データの物理化

データの物理化 （または単に物理化）とは、その形状や材質の特性によってデータがエンコードされた物理的な人工物です。^[1]主な目的は、コンピューターでサポートされた物理的なデータ表現を使用して、人々を魅了し、データを伝達することです。^{[2] [3] [4]}

コンピュータやデジタル機器が発明される以前から、抽象的な情報を表現する媒体として、古代の遺物にはすでにデータの物理化の応用が存在していました。その一例が、推定70000～80000年前のブロンボ黄土板です。 ^[5]遺物の表面に刻まれた幾何学的・図像的な形状は、古代人の認知的複雑さを示しています。さらに、このような表現は意図的に作られ、巧みに作られたため、証拠は、情報の幾何学的表現が社会の文脈で一般的な方法論であることを示唆しています。^[6]研究者はまだ遺物にエンコードされた特定の種類の情報を解読することはできませんが、いくつかの解釈が提案されています。たとえば、遺物の潜在的な機能は、「数値」、「機能」、「認知」、「社会的」の4つのカテゴリに分類されます。^[7]その後、紀元前35,000年頃に、別の遺物であるレボンボの骨が出現し、エンコードされた情報が読みやすくなりました。ヒヒの腓骨には約29の刻み目が刻まれている。刻み目の数は月の周期の数と密接な関係があると推定されている。さらに、この初期の数え方は計算の誕生とも考えられている。^[8]

文字が発明される直前、古代メソポタミアには粘土トークンシステムが広まっていた。売り手と買い手が取引をしたいとき、トークンのセットを用意し、その形を表面に刻み込んだ後、粘土の封筒の中に封印した。^[9]このような物理的な実体は、取引、行政文書、農業集落で広く使用されていた。^[10]さらに、トークンシステムは初期の計数システムの証拠である。それぞれの形は「羊」の表現などの物理的な意味に対応しており、1対1のマッピング関係を形成している。トークンの重要性は、物理的な形を使用して数値情報をエンコードすることであり^[11]、初期の書記システムの先駆けと見なされている。^[12]論理的な理由は、2次元のシンボルが粘土トークンによって作成された刻印と同じ情報を記録するためである。^[9]

紀元前3000年から17世紀にかけて、より複雑な視覚的符号化であるキプスが開発され、南米のアンデス山脈 で広く使用されました。^[13]キプスとは無関係の結び目のある紐も、古代中国人、チベット人、日本人によって情報の記録に使用されていました。^{[14] [15] [16] [17]}古代インカ帝国は軍事目的と課税目的でキプスを使用していました。^[18] 10進論理数値システムは、結び目の相対距離、結び目の色、結び目の種類に基づいて情報を記録できます。キプスは質感（綿）のため、現存するものはほとんどありません。エルランド・ノルデンショルド^[19]は、残っている遺物を分析して、キプスはインカで使用された唯一の書記体系であり、情報の符号化技術は洗練されていて独特であると提唱しました。^[20]

データの物理化という考え方は、17世紀から人気が出てきており、建築家やエンジニアが土木工学や都市管理で広く使用していました。たとえば、1663年から1867年まで、プラン・レリーフ・モデルはフランスの領土構造や、城塞や城壁都市などの重要な軍事ユニットを視覚化するために使用されていました。したがって、プラン・レリーフ・モデルの機能の1つは、防御や攻撃を計画することでした。このモデルは軍事技術として分類でき、抽象的な情報をエンコードしていなかったことは注目に値します。^[21]建物や建築物を表すために実体モデルを使用する伝統は、今日でも残っています。

データの物理化の現代的な例の1つは、平均への回帰の概念を推進したフランシス・ゴルトンによって設計されたゴルトンボードです。ガウスの誤差の法則を近似するのに非常に便利なツールであるゴルトンボードは、ボードの下部にある等間隔の釘と垂直のスラットで構成されています。大量のビー玉が放たれた後、それらは底に落ち着き、ベルカーブの輪郭を形成します。ほとんどのビー玉は中央（より小さな偏差）に集まり、ボードの端にはほとんど集まりません。^[22]

1935年、3つの異なる電力会社（パシフィックガスアンドエレクトリックカンパニー、コモンウェルスエジソンカンパニーなど）が、顧客の電力消費を視覚化して、今後の電力需要をより正確に予測するための電力データ物理化モデルを作成しました。^[23]このモデルには、短軸と長軸が1つずつあります。短軸は「日」を示し、長軸は1年全体にわたります。 [24]視聴者は、顧客が1日のうちで最も電気を消費する時期と、季節によって消費量がどのように変化するかを把握できます。 [ ^{24 ]}このモデルは、木の板を切り、すべてのピースを積み重ねて手作業で構築されました。

研究者たちは、データ物理化モデルはエージェントが特定のタスクを管理/計画するのに役立つだけでなく、ユーザーが現実世界でデータを操作できるようにすることで非常に複雑な問題を大幅に簡素化できることに気づき始めました。したがって、認識論的観点からは、物理的な操作により、ユーザーは簡単には検出できない隠れたパターンを発見することができます。^[25] マックス・ペルーツは、球状タンパク質の構造を発見した優れた研究により、1962年にノーベル化学賞を受賞しました。狭いX線がヘモグロビン分子を通過すると、回折パターンによって原子配列の内部構造を確認できます。^[6]この研究におけるペルーツの仕事の1つは、物理化されたヘモグロビン分子を作成し、その構造を具体的な方法で操作および検査できるようにすることでした。

この本の中で、ベルティンは、ユーザーが行と列のデータを操作できる Domino と呼ばれる行列視覚化デバイスを設計しました。行と列の組み合わせは、2 次元のデータ空間と見なすことができます。グラフィックス記号学では、ベルティンはどの変数を並べ替えることができ、どの変数を並べ替えることができないかを定義しました。たとえば、時間は一方向の変数と見なすことができます。自然な順序に保つ必要があります。^[26]前述の研究と比較して、このモデルはデータの物理化の視覚的思考の側面を強調し、マップ、マトリックス、タイムラインなどのさまざまなデータ タイプをサポートしています。データ エントリを調整することで、アナリストはデータセット内のパターンを見つけ、さまざまなデータセットで Domino を繰り返し使用できます。^[24]

最近の物理化の例としては、プロジェクトの進捗状況を追跡するためにレゴブロックを使用することが挙げられます。例えば、人々はレゴを使って論文執筆の進捗状況を記録しました。ユーザーはレゴボードを使用して、データ分析、データ収集、開発など、実際の出版物に進む前に具体的な手順を設定できます。 ^[27]別の用途では、バグ追跡にレゴを使用します。ソフトウェアエンジニアにとって、コードベースの問題を追跡することは重要なタスクであり、レゴは問題を物理化することでこの進捗を簡素化します。^[28]

データの物理化の具体的な応用例としては、視覚障害者のための触覚地図の作成が挙げられます。過去の例としては、マイクロカプセル紙を使用した触覚地図の作成などがあります。^[29]アーヘン工科大学のFab Labの研究者は、レーザーカッターなどのデジタル製作ツールの助けを借りて、視覚障害者を支援するためのレリーフベースの触覚地図を作成しました。一部のタンジブルユーザーインターフェースの研究者は、TUIと触覚地図を組み合わせて動的レンダリングを行い、視覚障害者間のコラボレーションを強化しました（FluxMarkersなど）。^[30]