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新世野丨数据呈现是如何「PUA」读者的?心理学这样解答

海洋 WAVE可视化灵感库 2022-12-31
新世野是高下制图推出的数据可视化的案例推荐栏目,我们将定期为您带来全球优秀信息的可视化案例。




小编寄语推荐理由

我们一直认为,数据可视化是手段和目的的艺术。如何将展现目的和展现手段合理的匹配,一直是数据可视化的重要手艺。本文从心理学角度剖析了数据呈现中需要注意的重点。通过合适的案例,让大家易于理解其中的奥妙。






在科学技术高速发达的今天,数据影响着我们生活的方方面面。例如,当我们出远门时,需要大数据帮我们分析出最佳的路线;再比如,我们也可以通过观察步数,分析自己的健康状况,从而决定我们要不要加强体育锻炼。
但这些我们平常看到的数据都是经过网站或者应用程序加工处理过的,面对复杂的基础数据时,大部分人是难以理解的,这也就是为什么要创造更有影响力的数据可视化。

识字、计算和视觉传达


所谓识字能力,就是指我们处理文字信息的能力。通常当我们在面对一些数字信息时,不仅仅需要识字能力,还需要大脑对数据进行计算处理。、
但并不是所有人都能很好的处理数据,那最好的办法就是让数据专家帮我们预处理,再向我们传达数据的内涵。处理的最佳方式就是数据可视化,通过视觉传达数据信息,能够帮我们更好的阅读认知。
例如下面这张图,很清晰的表示了去欧洲各国游玩的游客国籍;


当然,只有好的数据可视化,对我们理解才是有益处的。



关注读者的想法和可视化的目的


数据可视化要以用户为核心,遵循科学的视觉感知和认知处理的原则:既要提供解释图表所需的信息,又要易于理解。
就以下面的饼图为例,饼图本身是没有好坏之分的,主要取决于用途。左图就可以直观清晰的传达信息,右图则是比较混乱,糟糕的颜色编码,阅读困难,很显然右图就是没有遵守视觉感知的原则。




根据读者的用途,从而确定如何去做可视化:就比如下图的智能电表,对于家庭主妇而言,电表只要能清晰的表示能源消耗就行,这样的视觉图形就是合理的。




再比如下面相对比较复杂的线图,对于研究人员,这就是一个非常有用的可视化图表。



未来展望


数据可视化已经不单单局限于静态图表,还遍布于众多的交互型网站。原有的准则恐怕难以适用于现状,这就会导致错综复杂的选择:是尽可能多的数据可视化,还是化繁为简?
现阶段,认知研究还没有跟上数据可视化的快速发展。我们迫切需要更多的以用户为中心的背景研究,当前数据科学界主张用 “厚数据” 来补充 "大数据",后者是人种学数据,可以洞悉人类的喜好和行为。
总之,数据可视化有助于我们理解数据。它有效地减少了我们的脑力工作量,理想状态下就是让数据变得更加有趣。展望未来,如何以最佳的可视化设计,让用户轻松、快捷地提取数据内涵具有引领性的意义。扫码阅读原文





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