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為什麼視覺化很重要?

 

 

淡江大學未來學研究所兼任助理教授 李長潔

 

隨著科技的突飛猛進,我們擁有可以產生更多數據與儲存更多資料的方法,當然這指涉著資訊技術系統領域已經布滿我們的生活,我們的日常中私人的行為與眾人的活動都被量化、統計並記錄著。這些蒐集、處理與顯示數據的技術與工具已經存在於很多的行業、組織或場所中,我們就來談談其中資料視覺化的重要性。

理解的組成(Andy Kirk2016)

最簡單的例子就是地鐵圖,如果我們只是光看一份全部都是站名的表格,可能會需要一分鐘的時間來理解站與站之間的關係,而地鐵路線圖的簡明設計,協助乘客可以同時理解站名、路線特徵、地理分布、連結關係與次序,是一個加速理解的過程。Andy Kirk(2016)認為這就是一種「理解的組成」(the component of understanding),是「透過資料的再現與呈現,讓理解更加容易」。各站間連結的關係就是「再現」(representation),地圖樣式的設計就是呈現(presentation),站名就是「資料」(data),而乘客的閱讀就是「理解」(understanding)(如本圖)。

科學視覺化

資料視覺化的類型,可以依照表達方式的不同,粗略分為「科學視覺化」(scientific visualization)與「資訊視覺化」(data visualization)(shneiderman, 2014; Telea, 2014)。科學視覺化源自科學運算中的視覺化,一般在呈現科學數據的空間化、結構化,即為了理解數據的變化過程,透過圖形、圖表等各種視覺化手段,來檢查、分析、處理數據的過程或結果。許多運用在自然科學的研究工具之視覺化,都是科學視覺化,也有人翻譯作「科學視算」,著重在運算的過程表達,甚至是一種模擬。例如我們對大氣變化的模擬(如本圖,為微生物氣膠濃度與颱風的關係,初步結果顯示這些浮游生物對颱風降水也有很大的影響)。

訊息視覺化

第二種是「訊息的視覺化」,時常指的是非結構化的視覺化,主要是運用圖像來構成多維的非結構化,加深人們對資料的理解,也就是說,運用不同的視覺呈現方式,來達成作者、研究者、設計者與讀者之間的有效溝通,例如先前提到的地鐵路線圖(如本圖)。

科學視覺化與訊息視覺化的差異

我們可以簡單地比較兩者的差異(如本圖)。雖然兩者大抵可以用領域差異來做區分,但在數據資料的取得、分析、應用、儲存越來越快速、大量、方便的情況下,兩者之間的差異會因為技術的進步而有所混融。

也有學者將這樣的資料視覺化分類歸納為「研究型」與「敘事型」,前者崇尚極簡主義、運用數據元素、同時也可進行探索,其主要運用軟體去處理視覺化的數據,使用者大都為研究者、知識分子等小群體,多運用在學術研究、科學、商業、數據分析等;而後者則在網路社會發達後興起,其目標群眾為一般大眾,「敘事型」視覺化注重設計、利用視覺效果吸引觀眾、寓教於樂,多運用在出版、部落格、內容行銷等領域(Lankow et al., 2012)。

視覺化之重

所以,我們大致上可以把握兩個視覺化的重要性因素。第一,為了有效傳播:資訊社會、系統化社會的日趨成熟,使得資訊的生產、傳遞、消費與再生產成為相當便宜又容易的事情,為了更有效的傳播,視覺化成為當然的手段之一;第二,為了輔助思考活動:基於數據的可變性、不確定性,視覺化的探索有助於觸探到數據思考,再現抽象為具象。晚近運算社會的來臨,(大)數據成為日常生活架構之一,這樣的視覺化無論是為了有效傳播,或是深度思考,更是成為關鍵技術。

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