伝わるように作る

令和2年度7月豪雨に関して上がってくる情報は、少しずつ落ち着いたものになりつつあります。

やっている事は“事例04オープンデータ視覚化”で公開している通りですが、Tableau上での視覚化は当初バージョンから若干変わりました。地味に。

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7月14日に7県分のデータを公開していた被災住家状況ですが、7月27日からの大雨で被害が発生した山形県を含め、11県のデータ視覚化となっています。
https://public.tableau.com/app/profile/4dgislab/viz/JPN_HeavyRainsJuly2020_DamagedHouses/dashboard

・一覧表データの受け皿となる市町村ポリゴンの追加
・被災住家数グラデーションの閾値変更（最大値側）
・一覧表内での並び順変更

当初は、一覧表を都道府県コードや市町村コードで昇順に並べてしまっていたのですが、被災住家の合計値にウェイトを置いて、県合計で被災住家が多い順＆被災住家の多い市町村の順に並べる形へと変更しました。

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7月27日に公開した断水・給水状況の方は当初から余裕を持たせたデータ設計にしてたこともあり、途中でGISデータ編集に立ち戻ることなく作業を進めています。
https://public.tableau.com/app/profile/4dgislab/viz/JPN_HeavyRainsJuly2020_WaterSupply/dashboard

・一覧表内で時系列を意識した並び順変更
　→　複数回に及ぶ発災による断水の発生
　→　各地の団体による給水対応
　→　応急復旧による断水世帯の解消

当初は無頓着に並べていたマトリックスの中身でしたが、時間の経過によって状況が変化してゆく様を視覚化できるように微調整を加えました。

データ設計に余裕を持たせておく大切さってあると思いました。作業途中でのGISデータ再編集は、意外に手間が掛かります。

被災住家状況も断水・給水状況も、速度重視（かなり生っぽい状態）で公開したので、“新旧”を見比べてしまうと、どうしても“粗”が目立ちます。

『細かな変更で、伝わるものがずいぶん変わるかも…』

こういう部分が仕様書に規定されることは多いとは言えないと思うので、“データの切り方”だけではなく、感性に近くて数値化しにくい“データの見せ方”も大切なのでは…と感じます。