Data Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応する
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Data Visualization Japan Meetup 2018: 長く変化に対応する
- 1. 長く 変化に対応する Keiichiro Ono Data Visualization Japan Meetup December 2018 データ可視化の実務者/技術者として働くためのTips
- 2. 自己紹介
- 3. Del Mar, CA ‣大野圭一朗 ‣ 医学系研究室所属のソフトウェア開発者 ‣ UC, San Diego Trey Ideker Lab ‣ Cytoscape Consortium ‣ National Resource for Network Biology ‣ Data Visualization Japan
- 5. Computer Science Biology Design
- 6. Computer Science Biology Design スポンサー （NIH/NSF/etc.)
- 7. Work
- 11. A gene ontology inferred from molecular networks. Dutkowski J, Kramer M, Surma MA, Balakrishnan R, Cherry JM, Krogan NJ, Ideker T., Nature Biotechnology 2013 Jan;31(1):38-45. NeXO Web: the NeXO ontology database and visualization platform. Dutkowski J, Ono K, Kramer M, Yu M, Pratt D, Demchak B, Ideker T., Nucleic Acids Res. 2014 Jan;42(Database issue).
- 12. Using deep learning to model the hierarchical structure and function of a cell. Ma J, Yu MK, Fong S, Ono K, Sage E, Demchak B, Sharan R, Ideker T. Nat Methods. 2018 Mar 5. doi: 10.1038/nmeth.4627. PMID: 29505029
- 13. HiView: Universal Browser for hierarchical data
- 18. Elijah Meeks Keynote at Tapestry 2018: Third Wave Data Visualization https://towardsdatascience.com/3rd-wave-data-visualization-824c5dc84967
- 19. 2003
- 20. No Gmail No Google Maps 2003 (from wikipedia)
- 21. Cross-Platform Data Viz App = Java (Swing) Application Before Google Map, or AJAX era (~2003):
- 25. Processing is also a dialect of Java
- 27. 2003: Architecture of data viz systems
- 28. この時代に影響を与えたもの
- 29. Leland Wilkinson, The Grammar of Graphics Springer, 1999. • 可視化システムを設計、実装する人のための本 • システムの構成要素の厳密な（数学的）定義 • 後のモダンな可視化システムに多大な影響 • ggplot2 (grammer of graphics plot 2) • Prefuse • D3.js 元Tableauの統計学者
- 30. Wilkinson, The Grammar of Graphics 2nd edition
- 31. Wilkinson, The Grammar of Graphics 2nd edition
- 32. D3.js v3
- 33. Modules in D3.js
- 36. 基本設計のパターン化
- 37. J. Heer and M. Agrawala, "Software Design Patterns for Information Visualization," in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 12, no. 5, pp. 853-860, Sept.-Oct. 2006.
- 38. J. Heer and M. Agrawala, "Software Design Patterns for Information Visualization," in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 12, no. 5, pp. 853-860, Sept.-Oct. 2006.
- 39. J. Heer and M. Agrawala, "Software Design Patterns for Information Visualization," in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 12, no. 5, pp. 853-860, Sept.-Oct. 2006.
- 40. J. Heer and M. Agrawala, "Software Design Patterns for Information Visualization," in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 12, no. 5, pp. 853-860, Sept.-Oct. 2006.
- 41. Architecture of a data viz system in 2003: Cytoscape v1
- 42. • ２０１８年現在の視点から見ても、アーキテ クチャは比較的モダン • 探索的可視化システムに必要な基本的モジュ ールの実装されていた • 大規模なデータの読み込み • フィルタリングと結果の切り出し（サブネ ットワーク構築） • データから視覚要素へのマッピング • プラグインアーキテクチャ Cytoscape v1 (2003)
- 44. Cytoscape (2003) • 実装言語: Java • ターゲット環境: • Linux, Mac, and Windows • 根本的な設計思想: • 可視化に必要なモジュールの集合 • プラグイン
- 46. D3.js (2011) • 実装言語: JavaScript • ターゲット環境: • Web Browser • 根本的な設計思想: • 可視化に必要なモジュールの集合 • プラグイン
- 48. 変化したこと • 対象となるプラットフォーム • デスクトップからウェブへ • 実装言語 • Java/C++などからJavaScriptへ
- 49. 変化しなかったこと • 可視化の基本原則 • E. Tufte, The Visual Display of Quantitative information (1984) • データ・インク比 • 「チャート・ジャンク」の概念の紹介 • 基本的な可視化システムのアーキテクチャ • 可視化アプリケーションのデザインパターン
- 55. 長寿OSSプロジェクトの問題
- 58. 長寿プロジェクトの問 題 • 「古臭さ」との戦い • プロジェクトに使われている技術の（若い）開発者に対する魅力 • 2019年になってから改めてJava Swingを学ぶのか？ • 根幹をなすテクノロジーの停滞 • Desktop/client-side Java is dying… • 「黒魔術」の蓄積🧙♂️🧙♀️ （もしくは属人性の高まり） • 「Xという機能のドキュメントならYさんの頭の中にあるよ」
- 59. 長年変化しなかったこと
- 60. 変化しなかったこと • 可視化の基本原則 • E. Tufte, The Visual Display of Quantitative information (1984) • データ・インク比 • 「チャート・ジャンク」の概念の紹介 • 基本的な可視化システムのアーキテクチャ • デザインパターン
- 61. 変化しなかったこと • 可視化の基本原則 • 基本的な可視化システムのアーキテクチャ • （可視化システムの）デザインパターン
- 65. Cytoscape v3(Java + OSGi)
- 68. • 元々のCytoscapeで成功した基本概念は維持 • グラフモデル+テーブルデータ • Visual Style • プラグインによる拡張 • 可視化の研究者からベストプラクティスを学び 、導入していった • カラーマップ生成ツールなど • コードベースはゼロから開発
- 69. • 元々のCytoscapeで成功した基本概念は維持 • グラフモデル+テーブルデータ • Visual Style • プラグインによる拡張 • 可視化の研究者からベストプラクティスを学び 、導入していった • カラーマップ生成ツールなど • コードベースはゼロから開発
- 70. 他分野の知識を得る
- 73. 境界を超える
- 74. 例: デザインと計算機科 学
- 75. Good design makes a product useful Good design is aesthetic Good design makes a product understandable Good design is unobtrusive Good design is honest Good design is long-lasting Good design is thorough down to the last detail Ten principles for good design by Dieter Rams
- 76. "We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil. Yet we should not pass up our opportunities in that critical 3%.” Computer Programming as an Art - Donald Knuth
- 79. Learning curve
- 81. 可視化分野におけるこの部分は？
- 82. • 教科書的な知識 • 「（一定レベルまで）デザインはセンスではなく技術である」 • 「プログラミングの基本はそれほど変化しない」 • e.g. 分岐、ループ、関数、OOP • 「可視化アプリにおける定番のアーキテクチャはパターン化されている 」
- 84. ある分野でよく目にする色使い
- 87. ユーザーを見て、無難に …
- 91. 流れを読み、流される
- 96. Uber Data Viz Stack
- 98. • Uber社はOSSとしてフルスタックの可視化プラットフォームを構築してい る • deck.gl: 大規模データのブラウザ上での可視化フレームワーク • React-vis: React ベースの一般的なチャートライブラリ • kepler.gl: Geospacialなデータの可視化に特化したアプリケーション • 非常に一般化されており、geospatial data以外の分野でも応用が可能
- 100. まとめ • 変化しにくい部分を見極め、その知識や技術には投資を惜しまない • １０年以上生き残っている知識や概念は何か？ • 「隣の分野」にも目を配る • 技術的変化には「ほどよく」追従する • 自分でなんでもやろうとせず、大手のプロジェクトをウォッチする