译者的总结

1. 柱图是高效的：位置和长度是最容易感知的；比方块、圆圈和立方体更加容易估计尺寸。

2. 谨用3D效果：人们对立方体的尺寸估测不太准，立体尺寸在9个“基本感知任务”中是排名倒数第三的。

3. 善用文字注解：对人们对图表的认知具有强大的引导作用。

4. 慎用散点图：人们对密度的感知是最弱的。

5. 善用文字注解：对人们对图表的认知具有强大的引导作用。

6. 用对比和距离控制人们的感知：同一个大的物体放在更大的物体旁边则显得更大；反之则显得更小。靠近的线条看起来更相近，反之则看起来更不同。

原文： 39 studies about human perception in 30 minutes （需要科学上网哦）

译文

基础

1994年， Wiliam Cleveland 和 Robert McGill (1) 发布了一项对未来影响重大的信息可视化研究。

通过几个实验 Cleveland 和 McGill 定义了“基本感知任务（elementary  perceptual tasks）”

当我们感知图形/图表时，“基本感知任务（elementary  perceptual tasks）”是我们执行的最基本的视觉任务。接下来介绍的很多研究都应用了这个。

“基本感知任务”是一个有顺序的列表，越靠前的感知任务月简单。Cleveland 和 McGill 的研究说明在同一个刻度尺内对比位置对我们来所是最容易的，就像点图中的X和Y轴一样，他们就是用来衡量图表内不同物体位置的统一刻度尺。按照这个逻辑，很多图表例如柱状图也适应这一模型，Cleveland 和 McGill 认为他们也能将长短对比加入第一个任务（虽然并没有这么做）。

后来 Heer 和 Bostock (2) 重做了 Cleveland 和 McGill 的实验，还在他们的基础上做了延展，结果非常相似。

上面是 Cleveland 和 McGill (1) 的实验，下面是 Heer 和 Bostock (2) 的验证。两个实验的原理都是用不同方式表达数据，让参与者看图估数，估出的数与原始数据相差越小则说明该图的相关感知任务越容易。

参照物

根据史蒂文法则 （Steven's law），一个东西跟比它更大的东西放在一起时，看起来更大；一个东西跟比它更小的东西放在一起时，看起来更小。Jordan 和 Schiano (3) 发现，至少在对于线条来说，距离也能影响这种对比感知。如果线条靠得很近，则它们看起来更相近，相反，如果相距较远，则长的看起来更长，短的看起来更短。

相距较近的线条看起来更相似，反之则更不同

在另外两项研究中， Schiano 和 Tversky (4, 5) 发现人们记忆中的图表会比实际上的更加均匀对称。他们给参与者一张线图，如果告诉他们这是一张图表，则发现人们记住的倾角比实际更加接近45°；然而如果告诉他们这是一张地图，就不会发生这样的问题。

Schiano 和 Tversky 发现45°线是线图的想象参照图

如果这个图表中有文字注解让参与者注意图表的对称性，参与者记住的图表会更加对称一些。这证明了文字注备的强大引导作用。

在另一个研究中，他们发现即便在线图中把45°虚线画出来（像上图一样），参与者记忆中的实线仍旧比实际更加接近45°倾角。

图形

Croxtons (6) 早在八十年前就发现了在根据图形进行数值对比时，柱形比圆圈、方块后立方体更加高效。后面几种里面，立方体是最糟糕的，圆圈和方块相差不大。

Croxton 让参与者估测以上图形的尺寸，发现柱形的估值最准，其次是圆圈和方块，最不准确的是立方体。

后面还会有更多关于3D的研究。

关于本文

这是本原文（39 Studies about Human Perception in 30 Minutes）的第一部分：基础（Foundations）、参照物（Reference Points）、图形（Basic Shapes）。因为原文太长，所以分阶段翻译（如果有人读的话）。

剩余的部分是：柱图90和饼图表达百分比（Bars and Pies for Proportions）、柱图和线图（Bars and lines）、柱图和饼图及线图（Bar and Pies and Lines）、线图（Line Chart）、3D、点阵图（Scatterplots）、树图（Treemaps）、其它可视化方式（Other Visualizations）、数据密度（Data Density）、图形文字和绘画（Pictographs and Drawing）、受众（Audiences）、交互元素（Interactive Elements）、色彩（Colors）、结论

文献目录

(1) Graphical Perception: Theory, Experimentation, and the Application to the Development of Graphical Methods. William Cleveland, Robert McGill, 1984.

(2) Crowdsourcing Graphical Perception: Using Mechanical Turk to Assess Visualization Design. Jeffrey Heer and Michael Bostock, 2010.

(3) Serial processing and the parallel-lines illusion: Length contrast through relative spatial separation of contours. Kevin Jordan and Diane Schiano, 1986.

(4) Perceptual and conceptual factors in distortion in memory for graphs and maps. Barbara Tversky and Diane Schiano, 1989.

(5) Structure and strategy in encoding simplified graphs. Diane Schiano and Barbara Tversky, 1992.

(6) Graphic comparisons by bars, squares, circles and cubes. Frederick Croxton, 1932.