2016年の選挙が近づくにつれて、「赤の状態」と「青の状態」について多くのことを耳にします。そのイディオムは深く根付いており、元のデータの視覚化をほとんど忘れていました。
この物語から
国家のマッピング
購入2000年の大統領選挙では、アルゴアとジョージWブッシュの競争は非常に激しいものだったため、放送局は選挙大学の地図に穴を開けました。 さらに、彼らはそれらの陰影について話しました。 NBCのティムラッサートは、ジョージブッシュが「もし望むなら、残りの61の選挙選挙の赤い州を手に入れる」方法を声に出して疑問に思った。 アメリカは2つの色に分かれました。データは純粋な比metaに紡がれました。 現在、アメリカ人は政治情報の精神的な視覚化である「紫色」の状態についても日常的に話しています。
私たちはデータの視覚化の時代に生きています。 ニュースWebサイトにアクセスすると、大統領候補のグラフィックチャートサポートが表示されます。 iPhoneを開くと、Healthアプリにより、今週、月、または年の活動状況を示すパーソナライズされたグラフが生成されます。 サイトは、気候がどのように変化しているか、学校がどのように分離しているか、母親と父親の家事の量を示すチャートを公開しています。 そして新聞は、読者が「dataviz」を好むことをますます発見しています。2013年、 New York Timesの1年間で最も読まれた記事は、全米の地域のアクセントの視覚化でした。 それは理にかなっている。 私たちはビッグデータの時代に生きています。 複雑な世界を理解する場合、強力な方法の1つはグラフ化することです。
しかし、情報を写真にする喜びを発見したのはこれが初めてではありません。 百年以上前、科学者や思想家は自分たちのデータの洪水にthemselvesれていることに気づきました。そしてそれを理解するために、彼らはまさにインフォグラフィックのアイデアを発明しました。
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データを視覚化するという考え方は古いものです。結局のところ、それが地図であり、地理情報の表現であり、約8, 000年前から地図がありました。 しかし、地理以外のものをグラフ化することはまれでした。 ほんの数例があります。11世紀頃、今では匿名の筆記者が、惑星が空をどのように移動したかのチャートを作成しました。 18世紀までに、科学者は視覚的に知識を整理するという考え方に熱心になりました。 英国の数学者ジョセフ・プリーストリーは、「伝記のチャート」を作成し、約2, 000人の歴史上の人物の生活をタイムラインにプロットしました。 彼は、写真は「読むことで得られるよりも正確に、そしてはるかに短い時間で」情報を伝えたと主張した。
それでも、データがまれであるため、データの視覚化はまれでした。 これは19世紀初頭に急速に変化し始めました。これは、各国が天気、経済活動、人口に関する情報を収集し、公開するようになったためです。 「初めて、重要な社会的問題に対処する方法を見つけることができれば、重大な事実に対処することができます」と、データ視覚化の歴史を研究するヨーク大学の心理学教授であるマイケル・フレンドリーは言います。 「データの時代は本当に始まりました。」
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この記事は、スミソニアン誌の7月/ 8月号からの抜粋です
購入初期の革新者は、スコットランドの発明家で経済学者のウィリアムプレイフェアでした。 10代の頃、彼は蒸気エンジンを完成させたスコットランドの発明家であるジェームズ・ワットに弟子入りしました。 プレイフェアは特許の作成を任されていたため、優れた製図と絵を描くスキルを身につける必要がありました。 Wattの研究室を去った後、Playfairは経済学に興味を持ち、データを生き生きとさせるために彼の施設をイラストに使用できると確信しました。
「平均的な政治経済学者は出版用の表を作成できたはずですが、必ずしもグラフではありません」と、プレイフェアの伝記を書いているトロント大学の心理学者、イアン・スペンスは述べています。 データとアートの両方を理解していたPlayfairは、この新しい分野を作成するのに完璧な立場にありました。
ある有名なチャートで、彼は労働コストに対するイギリスの小麦の価格をプロットしました。 人々はしばしば小麦の高コストについて不平を言い、賃金が価格を押し上げていると考えていました。 プレイフェアのチャートは、これが真実ではないことを示していました。賃金は製品のコストよりもずっとゆっくりと上昇していました。
プレイフェアの貿易収支時系列チャート、1786年の商業および政治地図に掲載（ウィキペディア） 「彼は発見したかった」とスペンスは指摘する。 「彼は規則性や変化点を見つけたかったのです。」プレイフェアのイラストはしばしば驚くほどモダンに見えます。1つでは、パイチャート（彼の発明も）と、さまざまな国の人口の大きさと税収を比較する線を描きました。 繰り返しになりますが、このチャートは新たな鮮明な分析を生み出しました。イギリス人は他の国の市民よりもはるかに高い税金を支払いました。
神経学はまだ強力な科学ではありませんでしたが、プレイフェアはその原理のいくつかを直観したようです。 彼は、脳が言葉よりも簡単に画像を処理したのではないかと疑っていました。絵は本当に千の言葉に値しました。 「彼は、20世紀の視覚研究者のように聞こえるものを言った」とスペンスは付け加える。 Playfairが書いたデータは「目で話す」べきです。なぜなら、それらは「プロポーションの最良の判断者であり、他のどの臓器よりも迅速かつ正確に推定できるからです。」と彼は言いました。 「それ以外の場合は抽象的でつながりのない多くの別個のアイデアに形と形を生み出します。」
すぐに、ヨーロッパ中の知識人がデータの視覚化を使用して、犯罪や病気などの都市化の苦悩に取り組みました。 1830年代のフランスでは、André-MichelGuerryという弁護士が「道徳統計」を示すマップを作成しました。彼はデータを表示するためにシェーディングを使用した最初の人物の1つです。 彼の地図は、従来の知恵に反していたため、物議をかもしました。 フランスの社会評論家は、低学歴が犯罪につながると信じていましたが、地図はこれが真実ではないことを示唆しました。 「明らかに、人々が話す関係は存在しません」とゲリーは書きました。データベースの社会科学が生まれました。
19世紀半ばまでに、「道徳統計」が活況を呈し、科学者は流行を打ち消すためにデータの視覚化を使用していました。 1854年にコレラがロンドンを荒廃させたとき、ジョンスノー医師は発生率をマップし、ブロードストリートの給水ポンプの周りに大きなクラスターがあることに気付きました。 懐疑的な市議会がポンプを閉鎖し、流行が沈静化したため、Snowの地図は重要なアイデアを推し進める助けとなりました。病気は、未知の伝染病である細菌との接触によって引き起こされる可能性があるというものです。
フローレンス・ナイチンゲールの「バラ図」は、病気による死（青）、戦争による傷（赤）、その他の原因（黒）を示していました。 （ロンドンのウェルカムライブラリー） **********
19世紀半ばのアメリカでは、最大の社会問題の1つは奴隷制でした。 そして、この国で最も注目すべきデータ視覚化のいくつかを推進したのは奴隷制でした：「スレーブマップ」。
1860年と1861年に南部の州が脱退し始めたとき、北軍はバージニアに侵攻し、分離主義者を打ち負かそうとした。 しかし、彼らはどこに力を集中させるべきでしょうか？ 1861年6月の戦闘の最中に、連邦政府の沿岸調査部門は、戦略を提案するバージニア州の魅力的な地図を作成しました。 マップは、最新の国勢調査のデータを使用して、バージニア州の各郡における奴隷の集中を示しました。郡が暗いほど、奴隷にされた人口の割合が高くなります。
1つの傾向がすぐに飛び出しました。バージニア東部は奴隷制のホットスポットでした。 西部地域は比較的奴隷がいなかった。 これは、西側が奴隷制を守るために戦うことをあまり気にしないことを示唆した。 確かに、それは側面を変えて、ユニオン主義者に加わるかもしれません。 この地図は、政治的データを深く視覚化したもので、デンバー大学の歴史家であり、国家のマッピングの著者であるスーザン・シュルテンが指摘しています。 それはバージニア人の比較的少数のみが奴隷制を支持し、そして恩恵を受けたことを示すことを試みていました。 それは軍事戦略も示唆しました：西に対して東を戦わせるようにしてください。
「画期的なマップでした」とSchulten氏は指摘します。 「それは政府がどのように国を見て、軍隊がそれをどのように理解したかに影響を与える試みでした。 奴隷制度が最も弱い場所にリンカーンの注意を向けた。
その後すぐに、US Coast Surveyは、スレーブ密度を示す別のマップを作成しましたが、これは南部のすべての州をカバーしています。 リンカーン大統領はこの地図に魅了され、南北戦争中に頻繁に地図を調べたため、公式肖像画家のフランシス・ビックネル・カーペンターが後に思い出したように、「多くの奉仕の印」を示した。 ある日、カーペンターは、リンカーンが部屋に入ったとき、それを調べるために地図を借りていました。
「 あなたは私の地図を割り当てましたね？」リンカーンは言った。 カーペンターが後に書いたように、大統領は眼鏡をかけ、「トランクに座って非常に真剣に穴を開け始めた」と述べた。 リンカーンは、ジャドソン・キルパトリックの騎兵部隊が現在南軍と戦っていた位置を指摘した。 「それは私が思っていたとおりです」と彼は言った。 「彼は奴隷が最も厚い____郡に近い。 リンカーンは、バージニア州の地図と同じように、地図を使用して国を新しい方法で理解しました。北と戦う。
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19世紀後半までに、データの視覚化により新しいタイプの市民が生まれました。 米国または欧州の教育を受けた個人は、統計的に考えるのがますます楽になりました。 1860年にオリバーウェンデルホームズは次のように書いています。
真の信者の一人は、英国の看護師フローレンス・ナイチンゲールでした。 子供の頃、彼女は数学に非常に魅了されたため、彼女の園芸に関する情報をテーブルにまとめました。 彼女によると、統計は「神の考え」を知るためのツールでした。 疲れたとき、数字の表を一目見ただけで「完全に復活」しました。
クリミア戦争中、彼女はデータスキルを行使する機会を得ました。 野外にいる間、ナイチンゲールは軍の病院や兵舎の不穏な状態にぞっとするようになりました。 彼女はヴィクトリア女王を説得して問題を研究させ、ナイチンゲールは友人である国の主要な統計学者ウィリアム・ファーと協力して軍の死亡率を分析した。 彼らは驚くべき事実を明らかにしました：クリミア戦争の兵士のほとんどは戦闘で死んでいませんでした。 彼らは「予防可能な病気」、つまり恐ろしい衛生状態が原因で亡くなったのです。 衛生状態を整えれば、命を救うことができます。
ナイチンゲールは、数字とテキストのテーブルを解析するのが難しすぎることに気付きました。 彼女は、データを視覚化する必要があると言いました。「私たちが言葉の通じない耳を使って一般に伝えることができないものを「目に」影響を与えるためです。」彼女の発明は、円グラフの新しいバリアントであるエレガントな「極エリアチャート」でしたグラフ：パイの各スライスは、戦争の1か月間の死を示し、死が増加すると大きくなり、死の原因を示すために色分けされました。 ファンはそれを「バラの図」と呼びました。花のように見えたからです。
女王と議会は、衛生の重要性を一目で見ることができました。 彼らはすぐに衛生委員会を設置して状況を改善し、死亡率は低下しました。 ナイチンゲールは、説得のためにデータの視覚化をうまく利用した最初の人々の1人になり、公共政策に影響を与えました。
「彼女は活動家であり、違いを生みたかったのです」と、オンタリオ州グエルフ大学の名誉教授であり、フローレンスナイチンゲールの収集作品の編集者であるリンマクドナルドは言います。
可視化は、米国の領土がどのように拡大したかを左右しました。 多くのアメリカ人は西に移動したかったのですが、エリートたちはインテリアが農業に適しているかどうか不確かでした。 一部の人々は、それが「偉大なアメリカの砂漠」だと信じていました。 スミソニアン研究所の科学者兼秘書であるジョセフ・ヘンリーは、西部を「不毛な廃棄物...農業に適さない」と見なし、軍の降雨データを分析するマップを作成して、彼の主張を裏付けました。 他の人は、反対の独自のデータ視覚化で反撃しました：西部の降雨パターンは周期的であり、彼らは主張したので、そこの土地は確実に放牧動物を支えることができました。 拡張主義者は最終的に勝ちました。 Manifest Destinyのビジョンは、スピーチだけでなく、インフォグラフィックによっても構築されました。
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この春、 ウォールストリートジャーナルは、「ブルーフィード、レッドフィード」という魅力的なデータ視覚化を作成しました。 ジャーナルのウェブサイトで、「視覚特派員」ジョン・キーガンは、FacebookがFacebookのニュースフィードは、友人が「好き」なストーリーを強調しているため、リベラルな友人が多い人は、左翼のニュースが多く表示される傾向があり、逆もまた同様です。 キーガンは、エコーチャンバー内の音の大きさを読者が確認できるようにしたいと考えていました。
結果は非常に素晴らしかったです。「青のフィード」を見ると、強くてso然としたヒラリークリントンの写真が表示されていました。 「レッドフィード」は、「ひどい悪」というキャプションを付けた「ヒラリーの第2修正案に対する毒性計画」についての投稿を示しました。
データの時代は、新しい仕事を生み出したようです。データジャーナリストは、電話をかけたり、ストーリーを書いたりするだけでなく、コードを書いたり、データを処理したりするのも快適です。 「ブルーフィード、レッドフィード」について、KeeganはFacebookの投稿の大規模な学術データセットを分析しました。 RやPythonなどのプログラミング言語のおかげで、今日のデータジャーナリストは毎日の締め切りにデータを視覚化できます。
ProPublicaのデータジャーナリスト、スコットクラインは次のように語っています。「誰かがストーリーを書くことができるのと同じ速度で洗練されたデータ分析を構築できるのは10年前でした。 「そして今、私たちはできる」。ニュースアウトレットは、多くの場合、検索インターフェイスを備えたデータベース全体を公開しています。
「100年前、さらには40年前に頼ることができなかったレベルのデータリテラシーに頼ることができます」とクラインは付け加えます。 日常の人々は、自分の生活の情報をグラフ化するツールを持っています。 たとえば、Googleは最近、オンラインスプレッドシートアプリケーションをアップグレードして、ユーザーが内部に入れたデータから視覚化を自動的に生成できるようにしました。
次のステップ？ バーチャルリアリティ。 マイアミ大学のジャーナリズム教授であるアルベルト・カイロは、VRヘッドセットを装着してレポートを読んだりテレビを見たり、視覚化が彼の前を3Dで泳いでいるのを想像します。 「データ画像を実際の画像に重ね合わせるにはどうすればよいのでしょうか」と彼は疑問に思います。 それが今世紀のウィリアムプレイフェアにとっての問題です。
