【DATASaber】VisualAnalyticsで「伝える力」を磨く①
こんにちは。atsushiです。
DATASaber認定制度に挑戦中です。
早いもので90日の挑戦期間も残り1ヵ月ほどとなり、焦りだけが募っていく毎日を過ごしています。
私の中でDATASaberのordeal2「Visual Best Practice I」で学習した内容が、
自分の普段の業務で意識していることと重なって改めて大事なことだなと思い、普段の業務で行っている情報共有や認識合わせにそのまま生かせる知識だよなーと常日頃思っていたので、その話を伝えていければと思います。
はじめに、Visual Best PracticeⅠで学習した内容を要点を絞って紹介します！
Visual Best Practice I
Visual Analyticsでデータ分析するにあたって、どんなグラフやチャートでどう表現するべきかはとてもとても重要な要素です。（理由は後述していきます。）
Visual Best PracticeⅠでは、
「人間の脳の記憶（メモリー）とプロセスの話」から
「Preattentive attribute とは？」
「Preattentive attributeの有効的な使い方」
について学習し、どんなグラフやチャートにするべきかを考えるための基礎知識を学びました。
自分なりにかみ砕いた内容を書いていきますが、詳しく知りたい方はこちらの動画をご覧ください。
記憶とプロセス
まず初めに知っておかなければならないのが人間の記憶領域に関する知識です。
人間の脳は３つの記憶領域に分けられているらしいです。
その中でも、VisualAnalyticsをする上で駆使しなければならないのは、「Sensoryメモリー」と「Short-Termメモリー」です。
データ分析する際、Tableauなどの分析ツールを見ながら得られるものは大きく二つに分けられると思っています。
① データから得られる事実
② 得た事実から考えられるインサイト
分析する目的を果たすためには②をいかに有意義にすることが、その後のアクションでよりよい効果を得るための鍵になると思います。
①の事実を理解することにShort-Termメモリーを使い果たしてしまって、②に有意義な考察ができなければ、意味のあるデータ分析ができたとは言えないでしょう。
つまり何が言いたいかというと、①のデータから得られる事実はできる限り「Sensoryメモリー」上で処理できるようにするのが、Visual Analyticsをする上でのポイントということです。
Preattentive attributesとは
そこで登場してくるのが、Preattentive attributesというもの。
初めて聞く人も多いと思います。私は初めて聞きました。
Preattentive attributes。直訳すると「前注意属性」です。
・・・？？って感じですが、
わかりやすくいえば、「無意識に」とか「瞬時に判断できる」属性といったところだと思います。
Preattentive attributesにはいろいろと種類があります。
「色相」「彩度」「大きさ」「向き」「位置」「形状」などなど、、、
それらはざっくり分けると
「色」「位置」「形状」「サイズ」
に大きく分類することができます。
これらは視覚的に瞬時に認識ができる属性であり、これを使って瞬時に(=Sensoryメモリーで)事実を把握できるように努めましょうというのが、Visual Best PracticeⅠで学ぶ内容になっています。
DATASaberの学習の中では、さらにこれらの「属性の強度」や「データのタイプ別にどう使うのが一般的に良いか」などの話が出てくるのですが、ここでは一旦割愛をして、ここからは普段の業務でどう生かせるのか？という方向性で伝えていきたいと思います。
普段の業務と重なる考え方
私は普段の業務において、チームのメンバーやステークホルダーの方々と要件や仕様について共通認識を持ちたいときには、できるだけ情報を整理した上で、必要であればVisual化をし、「相手の認知負荷を下げる」ことを意識しています。
それなりにルールもあって、例えば簡単なことだと
一番伝えたい事は、強調した文字で一番最初に目を置く場所（多くの場合左上）に書く
色は基本３色まで
不必要な枠線や不必要な図形は入れない
などです。
基本的なことのように思えますが、これらは認知負荷を下げるために大いに効果を発揮してくれていると思います。
先輩からの教えの意味
私がVisual化にこだわって相手の認知負荷を下げることを意識しているのには、以前働いていた職場の尊敬する先輩からの教えがあるからです。
相手は自分が言っていることの２割しか理解できてないと思ったほうがいい
ちょっと乱暴な言い方（若干相手にも失礼）ですが、「だからこそ、相手に何か伝えるときはできるだけ考えなくても理解できるように作ることを意識しなさい」と教えられました。
この時の先輩の言葉は、（Short-Termメモリの特性上）一度に考えて理解できることは限られるから、（Sensoryメモリをうまくつかって）認知負荷を下げることで、本来伝えたい事や議論したいことに集中してもらいなさい。
ということだったんだと
Visual Best Practiceで学んだことと重ねてみて、改めて自己解釈をしています。
（物言いがきつい先輩だったけど、私の人生に多大な影響を与えた先輩でした。元気してるかなぁ）
情報（データ）を見せて伝える時はなんでもそう
VisualAnalyticsで相手や自分にデータを見せる時。
要件や仕様についてステークホルダーと認識を合わせる時。
人それぞれ伝える情報の種類は違うかもしれないですが、複数の人と関わって日々業務をする中で、"どうVisual化するか" をVisualBestPracticeⅠで学習した、「記憶とプロセス」と「Preattentive attributes」を意識するだけで、大きくアウトプットの質は変わってくると思います。
私もPreattentive attributesを普段の業務やデータ分析で、もっと活用できるように伝える力を磨いていきたいと思います！
最後に
ということで、まずは概要レベルでVisual Best PracticeⅠから学んだことと、普段の業務と重なるなと感じたことを書いてみました！
VisualAnalyticsを学ぶことで、普段の業務で必要な何かを人に伝えるという力を磨くことができると思います！
具体的にPreattentive attributesをどう活用するの？という話は、次回の記事「VisualAnalyticsで「伝える力」を磨く②」を書く予定をしているので、執筆まで少々お待ちください！
（DATASaberの試練を優先するので少し先になるかも、、、）
余談
最近新居へ引っ越しをしたのですが、これまでの環境が劣悪すぎたというのもあって、なんかもう、なんだこれ、、、最高じゃないか、、、ってなってます。
電気つけなくてもリビングが陽の光で明るい明るい。
子ども見ながらキッチンに立てる。
お風呂、洗面所、キッチン、リビングの導線が良いので時短度合が半端ない。
そして何より１日通して妻の機嫌が良い、、、。すごく大事。
いやほんと、これまでが劣悪すぎました。
勉学に励めそうです。（まだデスク環境は整ってないけど）