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魔镜魔镜告诉我,谁才是五月份最棒的可视化?

想喝咖啡的课代表 澎湃美数课 2021-07-30

大家六月好呀!课代表来也~每个月的第一个周一晚上,课代表都会为大家盘点上个月的优秀可视化项目🔗,5月的可视化精选现在出炉了~

看完推送,可以在公众号后台回复“45”一键获得项目的具体链接。


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场景重现


塔尔萨种族大屠杀摧毁了什么?

简介:格林伍德曾是美国最富有的非裔社区,1921年,美国史上最严重的种族暴力事件“塔尔萨种族大屠杀”摧毁了格林伍德超过35个街区,并夺走了许多人原本自足而平静的生活。

100年来,发生在格林伍德的事情被有意地掩埋在历史中。在历史学家的指导下,《纽约时报》将档案中当年的地图和照片拼凑在一起,构建了一个被破坏前的格林伍德社区的三维模型。他们发现,仅仅在一小段街道上,就有四家酒店、两家报纸、八名医生、七名理发师、九家餐馆,还有房地产中介、牙医和律师的专业办公室,以及歌舞厅和雪茄店。居民们不用踏出社区,就能轻易满足自己无论是生活还是娱乐上的一切需求。

《纽约时报》还分析了人口普查数据、城市目录、报纸文章以及当时的幸存者录音带和证词,结合重建的三维模型,为我们呈现了当年活跃的各类社区居民。


一条公路的故事

简介:一条公路把一个叫Syracuse的地方分成了两半。这条公路架起来的时候,周边的几个黑人和少数民族社区被标记为风险投资,银行不愿意向这些社区的居民提供住房贷款,它带来的影响如今清晰可见。路透社可视化了公路周边居民的种族分布,我们可以看到,在公路的南侧,聚居着许多黑人,远远多于北侧,而当公路上的汽车疾驶而去,尾气便会排向南侧。

美国总统拜登(Joe Biden)提出拨款200亿美元以帮助 "纠正”此类因交通项目穿过低收入少数民族社区而造成的 "历史不平等"。这条公路预计将被拆除,改成一条临街的林荫大道。


为什么大楼在摇晃?

简介:5月18日,深圳的一座摩天大楼发生摇晃,那一天,大楼一共疏散了15000人。初步调查认为,风、气温和驶过的地铁可能是造成这场引人恐慌的摇晃的罪魁祸首。南华早报一图展现了当天大厦外的风,室内外气温差以及周边地铁的情况,同时简洁明了地说明了这些因素可能造成大楼摇晃的原理,对大众是一种很好的科普。



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有点好玩


UFO say hi hi!

简介:1个可以玩很久的有趣交互项目,关于人和UFO的亲密接触!创作者梳理了2017年至2020年世界各地报告的UFO目击事件,它们有的非常详细,包括每个UFO的设计、亮度和速度,有的就比较模糊。作者将这些报告的UFO都画成一个个可爱的图案陈列在暗蓝色的底子上,好像一片满布UFO的夜空!

通过整理目击的报告时间轴,他们发现,报告往往在节假日期间密集出现,可能是这时许多人感到孤独。在2020年的第一次封锁中,见证者的证词急剧增加。或许,越孤独的人就越容易见到UFO吧~(网页加载时的LOGO也非常可爱!)


AI能学会幽默感吗?

简介:Pudding团队又在探索AI的可能性,这次,他们想要让机器夺得《纽约客》漫画标题大赛的冠军。他们将根据读者对机器生成的漫画标题的反馈结果(也就是,是否逗笑了他们),更换策略,优化模型,希望这样一步步地,能让机器也拥有幽默感。

点进去看看人工智能的“幽默”小标题能不能逗笑你吧!



总统办公室的“艺术”

简介:事实上,椭圆形办公室里展示的绘画和雕塑代表了每一位美国总统的选择——每一届政府都会发出微妙或不太微妙的信号,表明其价值观和历史观。

《纽约时报》解析了总统办公室悬挂的绘画和摆放的雕塑,细数历任总统的同与不同。


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疫情之下


就业市场怎么样啦?

简介:美国的劳动力市场正复苏,但呈现出一种“东边日出西边雨”的态势。有些州能为1个失业者留出4个空缺岗位,而有些州正在经历失业潮。


谁还没接种疫苗?

简介:了解一个人是否会接种疫苗的传统方法是询问人们接种疫苗的可能性有多大,然后根据他们的回答建立一个人口统计资料,比如他们的肤色、信仰等等。更重要的是,要了解人们为什么还没接种疫苗,这些人住在哪里,以及如何接触到他们。

调查将尚未接种疫苗的受访者分为4类,分别为观望中的、担心无法负担疫苗费用的、质疑医疗系统的以及不相信covid-19真有那么大威胁的。《纽约时报》可视化了这些人群在各洲的占比,方便疫苗推广“对症下药”。



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旧瓶玩出新花样


人口数排名还可以这样做

简介:用紫色表示上升,橙色表示下降,华盛顿邮报把普通的人口排名做出了灵动、流丽的效果,课代表不禁感叹:super elegant!



小数据的好玩法

为什么外卖订单在疫情期间变得更加昂贵?想知道餐馆从你付的餐费里拿走了多少吗?WSJ比较了纽约市同一家餐馆的几份相同订单的明细,原来不同渠道的外卖,平台收取的费用不一样,餐馆收到的钱也不尽相同。

尽管图表比较常规,但创作团队用非常简洁的方式和非常少量的数据,解答了萦绕在我们脑海里的谜团:不同外卖平台,往我兜兜里掏钱的手法到底有什么不一样?






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