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私たちの生活はますますデータ主導になっている。私たちの携帯電話は私たちの時間やインターネットの使用状況を監視し、オンライン調査は私たちの意見や好みを判別する。これらのデータ収集は、私たちがどれだけよく眠れたか、あるいは私たちが何を買いたいかを知るために使われている。

数字は日常生活でより重要になってきているが、人々の計算能力は遅れをとっている。例えば、オーストラリアでは、12年生で高等・中級数学を履修する生徒の割合が、ここ数十年減少している

一般人がビッグデータや数字を理解するために、私たちはしばしば円グラフのような視覚的なサマリーを使用する。しかし、数字に疎い人は数字を避けるが、数字に強い人の多くは円グラフを避ける。その理由がここにある。

円グラフとは?

円グラフ(英語では、pie chart)は、数値のパーセンテージを表す円形の図である。円はスライスに分割され、各スライスの大きさは、それが表すカテゴリーに比例します。スライスされたパイに似ており、さまざまな方法で「盛り付ける」ことができることから、この名前が付けられた。

下の円グラフの例は、前回の選挙前のオーストラリアの二大政党支持率を示しており、労働党が55%、連合が45%となっている。半円に近い2つの円は、比較的拮抗したレースを示しており、これは円グラフの便利な例である。

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世論調査におけるオーストラリアの2大政党のパーセンテージを示すシンプルな円グラフ。(Credit: Victor Oguoma)

円グラフの何が問題なのか?

カテゴリーが2つ以上になると、円グラフは簡単にパーセンテージを誤魔化し、読みにくくなる。

下の3つの円グラフはその良い例で、5つのエリアのうち、どれが一番大きいかを判断するのは非常に難しい。円グラフが円形であることは、各領域に共通の基準点がないことを意味する。

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3つの円グラフの例で、それぞれ5つの似たようなカテゴリーがある。それぞれの円グラフでどの色が一番大きいか、すぐにわかるだろうか?(Credit: Schutz/Wikimedia CommonsCC BY)

円グラフは、カテゴリーがたくさんある場合にもうまくいかない。例えば、COVIDデータの可視化に使用されたデータ・ソースに関する研究からのこのチャートは、1つの円グラフの中に何百ものカテゴリーを示している。

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数十のカテゴリーからなる円グラフ。すべてのカテゴリーにラベルがあるわけではなく、カテゴリーの総数やラベルのないスライスが何を指しているのかは不明である。(Credit: Trajkova et al., Informatics (2020), CC BY)

小さなスライス、明確なラベルの欠如、万華鏡のような色彩は、誰にとっても解釈を難しくする。

色覚異常者にとってはなおさら難しい。例えば、これは重度色覚異常や緑色光に対する感度が低下している人にとって、上のチャートがどのように見えるかをシミュレーションしたものである。これは最も一般的な色覚異常で、人口のおよそ4.6%が罹患している。

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上と同じデータ・チャートだが、一般的なタイプの色覚異常を持つ人がどのように見えるかを示すために、シミュレーション・フィルターを通している。(Credit: Trajkova et al., Informatics (2020); modified., CC BY)

円グラフを立体化すると、さらに悪くなる可能性がある。これはデータのひどい誤魔化しにつながる。

下の図では、黄色、赤、緑の部分はすべて同じ大きさ(3分の1)だが、角度やどのスライスをパイの底に置くかによって違って見える。

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では、なぜ円グラフはどこにでもあるのか?

円グラフの問題点はよく知られているが、円グラフはどこにでもある。学術論文、博士論文、政治調査、書籍、新聞、政府報告書。オーストラリア統計局でも使われている。

統計学者は何十年もの間、円グラフを批判してきたが、この論理に反論するのは難しい:「円グラフがそんなに悪いものなら、なぜこんなにたくさんあるのか?

円グラフがそんなに悪いものなら、なぜこんなにたくさんあるのだろう?“人気があるから人気がある”のかもしれない。

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様々なオープンアクセスソースから収集した、「分解」円グラフや3D円グラフを含む、恐ろしい円グラフのコレクション。(Credit: Adrian BarnettとVictor Oguoma, CC BY-ND)

円グラフに代わる良い方法は?

小さなスペースで大きなデータを効果的に要約し、なおかつクリエイティブな配色を可能にするシンプルな修正がある。

それは地味な棒グラフだ。上の5つのカテゴリーを使った脳を刺激する円グラフの例を覚えているだろうか?同じ例を棒グラフにすると、どのカテゴリーが一番大きいかが一目瞭然だ。

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3つの円グラフ、それぞれ5つの似たようなカテゴリーと、棒グラフを使って表示された同じデータ。(Credi: Schutz/Wikimedia CommonsCC BY)

直線的な棒グラフは、円グラフの非直線的なセグメントよりも目に優しい。しかし、3D効果を加えることで、地味な棒グラフをより面白く見せようとする誘惑には気をつけよう。すでに見たように、3Dチャートは知覚をゆがめ、参照点を見つけにくくする。

下の図は、1992年のアメリカ大統領選挙の有権者数を世帯収入別(15,000ドル未満から75,000ドル以上まで)に分けた、標準的な棒グラフと3Dの代替図である。3Dバージョンを使って、最も所得の高いカテゴリーに属する各候補者の有権者数を知ることができるだろうか?簡単にはわからない。

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標準的な2次元の棒グラフと、役に立たない3次元バージョンで表示された同じ有権者のデータ。(Credit: Victor Oguoma, CC BY-ND)

円グラフは使ってもいいのか?

円グラフの最悪の例をいくつか示して、論点を整理してみた。円グラフは、カテゴリーがいくつかあり、パーセンテージが異なる場合、例えば、大きなカテゴリーと小さなカテゴリーが1つずつあるような場合には、問題ないことがある。

全体として、円グラフは控えめに使うのがベストであり、特に、棒グラフという、より「消化しやすい」代替案がある場合はなおさらである。

円グラフを見るたびに、私たちは次の2つのうちのどちらかを考える。作成者は自分たちが何をしているのか分かっていない、または自分たちが何をしているのか分かっていて意図的に誤解を与えようとしているのではないか、ということをだ。

グラフの要約は、データを簡単かつ迅速に伝えることを目的としている。もし、あなたがそれを洗練させる必要性を感じているのであれば、意図せずして理解を減らしている可能性が高い。


本記事は、Adrian Barnett氏とVictor Oguoma氏によって執筆され、The Conversationに掲載された記事「Here’s why you should (almost) never use a pie chart for your data」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。

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