PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション

316

14 章　ノーベル賞可視化のイメージ

それぞれの受賞は可視化の一番重要なものなので、この時系列グラフを中央の要素の上の先頭に

目立つように配置します。中央の要素は地図にして、受賞の国家間の特性を反映してユーザに地理

的傾向を示すようにします。

14.5

 選択した受賞国の地図

地図は

D3

の強みの

1

つで、古典的なメルカトル図法から

3

次元球面地図まで、多くの投影法が

選択できます

†

。地図はとても魅力的ですが、必要ないのに乱用されることが多く、また地理的では

ないデータには向きません。例えば、人口統計情報を扱うときなどは注意しないと、小さな地域の

方がずっと人口が多いときでさえ、ヨーロッパ諸国や米国の州などの地理的に大きな地域のほうが

人口が多く見えてしまいます。この歪みは避けがたく、結果として表示が不適切となります

‡

。

しかし、ノーベル賞は国際的な賞であり大陸別の受賞分布が知りたいので、世界地図はフィルタ

リングしたデータの表現に向いています。それぞれの国の中心に塗りつぶした丸を重ね合わせて受

賞者数の多さ（絶対数や

1

人当たりの受賞者数）を示したら、面積が大きい方に有利な歪みを避

けられます。ヨーロッパには面積が比較的小さな多くの国々があるので、この丸が重ねて表示され

るでしょう。丸を少し透明にすると、重ね合わることができ、不透明度を加える

§

ことで受賞密度

も表現できます。図

14-3

にこの例を示します。■

† これらの

3D

正射図法は、

WebGL

などの

3D

グラフィックスコンテキストを使っていないという意味で「偽」 ...