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        小數據里的大秘密

        2021-6-24    濤濤

        本次活動中,嘉賓通過眾多豐富、有趣的案例介紹了數據可視化的概念、作用和設計方法,信息量滿滿。

        分享框架:

        嘉賓首先分享了2個數據可視化案例:

        1. 設計師把閱讀困難癥患者普遍能看到的東西進行實體化、視覺化,讓別人能進入他們的世界。
        2. Aaron Koblin的作品《Flight Patterns》,讓人眼突破視域的界限,以“鳥瞰視角”來看北美居民的遷徙過程。

         

        活動筆記:

        1. 什么是數據視覺化?

        其實它就是把不可見的數據轉化為可間接被觀察數據的過程。它不提供回答,只是提供一種觀察的新方式。

        舉例一個來自小數據觀察的自我探索項目:太極。

        將太極拳的動作進行數據采集完成了第一張數字國畫,有人質疑說好看但無用,嘉賓解釋由于好看吸引了人群,從人群的行為進行觀察可能會有意想不到的發現。

        數據視覺化的初衷并不是為了解決問題,而是為了探索。

        前田約翰(John Maeda)曾經說過:“好藝術的使命是喚起思考,好設計則是讓事物變得清晰,并能解決實際的問題!”

         

        2. 數據視覺化有什么用?

        介紹兩張數據視覺化歷史上教科書級別的神圖:

        1. 《拿破侖東征》誕生于1861年,由法國工程師查理·米蘭德繪制,描述了1812年拿破侖東征俄羅斯的失敗戰役。圖中透過2個維度呈現了6類資料:拿破侖軍的人數、距離、溫度、經緯度、移動方向,讓人在一個靜態的平面上同時觀察多種數據變成可能。
        2. 另一位南丁格爾女士,是一名護士。作為軍醫,她清楚地知道大部分士兵都不是戰死沙場,而是死在醫療環境極差的軍營里,她自己懂,可是怎樣才能影響國會呢?她發明了玫瑰圖,用以表達軍醫院季節性的死亡率,對象是那些不太能理解傳統統計報表的公務人員。她的方法打動了當時的軍官統領和維多利亞女王本人,于是醫事改良的提案才得到大力支持。為了紀念她的貢獻,后來她的頭像被印在了英鎊上。

        數據可視化研究的不僅僅是“數據如何能被看清”,還有“數據如何能被看懂”。

         

        2.1 數據如何被看清?

        可以通過顏色,大小,方向去提高數據的差異性。最簡單的例子就是報表中的標紅。

        1. 有效標紅的第一步:去顏色干擾,第二步:去分隔線干擾;
        2. 去掉沒有用的東西,例如框框、加粗;
        3. 對齊很重要:數據右對齊、信息左對齊,注意表頭對齊;
        4. 間隔和行距也很重要;
        5. 單位很重要,盡量減少數字本身的長度,不超過4位;
        6. 去重非常重要(盡可能減少畫面里的重復信息,可以讓重要的信息更突出);
        7. 字體修正(看個人喜好)。

         

        2.2 數據如何被看懂?

        嘉賓介紹了4個項目:

        項目1:國內外藝術院校的數據可視化展示。

        由于經常會有同學問各大美院或藝術類院校之間的區別。嘉賓抓取了17所國內國外院校的數據來做展示,藍色是代表“設計類”,白色代表“純藝術類”。從中也可以看到院校的結構是否扁平。

         

        項目2:嘉賓基于wikidata數據庫編寫的小工具。

        最初只是用來快速查找藝術家的基礎信息,后來加入視覺化功能,把所有查詢到的人排列到一根時間軸上,橫向觀察她所關注的藝術家的生活年代及壽命。

        通過可視化的展示,她發現自己關注的都是集中在某一個時期的藝術家,除了看到自己的喜好之余還很有效地發現自己的知識盲區(只有看到了自己知道什么,才能知道自己還不知道些什么)

        我們可以發現在人類歷史上,很多人物在時間即便在空間上沒有交集,卻在時間上相遇了。

        比如Jackson Pollock,藝術史上動態藝術里面用身體的律動去做油畫的一個非常重要的藝術家,他和計算機之父圖靈原來都是同一年出生的,酒鬼Jackson Pollock居然比圖靈還多活了兩年。

        我們還能八卦一些愛情故事,原來搖滾界的神話列儂跟小野洋子是姐弟戀,而且列儂只陪伴了洋子生命的一小段時間。

        我們可以清楚地看到“看得見”的魅力。

        很多信息的缺失并不是不存在,而是無法被看見,被觀察。

        因為看不見,很多信息甚至是完全錯誤的。在測試代碼的過程中作者更意外地發現愛迪生的生日被錯寫為2016。

         

        項目3:紐約大都會藝術博物館做的Unfinished項目。

        Unfinished是大都會藝術博物館別館在首次開幕時的處女展,Unfinished討論的是“藝術很重要”的話題:在藝術的世界里,什么是未完成,展期為半年。嘉賓認為這個線下展展期太短非常可惜,希望可以通過技術的手段延長展期,更希望能降低門檻,讓更多世界各地無法前來觀展的人可以有機會參與討論。

        于是嘉賓將Unfinished展做成了Google的插件,安裝插件之后,當新打開空白頁的時候,空白頁會自動被Unfinished的作品填滿,把一個簡單的空白窗口變成藝術之窗,同時讓人不需要任何搜索便進入展覽。

        此外嘉賓賦予了這次改造更多的交互空間,讓人可以實現在傳統線下博物館沒有的體驗,讓他們自由地在“未完成”的作品上進行創作并分享,延長了作品的壽命,讓藝術品重回人們的生活中,賦予其新的價值和靈魂。

         

        項目4:通過整理全國美展的數據總結的一些獲獎規律

        得到的3個有趣的結論是:

        1. 高亮的紅色、黃色很受歡迎
        2. 1999年,30多、40多的藝術家容易獲獎
        3. 畫一張少數民族在沙發上抱著一頭牛的作品在數據上是很可能獲獎的

         

        3. 數據如何被視覺化?

        在實際工作里,大部分人會接觸到的數據視覺化實際上是信息圖表,關于信息圖表的一些規范和小技巧嘉賓也有提及到:

        在做圖表時,動機往往比較重要。

        下圖是為了說明布什總統下臺的話,居民稅收會增長多少,其實只有不足5%的區別,但對圖表做了去零線處理,使得看起來差異很大。

        作圖的時候要先說明結論。

        比如下面的表格是員工為了向老板說明自從少了兩位員工之后,單子處理不過來了,意思就是說老板你得給我加人。

        千萬不要出現彩虹柱狀圖,折線圖在多周數據對比的時候會非常實用。

         

        最后是一些推薦的網站和資源:

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