我多次被炫目的數據可視化或信息可視化震驚，在我知道這些圖片背后的數據來(lái)源和創(chuàng )造歷程后，更是為之詫異不止。它涉足制圖學(xué)、圖形繪制設計、計算機視覺(jué)、數據采集、統計學(xué)、圖解技術(shù)、數型結合以及動(dòng)畫(huà)、立體渲染、用戶(hù)交互等。相關(guān)領(lǐng)域有影像學(xué)、視知覺(jué)?？臻g分析、科學(xué)建模等。
這是創(chuàng )造性設計美學(xué)和嚴謹的工程科學(xué)的卓越產(chǎn)物。用極美麗的形式呈現可能非常沉悶繁冗的數據，其表現和創(chuàng )作過(guò)程完全可以稱(chēng)之為藝術(shù)。所以我翻譯了來(lái)自SM上的3篇數據可視化和信息圖形的文章，主要是鑒賞并提供一些參考資料。我盡量查找了每張數據圖表背后的背景，添加了標注和說(shuō)明，希望那個(gè)幫助讀者更深入地理解這些圖表所呈現的含義，而不僅僅是停留于對“好看”的贊嘆上。這些圖片不會(huì )說(shuō)話(huà)，但它們比文字和語(yǔ)言都更為有力。
數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個(gè)相近的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進(jìn)行可視化。前者用于傳遞信息，后者用于表現抽象或復雜的概念、技術(shù)和信息。
而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學(xué)可視化等等多個(gè)領(lǐng)域的統稱(chēng)。
數據可視化起源于1960s計算機圖形學(xué)，人們使用計算機創(chuàng )建圖形圖表，可視化提取出來(lái)的數據，將數據的各種屬性和變量呈現出來(lái)。隨著(zhù)計算機硬件的發(fā)展，人們創(chuàng )建更復雜規模更大的數字模型，發(fā)展了數據采集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學(xué)技術(shù)及方法來(lái)創(chuàng )建這些規模龐大的數據集。隨著(zhù)數據可視化平臺的拓展，應用領(lǐng)域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)效果、用戶(hù)交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。
而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見(jiàn)應用。作為一種統計學(xué)工具，用于創(chuàng )建一條快速認識數據集的捷徑，并成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在于數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見(jiàn)到統計圖形。
但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發(fā)現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。
面對復雜或大規模異型數據集，比如商業(yè)分析、財務(wù)報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶(hù)行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會(huì )復雜得多。
可能要經(jīng)歷包括數據采集、 數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然后由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動(dòng)態(tài)的、實(shí)時(shí)的還是允許交互的。然后由工程師創(chuàng )建對應的可視化算法及技術(shù)實(shí)現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術(shù)、放大縮小方法等。動(dòng)畫(huà)工程師考慮表面材質(zhì)、動(dòng)畫(huà)渲染方法等，交互設計師也會(huì )介入進(jìn)行用戶(hù)交互行為模式的設計。
所以一個(gè)數據可視化作品或項目的創(chuàng )建，需要多領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)人士的協(xié)同工作才能取得成功。人類(lèi)能夠操縱和解釋如此來(lái)源多樣、錯綜復雜跨領(lǐng)域的信息，其本身就是一門(mén)藝術(shù)。
數據可視化在發(fā)展過(guò)程中，科學(xué)和工程領(lǐng)域的應用衍生出了分支：科學(xué)可視化——“利用計算機圖形學(xué)來(lái)創(chuàng )建視覺(jué)圖像，幫助人們理解科學(xué)技術(shù)概念或結果的那些錯綜復雜而又往往規模龐大的數字表現形式”。
在計算機誕生之前，科學(xué)的可視化行為就存在。如等高線(xiàn)圖、磁力線(xiàn)圖、天像圖等等。利用計算機的強大運算能力，人類(lèi)可以使用三維或四維的方式表現液體流型、分子動(dòng)力學(xué)的復雜科學(xué)模型。
比如利用經(jīng)驗數據，科學(xué)可視化在天體物理學(xué)（模擬宇宙爆炸等）、地理學(xué)（模擬溫室效應）、氣象學(xué)（龍卷風(fēng)或大氣平流）模擬人類(lèi)肉眼無(wú)法觀(guān)察或記錄的自然現象；利用醫學(xué)數據（核磁共振或CT）研究和診斷人體；或者在建筑領(lǐng)域、城市規劃領(lǐng)域或高端工業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)過(guò)程中發(fā)揮重大重用。比如汽車(chē)的研發(fā)過(guò)程中，需要輸入大量結構和材料數據，模擬汽車(chē)在受到撞擊時(shí)如何變形。在城市道路規劃的設計過(guò)程中，需要模擬交通流量。
雖然科學(xué)可視化的表現形式對于普通人比較陌生，像粒子系統、散點(diǎn)圖、熱力圖等圖表不接受專(zhuān)業(yè)訓練很難看懂。但實(shí)際上科學(xué)可視化的成果已經(jīng)滲透到我們生活的每個(gè)角落。
90年代初期，信息可視化領(lǐng)域進(jìn)入人們的視野。用于解決對異質(zhì)性數據中“抽象”的部分的分析。幫助人們理解和觀(guān)察抽象概念，放大了人類(lèi)的認知能力。
科學(xué)可視化和信息可視化的差別比較微妙，因為科學(xué)可視化的大部分處理對象都是抽象的概念。在手段和技術(shù)上也有大量共同之處。所以邊界比較模糊。
在國外，許多大型企業(yè)、科研機構都會(huì )有相關(guān)部門(mén)進(jìn)行數據可視化研究，如數字圖書(shū)館。媒體和政府機構也會(huì )對自己掌握的數據進(jìn)行可視化分析，如犯罪地圖。在互聯(lián)網(wǎng)上，那些掌握了大量用戶(hù)活動(dòng)信息、用戶(hù)關(guān)系網(wǎng)或語(yǔ)料庫的網(wǎng)站，比如digg，friendfeed，flickr或大型電子商務(wù)網(wǎng)站等，都有實(shí)驗性的可視化項目?？上г谥袊谶@方面的商用或實(shí)驗項目還是比較空白的。
數據可視化的開(kāi)發(fā)和大部分項目開(kāi)發(fā)一樣，也是根據需求來(lái)根據數據維度或屬性進(jìn)行篩選，根據目的和用戶(hù)群選用表現方式。同一份數據可以可視化成多種看起來(lái)截然不同的形式。
說(shuō)了那么多，大家都可以感受到數據可視化所應用價(jià)值，其多樣性和表現力吸引了許多從業(yè)者，而其創(chuàng )作過(guò)程中的每一環(huán)節都有強大的專(zhuān)業(yè)背景支持。無(wú)論是動(dòng)態(tài)還是靜態(tài)的可視化圖形，都為我們搭建了新的橋梁，讓我們能洞察世界的究竟、發(fā)現形形色色的關(guān)系，感受每時(shí)每刻圍繞在我們身邊的信息變化，還能讓我們理解其他形式下不易發(fā)掘的事物。
我通過(guò)翻譯這系列的文章，為數據可視化的創(chuàng )造力所折服，也為其所能誕生和發(fā)展的背景環(huán)境所感嘆。希望國內能有更多的跨領(lǐng)域人才的教育背景，能有發(fā)展實(shí)驗性項目的環(huán)境，設計師們能擁有更多的創(chuàng )造力和專(zhuān)業(yè)素養，永遠保持好奇心和敏感。
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