[論文レビュー] Dashboard Design Patterns

Benjamin Bach, Euan Freeman+5 more|arXiv (Cornell University)|May 2, 2022

Data Visualization and Analytics被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、144のダッシュボードの定性的分析から導き出された、8つのカテゴリーに分類された42のデザインパターンを紹介する。これらのパターンは、コンテンツと構成のグループに分類され、構造的で協働的なダッシュボード設計を支援する。23名の参加者が参加した2週間のワークショップを通じて検証され、効果的で聴衆に特化したダッシュボードを設計するための実用的ガイドラインを提供する。

ABSTRACT

This paper introduces design patterns for dashboards to inform dashboard design processes. Despite a growing number of public examples, case studies, and general guidelines there is surprisingly little design guidance for dashboards. Such guidance is necessary to inspire designs and discuss tradeoffs in, e.g., screenspace, interaction, or information shown. Based on a systematic review of 144 dashboards, we report on eight groups of design patterns that provide common solutions in dashboard design. We discuss combinations of these patterns in dashboard genres such as narrative, analytical, or embedded dashboard. We ran a 2-week dashboard design workshop with 23 participants of varying expertise working on their own data and dashboards. We discuss the application of patterns for the dashboard design processes, as well as general design tradeoffs and common challenges. Our work complements previous surveys and aims to support dashboard designers and researchers in co-creation, structured design decisions, as well as future user evaluations about dashboard design guidelines. Detailed pattern descriptions and workshop material can be found online: https://dashboarddesignpatterns.github.io

研究の動機と目的

• 分野を問わずダッシュボードの利用が増加しているにもかかわらず、実用的で再利用可能なデザインガイドラインの欠如に応えるため。
• 体系的な分析を通じて、実世界のダッシュボードにおける繰り返し現れる設計解決策を特定・形式化するため。
• 共通の用語とフレームワークを用いることで、初心者および熟練のデザイナーが意思決定を的確に行えるように支援するため。
• デザインパターンとダッシュボードジャンルが、共同設計を簡素化し、設計成果を向上させる方法を探るため。
• 将来的な研究、教育、ツール開発の基盤を提供するため。

提案手法

• 公共、医療、ビジネス、教育分野の実世界のダッシュボード144点を体系的定性的レビューした。
• 6名のコーダーを用いて一貫性と信頼性を確保するための構造化されたコード化スキームを用いて設計意思決定をコード化した。
• コンテンツパターン（データ、メタデータ、視覚的表現）と構成パターン（レイアウト、スクリーンスペース、構造、インタラクション、色）の2つのハイレベルなカテゴリーに、42のデザインパターンをグループ化した。
• 共通の設計的特徴と使用状況に基づき、6つのダッシュボードジャンル（ナラティブ、分析的、埋め込み型など）を特定した。
• Figma、Tableau、Power BIなどのツールを用いて、多様な背景を持つ23名の参加者が参加した2週間のデザインワークショップを通じて、パターンフレームワークを検証した。
• すべてのパターン記述、ワークショップ資料、コード化スキームを専用ウェブサイトで公開し、再利用および将来的な研究を促進した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実世界のダッシュボードに共通して現れる設計解決策は何か。また、それらを体系的に記述する方法は何か。
• RQ2 ナラティブや分析的など、異なるダッシュボードジャンル（例：ナラティブ、分析的）は、どのように異なる設計パターンと妥当性の検討を反映しているか。
• RQ3 デザインパターンが、初心者および熟練のデザイナーの両方にとってダッシュボード設計プロセスをどの程度改善できるか。
• RQ4 情報量、聴衆のニーズ、レイアウト意思決定のバランスを取るために、デザイナーが直面する課題は何か。
• RQ5 デザインパターンは、共同設計、教育、ダッシュボード効果性の将来的な評価をどのように支援できるか。

主な発見

• 研究では、8つのカテゴリーに分類された42のデザインパターンを特定した。コーダー間の高い一貫性が確認され、実際のダッシュボードにおける共通した設計意思決定を反映している。
• 2週間のワークショップを通じて、個人および共同のダッシュボード設計を支援するためにデザインパターンが効果的に使用され、明確さと意思決定の質が向上した。
• 最も頻繁に使用されたパターンは、データの抽象化、階層的またはグループ化されたレイアウト、インタラクティブナビゲーションであり、これらがダッシュボード設計における中心的役割を果たしていることを示している。
• ナラティブや分析的といったダッシュボードジャンルは、特定のパターンの組み合わせに関連しており、異なる設計目的とユーザーのニーズを反映していることがわかった。
• フレームワークは、情報密度、聴衆に特化したカスタマイズ、スクリーンサイズに応じた対応性のバランスを取るという、継続的な課題を明らかにした。
• 著者らは、デザインパターンが、ダッシュボード設計、教育、将来的なツール開発の実用的で再利用可能な基盤を提供すると結論づけているが、文脈依存性のため「良い」ダッシュボードを定義するものではない。