Visualization key factors / Cover

要會動!要很炫!要很多功能!製作視覺化作品時你心裡想的是什麼?有沒有想過什麼才是真正該注意的重點呢?一個好的視覺化作品並不在於最新的技術或最搶眼的視覺,今天就讓我們來好好了解一下,好的視覺化作品最基本該有的要素有哪些。

粗略的來分,視覺化手法其實分成兩派,一派認為為了強化讀者的印象與關注,裝飾性的元素是必要的;另外一派則覺得資訊本身才是重點,任何用來傳遞資訊以外的元素都是不需要的。兩派各有一位代表人物:耶魯大學的 Edward R. Tufte ,以及從70年代便開始製作的資訊圖表設計師 Nigel Holmes。

Tufte 教授認為優秀的視覺化作品應該能以最少量的圖像傳達最多的資訊,因此他特地定義了一個指標「Data-Ink Ratio」來代表圖表中資訊量與使用油墨量的比值,比值越高代表作品越能有效率的傳遞資訊,同時也就帶表這個作品是優秀的視覺化作品。

80 年代當時資訊圖表正開始興起,Tufte 便引用了著名設計師 Nigel Holmes 的一個圖表作品來替圖表中的插畫定義了一個名詞「chartjunk ( 圖表垃圾 )」:

Comsmetic decoration, which frequently distorts the data, will never salvage an underlying lack of content ( 圖表的裝飾性元素永遠都彌補不了內容的貧乏 )

If the numbers are boring, then you’ve got the wrong numbers ( 如果你覺得數字無聊,那也是因為你挑錯數字了 )

從 Data-Ink Ratio 的角度來看, Nigel Holmes 的作品算不上是好的視覺化呈現,因為他用了過多的油墨,目的只在於做圖表上的裝飾:

diamonds were a girl's best friend

Diamonds were a girl’s best friend by Nigel Holmes, used with permission

這張圖取自1982 年的時代雜誌,資料本身呈現了 1978 年至 1982 年的鑽石價格走勢;就 Tufte 的理論來說,圖表本身並不需要額外的裝飾,無論是女體、服裝、絲襪、高跟鞋什麼的都是不必要的元素。然而,比起看過單純的折線圖的人來說,這張裝飾過的圖表更難讓人忘記,大家都會記得這位女性的腳部曲線剛好對應了 80 年代初期的鑽石價格。講到圖表的裝飾是否對內容的吸收更有幫助,就不得不提提下面這篇加拿大的研究。

在加拿大  Saskatchewan 大學 Scott Bateman 等人於 2010 發表的論文「Useful Junk? The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts」中,他們收集了 14 幅 Nigel Holmes 的作品,輪流播放給 20 位受試者觀看。其中有趣的是,他們同時也為這 14 幅圖製作了極簡版 ( 沒有插畫的的版本 ),然後在播放的過程中,隨機挑選其中幾幅置換掉原本有插畫的版本;在這個情況下,每個人看到的 14 幅圖都稍微不同,其中有些有插畫,有些只有線條跟數字。

在閱讀完這些圖表後,受試者分成兩組回答關於圖表內容的問題,一組在五分鐘之後回答,另一組則是在 2~3 個禮拜後回答,分別測試短期與長期記憶的效果。令人驚訝的是,無論是長期或短期組,對插畫版本的圖表都能夠記住更多細節,尤其在長期記憶的表現上更為突出。

score between embellishment and minimalist

Embellishment vs Minimalist

 

當然這個研究也不是沒有招致批評,實驗的方式仍有諸多可以改進的地方,但即便是如此也已經很值得讓人好好思考,製作圖表的目的是什麼?除了傳遞資訊以外,減少心理上排斥、降低理解門檻跟加深讀者印象不也是很重要的嗎?

視覺化的三個關鍵要素

從這個角度來思考,製作資料視覺化的作品,你至少要考量下面這三個關鍵要點:

  • 資料的正確性 – 即便在極簡的思維中,資料都是最重要的。務必要提供正確有效的資料
  • 理解資料的動機 – 使讀者跨過心理門檻,願意深入理解資料的意涵
  • 資訊傳遞的效率 – 降低讀者吸收資訊的難度,更有效的讓資訊被傳播出去

這樣講也許太抽象了點,我們試著再將這三個概念具像化:

  • 資料 / 資訊 / 統計分析
  • 故事性 / 新聞點 / 爆點
  • 視覺化 / 設計 / 類比 / 包裝

這就是資料視覺化的三個關鍵要素,從人的角度來思考,就是資料工程師、視覺設計師與說書人。

Key components of data visualization

天秤的兩端 – 敘事與研究型視覺化

這三項關鍵要素不僅牽扯到不同的專業,三個方向也都各自有其難以克服的問題。資料不容易取得跟整理,創新的設計讓人絞盡腦汁,故事點則需要敏銳的洞察力等等,也因此三個重點常常無法兼顧得很好。由於這種種的條件限制,實際上在資料視覺化領域中,可以看到圖表常常偏向兩種不同的作法:

  • 敘事型視覺化 – 引導式的文字帶領讀者理解圖表
  • 研究型視覺化 – 透過視覺化詳盡的提供資料給讀者把玩

在相當強烈的故事性之下,簡單的圖表跟功能就足夠做出相當強大的圖表,這時候大家關注的重點偏向於內容本身,有沒有很創新的設計相對之下也就不這麼重要了。人們不需要我們用插畫描繪,也不會忘記 911 或 311 這些數字代表的意義。

相對的,在缺乏故事性的情況下,讀者本身也可以扮演說書人的角色,透過我們的作品提供各種探索的可能性讓讀者自己去發掘資料意涵。這時我們會更需要引人入勝的設計、豐富的資料與各種新鮮的概念,黏住讀者讓他願意扮演這個角色。

visualization key factors - planet

研究型視覺化 – 克普勒任務找到的系外行星圖 (New York Times, 2015)

 

這感覺就像是天秤的兩端,利用手上的資料為基礎,你要強調的是故事性、亦或者是新奇性?我必須強調,良好的資料視覺化能夠三者兼具,特化的作品往往是在現實考量下做最好的妥協,有時候並不是我們可以決定的。

結語

資料、設計、說書人,這些關鍵要素其實也暗示我們,資料視覺化不是一個人單打獨鬥就行的,不管你是哪個領域的朋友,我建議現在就開始去認識些不同領域的人。未來科技發展的趨勢會是跨領域的結合,在埋頭苦幹的同時,別忘了也抬起頭來看看外面發生了什麼事。


Written by infographics.tw

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