CLEVELAND (1985)の本はかなり個性の強い本だ ということを、KOSSLYN (1994)の本を読んで あらためて認識した。
KOSSLYN (1994)は、その本の注釈のページの はじめのほうで、 CLEVELAND (1985)の本はexcellentだとほめている。 しかしそれに続いて、グラフを評価する観点が自分とは違うと言っている。 (CLEVELANDも認知心理学に踏みこんではいるが) 認知心理学者KOSSLYNから見れば、 CLEVELANDは統計学者であり、 そのグラフ技法は、データ解析(データがもつ情報を取り出すこと)のための ものである。 KOSSLYNの対象は情報伝達のためのグラフである。 伝えたい結論があって、そのためにデータを使うことが想定されている。 データをゆがめてはいけないが、データの数量を伝えることは必ずしも 主目的ではないのだ。
CLEVELANDの技法は、 たしかにデータ解析のために開発されたものだ。 しかし、CLEVELAND (1985)の本の例の大部分は、 学術論文中で何かを説明するために使われたグラフだ。 これも情報伝達のためのグラフのはずだ。 グラフの情報伝達機能のうちで、CLEVELANDは、 数量を正確に伝えること、しかも数字を読むよりも短い時間で伝えることを重視し、 他の機能を(極端に言えば)無視している。 そこから出てくる意見は、 人がグラフを使う局面全般に対する助言としては、かなり偏ったものになる。
しかし、学術論文 (とくに、たくさんの速報的論文がのり、 ひとつひとつの論文のページ数の制限がきびしいScienceのような雑誌の 論文) で定量的なデータを示すグラフに対する助言としては、これでよいのだと思う。 たくさんの数値の表をのせるだけの紙面はないのだし、 大部分の読者には数字の表を読んでいるひまはないのだ。 しかし読者は、著者がどうデータを処理したかを手順を追って再現することは ふつうできないにもかかわらず、そのうち重要なプロセスを追体験しようとする。 つまり、結論を示すための図(だけ)でなく、 著者の主観によらなくてもデータから結論が導かれることを示すグラフを求めるのだ。 この要求をいちばん強くもつのは、その論文に雑誌にのせる価値があるかどうか 判断する査読者である。 もし査読者が見る図と出版される図が同じであるべきだという制約がなくなれば、 出版される図がもっと説明向けのものになる可能性はあると思う。 しかし、少なくともわたしは、査読者の立場でなくても、 データから特徴を見つけるプロセスが追体験できる論文を読みたいと思う。 論文は著者の作品だが、科学は読者をも含めた科学者集団の共同作業なのだ。
【わたしは、数量を示すグラフまでは作れるのだが、 そこから結論らしい結論が導けず、論文らしい論文がなかなか書けない。 グラフを示す段階で実質的に終わっている論文を出版してもらえるかが問題なのだが、 それが認められさえすれば、 結論を導くのはそれを得意とする人にまかせる形で、 共同作業に貢献できると思っている。】