私はインフォグラフィックが好きで 情報デザイナーとして 25年以上にわたり 様々なデータを扱ってきました 詳しいお話をする前に 簡単な歴史をご紹介します

情報伝達とは 情報の符号化・送信・復号です 情報伝達の飛躍的進歩により 人類の文化は大きな転換点を迎えました 声、文字、数字による表現能力の獲得で 情報伝達は大きく進歩しました それにより 思考を言語で表すことができますし 量を数字で表すこともできます 情報伝達がなければ 人類は未だに石器時代でしょう

人類の歴史は約25万年ですが 原文字の出現は ほんの８千年前です その約３千年後に 書記体系ができました

地図は１千年前 ダイヤグラムは数百年前からあり グラフを使った量の表現は さらに最近の出来事です 1786年にようやく ウィリアム・プレイフェアが棒グラフを発明し 数量情報の視覚的な表現が始まりました 15年後 彼は 円グラフと面グラフも発明しました 彼の発明は今日でも 最も広く使われています 1857年 フローレンス・ナイチンゲールが 鶏頭図を発明しました ヴィクトリア女王に兵士の死因について 説明するためです 青で強調することで いかに兵士の死のほとんどが避けられたか 説明しています すぐ後にチャールズ・ミナードが ナポレオン軍のモスクワ侵攻での兵力を図にし 422,000人から10,000人に 軍隊が減少する様子を 犠牲の原因となった戦闘、地形 低い気温との関連と共に示しています サンキー・ダイアグラムと地図製作法を 組み合わせていて 折れ線グラフは気温です

データを手に入れると興奮します 特に面白いグラフになる場合です こちらは ナイチンゲールの鶏頭図に 着想を得て 何千もの連邦政府のエネルギー助成金の データをまとめ 化石燃料と比べて再生可能エネルギーへの 投資が不足していることを表しています こちらは サンキー・ダイアグラムで示した アメリカ経済におけるエネルギー消費の流れで ほぼ半分は廃熱となり 失われていることを強調しました

美しい形に表されたデータが大好きです これはシリコンバレーの女性の 個人的または仕事上の繋がりです 円弧で表現できます 世界で特許を生み出している 発明家同士の関係も同様にして 地図に描けます

自分用のグラフまで作りました 数字ばかり扱う私は 単語ゲーム「スクラブル」が苦手で ゲームの公式辞書にある ２文字と３文字の単語をすべて覚えるため グラフにまとめました

（笑）

公式辞書の単語を1,168個も覚えると 間違いなく形勢逆転です

（笑）

何千ものデータ点から 素早くグラフを描けるように プログラムを書くこともあります プログラムによって インタラクティブなグラフも作れます 自分の思うがままに 情報を操作することができるのです

派手なグラフは確かにかっこいいです しかし １つの小さな点のような シンプルなものだけで 理解できることもあります 2006年『ニューヨーク・タイムズ』は 株式市場の欄をデザインし直しました ８ページにおよぶ株式一覧表を 重要な市場データをまとめた １ページ半に削りました 最も一般的な株式銘柄の 業績指標を一覧にしました しかし 私は株式の動きを 投資家にわかるようにしたかった だからシンプルな小さい点を 表に書き加えました 過去１年間の変動幅に対する 現在の株価の位置づけを示しました これで 底値に近い値段の株が すぐにわかります 点が左側にあるものがそうです 値段が上昇している株もすぐにわかります 点が右側にあるものです 『ウォール・ストリート・ジャーナル』が すぐに真似しました

シンプルなことが 多くの場合は最も良いです しかし時には複雑であることを受け入れ 巨大なデータ群を全て見せる必要があります ギャラップ社の前会長 アレック・ギャラップは かつて私に分厚い書類を手渡しました 彼の家族の遺産です 何百ページにもわたる 60年間の大統領支持率のデータでした 私は彼に 全データを １ページの図にできると言いましたが 「無理だ」と彼は信じません ご覧ください 25,000のデータ点が １ページにあります 一目で ほとんどの大統領が 高い支持率でスタートするものの ほぼ維持できないとわかります 戦争などの出来事は最初だけ 支持率を押し上げ スキャンダルは支持率低下を招きます このグラフにある 重要な出来事の注釈は 元の書類にはないものです つまりグラフによって データは非常に理解しやすくなるのです

グラフィカシーとは グラフを読み取ったり描いたりする 技術のことですが それはまだ生まれたばかりです 新しいグラフの型が生まれ 専門的な表現が発達するでしょう グラフによって私たちの理解が早まり 本１冊分の情報をたった１ページで 見ることもできます グラフは 新しい発見をするうえで 重要な鍵となるでしょう 私たちの視覚野は複雑な情報を 復号するために作られていて パターン認識に長けています グラフィカシーによって 私たちは脳内のＧＰＵを活用でき 山のようなデータを処理します そして隠された金脈を発見するのです

ありがとうございました

（拍手）