データ・ビジュアリゼーションのフロンティアと政治・選挙データへの応用

1. データ・ビジュアリゼーションの
フロンティアと政治・選挙データへの応用
Keiko Ono, Ph.D.
May 2018
https://www.slideshare.net/keikoono3
1

2. Introduction
オープン・データ、ビッグ・データ、オープンソー
ス・ソフトウェアなどを核とするデータサイエンス
の手法は社会科学にも浸透しつつある。中でも
データ・ビジュアリゼーションはデータを視覚化
して伝えるという第一義的な目的にとどまらず、
視覚化されたデータから何らかの関係性を見
出す、問いを発見するためのツールとしても注
目されている。この発表ではデータ・ビジュアリ
ゼーションの進化と政治・選挙データへの応用
例を検討し、政治学教育と研究においてのさら
なる活用を提言する。
2

3. データ・ビジュアリゼーションとは、
データを可視化すること
3
計測・観察した結果を可視化する
ことは古代から行われてきた
政治・経済・選挙データの可視化
古典的なものは折れ線グラフ、円グ
ラフ、棒グラフ

4. 今日のデータVIZは従来のものとどう
違うのか？ 何が新しいのか？
5
（1）可視化の材料である「データ」が進化
しつつある
（2）可視化の道具箱が飛躍的に発展して
いる
（3）データ（材料）を取って来る、加工する、
成果物をシェアする、道具を共創するなどの
方法（API, R, Python,Java Script, Github
など)が進んでいる

5. 今日のデータVIZは従来のものとどう
違うのか？ この結果として・・・
6
「見る」だけでなく、「理解」する、
「発見」するためのデータVIZ
表（生データ、何らかのSummary
statisticsなど）ではなく、図にして見ること
で得られる発見

6. 可視化（Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）の分類 (Hart, 2017)
1. 数学的な可視化 (Mathematical)
2. 科学における可視化 (Scientific)
計測またはシミュレーションによるデータ
1. 医学の例 細胞に色をつけて見えるようにする、
血液の流れをシミュレーションでモデル化など
3．情報の可視化 (Information)
よりダイナミックなデータ、関係性、つながり
7

7. “It was discovered by Benoit Mandelbrot during his early study of fractals in the
context of the complex dynamics of quadratic polynomials the 1980s, and studied in
greater detail by Douady and Hubbard in the early to mid-80s.” （Science Blog) 8
An example of mathematical visualization
Mandelbrot set
見える化したこ
とが発見につな
がる

8. 表1．可視化の形式（Modes of visualization)
9
視覚化の形式 主役 ユーザーの役割
グラフのレンダリ
ング（Rendering) 目的 フォーマット
プレゼンテーション 作成者
ユーザーはグラ
フを見るだけ
前もって作られて
いる
コミュニケーシ
ョン
スライドやビ
デオ
インターアクティブ ユーザー
データセットも
含め、ユーザー
がコントロール
できる
リアルタイム 発見
インターネッ
トまたはソフ
トウェア
インターアクティ
ブ・ストーリーテ
リング
作成者
とユー
ザー
すでに出来上が
っているデータ
セットの中から
何を視覚化する
か選べる
リアルタイム
発見とコミュニ
ケーション
インターネッ
ト
Adapted from Hart (2017) and Alayón (2015)
プレゼンテー
ションとイン
ターアクティブ
の中間

9. プレゼンテーション
可視化は広く使わ
れている（インフォグ
ラフィックス、データ
ジャーナリズムな
ど）。
こちらは20世紀から
ある政治学のデータ
（DW-Nominate)に
21世紀のソーシャ
ルメディアデータを
Mashしたもの
(PEW Research Center,
2017)
10

10. プレゼンテーション可視化の例 ツイッター・アカウントの分析
トランプ支持者と共和党支持者は異なるグループであることがわかる。
12
Narayanan,etal.（2018)
Fruchteran-Reingoldvisualizationalgorithmを用い、
ソフトウェアＧｒａｐｈｉｋａで作成したもの

11. 「プレゼンテーション」可視化は作成者
が伝えたいメッセージを伝えるための
もの。ユーザー（受け手）は見るだけ。
13
「インターアクティブ・ストーリーテリン
グ」は、ユーザーが何をどのように可
視化するか、ある程度決められる。
多くの場合、ソフトウェアのインス
トール不要。ウェブ上で完結する。

12. インターアクティブ・ストーリーテリングの一例
シリアの内戦によって失われた人命 （GBD Compareなど4つのグラフを組み合わせたもの）

13. インターアクティブ・ストーリーテリングの一例
日本の都道府県別死亡率（10万人当たり、15－49歳、男女）
岩手
宮城
福島

14. 「インターアクティブ」可視化は3つのう
ちで最もユーザーの自由度が高い
16
その分、イニシャル「コスト」はかか
る

15. たとえば、Freedom Houseの自由度インデックスと地図
1970年代までさかのぼるデータセットもあるが・・・
17
地図に表示されて
いるのは最新データ。
過去のデータを表
示したい場合、また
は変化をマップした
い場合。データセッ
ト（Excel)をダウン
ロード、整形して
QGISなどに入れる

16. 新しいデータ可視化は大学・大学院教育
と研究に大きな可能性を持っている。すで
に可視化を中心とした政治学メソッドの講義などもされ
ている(Rom 2015)
18
同時に、古典的な可視化ツールの
力も再評価すべき
データを可視化して「見る」ことから生じる発見の例
＊大相撲における「Corruption」(Duggan & Levitt,
2002)
＊参議院選挙（比例代表）における個人票の分布

17. “Approximately 26.0 percent of all wrestlers finish with exactly eight wins,
compared to only 12.2 per- cent with seven wins. The binomial distribution
predicts that these two outcomes should occur with an equal frequency of 19.6
percent. The null hypothesis that the probability of seven and eight wins is
equal can be rejected at resounding levels of statistical significance”
19
Duggan, M., & Levitt, S. (2002). Winning Isn’t Everything : Corruption in Sumo
Wrestling. American Economic Review, 92(5), 1594–1605.
判定が本当に
フェアならば、７
勝と8勝の発生
件数は同じはず
日本相撲協会

18. 参議院議員選挙 比例代表の候補別結果
個人への得票が最も多かった候補者から並べたもの
20
0
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
600,000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
2016年自民党 n=19
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41
2016年共産党 n=5
0
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
600,000
700,000
800,000
900,000
1,000,000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
2016年公明党 n=7
I’m indebted
to Michael
Cucek for
sharing this
insight
(Cucek,
2017).

19. 2013年
21
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
450000
500000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
2013年自民党 n=18
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2013年 民主党 n=7
0
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100000
150000
200000
250000
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350000
400000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930
2013年 日本維新の会 n=6
0
200000
400000
600000
800000
1000000
1200000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
2013年公明党 n=7
アントニオ
猪木

20. 結論
伝える、理解する、発見するための可視化ができ
る環境が整いつつある
22
データの進化
オープン・データ、ビッグ・デー
タ、ソーシャル・メディアなど
ツールと環境の進化
オープン・ソース・ソフトウェアなど
たとえば最新の
Excelではサン・
バースト、ツリー
マップができま
す！

21. Bibliography
Cucek, M. (2017). Update on Japanese Politics. Presented at Temple University Japan.
Hart, J. (2017). Introduction to Data Science. University of Illinois at Urbana Champaign.
Coursera.
Institute for Health Metrics and Evaluation. Healthdata.org
Lima, M. （2015）．A visual history of human knowledge
https://www.ted.com/talks/manuel_lima_a_visual_history_of_human_knowledge#t-787352
Vidya Narayanan, Vlad Barash, John Kelly, Bence Kollanyi, Lisa-Maria Neudert, and Philip N.
Howard. “Polarization, Partisanship and Junk News Consumption over Social Media in the US.”
Data Memo 2018.1. Oxford, UK: Project on Computational Propaganda.
Rom, M. C. (2015). Numbers, Pictures, and Politics: Teaching Research Methods Through Data
Visualizations. Journal of Political Science Education, 11(1), 11–27.
http://doi.org/10.1080/15512169.2014.985108
Science Blogs. (2017). http://scienceblogs.com/goodmath/2007/07/11/the-mandelbrot-set-1/
五十嵐ほか。(2017） 新しい可視化表現が自発的かつ継続的に開発されるシビックテック活動の設
計：Ｅ２Ｄ３におけるアプリケーション・オープンソース・ハッカソンのデザイン。デジタル・プラクティス3223