Tetiana是品牌全案策劃公司一位多學(xué)科設(shè)計師，幫助初創(chuàng)企業(yè)和企業(yè)公司構(gòu)建以人為中心的設(shè)計解決方案。數(shù)據(jù)可視化是講述數(shù)據(jù)故事的好方法。但是最好的方法是什么呢？了解人類的感知和認知可以幫助設(shè)計師有效地做到這一點。

幾千年來，人們一直用視覺來幫助講述故事，并舉例說明基本問題的答案。最早的數(shù)據(jù)可視化例子可能是27000年前的地圖，在很長一段時間里，除了地理以外，很少看到其他任何東西的數(shù)據(jù)可視化。

品牌全案策劃公司的大腦是獨一無二的用來識別模式和聯(lián)系的嗎？今天，我們生活在一個數(shù)據(jù)可視化的黃金時代。有效地交流數(shù)據(jù)是一項挑戰(zhàn)，盡管圖形可以幫助我們理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)，甚至從一個新的角度來看待它，但當(dāng)涉及到如何正確地向受眾傳遞信息或基于數(shù)據(jù)做出業(yè)務(wù)決策時，可視化可能是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵方法。但是，數(shù)據(jù)可視化的威力背后是什么呢？

數(shù)據(jù)可視化有著悠久的歷史，在17世紀(jì)到19世紀(jì)之間取得了重大進展。以圖形方式呈現(xiàn)定量數(shù)據(jù)的想法產(chǎn)生于18世紀(jì)，當(dāng)時勒內(nèi)·笛卡爾發(fā)明了一種二維坐標(biāo)系來顯示數(shù)學(xué)運算的數(shù)值。當(dāng)williamplayfair開創(chuàng)了我們今天所知道的圖形形式時，這個系統(tǒng)得到了改進。人們認為他發(fā)明了直線圖和條形圖，后來又發(fā)明了餅圖和圓圖。多年來，使用定量圖變得越來越普遍。20世紀(jì)下半葉，隨著雅克·貝爾廷的《圖形符號學(xué)》一書的出版，他們的方法論和有效性顯著提高。他的工作至關(guān)重要，因為他發(fā)現(xiàn)，為了直觀、清晰、高效地呈現(xiàn)信息，視覺感知是按照可以遵循的規(guī)則和模式運作的

貝爾廷研究了不同類型圖表的有效性。在下面的例子中，餅圖顯示了幾個國家各種肉類的生產(chǎn)情況。Bertin認為這些是“無用的”。在中間，通過矩陣可視化，高級模式變得更加直觀。在右邊，由于國家和肉類生產(chǎn)沒有一個自然的秩序，許多其他的矩陣可以產(chǎn)生，包括所示的例子，提供了更清晰的。在這種情況下，類別的重新排序大大改進了數(shù)據(jù)的表示方式。

視覺感知是觀察、解釋和組織環(huán)境的能力。數(shù)據(jù)可視化是非常有效的，因為它利用了人腦的自然能力。又快又有效率。美國著名數(shù)學(xué)家、理論統(tǒng)計學(xué)家約翰圖基（johntukey）說：“圖片的最大價值在于它迫使我們注意到我們從未預(yù)料到的東西?！庇纱竽X皮層處理的認知過程要慢得多，需要更多的努力來處理信息。直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)可以加速我們的感知，并有助于減少認知負荷。

在下面的例子中，這個表讓我們看到了精確的數(shù)字。然而，品牌全案策劃公司能否迅速得出可再生水資源的最高和最低數(shù)字？不容易，但同樣的數(shù)據(jù)在右側(cè)的條形圖中直觀地呈現(xiàn)出來后，會變得更加清晰和易懂。丹麥物理學(xué)家Tor Norretranders的一個例子很好地說明了視覺感知相對于其他感官的主要影響。他通過將人類的感官能力轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的計算機處理能力來展示視覺的力量。它的帶寬和計算機網(wǎng)絡(luò)一樣，所以它是最受歡迎的。它的通道容量是觸覺的10倍，比聽覺或嗅覺強100倍。右下角的小正方形是我們感知感官體驗的地方。

視覺處理不僅支配著感官輸入，我們處理的數(shù)據(jù)量和速度也遠遠高于我們的意識。這種現(xiàn)象被稱為“前注意加工”，它是潛意識的、快速的。眼睛傳輸和大腦處理視覺刺激的預(yù)注意特性需要200-500毫秒（這比大腦處理電子表格數(shù)據(jù)的速度要快得多）。

“前注意加工是來自環(huán)境的信息的潛意識積累。所有可用的信息都經(jīng)過了仔細的預(yù)處理。然后，大腦過濾和處理重要的東西。通過有意識的（注意的）處理，選擇與一個人正在思考的事情具有最高顯著性（最突出的刺激）或相關(guān)性的信息進行進一步和更完整的分析。預(yù)先關(guān)注的處理對設(shè)計師來說是一個福音，因為它的巧妙部署使人們能夠更快地理解呈現(xiàn)的內(nèi)容。一個高度稱職的設(shè)計師可以幫助人們以更快的速度和更少的努力吸收更多的信息，因為它可以減輕有意識的處理和減少記憶負荷。

許多視覺變量會觸發(fā)預(yù)先注意的反應(yīng)。通過學(xué)習(xí)自動強調(diào)哪些視覺元素，然后將它們合并到儀表板中，我們可以設(shè)計有效地講述數(shù)據(jù)故事的可視化效果。由雅克·貝爾廷介紹，視覺變量是人眼感知到的元素之間的差異。經(jīng)過長期的研究，這些變量提供了理解人腦如何處理和導(dǎo)航視覺信息的方法。最初的一組“視網(wǎng)膜變量”由七個變量組成：位置、大小、形狀、值、色調(diào)、方向和紋理。

下面的圖表顯示了一些視覺變量的例子，這些變量有助于根據(jù)Bertin的觀點顯示定性或定量的差異。它們還演示了通過點、線或區(qū)域表示屬性的方法。1984年，威廉·克利夫蘭和羅伯特·麥吉爾的一項研究根據(jù)人腦檢測兩種形狀之間差異的容易程度，對兩種形狀最常見的方面進行了排名。他們從最精確到最不精確地排列了以下視覺特征：

由于我們共享一個共同的空間參照系，位置是最容易識別和評估空間元素的特征。很容易比較用同一軸重復(fù)的不同刻度，即使它們沒有對齊。面板圖或“小倍數(shù)”就是一個很好的例子。結(jié)果是一個網(wǎng)格的圖表，所有遵循相同的視覺格式，但顯示不同的數(shù)據(jù)集。與單個較大的圖表相比，較小的倍數(shù)有助于防止過度繪制，因為繪制的項目太多，數(shù)據(jù)可能會變得模糊或閉塞。