『Storytelling with Data』の要点（第4回）── 関係者の注意を引きつけ、視線を導く方法

※『Storytelling with Data』は、Cole Nussbaumer Knaflic が2015年に著したデータ可視化の実務書です。邦訳は『Google流資料作成術』(日本実業出版社・村井瑞枝 (訳) )。グラフを飾るのではなく伝える道具として扱い、1) 文脈と聞き手を定める 2) 適切なグラフ型を選ぶ 3) 不要な要素を削る（declutter）4)色で視線を導く 5)設計者として考える 6) 物語の順に並べる、の6章で構成されます。統計手法ではなく、意思決定を動かす設計を扱う点が特徴です。

優れた物語には、ひとつの共通点があります ── 読み手の注意をつかみ、離さないことです。引き込まれる小説でも、見ごたえのある映画でも、聞き手の関心をとらえて導けるかどうかが、語りの効き目を決めます。データの可視化がもつ物語も、まったく同じです。

グラフやチャートは、単なる静止画ではありません。語ろうとしている物語を運ぶ、主たる乗り物です。関係者を引き込み、最も重要な洞察へ視線を向けさせ、よどみなく語りの流れをたどらせる ── そこまでやって役目を果たします。では、注意をつかみ、つかみ続けるには、どうすればよいのでしょうか。シリーズ第4回にあたる本記事では、関係者の関心を引きつけ、見てほしいところへ正確に視線を導くグラフ・チャートの作り方をご紹介します。

なぜ、注意を引きつけ、視線を導くことが重要なのか

なぜ関係者を引き込む必要があるのでしょうか。理由は単純で、人間の集中力が続く時間は短いからです。発表の場で多くの人が経験しているとおり ── 聞き手は、思っているよりも早く集中力を失います。

たとえば、オンライン会議中の注意の持続を観察したフィンランドの研究があります。心拍計で関与の度合いを測ったところ、わずか10分ほどで眠気を覚える参加者が多く、居眠りしかけた人もいたといいます。自己申告だけでなく、計測値と参加者の回答を突き合わせた結果だとされています。

同様の報告は他にもあります。ワシントン大学の生物学教授 John Medina 氏は、学生を対象に毎年同じ実験を行い、注意力は10分を境にほぼゼロまで落ち込むという結果を一貫して得ている、といいます。教室でも、会議でも、関係者への説明の場でも、聞き手は、関心をつかんで離さない何かがないかぎり、話を聞き流すようになります。だからこそ、データの可視化がもつ物語には、情報を伝える以上のはたらきが求められます。まず関係者を引き込むこと。そして、洞察を伝えるあいだ、注意を持続させることです。

前注意的属性で、注意を引きつけ、視線を導く

気を散らすものがクリックひとつ先にある世界で、聞き手の注意をつかみ、保つにはどうすればよいのでしょうか。ここで登場するのが前注意的属性（pre-attentive attributes） ── 色・サイズ・形といった、どんなグラフやチャートにも取り入れるべき視覚的な特徴です。

前注意的属性とは、「注意を向けて探す前に、もう目に入っている」視覚的な特徴を指します。見落としているのではなく、探さなくても分かるという点が要です。

これらの性質は、見たものを意識的に分析しはじめる前に、ほぼ瞬時に ── 多くはミリ秒の単位で ── 脳が処理します。なぜでしょうか。人の脳が、対比に気づくようにできているからです。色・サイズ・位置の違いは、同じものが並ぶ背景のなかで際立ち、物語が展開するあいだ、聞き手の視線を引き寄せて導く標識として働きます。

これらの属性をうまく使えば、グラフやチャートがもつ物語の最も重要な部分を際立たせ、関係者の関心を、意図した場所へ正確に向けられます。たとえば、数百のデータ点を含む散布図を思い浮かべてください。特定の傾向に意思決定者の注意を向けたいなら、その点の色を明るくする、あるいは大きくするだけで、一言も発する前に注意が集まります。前注意的属性を使えば、注意をつかむだけでなく、可視化がもつ語りの流れに沿って関係者を導き、その注意を持続させることができます。

ビフォー／アフター ── 前注意的属性が図表をどう変えるか

実例を見てみましょう。左が「ビフォー」、右が「アフター」で、いずれもコロラド州アダムス郡のウラン濃度を示したものです。同じデータでありながら、前注意的属性を使うかどうかで、注意のつかみ方と導き方が大きく変わります。

ビフォー ── ごちゃつきと混乱

元のグラフでは、関係者は物語の最も重要な洞察に集中しづらく、関心が離れてしまいます。理由は次のとおりです。

記号が多すぎる：ひし形・四角・プラス記号など複数の形でデータ点を表しているため、どこに注目すればよいのか分かりません。
グリッド線が気を散らす：密なグリッド線が図を占め、注意を奪い、データが埋もれて見えます。
データの整理が不十分：データ点の位置がそろわず、線がぎざぎざで、どのデータがひとまとまりなのか、何を説明しているのかが読み取れません。たとえば、溶存濃度と全濃度が区別されずに入り混じって見えます。
凡例が追いにくい：文字と記号が多く、読み解くのに余計な手間がかかります。聞き手はその手間をかけてくれません。

結果どうなるか。注意をつかむことも導くこともできない図が残り、関係者の手元には、伝えたかった物語についての答えよりも疑問のほうが多く残ります。

アフター ── 分かりやすさと見どころの明確さ

では「アフター」を見てみましょう。前注意的属性を使い、関係者の注意をつかんで導きながら、物語を明快に伝えています。

記号を絞った：2種類だけ（溶存濃度は丸、全濃度はプラス記号）にしたことで、データセットの違いがただちに分かり、どこを見ればよいかが伝わります。
グリッド線のごちゃつきを抑えた：線を目立たなくし、データそのものに主役を譲っています。
データの示し方を正した：ひとまとめになっていたデータセットを分けたことで混乱がなくなり、関係者に見てほしい物語が、はっきり浮かび上がりました。
色の使い方を改めた：データ系列ごとに、はっきりした鮮やかな色を割り当て、重要な傾向へ注意を引きつつ、全体を追いやすく保っています。
凡例を整えた：すっきりと直感的になり、余計な手間をかけずに読み取りを助けます。

もうひとつ、重要な点があります。「アフター」は格段に明快になりましたが、本当の物語は Sand Creek にあります。EPA の最大汚染レベルを超えているのは、この地点だけだからです。他の地点のデータも妥当ではあるものの、伝えたい物語に欠かせないわけではありません。この図をさらに磨くなら、メッセージを薄めかねないデータは載せず、最も大事なことに集中させることになるでしょう。

ここから学べること

この作り変えは、色・形・かたちといった前注意的属性が、分かりにくい図を、物語の展開に沿って関係者の注意をつかみ、導く図へと変えられることを示しています。

データによるストーリーテリングの土台

関係者の注意を引きつけ、視線を導くことは、データによるストーリーテリングの土台であり、その重要性はかつてなく高まっています。聞き手が数分で集中力を失う以上、データの可視化には、情報を表示する以上のことが求められます。明快な語りの流れに沿って、関係者を引き込み、導くことです。色・サイズ・形といった前注意的属性を使えば、可視化がもつ物語は、意思決定者の注意を持続させるだけでなく、最も重要な洞察へと導けるようになるでしょう。

Storytelling with Data：シリーズ全体

記事原文

Key Takeaways from Storytelling with Data (Pt 4): How to Capture and Guide Stakeholders’ Attention