このブログではバレーボールデータ分析にバブルチャートを多用しています。その狙い、背景について説明します。
私は20年ほど仕事の中でデータ分析を経験してきました。データ分析そのものを担当していたのではなく、担当業務である企画と言う仕事の中のひとつのプロセスとしてデータ分析をしておりました。会社の戦略、例えば商品戦略の企画を策定する中で、顧客が求めるモノや競合企業が提供しているものなどデータ分析から読み解いてゆくことが求められていたというわけです。
簡単に言うと「客観性の担保」と言いますか、この「戦略企画は私の主観や思い付きではなく、客観的事実・データに基づいて策定されたものであって、妥当性があります」と主張するためにデータ分析をするわけです。カッコいい言い方をすれば「データに語らせ」、企画の妥当性を主張する、同僚、上司、経営層が確認する、と言うわけです。
ところが、「データにモノを語らせる」と言うのが簡単じゃないんです。たくさんデータがあれば、たくさんのグラフ・チャートができあがりますが、たくさんのグラフ・チャートを見たところで「だから何？」となりがちです。例えば、
(1)アタック効果率が最も高いのは、小野寺選手で67%。
(2)アタック打数が最も多いのは、石川キャプテンで30本。
(3)総得点が最も多いのは、石川キャプテンで20点。
と説明されても、「だから何？アタッカーの打数が高いほど良いってこと？」なんて中身のない話になりがちです。
実は(1)(2)(3)は相互に関連を持っているのですが、これらを別々に言われても頭に入ってこない。ところが、(1)(2)(3)がひとつのチャート上に盛り込まれていれば、
◇アタック効果率とアタック打数を乗じると「アタック得点-アタック失点」になります。
◇位置が右上にあるほど（総得点に占める割合の高い）アタック得点が大きくなります。
◇従って、最も右上にバブルがある石川キャプテンがこの試合で最多得点をマークしています。
◇この日のOHの中で最もアタック効果率が高く好調な石川キャプテンに
セッターがトスを集めたのは妥当な戦術です。
という具合にデータが語りだすのです。
紙面やPC画面に表示されるグラフ・チャートは典型的に2次元のデータを表示します。棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、全てが2次元のデータを表示するモノです。一方、バブルチャートはx軸、y軸、そしてバブルサイズという3次元のデータを表示しています。そのため互いに関係のあるデータを1個余分に表示することができます。この「プラス1個」が重要で、これによって途端に1枚のチャートの中に「文脈」が見えてくるというわけです。そんなわけで、バブルチャートを愛用しているというわけです。
我々が日常的に目にする絵や図面でも平面的に描かれたものに比べて、立体的な表現が加えられたもののほうがはるかに分かりやすいですよね。
(1)アタック効果率が最も高いのは、小野寺選手で67%。
(2)アタック打数が最も多いのは、石川キャプテンで30本。
(3)総得点が最も多いのは、石川キャプテンで20点。
と説明されても、「だから何？アタッカーの打数が高いほど良いってこと？」なんて中身のない話になりがちです。
実は(1)(2)(3)は相互に関連を持っているのですが、これらを別々に言われても頭に入ってこない。ところが、(1)(2)(3)がひとつのチャート上に盛り込まれていれば、
◇アタック効果率とアタック打数を乗じると「アタック得点-アタック失点」になります。
◇位置が右上にあるほど（総得点に占める割合の高い）アタック得点が大きくなります。
◇従って、最も右上にバブルがある石川キャプテンがこの試合で最多得点をマークしています。
◇この日のOHの中で最もアタック効果率が高く好調な石川キャプテンに
セッターがトスを集めたのは妥当な戦術です。
という具合にデータが語りだすのです。
紙面やPC画面に表示されるグラフ・チャートは典型的に2次元のデータを表示します。棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、全てが2次元のデータを表示するモノです。一方、バブルチャートはx軸、y軸、そしてバブルサイズという3次元のデータを表示しています。そのため互いに関係のあるデータを1個余分に表示することができます。この「プラス1個」が重要で、これによって途端に1枚のチャートの中に「文脈」が見えてくるというわけです。そんなわけで、バブルチャートを愛用している、と言うわけです。
我々が日常的に目にする絵や図面でも平面的に描かれたものに比べて、立体的な表現が加えられたもののほうがはるかに分かりやすいですよね。
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