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日本からMakeover Monday参加者の方が増えてきました。嬉しい限りです。
一方で正しい参加方法（何をして正しいというかもアレですが）が認知されていないように見えましたので、ざっくりとしたMakeover Monday参加方法ガイドを書いていきます。
適宜加筆・修正していくと思います。
MakeoverMonday作成過程の動画シリーズ始めました。
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzbS0Yuuw8Wz5dUHiMYbVFVsUuBQFCaVL
MakeoverMondayお気に入り集を作りました。参加後の学習、作成された作品との比較のお役に立てば幸いです。
https://twitter.com/yoshi_dataviz/moments
Makeover Mondayの概要
http://www.makeovermonday.co.uk/
Makeover（作り直す）とあるように「既にどこかで作成されているデータ可視化を、自分たちでもっと良くしようぜ」というのが基本趣旨です。
毎週月曜日に主催者のEvaとCharlieから、以下３点が配布されます。
Makeover対象となるデータ可視化
その可視化に使われた／その可視化の再現に必要なデータセット
その可視化が使用されたソース（記事など）のURL
Mondayとあるように毎週月曜日（実際は日本時間の日曜日夜にデータが配布されてること多数）に上記３点が下記URLにアップロードされます。
http://www.makeovermonday.co.uk/data/
Makeover Mondayに使用するデータは配布データに限定する必要はなく、自分で発見した追加データ使用もOKです。あくまでも基本目的は「データ可視化をもっと効果的に、かつデータのもつストーリーを分かりやすくする」ことです。
Makeover Monday参加の６ステップ
以下ではMakeover Monday参加のステップを記します。
１．データのダウンロードと関連記事の確認
２．データの分析、背景知識の調査とデータ可視化の作成
文字通りなので省略。個人的にはデータ分析と背景調査に時間をかけ、可視化自体は１～２時間くらいでさくっと作成することをオススメします。
とりあえず作成し、他人の作品からアイデアを得る（余力があれば再作成）くらいの流れが良いかなと。
３．作成したデータ可視化のパブリッシュ
要は「みんなに見えるようにしてね」ということですので、どのようにパブリッシュするかはお任せします。
TableauであればTableau Publicへのパブリッシュ、D3.js、RやPython等コードによる可視化であればGithub等にコードを投稿など。ただMustではありません。
４．作成したデータ可視化をSubmit
Twitterで下記のように作品を投稿します。
@TriMyData、@CharlieHTableauはそれぞれ主催者のEvaとCharlieです。
MMVizReviewについては次のセクションで解説します。
次に、下記ページにて作成したデータ可視化をSubmitします。
http://www.makeovermonday.co.uk/submit/
このフォームは以下のSubmission Trackerで提出状況を見るためのデータを集めています。
したがって「Your Name」の項は一貫していれば何でも良いかと思います。
http://www.makeovermonday.co.uk/tracker/
Twitterの場合、画像イメージ（Link to Imageの項）はTweetを右クリック→画像アドレスをコピーで出来ます。
ここから先は推奨されていますが任意です。
Makeover Mondayへの参加自体は１～４で完了しています。
以下は概要のみ記しますので、ご興味のある方は各自お調べください。
５．MMVizReviewに参加する
# MMVizReviewをTweetに追加し、以下のページから対応する回のWebinarに参加登録します。
ハッシュタグ＋Webinar登録により、MMVizReviewでEvaに見てもらえる様子です。
（EvaはハッシュタグとWebinar登録情報からWebinarで見る作品を絞っている様子）
http://www.makeovermonday.co.uk/webinars/
ただこちらのハッシュタグをつける場合は、必ずViz Reviewに参加し、フィードバックを反映させることが要求されています。
何のためのReviewかと言うこともあり、Reviewを要求する以上はその後のアクションにもコミットしてください、ということです。
Source: https://twitter.com/TriMyData/status/1118799171341959169
６．学習／反復／改良／シェア
Webinarであったり、他のMakeoverMonday参加者からのコメントであったり、あるいは他社の作成した可視化であったりから学べることは、本当に多いです。
どんどん触発されていきましょう。インプットを重ねていきましょう。余力があれば作成した可視化の改良版を作ってみましょう。
その際には# MakeoverMondayでTwitterで検索、もしくは主催者による週まとめブログ等がお勧めです。
・# MakeoverMondayでのTwitter検索結果
あるいは他の参加者の人の作品へコメントしていきましょう。それがその人への学びになるかもしれません。
そして将来の自分の学びにつながるかもしれません。
人気MAKEOVERMONDAYツイート
MakeoverMondayに関する人気Tweetが見られるダッシュボードを作成しました。
学習の参考にどうぞ。円をクリックすると、Tweetへの遷移ボタンが表示されます。
まとめ
ざっくりとMakeoverMondayへの参加方法をまとめました。
これをしばらくやるだけでデータ可視化力が大分アップします（経験談）。この機会にぜひ皆さんご参加されませんか。
ご質問等はTwitterまたはLinkedinまでよろしくお願いします。