意思決定を助ける情報可視化技術 の商品レビュー
可視化技術の研究開発動向についてまとめている。 序論：情報可視化の定義・歴史・展開 ・情報可視化の用途：Overview（概観）、clarification（解明）、handling（操作）、announcement（報告） 第２章 データ構造と情報可視化手法 ・データ構造ご...
可視化技術の研究開発動向についてまとめている。 序論：情報可視化の定義・歴史・展開 ・情報可視化の用途：Overview（概観）、clarification（解明）、handling（操作）、announcement（報告） 第２章 データ構造と情報可視化手法 ・データ構造ごとによく用いられる一般的な可視化手法を紹介し、それらのメリットやデメリット、改善の方向性を述べている。 ・多次元データ、ネットワーク、時系列など。 ・複数の種類のデータの可視化を組み合わせる方向性も議論。 第３章 情報可視化の操作と評価 ・Visual Information Seeking Mantra ・hyperbolic tree は focus+context に便利な手法として導入 ・データ→構造化→視覚要素への変換→描画→表示→操作（フィードバック） ・評価手法には、定量評価、被験者実験、主観評価、評論がある ・5P: performance, preference, perception, process, product 第４章 視覚特性から考える情報可視化デザイン ・各視覚要素のメリットとデメリット ・メンタルマップを保持したデータ配置 ・よくない視覚表現 第５章 情報可視化の適用事例 ・情報可視化は特定のアプリケーションのための手段にもなるし、情報可視化の開発研究のために適当なアプリケーションが選択されるということもある。 ・「見逃してはならない情報が埋もれやすい」アプリケーションが存在する ・対話的に興味深い部位を探す意味のあるデータ、鑑賞するのに時間を要するデータ、リアルタイム監視の必要があるデータ、人間が意味づけする必要のあるデータ、意思決定のために眺めるデータは可視化の意義がある 第６章 ビッグデータと情報可視化：人間主体型のデータ分析手法の確立に向けて ・volume, velocity, variety, veracity, value ・データ量の適正化や視認性の高いデータ構造の構築、不確実性を考慮した描画手法も課題。 ・分析と可視化の反復、視覚に置いては知識との照合が行われる。仮説に基づく分析手段の選択。 ・visual analytics：分析手法と可視化手法の組み合わせを自在にする方法論 ・対話操作、視覚認知、仮説検証、意思決定支援 ・「可視化対象となるデータ構造に基づく分析手法」と「入力データドメインを対象とした分析手法」がある ・問題を明確に定義するのが難しいとき、人間の目で問題そのものを確認しながら分析する必要がある 第７章 機械学習と情報可視化：人間と機械の関係を最適化するために ・人間主導で学習成果を逐次的に最適化するための可視化 ・可視化結果生成を支援する機械学習 ・可視化結果の選択を支援する機械学習（たくさんの枚数の可視化結果からの選択）（正しい操作手順に基づいた可視化結果の選択） ・「人間がデータを理解する工程を機械に手伝ってもらうこと」（p. 121） 第８章 VR/ARと情報可視化：データ分析を現実世界に還元する ・immersive（没入的） ・俯瞰よりも局所を見れれば良いというユースケース、あるいは、現実空間や写真との重ね合わせが有効な場合 ・視覚以外でもいい ・複数のユーザによる協調作業は没入感や現実感を与える 第９章 情報可視化の研究開発の展望：「可視化」に続くものはなにか ・目標（データを目視して理解し、次の行動につなげる）を達成するためであれば既存の技術の組み合わせでもいい。 ・可読化はゴールではない。visual analyticsやimmersive analytics に開かれている。 ・「機械との協力関係の中で人間がデータ理解を先導し、人間自らがその結果に対して主導的にアクションを起こす仕組み」（p. 142） 感想 ・サーベイサイトの紹介が多い
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