時間トレンドのアニメーションパフォーマンス

GapMinderの最初の登場以来、複雑なデータを表示するときにトレンドやパターンを表示する方法としてのアニメーションは、以前よりも人気を集めています。 人々は、Gapminderのような奇妙なアニメーションをプレゼンテーションで見せたいと考えているようです。また、この視覚スタイルをコピーしようとしている市場に出回っている新製品も増えています。



間違いなく、視覚化におけるデータ駆動型アニメーションは素晴らしいです。 人々はとても気に入っているようです。 その結果、多くの一般的なソフトウェアパッケージに強力なアニメーション機能が組み込まれています。 しかし、アニメーションにより、人々は複雑なデータをよりよく知覚できるようになりますか？



Microsoft ResearchおよびGeorgia Techの研究者数名。 InfoVis 2008でこの質問を研究し、「 トレンドの視覚化におけるアニメーションの有効性 」というタイトルのドキュメントで結果を提示しました（PDF）。 この質問への短い答え-状況に応じて。



科学者は、国連諸国の過去のデータに基づいて、3つの異なるデータ視覚化を比較しました。 彼らは、精度、速度、および結果に対する主観的な満足度の観点から有効性を測定しました。

アニメーション：アニメーション化されたバブルを含む標準のストーリーライン。

小規模ネットワーク：マトリックスの静的セクション。各ポイントは1つで、初期位置から最終位置までのバブル（国）の進化を示します。 （右下）。

トレース：トレースが互いの上に描画される1つの標準（静的）散布図。 （左下）





アニメーションは痕跡を残さず、単に遷移を活性化します。



興味深いことに、この研究では、プレゼンテーションと分析という2つの視覚化目標を区別し、それぞれのパフォーマンスを比較するように設計されています。 したがって、答えは視覚化の目的が何であるかによって異なります。



主な調査結果の概要は次のとおりです。

• 小規模ネットワークは、常に他のネットワークよりも正確です。
• プレゼンテーションではアニメーションが最速でした（60-70％高速）。
• アニメーションは分析の中で最も低速でした（50〜80％低速）。
• 人々はアニメーションをより面白く感じ、気に入った。

しかし、どのテクニックを好むかを尋ねると、明確な勝者はいませんでした。



それで、これで何を学びましたか？ そして、これをどのように実用的な推奨事項の面に翻訳できますか？ 科学者の調査結果の概要は次のとおりです。

• プレゼンテーションと分析の目標の違い：同じ手法は、分析とプレゼンテーションに等しく効果的ではない場合があります。 さまざまな目的のために、さまざまなソリューションが必要です。
• アニメーションは、プレゼンテーションの目的にとって適切で興味深いものです。アニメーションはプレゼンテーションに適しています。 特に、プレゼンテーションに参加する効果を得たい場合、アニメーションは共感効果を作成するのに役立ちます。
• 聴衆がすべての詳細を理解することを期待すべきではありません。この研究は、人々が非常に簡単に混乱する可能性があり、技術に関係なく、各ケースのデータ読み取りの全体的な精度が低いことを示しました。
• また、優れたスピーカーと最小限のデータが必要です。聴衆との良好な相互作用は、スピーカーの品質に大きく依存します。 GapMinderは、その作成者が素晴らしいスピーカーであるため、主に優れた機能を発揮します。 完璧なテクニックでは、下手なスピーカーの欠点を隠すことはできません。 さらに、聴衆はデータで少し過負荷になる可能性があります。 多くのデータで同じような効果があると期待しないでください。

アニメーションの問題は、1つの研究をはるかに超えています。 一部の研究者は限られた狭い適用を予測し、他の研究者はより楽観的です。



アニメーションに利点がある1つの領域は、視覚化状態間の遷移の視覚化です。 複雑な概念を伝える手段としてアニメーションを使用する人もいます。 しかし、この場合の結果は議論の余地があります。 最後に、動的データがレンダリングされる環境でアニメーションを学習することは確かに注目に値し、さらに多くの研究が必要になります。



アニメーションはインターネット上で広く流通し、認知されています。 確かにデザイナーがアニメーションを使用するのは、素晴らしい結果を達成するのに役立つと信じている場合に限られます。 ただし、アニメーションは視聴者に強い影響を与えるため、この利点を可能な限り使用するようにしてください。 将来、このような研究がさらに増えることを期待しています。