
会話を理解する
会話にはいくつかの段階があるんだ。会話を始める、共通の基盤を築く、話す順番を守る、誤解を正す、最後に会話を締めくくる、これらの段階はダッシュボードデザインにも応用できて、ユーザーがデータとインタラクションする際にスムーズな体験を確保するんだ。
開始: これはユーザーがダッシュボードとインタラクトし始める最初の段階。いい開始は、ユーザーを歓迎してダッシュボードのナビゲーションや使い方の情報を提供すること。
基盤構築: ここでは、ダッシュボードがデータのコンテキストを理解するのを助ける。用語の定義やデータ内の関係を明確にすることが含まれる。
話す順番: これはユーザーがダッシュボードと簡単に関わり合えるようにすること。質問をしたり、次に見たいものを選ぶことができるようにする。
修正と洗練: ユーザーは最初の試みで必ずしも正しい答えや洞察を得られるわけじゃない。この段階では、ダッシュボードがユーザーの誤解を正したり、問い合わせを洗練するのをどのようにサポートできるかに焦点を当てる。
締めくくり: 最後の段階では、インタラクションを締めくくることが含まれる。ダッシュボードは、ユーザーが分析を締めくくるのを助けるために明確な要約やキーポイントを提供すべき。
ダッシュボードにおけるインタラクションの重要性
過去のダッシュボードガイドラインは、色の選択やデータのレイアウトなどの視覚的要素に重点を置いてたけど、ユーザーが実際にデータとどうインタラクトするかの重要性を見落としてしまうことがある。ユーザーフレンドリーなダッシュボードは、自然なインタラクションを可能にし、ユーザーが会話のようにデータと関わることを可能にするべきなんだ。
効果的な会話では、みんながフォローアップの質問をしたり、不明な点を明確にしたり、話し合った内容をまとめたりすることができる。ダッシュボードも同様に、ユーザーが混乱せずにインタラクトできるようにして、考えを洗練させたりデータから洞察を得たりするのを手助けすべきだね。
良いダッシュボードをデザインする
協力的な体験を作るためのダッシュボードデザインの重要な側面はいくつかあるよ:
明確な言葉を使う
ダッシュボードは明確でわかりやすい言葉を使用するべき。これにより、ユーザーは混乱せずに何を見ているのかを理解できる。技術的な用語や概念についても説明を含めて、誤解を生まないようにするべきだ。
コンテキストを提供する
ユーザーはデータのコンテキストを理解する必要がある。この意味で、ダッシュボードはデータの出所、重要性、解釈方法を説明する関連情報やメタデータを含むべき。
インタラクションを可能にする
良いダッシュボードはユーザーがデータと簡単にインタラクトできるようにする。データをフィルタリングしたり、特定の側面をズームインしたり、異なる視点から見るオプションを含むべき。各インタラクションには明確な結果があり、ユーザーに即座にフィードバックを提供する必要がある。
探索を促進する
ユーザーはさらにデータを探求することを奨励されるべき。ダッシュボードは、圧倒されることなく特定の側面を深く掘り下げる方法を提供する必要がある。関連する指標を提案したり、探索をガイドするための視覚的ヒントを提供することができる。
結果をまとめる
セッションの終わりには、ダッシュボードがユーザーに発見をまとめる手助けをするべき。視覚的な要約や、インタラクション中に得られた洞察を示すキーポイントを提供することが含まれる。
ダッシュボードデザインのためのヒューリスティックス
ヒューリスティックスは、デザイナーがより良いダッシュボードを作るのを手助けする簡単なガイドラインやルールなんだ。特定の原則に従うことで、ダッシュボードがユーザーフレンドリーで協力的なインタラクションを促進することを確保できる。ここでは適用できるヒューリスティックスをいくつか挙げるよ:
ユーザーのニーズに焦点を当てる: ダッシュボードをデザインする際には、常にユーザーのニーズや質問を考慮するべき。これがダッシュボードのレイアウト、コンテンツ、機能にインカレートする。
明確さを促進する: 理解を深めるために、クリアなビジュアルやテキストを使用する。すべての要素が目的を果たすようにして、混乱や雑然さを避ける。
インタラクションをサポートする: ダッシュボードがインタラクティブで、ユーザーが質問したり、データを動的に探求したりできるようにデザインする。インタラクションは自然で流れるように感じるべき。
柔軟性を持たせる: ダッシュボードはユーザーの入力に応じて調整できる柔軟性を持つべき。ユーザーがメトリクスやビューを変更しても、調査の糸を失わないようにする。
フィードバックを促す: ユーザーが自分の入力が認識されたことを知るためのフィードバック機構を構築する。これは視覚的なヒントやユーザーの行動に基づいて情報を更新することを通じて実現できる。
堅牢性を確保する: 大きなデータセットでもデータをうまく扱えるようにダッシュボードをデザインする。応答性を保ちつつ関連する洞察を提供すべき。
ダッシュボードの効果を評価する
ダッシュボードがユーザーとの会話をどれだけ促進しているかを評価するために、研究者たちは視覚化の専門家と学生を使った評価プロセスを実施した。この評価では、参加者が先に述べたヒューリスティックスを使用して既存のダッシュボードを批評することが含まれた。
フィードバックと観察
学生たちと専門家たちは、さまざまなダッシュボードに関して貴重なフィードバックを提供した。これには、異なる会話の段階におけるデザインの強みと弱みについての洞察が含まれた。いくつかのダッシュボードは会話の開始や基盤構築に優れていたけど、順番を取ったり締めくくることには苦労した。
開始: 多くのダッシュボードは、明確な指示を提供してユーザーを歓迎するのに成功した。でも、十分なコンテキストやメタデータを提供できなかったものもあった。
基盤構築: ダッシュボードは論理的にデータを提示することが多いけど、時々すべてのユーザーにとって明確でない用語を使った。これが混乱を引き起こしたんだ。
話す順番: 多くのダッシュボードはインタラクションをうまくサポートできなかった。ユーザーは質問をしたり、異なるデータセットを簡単にナビゲートするのに苦労した。
修正と洗練: ユーザーは誤解を正したり、問題を掘り下げたりする際にサポートを感じないことが多かった。いくつかのダッシュボードは、ユーザーが問い合わせを洗練するための十分なツールを提供できなかった。
締めくくり: いくつかのダッシュボードは洞察をうまく要約できず、明確なテイクアウェイが欠けていて、ユーザーが自分の発見に対して不確実性を感じてしまった。
学生たちがダッシュボードデザインを改善
効果的なダッシュボードデザインについて学んだことを活かそうと、学生たちは既存のダッシュボードを更新したり、新しいものを作成したりする課題を与えられた。彼らはヒューリスティックスを参考にして、ダッシュボード内の会話の流れを改善することを目指したんだ。
学生プロジェクトの結果
プロジェクトでは、学生たちがダッシュボードをもっとユーザーフレンドリーにしようと頑張っていることがわかった。彼らは特にインタラクション、明確さ、要約の改善に注力した。いくつかの重要な変更点は以下の通り:
より明確な指示: 学生たちは、ユーザーがダッシュボードと効果的に関わるための詳細な指示を追加した。
インタラクションの向上: 彼らはデータをフィルタリングするツールを取り入れて、ユーザーが特定の興味のある領域を簡単に探求できるようにした。
より良い要約: 学生たちは分析の終わりに、ユーザーが重要な洞察を得られるようにするためのより良い要約を作成しようとした。
視覚的改善: 一部の学生は強い視覚スタイルを維持しようとしたけど、他の学生は明確さや使いやすさが時には美的感覚を犠牲にする必要があると気づいた。
これらの演習を通じて、学生たちはヒューリスティックスを適用することがデザイン思考や意思決定プロセスにポジティブな影響を与え、ダッシュボードを改善する結果になったことを示した。
結論
ダッシュボードデザインは急速に進化していて、静的なデータ表示を超え、コミュニケーションや洞察を促進するインタラクティブな体験へと移行しているね。ダッシュボードを会話パートナーとして捉えることで、デザイナーはユーザーの分析目的を効果的にサポートするツールを作り出せるんだ。
わかりやすい言葉を使ったり、コンテキストを提供したり、インタラクションを促進したり、堅牢なフィードバックを確保したりすることで、より協力的な環境を作ることができるんだ。このヒューリスティックスは、より良いダッシュボードをデザインしたい人たちに実用的なガイドラインを提供してる。
分析が意思決定に重要な役割を果たし続ける中で、より効果的でユーザー中心のダッシュボード体験の必要性は大事なんだ。これらのツールの中で行われるインタラクションや会話に焦点を当てることで、デザイナーは視覚的に魅力的でありながら、ユーザーのニーズを機能的にサポートするダッシュボードを構築できる。
この分野の将来的な作業は、これらのアイデアをさらに洗練させ、ダッシュボードがユーザーとデータとの会話を強化する新しい方法を探ることができるよ。こうした変化を受け入れることで、ダッシュボードは単なるツールを超えて、データの探求や分析における共同パートナーになることができるんだ。
タイトル: Heuristics for Supporting Cooperative Dashboard Design
概要: Dashboards are no longer mere static displays of metrics; through functionality such as interaction and storytelling, they have evolved to support analytic and communicative goals like monitoring and reporting. Existing dashboard design guidelines, however, are often unable to account for this expanded scope as they largely focus on best practices for visual design. In contrast, we frame dashboard design as facilitating an analytical conversation: a cooperative, interactive experience where a user may interact with, reason about, or freely query the underlying data. By drawing on established principles of conversational flow and communication, we define the concept of a cooperative dashboard as one that enables a fruitful and productive analytical conversation, and derive a set of 39 dashboard design heuristics to support effective analytical conversations. To assess the utility of this framing, we asked 52 computer science and engineering graduate students to apply our heuristics to critique and design dashboards as part of an ungraded, opt-in homework assignment. Feedback from participants demonstrates that our heuristics surface new reasons dashboards may fail, and encourage a more fluid, supportive, and responsive style of dashboard design. Our approach suggests several compelling directions for future work, including dashboard authoring tools that better anticipate conversational turn-taking, repair, and refinement and extending cooperative principles to other analytical workflows.
著者: Vidya Setlur, Michael Correll, Arvind Satyanarayan, Melanie Tory
最終更新: 2023-08-08 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.04514
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.04514
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。
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