アノテーションを使用してデータの視覚化を改善する方法

メリアム・ウェブスターは、注釈を「テキスト、本、図面などにコメントまたは説明として追加されたメモ」と定義しています。チャートのタイトル、軸ラベル、軸のタイトルがアノテーションではなく構造コンポーネントであると言うと、多くのチャートはアノテーションを必要としないと結論付けてもおそらく安全でしょう。

構造コンポーネントと注釈の間の線をまたいでいるのは、線分ラベルとマーカーラベルです。可能であれば、線に直接ラベルを付けるようにしています。以下の例では、ラベルは最後にあり、分布を示す行の場合、ラベルを最大値より中央に配置する傾向があります。いずれにせよ、これにより、視聴者が視線をラインからレジェンドに切り替えたり、ラインに戻したりする必要性が減り、色覚異常(色覚異常)に苦しむ人にとって厄介な色識別タスクが不要になります。ラベル名が小さい場合、ダイレクト ラベルは追加のスペースをはるかに少なく (たとえば、キー内のラベルごとに線を引く必要はありません)、固定画像サイズの場合、データを表示するためのスペースが増えます。

マルチカテゴリの散布図(以下を参照)では、すべてのポイントに直接ラベルを付けるのは多すぎますし、カテゴリごとに1つだけにラベルを付けるのは混乱を招く可能性があります。頻繁に交差する線では、特にチャート作成プロセスを自動化しようとする場合、各線にきちんとした明確なラベルを付けるのは難しい場合があります(ただし、ラベルの色を線の色に一致させると役立つ場合があります)。したがって、直接ラベリングが必ずしも実用的なソリューションであるとは限らず、個別の凡例が必要になる場合があります。

最初の段落で示唆したように、注釈は、個々のポイント、ポイントのクラスター、および線分に関する特定の詳細を提供するためにも使用できます。それらは空のスペースを説明するためにも使用できます—チャートから得られる最大の洞察は、データポイントがどこにないかを理解することから得られることがあります。ラベルを何にラベル付けするか、どこにラベルを配置するか、ラベルをどのように表示するかを知ることは、完全には明らかではなく、多くの場合、試行錯誤の問題です。いつものように、コンテキストは重要です。

注釈の頻繁な使用の 1 つは、次の例のように、棒グラフの棒の値を印刷することです。これは便利ですが、必要であると考えるべきではありません - 正確な値は添付の表に表示するのが最適です。

私が(願わくば)最近の記事で示したように、接続された散布図は、2つの方法で注釈から大きな恩恵を受けます。まず、関心のある3番目の変数、つまりどちらの軸にもプロットされていない変数(通常は時間を意味します)の値でポイントにラベルを付けることができます。次に、特定の異常や関心のあるポイントは、より広範なテキストで説明できます。これが再びその記事の最終的なチャートです。

注釈は、軸ラベルと同じ単純な書体(Helvetica)を使用していることに注意してください。以下のリメイク版のように、気を散らして読みにくくするだけの派手なフォントや鮮やかな色を使用する理由はありません。

接続された散布図は、一般に、特定の進化するストーリーを伝えるのに役立つ大量の注釈でうまく機能します。ただし、グラフのストーリーが実際には 1 つのデータ ポイントのみに関係している場合があります。残りのデータは、コンテキストを提供し、その1つのポイントの異常な性質を説明するためにあります。注釈は、焦点を絞るだけでなく、さらにコミュニケーションをとるためのプラットフォームを提供できます。外れ値の原因を説明できる場合もあれば、何が起こっているのかわからないと説明しなければならない場合もあります。どちらのケースも興味深いものですが、視聴者があなたが何を言おうとしているのかを理解していることが重要です。または「この異常を説明できません（HELP?!)」下のグラフは前者を示しています(データの詳細については、こちらをご覧ください)。

グラフが大きな記事の一部を形成している場合、グラフを囲むテキストのブロックで言われたことを繰り返すだけのテキストブロックでグラフィックに注釈を付けたくないでしょう。しかし、Twitterやその他のソーシャルメディアのおかげで、チャートは記事の周囲のテキストなしで頻繁に共有されるようになりました。これにより、周囲の記事からチャートにテキストを移動するための少なくともある程度の動機が提供されます。この意味で、グラフに追加する注釈を選択するための「ルール」は、接続された散布図のストーリーのように進化しているのかもしれません。

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