一個優良的可視化，如Edward Tufte所言，“通過清晰，精確和有效的傳播，表達了復雜的理念”。在此基礎上我補充，通過對統計信息的生動描畫，一個優良的可視化同樣講述了一個有故事。如我在早前海報中探討的那樣，可視化在教育或者證實方面的角色無疑是一個有說服力的動態復合體。很少有交流形式能夠像吸引人的故事一樣具有說服力。為此目的，可視化需要對觀眾講述一個故事。講故事能夠幫助觀眾從數據中獲得深刻的見解。(舉一個代表性的例子，你認為類固醇對于棒球運動有多大的影響?)
那么一個視覺設計師如何用可視化講故事?分析者必須找到數據支持的故事。傳統的新聞業一直在干同樣的事，而記者非常善于通過信息圖的可視化講故事。有鑒于此，以下是一些關于如何講好一個故事的新聞業策略，其同樣適用于數據的可視化。
1.尋找吸引人的故事。在敘述事實和建立事實之間聯系的同時，避免無聊。你在競爭觀眾的時間和注意力，所以確保你的敘述有勾人的地方，有沖擊力，或者有一個誘人的目的。尋求那種會幫助你決定是否真的有故事可講的敘述結構。如果沒有，那么可能這一可視化應該用來支持研發的數據分析（EDA），而不是用來來傳達信息。但是，就算是對于研發的可視化的設計師而言，引發觀眾的想象力仍然很重要，其可以鼓勵觀眾檢查相互關系和促進數據交互——想想游戲化設計理念吧。
2.考慮你的觀眾。觀眾們對此話題知道些什么?這是給決策者看的，還是普通利益相關群體，還是其他人?可視化需要以觀眾已有的信息為框架，不管已有信息是正確還是錯誤:
新手:第一次接觸此話題，但并不想要過度簡化。
多面手:知曉此話題，但尋求一個概括理解和主旨。
經理:有深度，對于錯綜復雜和交互關系有可操作的理解，能夠接觸到細節。
專家:更多是探索和發現，較少細節的故事講述。
主管:只有時間收集重要及有較大可能性的結論。
3.客觀并且平衡。一個可視化應該沒有偏見。就算它的目的是為了影響觀眾，它也應該基于數據說話——而非你想要表達的東西。Tufte發現有很多圖表就其構成數據誤導觀眾，他發明了一個公式來量化這種誤導性圖表，其被稱為“欺詐因子”。欺詐因子等于圖表中顯示的效果大小，除以數據中的效果大小。有時候這種欺詐并非故意——數字A是數字B的三倍，若以3D形式表現的話，會被理解為是數字B的九倍。鼓勵客觀的簡單途徑有:避免模棱兩可的標示，圖像維數與數據維數相匹配，使用標準單位，防止設計性的元素危及數據。在同一個可視化中，平衡可以來自于數據的不同表現方法(多種分組;可信區間而非界線;變換時間軸;不同的顏色調色板和分配表;變量刻度)。保持客觀和平衡并不是一件無謂的事，而且很容易被無意地違反。觀眾和決策者最終會發覺前后的矛盾，這會導致設計者失去信任和信譽，不管故事有多漂亮。
4.不要刪改。不要有選擇性地包含或排除數據，除非你有自信能給觀眾“數據所言”的最佳表述。這種選擇性包括:當數據連續的時候，使用離散的數值;如何處理遺漏，異常和超出范圍值;隨意的時間范圍;缺陷的數值，容量，范圍和區間。觀眾最終會發現紕漏，從而失去對可視化(以及你制造的其他任何東西)的信任。
5.最后，編輯，編輯，再編輯。同樣，要真正努力地解釋數據，而非只是讓它們變得更花哨。不要落入“這看上去很酷”的陷阱，它可能并非解釋數據的最佳方式。如記者和作者們所知的那樣，如果你花更多的時間編輯并提高你的可視化，而非一味創造，那你就有可能是在干正確的事情了。 |