気候行動とサステナビリティのためのデータ可視化に関するIEEE VISワークショップ

Core Concepts

データ可視化は、気候変動への対応と持続可能性の実現に向けて、理解を深め、意思決定を支援し、コミュニケーションを促進し、議論を活性化し、教育を推進し、複雑な課題を探索するための強力なツールとなる。

Abstract

このワークショップは、気候変動への対応と持続可能性の実現に向けたデータ可視化の役割を探り、議論を深めることを目的としている。

• 気候変動や持続可能性に関する研究、事例、ケーススタディ、経験を収集する。
• データ可視化がどのように気候変動や持続可能性の課題に取り組むことができるかを議論し、探索する。
• 一般的なデータ可視化研究にとっての課題と機会を理解する。
• 自身の研究の実践と含意を問い直す。
• 可視化分野の実践者や研究者、および関連分野の参加者からなるコミュニティを構築する。

Stats

気候変動への対応と持続可能性の実現には、これまでの単なる意識喚起の段階を超え、適応、深い関与、そして地球上のすべての人々の意思決定と行動を後押しすることが不可欠である。
気候科学、政策立案、危機対応、アドボカシー、個人の生活様式の変化、循環型経済の実現など、さまざまな分野で膨大なデータが収集、モデル化、処理、アーカイブされている。
データ可視化は、これらのプロセスを支援する独自の立場にある。気候ストライプ、気候スパイラル、ホッケースティック・チャートなど、多くの象徴的な可視化が生み出されてきた。

Quotes

"気候変動への対応と持続可能性の実現には、これまでの単なる意識喚起の段階を超え、適応、深い関与、そして地球上のすべての人々の意思決定と行動を後押しすることが不可欠である。"
"データ可視化は、これらのプロセスを支援する独自の立場にある。"

Key Insights Distilled From

IEEE VIS Workshop on Visualization for Climate Action and Sustainability

by Benjamin Bac... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02743.pdf

Deeper Inquiries

気候変動と持続可能性の課題に取り組むためのデータ可視化の新しいアプローチはどのようなものがあるだろうか。

気候変動と持続可能性に関するデータ可視化の新しいアプローチには、以下のようなものが考えられます。

インタラクティブな体験: ユーザーがデータに対話的にアクセスし、気候変動の影響や持続可能な選択肢について直感的に理解できるようなインタラクティブなデータ可視化ツールの開発。
不確実性の効果的な表現: 気候変動に関連するデータの不確実性を効果的に表現し、人々が不確かな情報を適切に理解できるような可視化手法の探求。
異なる観客層への適合: 様々な観客層に対して情報を適切にカスタマイズし、気候変動と持続可能性に関するデータを効果的に伝えるための可視化戦略の構築。
持続可能な意思決定支援: 個人や組織が持続可能な意思決定を行う際に役立つデータ可視化ツールの開発や提供。

気候変動と持続可能性の課題に取り組むためのデータ可視化の倫理的な側面、特に技術の環境への影響や、会議・出張に関する問題をどのように考えるべきか。

データ可視化の倫理的側面に焦点を当てる際には、以下の点を考慮する必要があります。

技術の環境への影響: データ可視化に使用される技術が環境に与える影響を評価し、エネルギー消費や廃棄物生成などの環境負荷を最小限に抑える取り組みを推進する必要がある。
会議・出張に関する問題: データ可視化の研究やイベントにおける会議や出張の必要性を再評価し、オンライン会議やハイブリッド形式のイベントを促進することで環境への負荷を軽減する取り組みを推進する。

気候変動と持続可能性の課題に取り組むためのデータ可視化の研究は、一般的なデータ可視化研究にどのような示唆を与えるだろうか。

気候変動と持続可能性に焦点を当てたデータ可視化の研究は、一般的なデータ可視化研究に以下の示唆をもたらす可能性があります。

新たな課題の発見: 気候変動や持続可能性に関連するデータ可視化の研究を通じて、一般的なデータ可視化研究において未解決の課題や新たなアプローチが発見される可能性がある。
利用者の多様性への対応: 気候変動や持続可能性に関するデータ可視化研究を通じて、異なる利用者層に対応するための新たなデザイン原則や手法が一般的なデータ可視化研究に適用される可能性がある。
社会的影響の考慮: 気候変動や持続可能性に焦点を当てたデータ可視化研究を通じて、技術の社会的影響や倫理的側面についての議論が一般的なデータ可視化研究にも拡大される可能性がある。