信息可视化设计中的开放性思维

信息可视化设计中的开放性思维

李谦升

（上海大学 美术学院，上海 200444）

摘　要：信息可视化设计在信息时代的作用异常重要，也

是学术界与产业界的研究热点。信息可视化用于解决海量数据与人类认知能力之间的矛盾，让大众可以快速地对大量信息进行理解。自2009年开放数据运动兴起以来，数据资源的开放与共享成了社会创新与进步的源泉，而对信息可视化设计师来说，在设计中保持开放性的设计思维是一个可视化作品成功的重要因素。本文从三个角度来对信息可视化设计中的开放性思维进行讨论。

关键词：信息设计；信息可视化；开放性思维开放性思维对于所有设计学科来说都非常的重要，普通意义上讲，开放性思维就是指“突破传统思维定式和狭隘眼界，多视角、全方位看问题的思维。它与把事物彼此割裂开来、孤立起来、封闭起来，使思维具有保守性、被动性和消极性的形而上学思维是根本对立的”。本文中所讨论的开放性思维，主要是针对信息可视化设计过程中，强调设计师要具有在开放视野下的设计思维模式。自2009年开始，全世界范围内发起了开放数据运动，其内在的精神内涵就是强调将数据资源进行开放与共享，打破原有的数据孤岛，通过关联与融合将数据背后所包含的规律与信息完整地表达出来。对社会公众而言，信息的开放意味着更多的人可以参与进社会事件中来，通过群体的力量来解决问题进而产生群体协作，提升整个人类社会的生产效率与生存质量。信息可视化设计在此过程中起到了至关重要的作用，它是开放的海量信息与公众之间的桥梁，确保专业的数据内容可以让普通大众快速地理解。从设计的角度讲，可视化设计师在设计时更加要保持一种开放的设计态度，全面、完整地对信息进行传达与表现。下面本文将从三个方面来讨论信息可视化设计中的开放性思维。

1 打破数据孤岛，将不同数据源进行整合在信息可视化设计中，利用多维度的数据整合，实现1+1大于2的信息挖掘效果。2009年，在美国阳光基金会举办的首届公共数据程序开放大赛上，数据混搭器（Datamasher.org）成了该年度大赛的金奖作品。数据混搭器的概念非常简单，就是用户可以自由地将两组不同的公共数据进行比较，然后在基于数字地图的视图中对结果进行可视化展示。例如，用户可以把美国某个城市的人口分布和学校数量进行对比，看看教育资源与人口密度的比例关系；也可以把某个州的交通事故数据和同一地区的犯罪数据进行比较，看看交通事故与犯罪率之间是否有某种联系。类似这些看起来匪夷所思的对比背后，可以发现很多有趣的现象。数据混搭器之所以成功，能够获得大众的青睐，正是利用了大数据时代数据之间的关联性特征，通过巧妙的设计与丰富的开放数据资源，为公众提供了一种方便、有效的数据可视化工具。

从可视化理论发展的角度讲，在1967年雅克•伯廷（Jacques Bertin）出版的《图形符号学》（Semiology of Graphics）一书中，提出了使用符号学描述图形，通过图形符号来对信息进行编码。雅克将可视化图形分解为携带不同信息的图形符号，图形符号由点、线、面三个基本单位组成，使用视觉变量来描述，包括位置变量和视网膜变量。该框架的提出为图形与信息之间架设了一条符号学的桥梁，将形象的图形进行了理性的归纳。1986年，麦金利（Mackinlay）提出了一种从数据库中自动提取信息并用图形方式表达的技术，在该理论中，麦金利使用了一套基本的图形语言和组合算子，在这些元素的基础上可以通过运算构造出更高级的图形表达。该理论在雅克的基础上，提出了新的图形词汇和初级图形语言基组，并定义了三种用于合并两个表达相同信息的图形句子，从而将图形关系变成了一种可通过运算得到的结果。2005年，威尔金森（Wilkinson）更进一步，提出了一种底层统计图形生成语言，用于构造不同类型的统计图形。其中，威尔金森对图形的构造阶段进行了明确的定义，分成规范定义、组装和显示三个结算。图形语法

中的规范还定义了从数据点到美学属性的相关映射关系。所

以，从可视化理论框架的发展角度看，数据之间的关联特征是图形系统中非常重要的一种关系，贯穿于整个数据图形理论的发展之中。

从数据的角度来看，自从进入普适计算的时代后，数据的复杂和丰富程度已经远远超过了以往，视频影像数据、地理信息数据、传感器网络数据、社交网络数据等等不同格式、不同媒介的异构数据被以各种方式记录了下来。一方面，这种多维的、异构的、不确定性的数据对数据分析和可视化提出了完全不一样的挑战；但另一方面，正是由于有了如此类型丰富、数量庞大的数据，才能更加真实地反映事物的内在规律。美国著名计算机专家戈登•贝尔从2001年开始一项名叫《我们的数字生活》的个人数据搜集计划，通过他胸前的多个传感器和影像记录设备，他可以记录每一天发生在他身边的各种数据，包括照片、视频、录音、运动数据等等，贝尔还设计了一套软件专门管理所有数据。这个项目一直持续了七年，在贝尔后来的一次演讲中他谈道：“我可以毫不费力地告诉你七年中我说过的每一句话每一个词。我甚至可以告诉你2001年某次会议中我用的是什么颜色的咖啡杯。”通过相互关联的数据，贝尔生命中的这七年被精确地记录了下来，通过特定的技术手段，这七年里的每一分钟都可以被还原。比较人类之前的历史，绝大多数只能通过文字或少量图片的方式进行记录，由于文字信息的记录很容易受到人的主观意愿的影像，从而导致人类的历史产生了大量的未解谜案，历史学家也在通过不同的信息来源推断历史的真实面貌，但毕竟以文字为主的单维数据很难完整地恢复所有的历史。

2 利用信息可视化激励用户参与

人类社会中的许多问题可以依靠群体的智慧解决，可视化设计师需要通过构思，突破传统的信息单向传递模式，让用户也可以简单快速地提供数据，成为内容生产者，反过来为可视化应用提供数据。著名的开源社区网站Github（https：//github.com）吸引了来自世界各地的开发者将自己的项目存放在Github上。Github网站为每一位开发者的项目设计了一整套非常直观的可视化信息图表，如在贡献者（Contributors）图表中，通过波形柱状图描绘出了每一位参与项目者的贡献程度和贡献时间；打卡图（Punch Card）页面非常有趣，该图表使用了二维坐标表示了一周7天时间和每天24小时，根据开发者提交项目修改的总数据，绘制出了开发者的工作模式。从图上可以看出，不同的开发者有着不同的工作和作息时间，有些项目的工作者习惯夜里开发、提交相应的项目；有些工作者很少在周末提交；有些工作者周一工作频率最高等等，都可以从项目的打卡表上读出来。在网络图（Network）页面则显示了项目每一次修改和成员之间不同程度的互动。通过时间轴的形式将项目从第一版开始到最新版所有的变化历程、重要节点都绘制出来，而且每个绘制的节点点击之后可以直接链接到程序中修改的地方，既非常直观也很容易定位到具体的问题，是非常好用的工具。除此以外，在流量（Traffic）页面展示了所有项目的外来访问者，表明了项目的热门程度；在提交（Commits）页面使用直方图的形式显示了作者的提交频率，表明了作者对该项目的投入程度；在编码频率（Code frequency）页面从另外一个视角展示了作者的勤奋程度等等。每个项目的可视化图表也可以被其他访问者所查看、对比。这些可视化图表为Github网站用户提供了非常大的帮助，反过来，所有这些用户提交的数据也给Github网站分析开发者的工作模式提供了海量的有效数据。这就是上文所提到的信息的双向流动。

3 信息可视化传播方式上的开放性

可视化设计的目标是通过视觉化的方式，将数据中所包含的信息传递给受众，传统的可视化设计主要是通过信息图、可视化视频、可视化网站等等媒介进行传播。（下转第185页）

·115·

艺术研究

实验被试：

在华中师范大学本校区共招得64名被试，回收有效数据64份，先后在一周的时间里进行了两次实验（周一第一次实验数据收集，周五第二次实验数据收集）。

具体步骤如下所示：

（这里从预实验的情况来看，实验后续被试缺失的比较严重，所以将正式实验的次数缩减为了两次，然后招收被试64人，回收数据64份）。

（1）在进行实验之前，主试向被试表达清楚此次实验目的，即告诉被试对他们进行音乐干预的测试，然后探究不同音乐节奏的干预是否会对他们的情绪产生影响。（2）每个被试首先填成人依恋量表，测出其依恋类型。（3）然后分别找快节奏和慢节奏的音乐各两首，及总共四首无歌词歌曲编号为A、B、C、D（其中A：112，B：72，C：208，D：40）如下图所示。当第一次进行实验时，让被试听快节奏的A歌两遍，听完之后填份情绪体验量表，然后让被试听慢节奏的B歌两遍，同样再让被试填份情绪体验量表。（4）第二次进行音乐干预实验时，方法同（3）中步骤一致，先听C歌两遍之后填一份情绪量表，再听D歌两遍之后填份情绪量表。（5）收集实验数据。（6）通过spss软件统计实验数据进行配对t检验分析，得出实验结论

4 实验结论分析4.1 性别

其中男生被试：28人，女生被试36人，共64名被试，男生占43.75%，女生占56.25%。

分析性别在音乐节奏上的情绪体现区别发现：男生在B（较慢节奏）歌的情绪变化上（接受、愉快、惊奇）显著高于女生；男生在A（较快节奏）歌的情绪变化上（惧怕）显著高于女生；女生在A（较快节奏）歌情绪变化上（厌恶）显著高于男生；男女生在很快节奏和很慢节奏的歌中都无显著的情绪变化。

4.2 依恋类型女生被试中，四种依恋类型各9人；男生被试中，安全型依恋有5人，专注型和冷漠型各4人，恐惧型人数较多，共15人。

由spss分析数据可知，得出结论：四种依恋类型对于72这首歌普遍呈接受的情绪（较显著）；安全型、恐惧型、专注型的人一致对于208产生惊奇情绪，而冷漠型的人虽较其他情绪惊奇情绪较显著，但没有其他三种依恋类型变化明显；每种依恋类型的人在40歌中的惧怕情绪和悲伤情绪显著高于其他情绪。

4.3 性别-依恋类型在spss分析中，并没有发现性别与依恋类型无交互作用，即两种变量的相关不显著。

参考文献：［1］ Bowlby，J.Attachment and loss（Vol.3）［M］ . Basic books，（上接第115页）但在数字时代，信息的传播方式已经不仅仅局限于点对多的传播模式，而是应该遵循多对多的传播模式。社交网络、移动设备的崛起让每个人都成了内容的生产者和内容的消费者，一个信息产生后可以经由无数其他信息节点进行再传播。著名的运动用品生产企业耐克公司推出的“Nike+”系列软件用于记录、操作、展示一系列可穿戴设备的健康数据，该系列软件通过丰富的可视化信息图表和体验良好的交互设计，让耐克智能穿戴设备的用户可以非常方便地随时查看自己的健康数据。“Nike+”软件还将数据可视化与社交网络相连接，用户通过社交网络信息，可以通过数据图表直观地和自己的好友比较健康和运动情况，大大激发了用户的运动欲望，同时也提高了“Nike+”系列软件的市场占有率。该案例就充分显示了如何利用开放的信息传播途径与高效的信息图表结合，通过用户与好友之间的耦合联系，迅速加快了信息的传播速度。

本文从可视化理论与数据形态的角度讨论了数据可视化设计中的重要设计思维——开放性思维。作为可视化设计师，在构思、创意可视化作品时候必须要保持一种开放的视角，除了从艺术设计的形式感出发外，更需要思考不同数据之间的关系，准确地传达数据背后所包含的意义与逻辑。俗话说，“牵一发而动全身”，往往在信息的背后看似没有关系的不同要素，在复杂的环境中就有可能成为决定某种现象的决定性原

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李谦升（1983—），男，四川人，硕士，上海大学美术学院教作者简介：师，研究方向：数字艺术。

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