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TEDGlobal 2010

David McCandless: The beauty of data visualization

デビッド・マキャンドレス 「データビジュアライゼーションの美」

July 9, 2010

デビッド・マキャンドレスは複雑なデータセットを美しいシンプルなダイアグラムへと変え、隠れたパターンや関連を引き出します。良いデザインは過剰な情報の海を渡る最良の方法であり、私たちの世界の見方をも変えられるのだと彼は言います。

David McCandless - Data journalist
David McCandless draws beautiful conclusions from complex datasets -- thus revealing unexpected insights into our world. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
It feels like we're all suffering
私たちは過剰な情報に
00:15
from information overload or data glut.
苛まれているように感じています
00:17
And the good news is there might be an easy solution to that,
でも簡単な解決法があるのかも
00:20
and that's using our eyes more.
それはもっと目を使うことです
00:22
So, visualizing information, so that we can see
情報の可視化は
00:24
the patterns and connections that matter
重要なパターンや関連を見えるようにし
00:26
and then designing that information so it makes more sense,
情報にデザインを与えることで 意味が引き立ち
00:29
or it tells a story,
ストーリーが伝わり
00:32
or allows us to focus only on the information that's important.
重要な情報だけに集中できるようにします
00:34
Failing that, visualized information can just look really cool.
そうできないなら 単に小奇麗な見かけにすぎません
00:38
So, let's see.
例を見てみましょう
00:41
This is the $Billion Dollar o-Gram,
これは「ビリオンダラーグラム」です
00:45
and this image arose
この画像は メディアの伝える
00:47
out of frustration I had
何億ドルがどうのというニュースへの
00:49
with the reporting of billion-dollar amounts in the press.
苛立ちから生まれました
00:51
That is, they're meaningless without context:
そういう数字は文脈なしには意味がありません
00:53
500 billion for this pipeline,
パイプラインに5千憶ドル
00:56
20 billion for this war.
戦争に2百億ドル
00:58
It doesn't make any sense, so the only way to understand it
ピンときません 分かるための
01:00
is visually and relatively.
唯一の方法は 可視化と相対化です
01:02
So I scraped a load of reported figures
それで私はたくさんのデータを
01:04
from various news outlets
様々な情報源から集め
01:06
and then scaled the boxes according to those amounts.
額に応じて四角の大きさを変えて描いてみました
01:08
And the colors here represent the motivation behind the money.
色はお金の用途を表しています
01:11
So purple is "fighting,"
紫色は軍事
01:14
and red is "giving money away," and green is "profiteering."
赤は寄付 緑は所得という具合です
01:17
And what you can see straight away
すぐに気づくのは 数字に対して
01:20
is you start to have a different relationship to the numbers.
違った関係ができるということです
01:22
You can literally see them.
文字通り見えるようになります
01:24
But more importantly, you start to see
さらに重要なのは 複数のニュースに
01:26
patterns and connections between numbers
分散していた数字の間にある
01:28
that would otherwise be scattered across multiple news reports.
パターンや関連が見えるようになることです
01:30
Let me point out some that I really like.
いくつか面白い部分を拾ってみましょう
01:33
This is OPEC's revenue, this green box here --
この緑の箱は OPECの収入で
01:36
780 billion a year.
年に7,800億ドルです
01:38
And this little pixel in the corner -- three billion --
この隅の小さなのは 30億ドル
01:40
that's their climate change fund.
気候変動のための基金です
01:43
Americans, incredibly generous people --
アメリカ人はものすごく気前がよく
01:46
over 300 billion a year, donated to charity every year,
慈善のため 年に3,000億ドル以上寄付します
01:48
compared with the amount of foreign aid
一方 主要工業国17カ国の
01:51
given by the top 17 industrialized nations
国外援助の総額は
01:53
at 120 billion.
1,200億ドルに過ぎません
01:55
Then of course,
それからイラク戦争は
01:57
the Iraq War, predicted to cost just 60 billion
2003年には600億ドルかかると
01:59
back in 2003.
予測されていましたが
02:01
And it mushroomed slightly. Afghanistan and Iraq mushroomed now
少しばかり膨らんだようです
02:04
to 3,000 billion.
イラク アフガン戦争は 累計で3兆ドルかかっています
02:07
So now it's great
この素敵な絵があるので
02:10
because now we have this texture, and we can add numbers to it as well.
別な数字を追加もできます
02:12
So we could say, well, a new figure comes out ... let's see African debt.
何か新しい数字が出てきたとき たとえば
02:14
How much of this diagram do you think might be taken up
アフリカの西欧への負債額は
02:17
by the debt that Africa owes to the West?
この絵ではどれくらいになるのか?
02:19
Let's take a look.
見てみましょう
02:21
So there it is:
これです
02:23
227 billion is what Africa owes.
2,270億ドルがアフリカの借金です
02:25
And the recent financial crisis,
では最近あった金融危機は
02:27
how much of this diagram might that figure take up?
この絵ではどうなるのか?
02:29
What has that cost the world? Let's take a look at that.
世界に対し どれだけ負担になったのでしょう?
02:31
Dooosh -- Which I think is the appropriate sound effect
ドゥーシュ! これだけの額のお金に
02:34
for that much money:
ぴったりの効果音だと思います
02:37
11,900 billion.
11兆9,000億ドル
02:39
So, by visualizing this information,
情報は 可視化することによって
02:45
we turned it into a landscape
目で探究できる景観に
02:47
that you can explore with your eyes,
変えることができるのです
02:49
a kind of map really, a sort of information map.
情報の地図と言ってもいい
02:51
And when you're lost in information,
そして情報の中で迷子になったら
02:53
an information map is kind of useful.
情報の地図は役に立つことでしょう
02:55
So I want to show you another landscape now.
違う景観をお見せしましょう
02:58
We need to imagine what a landscape
世界の恐怖の景観は
03:00
of the world's fears might look like.
どのようなものになるか想像してください
03:02
Let's take a look.
見てみましょう
03:05
This is Mountains Out of Molehills,
このモグラ塚みたいなのは
03:07
a timeline of global media panic.
時系列で表した世界のメディアの―
03:09
(Laughter)
狂乱です (笑)
03:11
So, I'll label this for you in a second.
後ですぐご説明しますが
03:13
But the height here, I want to point out,
高い山は
03:15
is the intensity of certain fears
メディアを賑わした
03:17
as reported in the media.
特定の恐怖の高まりを表しています
03:19
Let me point them out.
いくつか見てみましょう
03:21
So this, swine flu -- pink.
このピンクは豚インフルエンザ
03:23
Bird flu.
これは鳥インフルエンザ
03:27
SARS -- brownish here. Remember that one?
茶色っぽいのがSARS 覚えてますか?
03:29
The millennium bug,
それに2000年問題
03:32
terrible disaster.
ひどい災難でしたね
03:35
These little green peaks
この小さな緑の山は
03:37
are asteroid collisions.
小惑星の衝突です
03:39
(Laughter)
(笑)
03:41
And in summer, here, killer wasps.
夏になると 殺人蜂が話題になります
03:43
(Laughter)
(笑)
03:45
So these are what our fears look like
これは メディアがその時々に
03:53
over time in our media.
伝えてきた恐怖なのです
03:55
But what I love -- and I'm a journalist --
ジャーナリストとして私が惹かれるのは
03:57
and what I love is finding hidden patterns; I love being a data detective.
隠れたパターンを見つけ出すことです
03:59
And there's a very interesting and odd pattern hidden in this data
このデータには 面白い奇妙なパターンが隠れており
04:02
that you can only see when you visualize it.
可視化によって明らかにできます
04:05
Let me highlight it for you.
それをハイライトしてみましょう
04:07
See this line, this is a landscape for violent video games.
この線は 暴力的ビデオゲームへの恐れを表しています
04:09
As you can see, there's a kind of odd, regular pattern in the data,
ご覧のように 奇妙な規則的パターンがあります
04:12
twin peaks every year.
毎年2つの山があります
04:15
If we look closer, we see those peaks occur
よく見ると
04:17
at the same month every year.
毎年 同じ月に現れているのが分かります
04:19
Why?
なぜなのでしょう?
04:22
Well, November, Christmas video games come out,
11月は クリスマス向けの新作が
04:24
and there may well be an upsurge in the concern about their content.
出てくる時期で その内容に対して懸念が現れます
04:26
But April isn't a particularly massive month
でも4月はビデオゲームで
04:29
for video games.
特に意味のある月ではありません
04:32
Why April?
なぜ4月なのでしょう?
04:34
Well, in April 1999 was the Columbine shooting,
実は1999年4月に コロンバイン高校 銃乱射事件があり
04:36
and since then, that fear
それ以来メディアは毎年
04:39
has been remembered by the media
この時期に恐怖を呼び起こし
04:41
and echoes through the group mind gradually through the year.
人々の心理に静かに浸透しているのです
04:43
You have retrospectives, anniversaries,
回顧があり 何周年があり
04:45
court cases, even copy-cat shootings,
裁判があり 模倣犯の乱射事件まであります
04:48
all pushing that fear into the agenda.
それが恐怖を引き起こすのです
04:51
And there's another pattern here as well. Can you spot it?
パターンが違うところがあります
04:54
See that gap there? There's a gap,
ここにギャップがあり それが
04:56
and it affects all the other stories.
他のニュースすべてに影響しています
04:58
Why is there a gap there?
ここにギャップがあるのはなぜか?
05:00
You see where it starts? September 2001,
いつ始まっているかというと 2001年9月で
05:02
when we had something very real
非常に大きな恐怖の対象が
05:05
to be scared about.
ここで生じています
05:07
So, I've been working as a data journalist for about a year,
私がデータジャーナリストとして
05:09
and I keep hearing a phrase
1年ほど働いてきた中で
05:12
all the time, which is this:
絶えず耳にした言葉があります
05:14
"Data is the new oil."
「データは新しい石油だ」
05:17
Data is the kind of ubiquitous resource
データはあまねく存在する資源で
05:19
that we can shape to provide new innovations and new insights,
それを形作ることで新たなイノベーションや洞察を得ることができ
05:22
and it's all around us, and it can be mined very easily.
身の回りにあって 容易に掘り出すことができます
05:25
It's not a particularly great metaphor in these times,
最近は とくにメキシコ湾の近くに住んでいるなら
05:28
especially if you live around the Gulf of Mexico,
石油というのは あまり好ましいメタファではありません
05:31
but I would, perhaps, adapt this metaphor slightly,
少し変えて こう言いいましょう
05:34
and I would say that data is the new soil.
「データは新しい土壌だ」と
05:36
Because for me, it feels like a fertile, creative medium.
私にはそれが豊かで創造的な媒体だと思えるからです
05:40
Over the years, online,
長年に渡り 私たちは
05:43
we've laid down
ネット上で膨大な量の
05:45
a huge amount of information and data,
情報とデータの種を蒔き
05:48
and we irrigate it with networks and connectivity,
ネットワークと接続性で潤し
05:50
and it's been worked and tilled by unpaid workers and governments.
無報酬の人々や政府の力で耕してきました
05:52
And, all right, I'm kind of milking the metaphor a little bit.
メタファを少し広げすぎたかもしれませんが
05:55
But it's a really fertile medium,
しかしこれは本当に豊かな媒体なのです
05:58
and it feels like visualizations, infographics, data visualizations,
そしてインフォグラフィックスや データ可視化というのは
06:01
they feel like flowers blooming from this medium.
この情報という媒体に咲いた花のように感じられます
06:04
But if you look at it directly,
直接見ている分には たくさんの数字や
06:07
it's just a lot of numbers and disconnected facts.
バラバラな事実にすぎませんが
06:09
But if you start working with it and playing with it in a certain way,
ある種の仕方で弄び 取り組むことで
06:11
interesting things can appear and different patterns can be revealed.
面白いものが現れ 異なったパターンが見出されます
06:14
Let me show you this.
これを見てください
06:17
Can you guess what this data set is?
何のデータかお分かりになりますか?
06:19
What rises twice a year,
年に2回 大きな山があります
06:22
once in Easter
復活祭の時と
06:24
and then two weeks before Christmas,
クリスマスの2週間前です
06:26
has a mini peak every Monday,
毎週月曜に小さな山があり
06:28
and then flattens out over the summer?
夏の間は平らです
06:30
I'll take answers.
答えを聞いてみましょう
06:32
(Audience: Chocolate.) David McCandless: Chocolate.
(聴衆: チョコレート) チョコレートですか
06:34
You might want to get some chocolate in.
チョコレートなら食べたくなるかもしれません
06:36
Any other guesses?
他にありませんか?
06:39
(Audience: Shopping.) DM: Shopping.
(聴衆: ショッピング) ショッピング
06:41
Yeah, retail therapy might help.
ショッピング療法は効くかもしれませんね
06:43
(Audience: Sick leave.)
(聴衆: 病欠) 病欠
06:46
DM: Sick leave. Yeah, you'll definitely want to take some time off.
確かに休みたくもなるでしょう
06:48
Shall we see?
見てみましょう
06:50
(Laughter)
(Facebookステータス更新に基づく破局のピーク ― 笑)
06:53
(Applause)
(拍手)
07:01
So, the information guru Lee Byron and myself,
この情報は リー バイロンと私が
07:04
we scraped 10,000 status Facebook updates
「破局」のFacebookステータス更新データを
07:07
for the phrase "break-up" and "broken-up"
1万件集めたもので
07:10
and this is the pattern we found --
このようなパターンが見つかりました
07:12
people clearing out for Spring Break,
みんな春休みに関係を清算し
07:14
(Laughter)
(笑)
07:16
coming out of very bad weekends on a Monday,
月曜に不首尾な週末のことを打ち明け
07:21
being single over the summer,
夏の間は独り身でいます
07:23
and then the lowest day of the year, of course: Christmas Day.
そして最も低くなるのはもちろんクリスマスです
07:26
Who would do that?
誰がそんなことするでしょう?
07:29
So there's a titanic amount of data out there now,
ですから今や空前の量の
07:32
unprecedented.
データがあるのです
07:34
But if you ask the right kind of question,
それを適切な質問
07:37
or you work it in the right kind of way,
適切な方法で処理すれば
07:39
interesting things can emerge.
興味深いものが現れるのです
07:41
So information is beautiful. Data is beautiful.
だから情報は美しいのです
07:44
I wonder if I could make my life beautiful.
それで自分も美しくできないかと思いました
07:47
And here's my visual C.V.
これは視覚的にした私の履歴書です
07:50
I'm not quite sure I've succeeded.
うまくいったかは 何とも言えません
07:52
Pretty blocky, the colors aren't that great.
角々していて 色も冴えません
07:54
But I wanted to convey something to you.
でも私は伝えたいことがあったんです
07:56
I started as a programmer,
私は最初プログラマで
07:59
and then I worked as a writer for many years, about 20 years,
それからライターを20年ほど
08:01
in print, online and then in advertising,
出版、オンライン、広告とやって
08:03
and only recently have I started designing.
ほんの最近になって デザインを始めました
08:05
And I've never been to design school.
デザイン学校に行ったことはなく
08:08
I've never studied art or anything.
アートの類を学んだこともありません
08:10
I just kind of learned through doing.
ただやりながら覚えていったのです
08:13
And when I started designing,
そしてデザインを始めた時
08:15
I discovered an odd thing about myself.
奇妙なことに気付きました
08:17
I already knew how to design,
私はデザインを理解していたのです
08:19
but it wasn't like I was amazingly brilliant at it,
すごい才能があるということではありません
08:21
but more like I was sensitive
ただグリッドやスペースや
08:24
to the ideas of grids and space
アラインメントやタイポグラフィといったものに
08:26
and alignment and typography.
敏感だったのです
08:28
It's almost like being exposed
長い間メディアに触れることで
08:30
to all this media over the years
デザインの基本が
08:32
had instilled a kind of dormant design literacy in me.
気付かぬうちに身に付いていたのです
08:34
And I don't feel like I'm unique.
私は自分が特別だとは思いません
08:37
I feel that everyday, all of us now
私たちはみんな毎日
08:39
are being blasted by information design.
情報デザインに晒されています
08:41
It's being poured into our eyes through the Web,
Webを通して私たちの目に流れこみます
08:44
and we're all visualizers now;
私たちはみな視覚的な人間なのです
08:46
we're all demanding a visual aspect
私たちはみな情報を
08:48
to our information.
視覚的なものとして求めています
08:50
There's something almost quite magical about visual information.
視覚情報には何か魔法のようなところがあって
08:53
It's effortless, it literally pours in.
苦もなく 文字通り流れ込んでくるのです
08:56
And if you're navigating a dense information jungle,
そして深い情報のジャングルに入り込んだとき
08:59
coming across a beautiful graphic
美しいグラフィックスや
09:02
or a lovely data visualization,
愛らしい可視化データを見るとホッとします
09:04
it's a relief, it's like coming across a clearing in the jungle.
ジャングルの中で開けた場所に出たかのようです
09:06
I was curious about this, so it led me
こういうことに興味があったため
09:09
to the work of a Danish physicist
デンマークの物理学者
09:11
called Tor Norretranders,
ノーレットランダーシュの仕事に 辿り着きました
09:13
and he converted the bandwidth of the senses into computer terms.
コンピュータの単位で表した 感覚の帯域幅です
09:15
So here we go. This is your senses,
これは感覚を通して
09:19
pouring into your senses every second.
毎秒流れ込む情報量です
09:21
Your sense of sight is the fastest.
視覚が最も速く
09:23
It has the same bandwidth as a computer network.
コンピュータネットワーク並の速さがあります
09:26
Then you have touch, which is about the speed of a USB key.
次が触覚で USBの速さがあります
09:29
And then you have hearing and smell,
それから聴覚と嗅覚は
09:32
which has the throughput of a hard disk.
ハードディスクほどの速さです
09:34
And then you have poor old taste,
そして哀れな味覚は
09:36
which is like barely the throughput of a pocket calculator.
ポケット電卓並の速さしかありません
09:38
And that little square in the corner, a naught .7 percent,
この隅の赤い四角の部分で
09:41
that's the amount we're actually aware of.
全感覚の0.7%になります
09:44
So a lot of your vision --
だから大部分の情報は
09:47
the bulk of it is visual, and it's pouring in.
視覚から流れ込むのです
09:49
It's unconscious.
気付かぬうちに
09:51
The eye is exquisitely sensitive
そして目というのは 色や形や
09:53
to patterns in variations in color, shape and pattern.
パターンの変化に対し ものすごく敏感なのです
09:56
It loves them, and it calls them beautiful.
目はそれを好み 美しいと言うのです
09:59
It's the language of the eye.
それは目の言語なのです
10:01
If you combine the language of the eye with the language of the mind,
目の言語を
10:03
which is about words and numbers and concepts,
心の言語である 言葉や数字や概念と組み合わせると
10:05
you start speaking two languages simultaneously,
2つの言語が同時に語られ
10:08
each enhancing the other.
それぞれが互いに強め合うようになります
10:11
So, you have the eye, and then you drop in the concepts.
目が捕らえ 概念へと落ちるのです
10:14
And that whole thing -- it's two languages
そうやって2つの言語が
10:17
both working at the same time.
同時に機能するのです
10:19
So we can use this new kind of language, if you like,
この新しい種類の言語を使って
10:21
to alter our perspective or change our views.
ものの見方を変えることができます
10:23
Let me ask you a simple question
ひとつ簡単な質問をしましょう
10:26
with a really simple answer:
答えはすごく簡単です
10:28
Who has the biggest military budget?
軍事予算最大の国はどこか?
10:30
It's got to be America, right?
アメリカでしょうね
10:32
Massive. 609 billion in 2008 --
2008年でなんと
10:34
607, rather.
6,070億ドルです
10:36
So massive, in fact, that it can contain
すごく大きくて
10:38
all the other military budgets in the world inside itself.
ほかの国々の軍事予算が まるまる収まります
10:40
Gobble, gobble, gobble, gobble, gobble.
ガブガブガブ
10:43
Now, you can see Africa's total debt there
参考までに アフリカの負債額と
10:45
and the U.K. budget deficit for reference.
イギリスの財政赤字額を 並べておきます
10:47
So that might well chime
アメリカというのは
10:49
with your view that America
武力挑発的な
10:51
is a sort of warmongering military machine,
軍事マシンで 巨大な軍産複合体によって
10:53
out to overpower the world
世界を征服しようとしているという
10:56
with its huge industrial-military complex.
見方に符号しているようです
10:58
But is it true that America has the biggest military budget?
でも本当にアメリカが軍事予算最大の国なのでしょうか?
11:01
Because America is an incredibly rich country.
というのもアメリカはとても裕福な国だからです
11:04
In fact, it's so massively rich
実際ものすごく裕福で
11:06
that it can contain the four other
他の工業国
11:08
top industrialized nations' economies
上位4か国の経済が
11:10
inside itself, it's so vastly rich.
すっぽり入るほど豊かなのです
11:12
So its military budget is bound to be enormous.
だから軍事予算だって必然的に大きくなります
11:15
So, to be fair and to alter our perspective,
公平を期して視点を変え
11:18
we have to bring in another data set,
別のデータセットを導入してみましょう
11:20
and that data set is GDP, or the country's earnings.
GDP つまり国の所得です
11:22
Who has the biggest budget as a proportion of GDP?
GDP比では どこが最大になるか?
11:24
Let's have a look.
見てみましょう
11:26
That changes the picture considerably.
様相がずいぶん変わりましたね
11:28
Other countries pop into view that you, perhaps, weren't considering,
予想外の国が上に来ているんじゃないでしょうか
11:31
and American drops into eighth.
アメリカは8位に落ちています
11:34
Now you can also do this with soldiers.
同じことが兵員数でもできます
11:36
Who has the most soldiers? It's got to be China.
兵員数が最も多い国は?
11:38
Of course, 2.1 million.
もちろん中国で 210万人います
11:40
Again, chiming with your view
中国というのは軍事国家で
11:42
that China has a militarized regime
大兵力を動員する気満々だと
11:44
ready to, you know, mobilize its enormous forces.
思うかもしれません
11:46
But of course, China has an enormous population.
しかしもちろん中国は膨大な人口を抱えています
11:48
So if we do the same,
だからさっきと同じことをすると
11:51
we see a radically different picture.
様相が大きく変わります
11:53
China drops to 124th.
中国は124位に落ちるのです
11:55
It actually has a tiny army
別のデータも考慮するなら
11:57
when you take other data into consideration.
むしろ小さな軍隊なのです
11:59
So, absolute figures, like the military budget,
ですから世界という文脈の中では
12:02
in a connected world,
軍事予算のような絶対的な値は
12:04
don't give you the whole picture.
全体像を与えてはくれないのです
12:06
They're not as true as they could be.
そうあるべきほどには真実を伝えません
12:08
We need relative figures that are connected to other data
より完全な姿を見るためには 他のデータと関連した
12:10
so that we can see a fuller picture,
相対的な数字が必要なのです
12:13
and then that can lead to us changing our perspective.
それは私たちの見方を変えるでしょう
12:15
As Hans Rosling, the master,
私の師である
12:17
my master, said,
ハンス ロスリングが言うように
12:19
"Let the dataset change your mindset."
「データセットでマインドセットを変える」のです
12:22
And if it can do that, maybe it can also change your behavior.
そうできたなら 行動もまた変えられるかもしれません
12:26
Take a look at this one.
この図を見てください
12:29
I'm a bit of a health nut.
私はちょっとした健康オタクです
12:31
I love taking supplements and being fit,
サプリメントを飲んだり 健康に気を使っています
12:33
but I can never understand what's going on in terms of evidence.
しかし本当に効くのかわかりません
12:36
There's always conflicting evidence.
いつも相反する証拠があります
12:39
Should I take vitamin C? Should I be taking wheatgrass?
ビタミンCや ウィートグラスは 摂るべきなのか?
12:41
This is a visualization of all the evidence
これは栄養補助食品に関する
12:43
for nutritional supplements.
データを可視化したものです
12:45
This kind of diagram is called a balloon race.
このような図をバルーンレース(気球競技)と言います
12:47
So the higher up the image,
上に行くほどそのサプリメントが
12:50
the more evidence there is for each supplement.
効くという証拠があるということです
12:52
And the bubbles correspond to popularity as regards to Google hits.
円の大きさはGoogleヒット件数に基づく人気度です
12:55
So you can immediately apprehend
ですから一目で有効性と
12:58
the relationship between efficacy and popularity,
人気度の関係がわかります
13:01
but you can also, if you grade the evidence,
証拠を等級づけることで 「価値あり」の
13:04
do a "worth it" line.
境界線を引くこともできます
13:07
So supplements above this line are worth investigating,
この線より上のサプリメントは調べる価値があるでしょうが
13:09
but only for the conditions listed below,
下に付記した症状に対してのみ有効です
13:12
and then the supplements below the line
そして線よりも下のサプリメントは
13:15
are perhaps not worth investigating.
おそらく調べる価値もないでしょう
13:18
Now this image constitutes a huge amount of work.
この画像には膨大な労力がかかっています
13:20
We scraped like 1,000 studies from PubMed,
生物医学データベースのPubMedから
13:23
the biomedical database,
1千件に上る研究を拾い出して
13:26
and we compiled them and graded them all.
まとめ 等級づけをしました
13:28
And it was incredibly frustrating for me
すごくストレスのたまる作業でした
13:31
because I had a book of 250 visualizations to do for my book,
私は本のために250の可視化画像を用意しましたが
13:33
and I spent a month doing this,
これには1か月もかかったのに
13:36
and I only filled two pages.
2ページにしかならなかったからです
13:38
But what it points to
しかしそれで分かったのは
13:40
is that visualizing information like this
このような情報の可視化は
13:42
is a form of knowledge compression.
一種の知識圧縮だということです
13:44
It's a way of squeezing an enormous amount
膨大な量の知識や理解を
13:46
of information and understanding
小さなスペースの中に
13:48
into a small space.
押し込めるということです
13:50
And once you've curated that data, and once you've cleaned that data,
一度データを集めて整理したなら
13:52
and once it's there,
それを使って
13:54
you can do cool stuff like this.
すごく気の利いたことができます
13:56
So I converted this into an interactive app,
それで私はこれを対話的アプリにして
13:58
so I can now generate this application online --
ネット上で動的にデータを
14:00
this is the visualization online --
可視化できるようにし
14:02
and I can say, "Yeah, brilliant."
ようやく「ああ よかった」と思えました
14:04
So it spawns itself.
自動的に生成され
14:06
And then I can say, "Well, just show me the stuff
「心臓病に効くものだけ」
14:08
that affects heart health."
表示させることもできます
14:10
So let's filter that out.
フィルタリングして
14:12
So heart is filtered out, so I can see if I'm curious about that.
関心があるものだけ見られるのです
14:14
I think, "No, no. I don't want to take any synthetics,
「いや 合成品はいらない
14:17
I just want to see plants and --
ハーブと植物だけ見せてくれ」
14:19
just show me herbs and plants. I've got all the natural ingredients."
すると天然原料のものだけになります
14:22
Now this app is spawning itself
このアプリは
14:25
from the data.
データから生成されます
14:27
The data is all stored in a Google Doc,
データはGoogle Docに格納されていて
14:29
and it's literally generating itself from that data.
そのデータから生成されるのです
14:31
So the data is now alive; this is a living image,
生きているデータの 生きている図なのです
14:34
and I can update it in a second.
アップデートはすぐにできます
14:36
New evidence comes out. I just change a row on a spreadsheet.
新しい証拠が出たら データを1行変えるだけ
14:38
Doosh! Again, the image recreates itself.
ドゥーシュ! 画像が自動的に生成されます
14:40
So it's cool.
気が利いているでしょう
14:44
It's kind of living.
生きているのです
14:46
But it can go beyond data,
可視化はデータや数字を
14:49
and it can go beyond numbers.
超えて行くことができます
14:51
I like to apply information visualization
私はアイデアやコンセプトに
14:53
to ideas and concepts.
情報可視化を適用するのが好きです
14:55
This is a visualization
これは政治の諸相を
14:58
of the political spectrum,
可視化したもので
15:00
an attempt for me to try
世の仕組みを理解しようとする
15:02
and understand how it works
私の試みです
15:04
and how the ideas percolate down
アイデアはいかに
15:06
from government into society and culture,
政府から社会や文化、家族、個人
15:08
into families, into individuals, into their beliefs
その信条へと浸透していくのか
15:10
and back around again in a cycle.
どうフィードバックして サイクルが形成されるのか
15:13
What I love about this image
この絵が気に入っているのは
15:16
is it's made up of concepts,
コンセプトから出来ていることで
15:18
it explores our worldviews
我々の世界観を探究して
15:20
and it helps us -- it helps me anyway --
他の人の考えが
15:22
to see what others think,
どこから来ているのか
15:24
to see where they're coming from.
知る手がかりになるからです
15:26
And it feels just incredibly cool to do that.
すごくいかしてると思います
15:28
What was most exciting for me
これをデザインしていて
15:31
designing this
最も興奮させられたことが
15:34
was that, when I was designing this image,
何だったかというと
15:36
I desperately wanted this side, the left side,
私はジャーナリストとして
15:38
to be better than the right side --
左寄りの人間として
15:41
being a journalist, a Left-leaning person --
左側を右側よりも良いものに見せたかったのですが
15:43
but I couldn't, because I would have created
それができなかったことです
15:46
a lopsided, biased diagram.
歪んだバイアスのかかった図になってしまうからです
15:48
So, in order to really create a full image,
本当の全体像を作り出すためには
15:51
I had to honor the perspectives on the right-hand side
右側の見方にも敬意を払う必要がありました
15:54
and at the same time, uncomfortably recognize
同時に不本意ながらも それらの資質が
15:57
how many of those qualities were actually in me,
どれほど多く自分の中にもあるか気付いて
16:00
which was very, very annoying and uncomfortable.
困惑し 居心地悪く感じました
16:03
(Laughter)
(笑)
16:05
But not too uncomfortable,
でもそうひどくではありません
16:09
because there's something unthreatening
政治的な展望を見ることには
16:11
about seeing a political perspective,
言われたり 聞くよう強要されるほど
16:14
versus being told or forced to listen to one.
圧迫を感じません
16:16
You're capable of holding conflicting viewpoints
実際 これを見ていると 対立する視点を
16:19
joyously when you can see them.
気持ちよく持つことができます
16:22
It's even fun to engage with them
視覚的なため
16:24
because it's visual.
楽しくさえあります
16:26
So that's what's exciting to me,
私がワクワクするのは
16:28
seeing how data can change my perspective
データが自分の見方をいかに変えるか
16:30
and change my mind midstream --
美しく愛らしいデータが心の流れを
16:32
beautiful, lovely data.
いかに変えるか分かるときです
16:34
So, just to wrap up,
まとめましょう
16:38
I wanted to say
デザインというのは
16:40
that it feels to me that design is about solving problems
問題を解決し
16:42
and providing elegant solutions,
エレガントな解決法を提供することだと思えます
16:44
and information design is about
そして情報のデザインというのは
16:47
solving information problems.
情報の問題を解決するということです
16:49
It feels like we have a lot of information problems
現在私たちの社会には
16:51
in our society at the moment,
情報の問題がたくさんあります
16:53
from the overload and the saturation
情報過多や飽和
16:55
to the breakdown of trust and reliability
信用や信頼の崩壊や
16:57
and runaway skepticism and lack of transparency,
手に負えない懐疑主義 透明性の欠如
16:59
or even just interestingness.
そして無関心さえも問題です
17:01
I mean, I find information just too interesting.
私は情報は面白すぎると気付きました
17:03
It has a magnetic quality that draws me in.
私を引き寄せる磁力のようなものがあります
17:05
So, visualizing information
情報の可視化はそういった問題への
17:09
can give us a very quick solution to those kinds of problems.
即席の解決法を与えることができます
17:11
Even when the information is terrible,
ひどいことを示す情報であろうと
17:14
the visual can be quite beautiful.
ビジュアルとしてはとても美しいものになり得ます
17:16
Often we can get clarity
そして明快な理解や 単純な疑問への答えを
17:19
or the answer to a simple question very quickly,
素早く手にできることもよくあります
17:22
like this one,
たとえばこれは
17:24
the recent Icelandic volcano.
最近のアイスランドの火山噴火データです
17:26
Which was emitting the most CO2?
CO2排出量が多いのはどちらか?
17:29
Was it the planes or the volcano,
フライトをキャンセルされた飛行機か
17:31
the grounded planes or the volcano?
それとも火山か?
17:33
So we can have a look.
見てみましょう
17:35
We look at the data and we see:
データから分かるのは
17:37
Yep, the volcano emitted 150,000 tons;
火山は15万トン排出しましたが
17:39
the grounded planes would have emitted
フライトをキャンセルされた飛行機は
17:41
345,000 if they were in the sky.
飛んでいたら34万5千トン排出していたことです
17:43
So essentially, we had our first carbon-neutral volcano.
だからこれは世界初のカーボンニュートラルな―
17:46
(Laughter)
火山というわけです (笑)
17:49
(Applause)
(拍手)
17:51
And that is beautiful. Thank you.
そしてこれは美しいものです どうもありがとうございました
18:00
(Applause)
(拍手)
18:03
Translator:Yasushi Aoki
Reviewer:Yuki Okada

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David McCandless - Data journalist
David McCandless draws beautiful conclusions from complex datasets -- thus revealing unexpected insights into our world.

Why you should listen

David McCandless makes infographics -- simple, elegant ways to see information that might be too complex or too big, small, abstract or scattered to otherwise be grasped. In his new book, Information Is Beautiful (in the US, it's being called The Visual Miscellaneum), McCandless and his cadre of info designers take a spin through the world of visualized data, from hard stats on politics and climate to daffy but no less important trends in pop music.

McCandless' genius is not so much in finding jazzy new ways to show data -- the actual graphics aren't the real innovation here -- as in finding fresh ways to combine datasets to let them ping and prod each other. Reporting the number of drug deaths in the UK every year is interesting; but mapping that data onto the number of drug deaths reported by the UK press, broken down by drug, is utterly fascinating (more deaths by marijuana were reported than in fact occurred, by a factor of 484%). McCandless contributes a monthly big-think graphic to the Guardian's Data Blog, and makes viral graphics for his blog Information Is Beautiful.

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