人类如何感知数据

数据,对于计算机而言,只是0和1的汇总,对于人类而言,它承载的更多的是事实。一份数据,所能承载的信息可以分为两类:“量化信息(Quantitavive)”和“分类信息(Categorical)”。人们在面对一份数据时,会不自觉的通过对比和推演,尝试找出数据之间的关系,或者数据变化的趋势,最终形成相应的结论。原始的数据,没有经过整理和转换,人们在“感知”的时候就会非常低效,最后也很难形成结论。所以数据想要被理解,被高效的理解,就需要重新Encode,然后以合适的形式展现出来,这就是数据可视化的过程。

数据可视化的目的是为了方便交流,是作者想要以最低的成本让观众理解数据背后的含义,最终在每个人的大脑里形成一致的观点。数据可视化是数据和艺术设计的结合体,好的作品是内容和美学平衡点。

那么人类是如何通过可视化作品来理解数据呢?下面这个图展示了整个流程,大致来讲是经历三个阶段:感知,解释以及理解。

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在“感知”这个阶段,人们会尝试去阅读数据,阅读的目的为了弄清楚下面几个问题:

  1. 展示了什么数据(分类信息)?
  2. 数据量大不大,最小值,最大值,平均值等指标分别是多少(量化信息)?
  3. 数据如何对比?
  4. 数据之间的关系是什么?

在“解释”这个阶段,人们会结合背景信息以及提示文字,初步形成自己的结论:

  1. 数据说明什么问题?
  2. 揭示的问题是好还是坏?
  3. 数据是否有意义,是否重要?
  4. 数据是符合预期还是异常?

在“理解”阶段,人们会思考数据背后的含义,结合自身的业务、领域知识,会尝试去证明自己在上一个步骤对数据的解释是行得通的,然后形成最终的结论。

  1. 数据对我(我的业务)有什么意义?
  2. 作者想表达主要意图是什么?
  3. 我通过数据学到了什么?
  4. 我是否该采取行动?

数据可视化的核心永远是“对比”。不管借助何种图形,使用了多少表达手段,可视化的作者的终极目的是想让观众能对数据的某些方面进行“高效的对比”。通过对比不同种类的数据,能发现数据之间的关系;通过对比同类数据不同时间(阶段)的值,能发现数据的发展规律;通过对比,还能发现数据的分布状态、离散程度等。可视化作品,是以图的形式,让人通过视觉处理,使得任何一个维度的“对比”更加简单、清晰,甚至“更有趣”。

在了解了“人类是如何感知数据”以后,我们需要进一步挖掘,有哪些可视化的基本元素可以用来表达数据的“量化信息”和“分类信息”呢?有人可能会说,是不是选择“合适的可视化图表”就好了。答案是任何一种图表都是可视化表达的最终形式,但并不是基本元素。“分类信息”相对来说比较简单,一般通过颜色区分,加上文字标注就能非常精确的传达信息。“量化信息”的表达方式比较多样,早在1985年Cleveland和McGill发表的论文《Graphical Perception and Graphical Methods for Analyzing Scientific Data》就提出来,总共有7种基本元素(也可以称之为途径)来表达数据的量化信息,并且按照顺序从低到高,表达的误差越来越大。

  1. Position along a common scale:位置(同一坐标系)
  2. Position on identical but nonaligned scales: 位置(不同坐标系)
  3. Length:长度
  4. Angle or Slope:角度或者斜率
  5. Area:面积
  6. Volume or Density or Color saturation:体积、密度或者颜色的饱和度
  7. Color hue:色彩

制作可视化图表过程,就是将数据转化成上述一种或者多种元素,然后优雅的组织在一起,方便读者以最快的速度、最愉悦的心情读懂作者想表达的意思。

人类感知数据的过程是一个非常复杂的过程。除了上面提到的“数据encode,视觉decode”,还涉及到人类是如何感知图片的。人类似乎天生就具备视觉解码的能力,只是每个人的能力水平不一样。有的人对色彩更敏感,有的人对模式识别更擅长,还有的人对预估(对趋势的预判)更加“直觉”。所谓“一图胜千言”,数据可视化正式借助了人类强大的视觉处理能力来达到“让数据说话”的目的。

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