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      曼紐爾·利馬的信息可視化

      2020-08-28 08:52:44
      世界科學 2020年8期
      關鍵詞:示意圖可視化

      極少有人能看著一組原始數(shù)據(jù)就瞧出規(guī)律所在。人類是視覺生物,數(shù)據(jù)必須要經過解釋才能夠被人類理解。如何更好解釋數(shù)據(jù)是谷歌公司用戶體驗資深設計組長曼紐爾·利馬(Manuel Lima)的專長。在聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標的“谷歌創(chuàng)業(yè)加速器”第一堂課上,利馬擔任了“產品、用戶體驗與數(shù)據(jù)可視化”課程導師。利馬擁有設計方面的教育背景,但為了確定如何才能最好賦予設計信息,他深入鉆研了認知科學和人類行為學。他過去在visualcomplexity.com上開發(fā)了一套容易理解的數(shù)據(jù)庫,探索不同項目的主題,獲取優(yōu)秀可視化方案的構造塊。他也是一位狂熱的歷史愛好者,著有三本著作,致力于探究視覺主題(如“圓圈”),如何追溯到人類理解萬物的肇始。他在本文討論了科學和數(shù)據(jù)可視化如何攜手催生出新的見解和發(fā)現(xiàn),實現(xiàn)對社會的新影響。他與《美國科學家》(American Scientist)雜志主編費內拉·桑德斯(Fenella Saunders)對談,講述他對于復雜性、模式與設計的觀點。

      “數(shù)據(jù)可視化”是近期的時髦術語,然而可視化與數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)已經存在數(shù)世紀之久。為何這個概念在近期變得炙手可熱?

      曼紐爾·利馬

      我對歷史數(shù)據(jù)可視化的興趣源自于我對萬物起源的執(zhí)迷。第一個創(chuàng)造圖表的人是誰?第一個創(chuàng)造設計圖的人是誰?現(xiàn)今的我們擔憂著諸多問題,那么,第一個擔憂那些問題的人是誰?

      大多數(shù)關于數(shù)據(jù)可視化的書都從18世紀講起,并稱之為信息圖的“黃金時代”。那時候,諸如威廉·普萊費爾(William Playfair)、約瑟夫·普利斯特里(Joseph Priestley)和該領域的一批關鍵人物創(chuàng)造出最初的信息圖。但對我而言,那種說法有點膚淺,從一個方面來說,你要是告訴我,在18世紀之前什么信息圖都不存在,我會提出不同看法。

      在我最新出版的著作《圓圈之書》(The Book of Circles: Visualizing Spheres of Knowledge)中,我嘗試盡我所能追溯圖視的歷史。我追溯到大約四萬年前,包括最早期的巖刻以及早期人類創(chuàng)造的一些視覺隱喻和符號。

      接下來,就是中世紀中期(公元1000至1250年),我認為它其實是現(xiàn)今信息設計的起源,當時的歐洲人感覺與現(xiàn)今的我們非常相似。源于古羅馬和古希臘的新知識朝著他們撲面而來,他們必須要理解那些知識。他們試驗了許多不同的視覺隱喻。一批創(chuàng)作上非常多產的人士做了冒險的工作。有些人想要徹底取代文字?!俺粑淖?,從今往后我們只需要圖像?!彼麄兙褪沁@么激進極端。

      但接著是“黃金時代”,我稱之為“第二時期”,而如今是“摩登時代”,時髦術語誕生于此。我們重新對數(shù)據(jù)可視化產生興趣,背后有多個因素。首先是數(shù)據(jù)儲存量的增長。我們產生數(shù)據(jù)的能力已經遠遠超過我們理解數(shù)據(jù)的能力。單單這條因素就引起數(shù)據(jù)可視化和人工智能之類工具的創(chuàng)新,從而幫助我們理解數(shù)目龐大的數(shù)據(jù)。其次是大范圍的工具民主化因素。我們如今擁有數(shù)十種工具,使得任何人都能很容易在這個領域工作。還有數(shù)據(jù)民主化和開放數(shù)據(jù)的因素。數(shù)據(jù)變成了一種商品,任何人都能使用數(shù)據(jù)。

      為何數(shù)據(jù)可視化變成時髦術語?以上是一些起作用的因素。但同樣重要的是展示脈絡,提供歷史背景。這并非全新的情況,人類做數(shù)據(jù)可視化的工作已經有數(shù)世紀之久。

      我們?yōu)楹涡枰獢?shù)據(jù)可視化?

      可視化最重要的是讓不可見的東西變得可見的能力,這點甚至比文本或數(shù)字更具威力。無論你用文字描述某樣東西多么栩栩如生,要更好理解它,沒有什么像看見一張圖片或圖示那樣明晰。早在人類擁有任何手寫字母表(已知的最古老字母表大約出現(xiàn)在6 000年前)之前,人類就在使用視覺傳達的手段。我們天生擁有視覺傳達的能力和需求,我們應當利用這一點。我將數(shù)據(jù)可視化視為另一種解釋的手段,能讓觀點更為清晰,產生一些可見并容易理解的內容。

      數(shù)據(jù)可視化背后有什么倫理關切嗎?

      你時而會遇上我稱為“數(shù)據(jù)純粹主義者”的人士,他們說你在摧毀數(shù)據(jù),他們認為你應當讓數(shù)據(jù)來說話,而不該以視覺方式來傳達數(shù)據(jù)的含義,因為你那樣會制造數(shù)據(jù)偏差。

      即使只是因為原始數(shù)據(jù)對人類毫無意義,那些話對我來說也屬于胡言亂語。你不可能單單通過數(shù)據(jù)就獲知任何有意義的信息。數(shù)據(jù)轉換的一個方面總是需要我們人類來解釋和理解它。作為這種轉換的一部分,偏見也有可能會滲透其中,就像所有東西一樣。

      抓取數(shù)據(jù)和進行可視化分為三個階段。首先要收集數(shù)據(jù):進行選擇和挑選出特定的數(shù)據(jù)集就是一類偏差。因為你做出了選擇,你本可以選擇另一個數(shù)據(jù)集。

      數(shù)據(jù)分析是整個過程的重要環(huán)節(jié),在這個過程中,偏差會悄悄滲入。你可以輕易去除你不感興趣或者與你的假設無關的數(shù)據(jù)的特征項,你也能添加其他特征項。在外界看不到的地方,你能對數(shù)據(jù)進行許多有趣的操作。

      最后一個階段是“視覺編碼”。在“死亡原因示意圖”中,有些形狀、顏色和尺寸都能改變的構造塊,還有圖形的語法和如何有效連接構造塊的規(guī)則。重要的一點是,可視化圖的設計者理解基本設計準則,尤其是那些源自于認知科學的準則。

      對于可視化實踐的未來而言,在數(shù)據(jù)可視化的過程中留意到道德倫理問題是至關重要的。要保持透明性,將你使用的數(shù)據(jù)保持開放。公開與數(shù)據(jù)的聯(lián)系、解釋數(shù)據(jù)處理的方式、解釋數(shù)據(jù)轉化的步驟,這些都是很好的手段。但我認為,我們大家要永遠保持審慎態(tài)度。譬如說,在新型冠狀病毒暴發(fā)的早期,社交平臺推特上有許多言論說:韓國成了疫情的重點地區(qū)。但在那時候,韓國每天檢測1萬人,相比之下當時美國每天也許僅僅檢測20人。收集數(shù)據(jù)的方式顯著改變了我們理解示意圖的方式。數(shù)據(jù)可獲得性是影響可視化過程最終成果的一個方面。

      創(chuàng)造漂亮的示意圖時,復雜性與清晰性之間的界限在哪兒?

      有一種誤解認為美觀在設計的光譜上是遠離清晰性的,這種觀點并不正確。

      有一項名叫“美學易用性效應”的準則。基本上,它是說在人類的感知中,美麗的物品比起不美麗的物品來說更容易使用,盡管事實并非如此。比起不美麗的產品,人們對待美麗的產品更加寬容。所以,美學在易用性上扮演關鍵的角色。

      弗洛倫斯·南丁格爾(Florence Nightengale)在1858年繪制了這張示意圖,向英國政府展示在克里米亞戰(zhàn)爭期間,因病去世的人員比戰(zhàn)死的人員多多少。示意圖的右側也顯示出,戰(zhàn)爭第一年的死亡率更高,之后治療士兵的手段改進,降低了部隊人員的患病率

      當缺乏清晰性的情況存在時,我不認為那一定是美學或美麗的過錯。我們不能徹底避開復雜性。但是,存在著解決復雜性的不同手段與技術。譬如說,一個能追溯到中世紀中期的方法是分塊(chunking)。它正是今天信用卡上有4個數(shù)字一組的4組數(shù)字的原因所在。這樣分塊的數(shù)字比一串16位的數(shù)字更容易記憶。那是一種將復雜性降到最低的手段。

      另一種互動設計的方法是漸進式呈現(xiàn)(progressive disclosure)。舉例說,你在將一個網(wǎng)絡做可視化處理。你沒有一次介紹整個系統(tǒng),而是向用戶一次介紹一部分,你慢慢、逐漸呈現(xiàn)越來越多的信息。最好的例子就是電子地圖。當你縮小地圖時,你能看見整個世界。縮小到某個程度,國家之間看不見邊界,只能看見一塊塊大陸。而當你放大地圖,你看見一個個國家,接著你開始看見高速公路。逐漸呈現(xiàn)越來越多信息,不會一次呈現(xiàn)全部信息,因為那樣毫無意義。設計者能采取一些手段將復雜性降到最低。

      妨礙更多藝術家和科學家相互聯(lián)結的障礙是什么?

      設計被歸類為藝術學科,但那是傳統(tǒng)想法。我的意見是:消除差異的一個方法是讓設計成為工科學校的課程。一些學校已經那么做但不是太多。然后,設計師與工程師會開始更有效的合作。在大多數(shù)情況下,當他們一起做實際項目時,才會實現(xiàn)合作。

      有帶來改變的可視化范例嗎?

      一個例子是弗洛倫斯·南丁格爾(1820—1910)。她繪制的這份漂亮示意圖,以視覺信息呈現(xiàn)克里米亞戰(zhàn)爭期間的軍人死亡情況。她驚異于有多少士兵不一定死于戰(zhàn)事造成的創(chuàng)傷,而是死于戰(zhàn)地醫(yī)院糟糕的衛(wèi)生情況。她制作了那張圖,發(fā)給英國政府,使得政策出現(xiàn)重大變化。政府開始改善醫(yī)院的衛(wèi)生狀況,這使得南丁格爾成為現(xiàn)代護理的先驅人物。她的貢獻令人矚目。

      1991年,本·施耐德曼(Ben Shneiderman)制作了這張矩形樹圖,展示電腦硬盤的分層嵌套文件夾結構。為了創(chuàng)造盡可能緊湊的可視化方案,他想出了一條策略,在瀏覽硬盤的不同分層時,將屏幕分成水平方向和垂直方向交替的各種矩形。他的遞歸排列算法變革了樹狀結構的現(xiàn)代可視化方案

      《物種起源》的初版書中有一張示意圖。達爾文寄給出版商的信件說,將這張示意圖放進書中很重要。這張示意圖對他的理論很重要,能解釋其關于進化的思想是如何運作的。這張示意圖被稱為“生命之樹”,它非常強大。對進化論的許多理解來自這張示意圖。

      在更現(xiàn)代的例子中,你大概已經見過宣稱“這是互聯(lián)網(wǎng)之圖”的圖片,我總是審慎對待它。它其實夸張了,它只是互聯(lián)網(wǎng)的一張地圖。你可以制作出與之相當?shù)臒o數(shù)其他的示意圖。但要點是找到正確角度,從正確視角去可視化和理解某樣東西,這樣才能使其成為強大的工具。

      你認為可視化具有藝術價值和科學價值嗎?

      現(xiàn)在,藝術和科學之間存在“相互影響”現(xiàn)象,尤其是在數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)藝術領域?,F(xiàn)今的藝術家(甚至是那些來自繪畫和雕塑等傳統(tǒng)領域的藝術家)總是受到世界上其他事物的影響。甚至有時候是他們最早留意到模式,數(shù)據(jù)集只是他們把玩的新材料。

      過去,當圖像并不總是有效時,我更具批判性。我想,我們需要擁有探索的空間。我們使用和再利用舊的一套視覺隱喻已經太久。我們面對著截然不同的挑戰(zhàn),需要探索新的可視化方法,因為只有這樣,我們才能跟上可視化新模型的潮流。我們需要做實驗,而有實驗就會有失敗,失敗是實驗的一部分,我們會有多次的失敗。但我們需要為創(chuàng)新投資提供空間。

      資料來源 American Scientist

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