system: [SYSTEM]

user: 2. 信息可视化中关于美学修饰的争论 2.1. 信息可视化 随着计算机技术的不断发展，我们身处于一个信息爆炸的时代。无论我们是在浏览网页，看广告牌还是阅读学术期刊，里面都充斥者大量的数据。据保守估计，每天都会产生2.5万亿的数据。这些数据来源于我们平日里使用的电脑、手机、智能手表、条形码读取器等任何可以连接到互联网的设备。这些海量的数据，造成了数据污染的问题。为了使这些数据有意义，工程师必须要对这些大数据进行深入挖掘。人脑想要处理和理解这些信息需要通过可视化的呈现，而不是通过表格、文本或简单的统计数据。人类的大脑更容易理解和过滤通过视觉化了的信息(Encarnacao， 2017)。 信息可视化的早期现代历史始于威廉·普莱费尔，他是统计图表领域的早期创新者。1786年，他出版了《商业与政治地图集》(the commercial and political atlas)，其中展示了许多条形图、线形图和柱状图，来代表英国的经济状况。在此基础上，他在1801年绘制了第一个面积图和第一个饼图(Encarnacao， 2017)。在18和19世纪，政府开始参与其中，就像其他许多同辈人创建的那样，将数据和表格整合后，编入统计年鉴和政府发布的报告中。在20世纪，公司开始使用图表来了解他们的内部运作，美国电话电报公司和杜邦公司(Yates 1985)对图表和图表使用的研究表明，两家公司都在努力使图表在决策中的使用标准化和形式化(Chandar et al.， 2012)。 技术的发展导致数据的大爆炸，大数据的爆炸又导致了数据呈现方式的激增。信息图表演变至今，已经远不止条形图，饼图和折线图等基础图表，设计师为了增强图表的美学外观，通常会在基础图表的基础上加入各种各样的美学装饰，包括增加图表的深度线索，将原本平面的二维图表变为三维图表，以及添加一些视觉背景的插图等，从而演变出象形柱图(PictorialBar)、桑葚图、旭日图、漏斗图等等。 增加了美学的修饰之后，图表看起来似乎更具有吸引力了，然而这些修饰可能会给用户带来一些认知上的改变。我们将这些原本离散的数据以图表的方式进行可视化的呈现，目的就是为了使用户更加高效，便捷和准确的获取这些信息。许多被广泛引用的数据可视化理论或指导方针提倡极简主义，即一个好的图表应该避免“垃圾图标”、插图和其他非必要的图片(Li & Moacdieh， 2014)。因为人们担心设计上的改进会分散用户对基本信息的注意力，增加用户的心理负荷，使得他们在看图表时出现理解和判断上的失误。尽管增加视觉修饰有潜在的缺点，但多项研究已经证实了，视觉修饰可以改善被试对可视化图表的记忆(Bateman et al.， 2010; Quispel et al.， 2016)。Cawthon等人的研究结果表明，感知美学与人们使用特定数据可视化的意愿呈正相关，这表明美学等因素确实会影响人们使用可视化的方式(Cawthon & Moere， 2007)。由此可见，虽然在理论上我们强调极简主义，但是在图表上进行视觉上的修饰并不一定都是有害的，如何恰到好处的进行修饰才是我们需要探讨的一个问题。 2.2. 信息可视化中的极简主义 韦氏在线词典对“极简主义”(minimalism)的定义是：“一种以极度稀少和简单为特征的风格或技术(如音乐、文学或设计)”。艺术上的极简主义极大地激发了20世纪极简主义设计的灵感，建筑师Louis Sullivan创造了“形式遵循功能”这个术语，Mies van der Rohe的设计主张“少即是多”的哲学。工业设计也受到影响，例如斯堪的纳维亚设计运动就以简约(simplicity)为美学基础的。有趣的是，研究人员通常通过什么是不简约的来定义简约这个概念，在一些文章中经常会使用简约一词来替代极简主义，这两个词属于同义词。Mollerup (2007)对简约一词提出了全面的概述，他认为简约是一种内在的品质，简约意味着不复杂和不难理解，这种方法本质上将简约(或极简主义)称为“缺席的存在”，可以通过“极大的视觉清晰度”来识别(Mollerup， 2007)。Karvonen (2000)在回顾Nielsen (1999)在人机交互可用性领域的工作时，同样选择通过指出什么不是简约来定义极简主义：“没有障碍或不复杂”，同时在评价人机交互的主观标准中加入美学概念(Karvonen， 2000)。 信息可视化中的极简主义与Edward Tufte的工作密切相关。他基于这样一种主张，即数据图形应该将阅读者的注意力吸引到数据的意义和实质上，而不是其他东西上(Tufte， 2001)。Tufte的数据表示哲学包括三个原则：数据墨水比率、图表垃圾和谎言因素。本文将在下一节讨论数据墨水比的观点。 2.3. 数据墨水比 Tufte (1983)将数据墨水比率定义为图表中信息墨水(即用于表示数据的墨水)占总墨水的比例，并指出最终目标是尽可能的增加这一比率。原则上，这一目标可以通过去除非数据墨水和冗余数据墨水来实现。通俗的说，墨水比指的是不可删除的一部分。“图表垃圾”是Tufte创造的一个术语，指无用、无信息的视觉元素，它们与图表本身的核心目的无关，甚至可能使实际数据变得模糊。Tufte (1983)指出：“图形的内部装饰产生了很多油墨，而这些油墨并没有告诉观察者任何新的东西，这通常是图表垃圾”(Tufte， 2001)。 数据墨水比率的范围在0和1之间，可以通过将数据墨水除以图形中的墨水总量来计算(Tufte， 2001)。要做到数据墨水比最大化，也就是要尽可能的删除图表中的非必要部分，使数据墨水尽可能接近1。然而，在实践中如何准确计算数据墨水比率还不清楚，Tufte自己似乎是在进行估计而不是数值计算。(McGurgan， 2015)。 数据墨水比在信息可视化领域中是一个很有影响力的概念(Zhu， 2007)，人们愿意相信，更高的数据墨水比可以让用户更容易的对图表进行判断，提高阅读图表时的准确(Wickens & Hollands， 2000)。然而另外一些人则认为，数据墨水比的提出是基于Tufte个人的设计直觉，缺乏对行为数据的实证研究(Carswell， 1992)。 关于数据墨水比率的概念，学者们发表了不同意见。Wainer认为，这是一种衡量使用图表垃圾的程度的便捷方法，并且该比率越接近零，图表就越差。他还反对使用额外的维度和毫无价值的隐喻，例如显示不同大小的美元钞票以指示购买力随时间的变化(Wainer， 1984)。 另一方面，将数据墨水比率描述为一种危险的想法，并认为过度依赖它会造成破坏性的结果，导致图表容易分散人的注意力(Zelterman & Holmes， 1986)。有些人甚至认为，图表垃圾或视觉困难实际上是有利于用户观看的，并且图表不应该设计为最大程度地提高数据墨水比，而应该设计为能吸引用户积极地处理图形信息。换句话说，如果多余的墨水用于图表设计的个性化，美学的需求或者其他更能够吸引用户的可视化方式，从而激发用户内在的参与欲望，那么低墨水比可能是很有用的。在这种观点下，可视化的有效性被视为效率与可取的视觉困难之间的平衡，这种视觉困难可以鼓励用户进行学习(Hullman et al.， 2011)。 2.4. 关于图形美学装饰的争论 在信息可视化设计的领域，到底要不要对信息图表进行美学的装饰，一直存在着长期的争论。虽然这些争论的本质是在美学上的，但是相当多的焦点放在了，什么样的展示风格和图形样式才能更好的向观众传达信息上。我们把争论的双方分为两派：一方面不赞成使用视觉修饰的，和另一方面赞成使用视觉修饰的(Bateman et al.， 2010)。 在不赞成视觉修饰的学者中，最著名的就是Edward Tufte。Tufte提出的数据墨水比率，他认为所有不用于显示数据的墨水都应该被删除(Tufte， 1983)。他的相关理论和研究在上一小节已经提及，这里将不再赘述。基于他对图形感知的研究，Cleveland同样对图形设计提出了一系列建议，并强调了以图形化方式呈现数据的极简主义方法(Toth & Lewis， 2002)。极简主义的观点旨在，当用户使用信息图表时，可以减少用户的脑力负荷和增加图表使用的准确性。 尽管Tufte和Cleveland的经验法则是众所周知的，但设计师和出版物仍在继续制作具有各种图表垃圾，装饰，低数据墨水比和3D表示的图表。在1985年到1994年对期刊出版物、杂志和报纸的调查中，Zacks等人发现，那些被Tufte，Cleveland以及其他可视化专家认为，不受欢迎的图表特征的流行趋势，这些年来几乎没有变化。这说明在图中包含非数据墨水可能还有其他原因(Toth & Lewis， 2002)。 与极简主义派相对的另一方认为，信息图表的装饰应该被鼓励。赞成装饰的代表人物是Nigel Holmes，他设计了很多图表作品来证实这一点。Holmes指出，信息图表必须引起读者的兴趣，他演示了如何使用图形图像来实现这一目的。他还指出，制作图表的目的是为了使数据变得明晰和可视化，否则这些数据只会被埋藏在大量的书面材料中(Holmes， 1984)。Tractinsky和Meyer的研究发现，当设计师以具有说服力和令人印象深刻为目标，而不是以数据的呈现为目标时，这些图表更有可能被设计为图表垃圾(Tractinsky & Meyer， 1999)。