Takramのディレクター櫻井さんとデータビークルの西内啓が「データとデザイン」について3回にわたり語りあったセッションの書きおこしです。第3回目は、分析と可視化の未来について、これまでのお話を振り返りながら考察します。第3回目は、「分析と可視化の未来」というテーマでお送りします。これまでお話してきたデータ分析や可視化について、それぞれの立場から、これからどうなっていくのかを考察していきたいと思います。第1回目で探索的データ分析のビジュアライゼーションについて触れた時に、多次元の情報を人の顔の形で表現した手法はあるが、それを使っている人は見たことがないということをお話ししました。実は我々のような統計の専門家がグラフを使うことは限られています。いうと、一つの調査において、調査項目だけで2〜30項目ぐらいが並ぶんですね。すべてをいちいちグラフにしていたら、それだけでページ数がなくなってしまいます。そこで大きく一枚の表(テーブル)2、3枚ぐらいにまとめるんです。1枚目に調査対象者や、数字であれば平均値だとか標準偏差とかを出して全体像を把握します。2枚目には分析結果を表であらわします。所得や失業率、教育の達成度のように最大化したいものや最小化したいものがあって、それらが組み合わせの中でどう相関しているのかという多変量解析した結果と、それが偶然の範囲と言えるのかどうかについて検証したものが並べられていて、論文中の結果で中心になるのはこの2枚の表というパターンが少なくありません。多くの統計解析や先行研究にはグラフは出てこないんです。それでも専門家同士は「これとこれが関係していたんだね」と、その結果を信じて政策を考えていきましょう、となる。これが統計学を分かってる人側の感覚なんですが、......まぁこれでは人は動きませんよね。統計学の専門家以外の人たちにとっては、それが何を意味しているかというイメージがつきません。そこをグラフに落とし込んでうまく視覚化することができれば、「なるほど、これはこういうことか」という、前回言った「見える化」でも「言える化」でもなくて、いわば「信じる化」というような別の効果が生まれます。