データ可視化の原則

概要

データ可視化の原則とは、データをグラフにするときの「何を選び、何を避けるか」の判断基準です。グラフは数表よりはるかに速く多くを伝えますが、それは諸刃の剣でもあります。適切なグラフはデータの構造を一瞬で伝え、不適切なグラフは同じ速さで誤解を植え付けるからです。棒グラフか折れ線か円グラフか、軸はゼロから始めるか — これらは好みの問題ではなく、根拠のある選択の問題です。

原則の核は2つに要約できます。第一に、グラフ選択はデータの型と「見せたい比較」で決まるということ。量の比較なら棒、時間変化なら折れ線、2変数の関係なら散布図、分布の形なら ヒストグラムや箱ひげ図 — 問いが決まればグラフはほぼ決まります。第二に、データが持つ以上の印象を与えないということ。軸の切り取りや3D効果による誇張は、嘘のデータを使わずに嘘の印象を作れてしまいます。

この語彙は「きれいなグラフの作り方」ではなく、読み手として騙されないため・作り手として誠実であるための原則です。レポートやダッシュボードが意思決定に直結する現在、グラフの読み書き能力は統計リテラシーの中核と言えます。

なぜ生まれたか

グラフそのものは18世紀末、ウィリアム・プレイフェアが棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフを発明したことに始まります。しかし長らくグラフ作成は職人芸と装飾の世界で、「どう描けば正確に伝わるか」の体系的な原則はありませんでした。20世紀にグラフが新聞・広告・行政資料へ爆発的に普及すると、軸を切り詰めて差を誇張したグラフや面積で数量を表して印象を狂わせるグラフが氾濫し、1954年の『統計でウソをつく法』(ダレル・ハフ)がその手口を告発してベストセラーになります。つまり「グラフは嘘をつける」という問題意識が先にあり、原則はその対抗策として求められました。

体系化は1980年代に進みます。エドワード・タフテは「インクはデータに使え」という思想のもと、データと無関係な装飾をチャートジャンクと名付けて批判し、クリーブランドとマギルは「人間は位置の比較は正確に、角度や面積の比較は不正確にしか読み取れない」ことを実験で示しました。感覚論だった「良いグラフ」に、知覚科学の根拠が与えられたのです。現在のグラフ設計の定石は、ほぼこの系譜の上に立っています。

詳細

グラフ選択 — 問いがグラフを決める

グラフ選びの出発点は「どんな比較を見せたいか」です。カテゴリ間の量の比較なら棒グラフ、時間に沿った変化なら折れ線グラフ、2つの数値変数の関係なら散布図、1変数の分布の形なら度数分布を描くヒストグラム、複数グループの分布の比較なら箱ひげ図が定石です。逆に円グラフは、要素が3つ程度で「全体に占める割合」だけを伝えたいとき以外は避けるべきとされます。人間は角度の比較が苦手で、要素が増えると読み取れなくなるからです。同じ理由で、比較したい値どうしは「並んだ位置」で読み取れる配置にするのが原則です。

また、グラフ選択はデータの尺度とも対応します。名義尺度のカテゴリを折れ線でつなぐ(存在しない「間の値」を暗示してしまう)、順序に意味のないカテゴリを恣意的な順で並べる、といったミスは尺度の取り違えから生まれます。

誇張の構造 — 同じデータが別の印象になる

誤解を生むグラフの代表例が、縦軸をゼロから始めない棒グラフです。棒グラフは「長さ」で量を表すため、軸を途中から始めると長さの比が量の比と一致しなくなります。

同種の誇張はほかにもあります。3D円グラフは手前の扇形を実際より大きく見せます。アイコンの「高さ」を2倍にすると面積は4倍になり、印象は4倍に膨らみます。折れ線グラフの縦横比を変えるだけで、同じ変化が急騰にも停滞にも見えます。なお折れ線グラフでは、変化の見やすさを優先して軸をゼロから始めないことも許容されます。棒グラフが「長さ=量」で読まれるのに対し、折れ線は「傾き=変化」で読まれるからで、原則は一律のルールではなく「読み手がどの視覚要素から量を読み取るか」から導かれるものだと分かります。

チャートジャンクとデータインク比

タフテの提唱した指針が「データインク比を高めよ」です。グラフに使われるインク(画面なら描画要素)のうち、データそのものを表す部分の割合をできるだけ高くし、背景の飾り、過剰なグリッド線、意味のない色分け、3D効果といったチャートジャンク(データを運ばない装飾)を削る、という考え方です。装飾は単に無駄なのではなく、読み手の注意を奪い、ときに誇張の温床になります。迷ったら「この要素を消したら伝わる情報が減るか?」と自問し、減らないなら消す — これが実践的な判定法です。ただし削りすぎて素っ気なくなり読み手の取っ掛かりを失うのも本末転倒で、近年は「認知の負荷を下げる装飾は残してよい」というバランス論が主流です。

知覚の精度に沿わせる

クリーブランドとマギルの実験は、人間が視覚要素から数量を読み取る精度に明確な序列があることを示しました。精度が高い順に、共通の軸上の位置、長さ、傾き、角度、面積、色の濃淡です。この序列は実務の指針に直結します。正確に比べてほしい値は位置や長さで表し(棒グラフ・ドットプロット)、面積や色は「だいたいの傾向」を伝える用途(ツリーマップ・ヒートマップ)に限る、という使い分けです。円グラフより棒グラフが推奨されるのも、角度より位置の方が正確に読めるからにほかなりません。

作り手の規律として

まとめると、原則は3層に整理できます。(1) 問いと尺度に合ったグラフ形式を選ぶ、(2) 視覚要素の比がデータの比を裏切らないようにする(棒はゼロ起点、面積の誇張をしない)、(3) データを運ばない装飾を削り、正確に読ませたい値ほど精度の高い視覚要素に割り当てる。そして最後にもうひとつ、必ず軸ラベル・単位・データの出所を明記することです。どれほど美しいグラフでも、何をどう測った値なのかが書かれていなければ検証のしようがありません。グラフは分析の飾りではなく主張そのものであり、その誠実さは作り手の規律にかかっています。