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Malofiej 是世界上最重要的
新闻信息图形学集会
至今已经办了18年
每年在这里,在西班牙的潘普洛纳
许多研究信息图形学的人从世界各地
来此聚会
讨论图形学,这非常有趣
这是一个奖项,同时也是一个峰会
所有人可以分享彼此的想法
参与会议和报告
不幸的是,信息图形学是被当下的时尚所主导的
不幸的是,信息图形学是被当下的时尚所主导的
不幸的是,信息图形学是被当下的时尚所主导的
眼下赢得最多奖项的
是奇怪的可视化,奇形怪状的图形形式
人们会给你展示这个奇异的螺旋
它包含着海量的数据,20年里交通事故的数据
它包含着海量的数据,20年里交通事故的数据
然后你会想,哇,这真的很厉害
这能让我了解20年的交通事故
可是然后你会意识到
它只是一个看起来很美的图像
我认为,过去有许多那种偏重叙述性的图像
我认为,过去有许多那种偏重叙述性的图像
我认为,过去有许多那种偏重叙述性的图像
但现在我们无疑见证着一个向着富统计信息的、数据驱动的图像的迈进
但现在我们无疑见证着一个向着富统计信息的、数据驱动的图像的迈进
这里我们请到了 Hannah Fairfield
《纽约时报》华盛顿办公室的图形编辑
我想在设计方面尝试一些冒险
于是我开始思考
这些变量是如何互相关联的
这些高度代表人们是否有能力偿还贷款
这些高度代表人们是否有能力偿还贷款
颜色代表有多少次级贷款
当你给我们讲解的时候,这很棒
我能跟着你的思路,真正地理解整个图像
像你一样去理解它
像你一样去理解它
我担心的是——我的编辑担心
我们是在带着读者理解
还是把读者抛在了后面?
我知道我的读者在这方面会需要一点协助
我知道我的读者在这方面会需要一点协助
这就是为什么开头我说了“如何看图表”
这就是为什么开头我说了“如何看图表”
比如说,去年的 best in show 图像
就是看起来很奇怪的可视化
它就像一条颜色的溪流
用来表示电影的盛衰
还有几部电影的票房表现
这个图在《纽约时报》上刊登了
它很有吸引力,也很漂亮
图形学上说,它棒极了
于是我试图去读懂它
我却什么都理解不了
Lee Byron 几年前在这里
他现在在 Facebook
那个关于电影的插图
成了他的代号
关于电影票房可视化图表中所用到的技术
关于电影票房可视化图表中所用到的技术
我想 Lee 一开始想的是一个流图
它是一个很美丽的流体图
反映出可视化过程中你必须要做的妥协
反映出可视化过程中你必须要做的妥协
首先要吸引很多的注意力
它同时也很好地表现了数据的大致状况
但是为此它在独立时间序列上做出了妥协
看看单部电影的票房收入
这比传统的图像要难处理
我的意思是说,这很浅显
从这个图中很难提取出很深的意义
在最基本的层面上,用一个好看的图像来吸引读者投入其中
在最基本的层面上,用一个好看的图像来吸引读者投入其中
它起到了这个作用,非常奏效
它真的会吸引你的视线
让你停下来,试图解读它
但是在这之后,它会让你感到困惑
我想我们在现阶段还不很明确如何向普通读者传达这些信息
我想我们在现阶段还不很明确如何向普通读者传达这些信息
我想我们在现阶段还不很明确如何向普通读者传达这些信息
现在可能是个过渡阶段
我确信可视化会
成为一个有力的工具
像其他信息图形学中的工具一样
只是现在它成了一种小众的潮流
我是说,有些人把这件事当作摇滚明星似的
[掌声]
你知道,那些几年前非常非常重要的示意图
你知道,那些几年前非常非常重要的示意图
已经开始走下坡路
让路给一些更综合、更明晰的数据表现
让路给一些更综合、更明晰的数据表现
我坚信,所有的信息图形学艺术家
都要在这个统计学领域中有所进步
Best in show 奖得主是 Svenska Dagbladet
他的作品是《上届欧洲歌唱大赛中欧洲人如何投票》
[掌声]
据说所有的东欧国家都给自己投票
据说所有的东欧国家都给自己投票
据说所有的东欧国家都给自己投票
所有人都这么说
所以我想知道,真的是这样么?
所以从欧洲广播联盟找到了数据
所以从欧洲广播联盟找到了数据
把它们汇总起来,开始找不同的方式将其可视化
把它们汇总起来,开始找不同的方式将其可视化
我不确定这个叫什么
但我想将它们排成圆形,分成东欧、西欧
但我想将它们排成圆形,分成东欧、西欧
以及没有在比赛中投票的国家
结果东欧国家确实在给自己投票
但同时,西欧国家也在给东欧国家投票
但同时,西欧国家也在给东欧国家投票
[音乐:"Believe",来自 Dima Bilan,2008年 Eurovision 获奖者,来自俄罗斯]
我想我们可以从中看到的是
这是交互性很强的
有许多变量
人们可以从中选择并决定他们感兴趣的那些
人们可以从中选择并决定他们感兴趣的那些
而且它们被处理得很明晰
用一些策略性的颜色
清晰的排印、良好的组织方式
我想这可能是吸引人们的地方
[音乐]Belieeeeeeeve