数据可视化和视觉框架

3.Data visualization is viewed by many disciplines as a modern
equivalent of visual communication. It involves the creation and
study of the visual representation of data.——Michael Friendly
2、位置 可视化中的“位置”是展示数据在给
定空间或坐标系中的相对分布状况的。通 常来说，在x、y轴构成的直角坐标系中， 每一个点都代表一个数据，既能呈现数值 大小的差异，也能反映数据之间的顺序差 别。大量数据也能做离散程度的判断。
“位置”这个视觉变量也是有自己的局限 性的。在这个作品中，仅凭肉眼，我们只 能把握大概的数据情况，不能知道精确的 数值。因此，它加入了交互技术，当鼠标 悬停在某一个点上，我们就能看到更加精 确的数据。
4.色彩 色彩是所有视觉变量中最富于变化的一种。色彩有各式各样的分类或表
达方式，其中“曼赛尔色彩”被认为是色彩学的基础，它将色彩分为“色 相”、“纯度”、 “明度”，一般选用强烈对比色彩或者渐变色彩。在很
多可视化作品中，政党、国家、心情等都会有常用的颜色编码，包含了很多 “隐喻”
ห้องสมุดไป่ตู้美国学者诺阿·伊林斯基在《数据可视化之美》中，总结可视化审美的标 准有四大要素——新颖、充实、高效和美观。可视化作品要通过设计，简化 读者获取信息的难度，聚焦重要信息，高效表达。颜色就能帮助可视化进行 视觉突出。 （1）避免色相差异与实际数据差异不匹配，色相变动非常大的部分，对应的 数值变动非常小。
《数据之美》 “现在可视化已不仅仅是一种
工具，它更多的是一种媒介：探索、 展示和表达数据含义的一种方法。”
“可视化是一种应有广泛的媒 介，在某一种范围内有不同类型的 可视化，但它们并没有明确清晰的 界限。可视化作品既是艺术的，同 时又是真实的”
1.“一种诉诸视觉传播的探索、展示和表达数据含义的方法。” 2.数据可视化是一个用各种视觉变量把数据进行编码、再现的过 程（镝次元数据）
《卫报》——2011年从公司市场份额中观测媒体集中度的数据
3.面积与体积 面积与体积也可用于表示数值的
差异。面积通常用于二维空间，多采 用圆形和矩形；体积则适用于三维空 间，多采用立方体或球体。
在利用面积和体积进行数值可视 化时，要注意保持数值与面积/体积的 比例变化，不能出现“失真”的面积/ 体积变化。数值应该先转化为面积/体 积，再计算边长，而不是直接转化为 边长。
数据可视化与视觉框架
刘涛——《西方数据新闻中的中国:一个视觉修辞分析框架》 尽管每个数据都有相对清晰的指涉对象和表征内容，然而可视化实践却建构了一个关
于新闻的意义世界。即可视化实践，数据新闻不仅在视觉意义上还原现实，还可以重构现 实。
视觉框架，意为经由视觉化的观念、方式和途径建构的一种认知框架。不同于传统新
2013年《美国水资源协会杂志》——展示了美国各州水资源蒸散总量的情况
但因为左边和右边的颜色色相相差较大，读者很容易就会认为美国东西部水资源蒸散 情况相差很大。很容易误导读者，人会首先根据色相的大差异判断东西部的水资源情况差 异大。
（2）避免色彩上的过渡缺乏连续 性，也要避免颜色过多，
使用单一色相，利用明度进 行过渡，这样的颜色与数据的结合 会更好。
闻认知的语言框架，视觉框架是一种符号化的视觉认知系统，强调借助视觉方式来限定符 号思维的意义方向、重设符号意义的生成语境、搭建符号元素的勾连关系，其目的就是对 特定话语的视觉化建构、展示与争夺。
“视觉框架”的生产本质上取决于五种具体的内在关联的修辞实践———数据修辞、关 系修辞、时间修辞、空间修辞和交互修辞。所谓视觉修辞，意为借助图像化的方式开展 “劝服性话语”生产的符号实践。当代文化 “视觉转向”以来，传统的修辞学研究开始关 注视觉符号的修辞问题，也就是 “从原来仅仅局限于线性认知逻辑的语言修辞领域，转向
之和应该等于100%。福克斯在一期电 视新闻中，利用一个错误的饼图，展示 了2012年美国总统大选共和党候选人 的支持情况。从数据看到，这三个部分 的数据相加远超100%，这是不能用角 度进行可视化的。
“斜度”这一视觉变量，有时候 也叫“角度”、“斜率”，指的是从 方向的变化中感知数据值的增长、下 降和波动。
研究以多维性、动态性和复杂性为特征的新的修辞学领域”，视觉修辞因此成为有别于语 言修辞的另一种修辞范式。视觉修辞关注的是视觉符号的意义行为及其深层的语法体系。
2011年 《卫报》全球二氧化碳量的可视 化，呈现了全球主要国家的二氧化碳排放量， 这些数据之间原本是相关关系，但却打出了 这样的副标题，西方国家受经济衰退影响而 减少碳排放量被中国的持续发展抵消了。
《卫报》这篇关于某项权力分布图的单一色相体现的就比较明显
5.长度 “长度”是一个很好理解的视觉变量，就是从图形一段到另一端的距离，用 以比较数值的大小。我们常用的条形图、柱状图，均是利用了长度这一视觉 变量。
6.角度与斜度 “角度”通常用于可视化整体中不
同数据所占的比例，在饼图中经常出现。 在使用“角度”时，要注意各角度
1.形状 “形状”是一个由点、线、面等元
素构成的视觉变量。在坐标系中，点 可以指示位置。点通过聚集，也可以 组成线和面，能起一定的引导视线的 作用。线可以指示方向和位置，在折 线图、地图中经常使用。面则有长度 和宽度，能通过组合形成一定的面积。 不同的形状可以标出一些异常的数据， 引起读者注意。除了规则的形状，现 在很多可视化作品都喜欢用象形图案 进行可视化，以映射实际事物。
值得注意的是，在数据值相同的 情况下，通过调整坐标轴的单位数值， 数据变化的斜率是可以缩放的。增加 单位数值（同一数轴越短），波动越 小；减少单位数值（同一数轴越长）， 波动越大。
1.发生时长：这个变量指一个静态场景从出现到消失在画面上的时间长 度，用于表现动态现象的延续过程。设计动画时将发生时长的值设计得 越大，说明动画生成时间越长，也就给一个事物更长的展示时间。 2.变化速率：变化速率包括场景变化的幅度和速度两个层面。变化速率 需借助位置、角度、方向、颜色、面积、体积之类的静态视觉变量的变 化来呈现。 3.变化次序：变化次序即场景出现的先后顺序，对于时间动画而言，时 间就是内在的次序。在动态可视化设计时，未必都需要按照时间来设计 变化次序，如在设计动态地图时，也可以通过颜色的变化来呈现某种现 象在全球的兴起。
例子：澎湃新闻——上海相亲 （见视频）
“首先，题材好，要适合数据表现，也要值得去做。 其次，要美，做出来的东西一定要美，这很重要。在怎 么把数据新闻表现得更美这件事情上，我们还需要改进 很多，现在做得还不够美。再次，好理解，必须让人看 完后知道你在说什么。最后，好传播，要随时考虑传播 的问题”——黄志敏
《卫报》——借助形状和来凸显牛的体型之大
(2008). "Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization".（专注数据、信息可 视化发展史研究）
1. 明确可视化的目标，分析和研究数据。观察 数据类型，分析数据属于分类数据，时序数据 还是空间数据：分析数据中的变量数据，探索 变量之间的关系。 2.决定可视化解决方案，匹配适宜的图表类型。 比较数据之间的差异、分析数据的构成、显示 数据之间的关系、描绘数据的分布 3.选择适合的工具进行可视化设计。 4.对可视化效果进行评估。
在位置上，以欧洲为中轴展开的地图，相比中 间的欧洲，中国与美国就非常明显,读者第一眼便会 关注到中、美两国；颜色上，亚洲和北美洲是对比 的蓝色和红色，给人一种亚洲、北美在全球碳排放 上争锋相对的错觉；面积上，中国所占面积最大， 结合《卫报》所给出的标题容易产生误解，无疑扭 曲了二氧化碳排放问题的事实，重置因果框架。误 导读者形成一个极不科学的因果推断: 中国应该对近 年来大气污染的加重负主要责任。人大脑工作的认 知惰性极其容易被视觉“利用”，将复杂问题进行 简单的归因处理。