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(最終更新: 2021/9/25)
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。
Makeover Mondayの概要
公式HP: 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。
また、以下はMakeoverMondayの一連の流れです。ご参考まで。
（出典: https://www.makeovermonday.co.uk/）
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。
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。
Makeover Mondayへの参加自体は１～４で完了しています。
しかしこの活動からの学びを最大限にするために、以下のステップをぜひ実践ください。
５．学習／反復／改良／シェア
他のMakeoverMonday参加者からのコメントや、他者の作成した可視化から学べることは、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。
実際にMakeoverMondayなどでのViz投稿、コミュニティとの交流から得られるメリットについては、こちらのRikaさんの体験記が詳しいです。
ぜひご一読をオススメします。
６．Watch Me Viz Seriesを視聴する
Tableau界で知らない人はいないAndy Kriebelさんが、自分のMakeover作成過程をライブ配信されており、それを動画シリーズとしてアップしています。
URL: https://youtube.com/playlist?list=PLX-uPHRG0cLb697Ie-ZGSObRLLNhxzJGK
Tableauの学習って正直動画などで、動きや実装の様子を見ながら学ぶのは効率が良いので、ぜひ視聴をオススメします。
# MakeoverMonday 人気ツイート集
皆様の学習の参考のため、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。
円をクリックすると、Tweetへの遷移ボタンが表示されます。
コミュニティで人気の作品から学べることは多いです。ぜひ実践&学習のサイクルを回してみてください。
MakeoverMondayに慣れてくる頃に気を付けるポべきント
上記まで「どのように参加するか」「どのように学習するか」に焦点を当てて解説しました。
以下の内容は、何回か参加して勝手が分かってきた頃に実践してみると良い内容です。
（というのも、まずは精神的敷居を下げて実践してみることが大事なので、細かいルールは後から考えれば良いと思います）
（MakeoverMondayに限らずですが）Viz作成の際に気を付けるべきポイントに関しての内容が、Viz Checklistとして公式から配布されています。
（出典: https://www.makeovermonday.co.uk/)
要点を列挙すると以下です。
タイトルは注意を引くような明確なものであり、また大きく書かれているか
文章などを推敲し、誤字脱字はないか
少し離れてから見たときも分かりやすいか：Vizの要素は分かりやすいか、色に問題はないか、背景はVizに意味を持たせているか
体裁に問題ないか
不必要な罫線や文字は無いか
何がキーメッセージで、それは伝わっているか
Tooltip(ツールヒント)は整えたか
データ元や自分に関するクレジットは記載したか
インタラクション（フィルターなど）をテスト実行したか、またそれらの存在は見る人に伝わっているか
普遍的な内容なので無意識である程度実施しているレベルが望ましいですが、そのレベルを最初から意識すると辛いので、まずは「細かいこと抜きにしてやってみる」姿勢をオススメします。
ただ細かいことを意識しないとレベルが上がらないので、適当な時期から上のチェックリストを実施するようにお願いします。
まとめ
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）。
ぜひ参加してみて下さい。世界が変わります。
ご質問等はTwitterまたはLinkedinまでよろしくお願いします。