雑談回です。
MakeoverMonday参加方法ガイドを書いたついでに、表題のテーマについて雑談します。
タイトルの通り、今回のテーマは「動く」ことです。「Done is better than perfect」の精神です。
以下の方を主対象として書いていきます。
データ可視化に携わっている
Tableau等のデータ可視化ツールには慣れてきたが、知識に薄さを感じる
データ可視化のプロセスが分からない、良い可視化を作れていない
一次アウトプットをとにかく出して当事者になる
データ可視化に限らずですが、自分は基本的に「ある程度インプットの目途がついたら一次アウトプットをまずは出す」ことを意識しています。
もちろん一次アウトプットなので「完璧」からは程遠いものが出ます。当たり前ですね。
一方でこの方法には強い利点があります。
「とりあえずの当事者化」です。
当事者化とは何かというと「その物事にとりあえず片足を突っ込むことにより、その物事に関連する空間に自分を露出させる機会を得る」こととします。
例えばMakeoverMondayの場合「自分がそれに参加したこと」により「MakeoverMondayに提出されている作品に目を通す」「他の参加者からコメントをもらう」等のインプット機会が得られる出来ます。
もちろん「参加はしないが作品に目を通す」という方法でも、同じようなものは見えます。
しかし参加していないがゆえに（他人事なゆえに）使用データへの理解も、そのデータにかけた時間も圧倒的に少ないものになります。
つまり上記のインプットのための「基礎インプット」がほとんど無い状態です。
この状態と、当事者化した状態で見えるものって物理的には同じですが、概念的にかなり違ってくるように思います。
したがって「質の高いインプットを得たいなら、まずは参加して当事者化しましょう」という主張を自分はします。
自分自身をどんどん巻き込ませていき、自分とインプットの距離を近づけていきましょう、という主張です。
「上手くなってから、理解してから、失敗しないようになってからやろう」に明日は来ないと思います
もちろん、MakeoverMondayって周りのレベルが高いんですよね。
あとは言語の壁もやっぱりあります。背景理解のために英語の記事とか読まないといけない場合も多いですし、そもそも扱ってる問題がよく分からないときもあります。
その場合、他の作品と比べると、もちろん自分の出すデータ可視化って及第点以下かもしれません。意味をなさないかもしれません。ストーリーが伝わらないかもしれません。
しかし、MakeoverMondayは「完璧なデータ可視化を提出する」コンテストではありません。
少なくとも自分にとっては「データ可視化の勉強と実践の場」ですし、多くの方にとって目的はこれになるかもしれません。
そうであれば、最終的に上達していれば、過程が不細工でもいいと思います。
何よりも、参加して作品出して「当事者化」して高品質インプットをさっさと手に入れないと「いつまで経っても上達しないかもしれないリスク」が生まれます。
自分はこちらの方が怖いです。ただでさえデータ可視化とかデータ分析まわりって進歩が速いので、停滞や遅い進歩は正直なところ後退を意味します。
したがって「Done in better than perfect」の精神でいきませんか、という話です。
ともかくやってみて、後からアップデートなり改良なりしていけば良いと思います。
「こうしたらどうか」「その可視化は間違ってないか」というコメントは来るかもしれません。
ただ、それは建設的な意図によるものが殆どです。何も怖いことはないですし、怖いこと言われても赤の他人なので気にしない方針でいかがでしょう。
知覚動考
上記の話に関連して、ひとつ「知覚動考」という考え方を紹介します。
人間の行動順を表す言葉のようです。禅とか仏教が原典という話ですが、ソースが見つかりませんでした。詳しい方教えて頂ければ幸いです。
知覚動考は「ちかくどうこう」と読むのですが、一番大事なことは動くことだよね、ということで「ともかくうごこう」って読む話が好きです。
「知る」と「覚える」は誰でもできますし、単なるきっかけです。
このきっかけの次に何をするか。考えてから動きますか、動いてから考えますか。
データ可視化の場合「考える」ことは
「もっとこういうアプローチやグラフを使えばよかった」
「問題設定とデータに乖離があった」
「可視化の方向性の設計が甘く、ストーリーが弱かった」
などを振り返ること、次への工夫を考えることになるかなと思います。
可視化を作る前から考えようがないですよね。
まずはデータ可視化を作ってみる。「動いて」みる。そして「考える」。
この流れの方が正統のように感じます。なので「ともかく動こう」です。
ともかく動いた結果（自分の場合）
手前味噌で恐縮ですが、上がMakeoverMonday 2019年11週の作品、下がその1年前の2018年11週の作品です。
たった1年、かつ毎週やってなかったので30-40週分くらいの成果ですが、多くの学びがありました。
確か2018年11週のときはUdemyやCourseraのオンラインコースとアメリカ留学でのインターンくらいしかTableau経験はなく、インプットはとっても少なかったです。
他人のデータ可視化を見る機会もほとんどなく、独学だけでした。なのでダッシュボードデザインがいまいちですね（タイトルさえ無いですね・・・）。
そこから1年間は
自分で作ってみる
人の作品も見てみる
作り直しや人の作品から作り方を学ぶ
という流れを繰り返しました。
その結果として多くのテクニック、良いデザイン、良いデータ可視化を学ぶことができました。
MakeoverMondayはあくまでも一例です。
大切なことは「とりあえずやってみて下さい」というメッセージです。
まずはアウトプットしてみて、他者からのインプット等で「完璧」まで最短経路でいきませんか、というメッセージです。
（ただデータ可視化って完璧が存在しないので、その時々のベストに見えるもの、くらいのニュアンスでお願いします）
あとはインプットやフィードバックを下さる側からしても、まずは具体的なもの（アウトプット）が欲しそうですよね。
大事なことは「ともかくうごこう」です。
最後に
今回はDone is better than perfect、知覚動考という考え方についてお話しました。
自分も全然「完璧」なデータ可視化を作れていませんが、将来の自分がもっと良くなっていれば何だっていいかなというスタンスです。
次回は「反復の原則」について書く予定です。
ご質問等はTwitterまたはLinkedinまでよろしくお願いします。それでは。