头图

豆皮粉儿们,又见面了,今天这一期,由字节跳动数据平台的玄魂,给大家带来一篇关于可视化作品诞生流程的翻译文章。

作者:玄魂
原文链接:https://devikakhowala.com/data-humanism  
注:部分内容未完全遵照原文进行翻译

为什么要翻译此文?

这篇文章为可视化设计提供了很好的入门范例,让我们清晰的了解到一件可视化作品的诞生流程,以及这中间要做的事情。


本文作者最终实现了一个基于网络的数据可视化平台,将公园和娱乐设施的定量数据转化为信息丰富、引人入胜的视觉效果,以帮助市民和城市官员做出更明智的选择。

“Human nature is in the center of data universe. \
Meaningful connections with data are important for understanding them.”

— Giorgia Lupi


DESIGN PROCESS(设计流程)

1.1 UNDERSTANDING THE CONTEXT(上下文)

Why do it?(起因)

在我们生活的数字世界里有大量的数据,但同样丰富的数据也使得我们很难将其处理成一种相关的、可用的形式。
为了建立有意义的连接,讲一个可以激发好奇心和让人产生兴趣的故事很重要,这是人们想看到和了解的东西。通过这样的故事,人们可以了解它的你的目的,并感觉到这些内容和生活的联系。

1.2 DATA ANALYSIS(数据分析)

1.2.1 Collecting & Cleaning the Data (整理和清洗数据)

通过查阅可用的数据,我决定将人口统计数据与阿勒格尼县(Allegheny county)公园和娱乐设施的数据一起绘制地图,以探索两者之间的模式和关系。
为了理解我收集的数据,我使用数据组织工具(Coordinate systems and LATCH principles,参考: https://www.informit.com/arti... 如坐标系和 LATCH , 对其进行了清理和分类。这些数据排序方法可以方便地分析、比较和对比数据包中的信息。
可视化的目的是调查城市基础设施和社区人口构成之间的关系,如果有的话,并以人们可以参与的方式呈现。

1.2.2 Exploring the datasets(探索数据)

我将每个街区的人口密度、土地面积、平均年龄、收入中位数等数据与该街区的公园和娱乐设施数量进行映射。
在研究数据时,我发现不同的数据集之间没有明确的模式或关系。如果有的话,我那未经训练的眼睛肯定错过了。虽然我没有得到直接的结果,但我继续将要探索的数据集进行可视化,希望在这个过程中学到一些新的东西,并希望找到一种方法,使这些数据集对人们有用。
由于项目时间限制,我只研究了匹兹堡91个社区的一半数据。

1.3 VISUAL DESIGN(可视化设计)

1.3.1 Exploring the form(探索形式)

Nathan Yau,‘Visualize This’ 和 ‘Data points’的作者,他说“可视化对针对非数据专家展现数据价值方面十分有用”。
为了构建更具凝聚力的视觉设计语言,我使用了利用视觉变量来开发连接形式和功能的方法;基于语义来表示数据。

1.3.2 Initial concept : User testing, Feedback & Redesign(初始概念:用户测试、反馈和重新设计)

使用“快速约会(speed dating)” 作为调研方法,我采访了10个同学,要求对我最初的想法给出反馈。来自用户测试的反馈:

  • 叙事效果很好,激发用户参与的好奇心
  • 形式大于内容
  • 更有效地使用可视变量来匹配内容
  • 网格和地图系统都有价值,应该考虑两者都保留



1.3.3 Form Exploration & Refining(形式探索与提炼)

基于反馈,我重新审视了视觉形式,明确了在形式和内容之间建立强有力的联系的目标。
我专注于研究更多文字形式的使用,这些形式可以让观众轻松获得清晰的含义。这个想法是建立一个整体的形式,这样如果有人从远处看这件作品,他们也可以抓住这件作品的重点。




1.3.4 Visual Design System (视觉设计系统)

我以树木为中心人物,围绕着它展开叙事。这使我能够成功地连接那些似乎与自然无关的元素。将这些元素编织在一起,用户很容易将视觉呈现和大脑中的记忆关联在一起。最终要呈现的数据如下图所示。

使用树木作为公园和娱乐设施的代表立即为观众提供上下文信息。

线条+动作代表年龄组。
灵感来自树木年轮,它将树木年龄和社区的年龄建立了很好的连接。
用比例尺表示面积。简单的视觉关系减少了观众的认知负荷。

用颜色表示人口密度。

颜色+数量表示收入中位数。虽然没有直接的联系,水果般的图形很容易记住在整个叙事内容。

类型系统。

颜色系统。

按钮状态。

1.3.5 Color Accessibility Check(颜色可访问性检查)

由于设计中使用了很多绿色色调,我绝对针对绿色色弱人群进行测试和设计。
普通人视图:

绿色色盲(色弱)视图:

1.4 THE INTERACTIONS(交互)

How will the story unfold? What will be the key Interactions?(故事将如何展开呢?核心交互是什么呢?)
用户可以自定义他与这件作品的交互方式是他从中获取价值的关键。拿什么来吸引用户呢?这些数字如何和用户的日常生活产生关联呢?这些数据对他们意味着什么呢?他们想知道什么呢?
理解用户的期望和动机是设计一个可视化平台的关键
利益相关的群体:

  1. 政府官员
  2. 社区居民
  3. 新移民

下面是最初的草稿:

1.4.1 主界面元素


Hover(悬浮)

每个小区都用一个符号来表示,这个符号表示该小区的公园和设施的数量。鼠标悬浮的时候通过ToolTip显示相关数量数据。
Floating Key Panels (浮动面板)
每个数据集的浮动面板在侧导航栏中折叠隐藏。

Collapsible Side Nav in Fullscreen Mode(全屏模式可收起侧导航)

Map View(地图视图)
有助于探索社区之间的关系

Grid View(表格视图)
适用于整体查看,比较数据,分析关系

1.4.2 Key Interactions(核心交互)

Map view
地图视图是默认视图。人们往往先从熟悉的东西开始。选择社区后,用户可以在其他数据集之间切换以进行分析和探索。


Map View Compare(地图视图的对比功能)
比较功能有助于比较两个或三个社区之间的数据。在一个单一的社区范围内,它还提供了一个更好的视角。空间比较也可以为新移民提供参考信息。


List View(列表视图)
列表视图允许获得完整的各种数据集之间的关系。单击单个社区可以打开该社区的详细信息页面。



List View Compare(列表视图对比功能)
列表视图允许在给定时间范围内比较多个社区。如果有人想把某一类型的社区放在一起比较,这会很有用。


1.4.3 How can I take this further?( 还可以做得更好)
(略)

小结

“Look for the question, not the solution.”

— Red Burns

数据可视化可以做的不仅仅是基于模式和关系提供答案。当事情不符合我们的预期时,人们可以利用数据来发现问题,评估和寻找机会。这个可视化作品也有了更大的价值:

  • 以帮助市政当局发现模式,并为未来规划提供信息。
  • 它也可以作为当地市民的一种资源,倡导在他们的社区发展公园和娱乐设施
  • 该市可以在低收入社区计划季节性避难所
  • 建设60岁以上人群的娱乐中心
  • 规划在低收入社区建设健康营

The End

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