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2024-03-05 08:00:00
日曜の家族との食事中に、日常のさまざまな話題や時事問題について白熱した議論を経験したことのない人はいないでしょうか。 数字で真偽を完全に検証できないまま、全員が主張する議論？ (ほぼ) 誰もが抱く質問にお答えください。 オープンで利用可能なデータに基づく dataviz 日曜日の食事よりもさらに詳しく分析したい人向け。 最初の記事では、オリンピックと女性アスリートと男性アスリートの比較に焦点を当ててみましょう…
これらの記事は、私たちにいくつかの優れた実践を思い出す機会も提供します。 データ視覚化を使用したダッシュボードの作成、 そして、可能な限り最も効果的な分析を保証し、提起された問題への対応における潜在的なバイアスを防ぐために回避すべきさまざまな落とし穴。
発表を見逃してしまった方へ、 パリ 2024 の私 女性と男性のアスリートの数の完全な平等を保証する史上初の地位を確立する必要があります。
この発表と 3 月 8 日の国際女性デーを機会に、私たちは次の質問を自問しました。オリンピックでは、フランス人女性は男性よりも優れているのでしょうか?
データの視覚化: 質問をよく理解し、必要なデータを適切に評価します
最初のステップ: 実際に尋ねられる質問は何ですか? 私たちの方法論ではそれを頻繁に繰り返します ダッシュボードのデザイン、ダッシュボードを構築するときの最初のステップの 1 つは、特に将来のすべてのユーザーによって理解が保証され共有される用語を使用して、提起された問題を理解することです。 今日の質問は (意図的に?) 不正確すぎます。「より良い」とは何を意味しますか? どのオリンピックのことを話しているのでしょうか？
したがって、解釈バイアスの可能性を防ぐために、可能な限り事実に基づいた用語と手段を用いて、私たちの議論の主題を明確にするよう努めることが適切である。それは、フランスの女性アスリートが、夏季オリンピック中に男性のアスリートよりも多くのメダルを獲得したのかということである。 女性と男性のパフォーマンスの違いを推測できますか? さらに言えば、パフォーマンスの差を減らすために導入すべき行動計画を導き出すことはできるでしょうか?
新しい質問により、期待される価値提案をより深く理解し、応答の要素を提供するデータと指標の選択をガイドすることができます。
文脈のない数値には値がありません […] 指標の真の価値は、目標、比較可能なものとの比較、他のデータとの相互参照など、指標をコンテキストに関連付けたときに現れます。
次に、分析と視覚化を構築できるように利用可能なさまざまなデータを探し、3 つの情報ソースを選択しました。
- さまざまな夏季オリンピックでフランスが獲得したメダルの表
- オリンピックの歴史における選手の成績推移（性別など様々な情報を含む）
- オリンピックに参加する女性の数に関する定量化された情報
ハイライトすべき最初の指標は、当然のことながら、フランスが獲得したメダルの男女間の配分です。 私たちは 1948 年以来、夏季オリンピックのすべての大会に焦点を当てることを選択しましたが、その決定は取り消すことができません。メダルの 76% が男子によって獲得されました。 しかし、最初の問題に照らして、これらの数字は本当に意味があるのでしょうか?
これを詳しく見てみましょう…
文脈のない数値には値がありません
インジケーターの提示は、単にデータの集合を数値や視覚的な形式で提示することを意味するものではありません。 指標の真の価値は、指標をコンテキストに関連付けたときに現れます。つまり、目標の追加、前の期間との比較、または他のデータとの相互参照により、意味を与えてメッセージを伝えることが可能になります。
私たちの場合、成績を比較したいという欲求に応えるためには、機会の平等を確保せずにメダルの数を観察せず、「比較できるものを比較する」ことが重要です。 そして、歴代の大会に参加するアスリートに占める女性の割合を見ると、パリオリンピックに関する発表が完全に意味を持つのはまさにこの瞬間だ。
この視覚化により、「メダルの数」という生の指標を大局的に捉えることができます。参加者間のバランスが尊重されない場合 (これは 1948 年の婉曲表現でした)、どうやってそこから情報を導き出すことができるでしょうか?
以下のビジュアルを使用して、エディションごとのメダルの数を詳しく見てみましょう。
したがって、目的は、最初の問題に対応する新しい指標を見つけることであり、このために、たとえば、不公平を平準化するために、女性と男性の両方の参加者数を考慮した指標「メダリストの割合」を作成できます。これにより、同じビジュアルを使用したまったく新しい分析が可能になります。
現在、はるかにバランスのとれた分布が観察されており、二者択一で答えるのは複雑になっています。それはエディションに依存していると言えます…そしてもちろん、より多くの基準にも依存しています。
女性アスリートと男性アスリートのパフォーマンス: p質問は本当に答えられましたか?
「したがって、これらの要素に基づいて、特定の数のビジュアライゼーションを含むダッシュボードを構築すると、正確な答えが得られないでしょうか? »
明らかに、これは提起される問題の精度と複雑さのレベルに依存します。 私たちの場合、ハイレベルのアスリートのパフォーマンスは、私たちがすぐには研究できない非常に多くの特徴によって説明できます。 ただし、構築されたビジュアルにより、性急な結論を避けることができます。ダッシュボードは常に単純な答えを提供するとは限りません。 ただし、特定の主題について警告を発することも、ユーザーが分析を実行して問題を調査するためのアクションを実行できるようにする応答要素を提供することもできます。
したがって、必要性を十分に理解するために前文に注意を払い、可能な限り客観的になり、結果を予測しないように分析を指示しない方法で前文を定式化することが重要です。
これらすべての発言は、専門的、ジャーナリズムなどの文脈に関係なく、dataviz を構築する際に心に留めておくことが重要です。
今夏のパリオリンピックでの結論は？
（アプリオリに）確実なのは、「2024年のパリ夏季オリンピックで、フランスの女性アスリートは男性よりも多くのメダルを獲得したのか？」という二項対立的な答えが初めてできるということだ。
残りの質問については、すでに述べたように、アスリートのパフォーマンスの理由を強調するために、さまざまな特徴に関するより詳細なデータを収集できるようにします。そして何よりも…フランスの男女全員が次のようなことを持ち帰ってくれるように願っています。できるだけ多くのメダルを！
>>全体を見る 1948 年以降の夏季オリンピックにおけるフランスの女子および男子のメダルに特化したデータ視覚化。
新しい質問とそれに答えようとする新しいデータビズについては、今後の記事で「元気に」お会いしましょう。 それまでの間、「」という記事をご覧ください。 Move2cloud: ダッシュボードを再考する時期が来たらどうしますか? » そしてリプレイ « ダッシュボード デザイン: データ アーティストのアートとスタイル »。
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#フランスのスポーツ選手は男子選手よりも優れていますか #Dataviz #での応答