信息可视化研究范畴及案例

        最近在研究"信息可视化"，因此首先需要定义研究范畴。
　　信息可视化的定义之前有同事研究过，本文只简单摘录wiki的定义：
　　信息可视化（英文：Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码，以及利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。

       特别区别一下"信息可视化"和"科学可视化"概念。在一些书籍中，这两类可视化设计都是未经过区分的。
　　"科学可视化"处理的数据具有天然几何结构，如下：

　　有一种"科学可视化"相信读者都"设计"过，高中时候画"磁感线""电场线"。这些"线"是肉眼不可见的（实际上也不存在），但是为了理论研究，我们将其可视化。
　　空气的流动，人眼是不可见的。在科学研究中，通过某些手段将看不见的气体流动可视化，以帮助进行模拟实验或者理论研究。
　　这一类可视化统称为"科学可视化"，是一个专门的研究领域，不属于"信息可视化"研究范畴。
　　"信息可视化"处理的数据更为抽象，比如：

       柱状图，趋势图，流程图，UML图，还mindmanager生成的树状图，都属于信息可视化，这些图形的设计都将"抽象"的概念转化成为可视化信息。

撇清了"科学可视化"，本文将从功能主义角度研究信息可视化的范畴，以及不同类型信息可视化的案例和设计特点。这样做的好处是能够迅速明确"信息可视化"领域中哪个部分是对当前工作最有价值的。

       Danyel Fisher在一篇研究动画可视化的文章中（《Danyel Fisher, Steven Drucker, Roland Fernandez, and Xiaoji Chen, Vis-à-vis: A Visual Language for Spreadsheet Visualizations, no. MSR-TR-2011-142, June 2011》）提到了数据可视化的一个维度："展现——探索"（Presentation——Explorer），本文认为能够从功能主义角度较好的诠释信息可视化研究范畴。

以下通过一张图来表达"展现——探索"维度的含义。

       如果单纯看图表没有感觉，本文找了几个有代表性的案例，各位可以结合图表和案例自行总结。

       展现：
　　  http://v.youku.com/v_show/id_XMzI2NTk1NTA4.html
　　 http://xinxisheji.tuyansuo.com/info/1254.html

       探索：
　　 http://index.baidu.com/
　　 http://www.google.com/trends/

————————这样的维度划分有什么用？———————-

下文讨论一下动画和交互在这两类信息可视化设计中的运用，既务实，也可以帮助理解这两类设计的不同。

　　先说动画，比如，在以下的视频中：
　　 http://v.youku.com/v_show/id_XMzI2NTk1NTA4.html

设计者充分利用动画，达到了静态图无法达到的效果：

　　1、 剔除了和话题无关的数据，强烈的引导了话题。
　　2、 动画更加清晰的表达了数据含义，特别是设计者期望表达的含义。
　　3、 比静态图更加炫更加有趣，更加吸引眼球。
　　以上这3点，都特别符合"偏向展现"的信息可视化的要求。

 　　再说交互，以百度指数为例：
　　 http://index.baidu.com

设计者充分利用了交互，达到静态图无法达到的效果：

　　1、 组织了大量的，静态图根本无法承载的信息；让不同的角色用户，抱着不同的目的来到这里，都可以通过交互行为看到自己需要的信息。
　　2、 通过交互行为，用户可以根据自己的目的和对数据的诠释思路去查看不同的数据。
　　3、 交互让关键信息更加明确的展现出来。
　　以上这3点，都特别符合"偏向探索"的信息可视化的要求。

对于展示类的设计，我们是在导演一部电影，因此可以更多的使用动画；而对于探索类的设计，我们是在设计用户的探索行为，因此可以更多的使用交互。

       最后，请各位讨论：在做设计汇报的时候，是做视频demo好还是做可互动demo好？

( 本文出自Tencent CDC Blog，转载时请注明出处 )

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