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感染者数マップ事例から考えるマップデザインの7つのベストプラクティス

Mapbox Japan

災害や非常事態下では、マップを素早く拡散するため、正確で情報量が多く、考え抜かれたデザインであることが不可欠です。ユーザーからよく質問される内容やコロナマップ事例から、マッピングする際に有効的なベストプラクティスと、避けるべき落とし穴をまとめました。

適切なカラー選択

赤以外の選択肢

色を選択するときは、マップの意図について考えましょう。明るい赤は人目を引きますが、パニックを引き起こす色でもあります。カラーピッカーツールは、他の色のオプションを識別するのに適しています。

▲赤は警戒心を与え、恐怖心を抱かせます
▲色を変えるだけで、パニックを誘発することなく同じデータを表示できます

色覚多様性を意識したカラーパレット

色覚多様性にも対応したカラーパレットがあります。このカラーガイドMapbox Studioの色覚多様性シミュレーターは、色覚多様性を持つユーザーの見え方を想定するのに役立ちます。

▲緑と赤を一緒に使うのは色覚多様性を持つユーザーには優しくありません
▲美的感覚に優れ、色覚多様性を持つユーザーにも優しいパレット

前者の赤と緑のパレットは、3つの一般的な色覚多様性を持つユーザーにはどのように見えるでしょうか。以下に見え方を示します。

▲Deuteranopia (2型2色覚)
▲Protanopia (1型2色覚)
▲Tritanopia (3型2色覚)

以下は色覚多様性を持つユーザーにも優しいカラーパレットの場合の見え方です。

▲Deuteranopia (2型2色覚)
▲Protanopia (1型2色覚)
▲Tritanopia (3型2色覚)

データは最大でも5〜7クラスに分割

人間の目は、一度に7色以上を区別するのは困難です。データの値を直接反映した色でない限り、クラスの数は7つ以下に抑えましょう。
データをどのように分類するかを決める際には、次の項目を考えてみてください。

  • データは、カテゴリーか数値か

  • データを表示する色は連続か不連続か?

ColorBrewerは、いくつかのデータ分類タイプについて、カラー選択に役立つツールです。

▲10色以上の色を使ったマップ
▲4色のマップは階級の区別がはっきりして、見やすくなる

手持ちのデータに合わせたデザイン

データの中には、マップに適さないものがあります。たとえば、時間データなどです。マップとグラフはお互いを補完するものであり、必ずしも置き換えるものではありません。

▲時間によってデータが変わる場合、世界地図では明確に表現できません

データの地理的な歪みを避ける

この点は、事例数のコロプレスマップ(区画別段彩図)にとって重要なポイントです。パーセンテージなどの割合を表示するには、コロプレスマップが最適です。割合ではなく実数値を表示する場合、地理的な歪みを避けることができるため、比例円が一般にコロプレスマップよりも優れています。

▲国別の実数値を示したコロプレスマップでは、中国のように人口が多く、総面積が大きい地域が強調されすぎてしまいます
▲人口で割った割合を示すコロプレスマップの場合、その人口に対して最も影響を与えている国、この場合はアイスランドを強調します

見る人を意識したデザイン

情報の過多を避ける

情報は多ければ良いというものではありません。同じデータを表示する複数のレイヤー、多すぎる色、過剰なラベルは多くの落とし穴の一部です。マップは、データについてのストーリーを持つべきであり、できる限りシンプルであるべきです。

▲複数のデータ型と複雑なラベルを持つマップ
▲単一のデータ型と最小限のラベルを使用したマップは理解しやすい

様々なスケールに対応するデザイン

インタラクティブマップでは、多くのスケールでデザインすることが不可欠で、ズームにこだわるのは、マップ全体の完成度を上げるために非常に重要です。
グローバルスケールでデザインされた以下マップが、ナショナルスケールにズームされたとき、どのように見えるでしょうか?

▲グローバルスケールでデザインされたマップ
▲全米規模に拡大しても情報量の少ないマップ
▲ズームレベルに応じて最適化することで、この縮尺ではより情報量の多いマップが作成される

*本記事は、Mapbox Inc. Blogの翻訳記事です。

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