论文数据可视化图片对受众引导作用是适合不知如何写可视化方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于数据可视化技术论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要 数据可视化图片被认为是更为真实、更为直观的表达方式,正越来越多地应用到新闻采编中.然而,受制图者偏见、数据收集的技术限制、图片诱导因素等影响,数据可视化图片在一定程度上,并非准确事实的反映.文章通过举例分析数据可视化图片对受众产生的引导作用,提出宣传工作者制作可视化图片应注意的要点.
关键词 数据可视化图片；引导作用；数据；新闻宣传
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）205-0097-02
随着智能设备的普及,数据已渗透到社会的各个角落,数据可视化作为新的技术手段,被广泛应用在各行各业中.在科研和工程领域,数据可视化被工程研究人员用来直观地展示试验结果；在商业领域,数据可视化被会计师和商业分析师用于商务谈判和成果展示.在新闻传播领域,传统媒介和新媒体的记者编辑、自媒体撰稿人都倾向于使用数据可视化图片进行深度报道.数据可视化图片可以生动形象的将多组复杂数据用简单明了的方式反映出来,从而更容易使受众对事件局势有更加直观的判断.媒体经常选择将可视化和数据分析结合起来,试图创造出一种“讲故事”的新方法.
Edward Segel和Jeffrey Heer在他们的文章中研究了不同类型的事件和数据,发现不同制图者在数据可视化设计中的差异[ 1 ].伴随着早期统计学的兴起,数据可视化从18世纪开始出现；19世纪中末期进入稳步发展期,这一时期各类统计机构相继建立；到20世纪中期,数据可视化研究在计算机技术的支持下得到了迅速发展；近几年来,几乎所有知名媒体都建立了各自的数据新闻中心.由于可视化的数据新闻通常看起来更真实、更直观、更易于理解,这种新形式在媒体中使用的频率也越来越高.在英国,卫报开设了一个专门的页面,用最直接明了的“data”来命名,该页面下是所有数据新闻的整合,新闻的主体是数据可视化图片,其中有一部分新闻只有简短的一句话描述.在美国,纽约时报也拥有自己的可视化实验室,该实验室自2009年起引入R、SPSS等统计软件对数据进行计算分析,利用可视化软件生成图片,支持其数据新闻的生产.在国内,新华网也开设名为“数据新闻”的网页,该网页专门刊播以数据为基础的新闻,并以数据可视化形式呈现给受众.网易新闻、搜狐新闻和新浪新闻等都有其自己的数据新闻中心.世界各地的许多高校,开设了数据新闻写作和可视化软件使用相关课程.以上现象说明數据可视化逐渐成为新闻传播发展的趋势,被更加广泛地应用于各个行业.
在数据可视化图片应用越来越多的同时,其存在的局限性和对受众的引导作用也被更多的学者关注.不同的数据可视化图片可以反映出制图者叙述事件的不同风格,同时也间接反映出制图者的意图和目的.以下从3个方面对数据可视化图片产生误导的原因进行分析：
1）制图者的背景因素导致的局限性；2）数据收集中的技术限制；3）图片中的误导因素.这几个方面从制图者到数据再到图片,层层递进,说明数据可视化图片对受众产生了引导作用.
1 制图者的背景因素导致的局限性
有着悠久历史的地图应当归属于数据可视化图片的一种.人们在早期社会,通过地图来汇总所了解的世界各地信息,形成了一幅幅不同形式不同内容的地图.地图在一段时间,也被大众认为是相对权威的工具和指南.Marcus在文章中指出地图是有目的、目标、理想、偏见和暴力的[2].下面就从地图入手分析一下数据可视化图片存在的引导性.
2 数据收集中的技术限制
图1这幅地图是Jim的研究报告,在这一地图和所配文字中,可以发现另一种可视化图片对受众的引导情况.这张地图展现的是2011年伦敦人口密度图,使用不同深浅的颜色来填充地图,颜色越深的地方人口密度越高,市区颜色较深而郊区颜色较浅.不同颜色代表的人口密度从浅至深依次是19-70、70-90、90-120、120-285人每公顷[3].但是,值得注意的是这张地图只使用了住宅用地作为参考系数来计算人口密度.Jim在自己的报告中说明这样计算太过单一,没有考虑到商业用地人群的情况.由于人口的流动性,大型商业广场等非住宅区域的人口无法进行高精度统计,这就导致绘图时使用的数据并不全面,可视化图片的真实性被数据收集技术所限制,导致受众无法通过图片获得真实完整的信息.这种情况归属于数据收集中的技术限制.
3 图片中的诱导因素
图片中的颜色、形状、布局等,都会成为诱导受众的因素.值得注意的是,人脑对图片信息的识别分析过程也决定了哪些因素更能产生引导作用.图2被Colin Ware用于说明视觉信息在进入人脑后的3个步骤[4].第一步,人脑首先注意到图片中最为突出的特征；第二步人脑对图案总体进行分析；第三步人脑将放慢分析速度,主要分析个人关注的重点特征和对象,同时对重点部分进行记忆.
正是由于人脑反应顺序,数据可视化图片中最为突出的部分最能给受众带来深刻的印象,也对受众产生强烈的引导作用.
图3中图片分为上下2个部分,一共有从0到9十个数字,每个数字由不同的颜色表示.上面那幅图中,所有图案均为同样大小的正方形,想要在这组序列中找到一共有几个代表数字“3”的图形,需要花费较长时间.反观下方的这幅图,数字“3”由圆圈代表,其他数字均由不同颜色正方形代表,此时想要找出序列中存在的“3”则较为容易,但如果需要找寻的目标为其他数字,则会变得较为困难,受众也更容易被“3”所影响而忽略其他.这说明,可视化图片中图形形状的改变对受众产生了引导作用.
图片的细节处理也会影响到可视化图片传递的信息.图4中的图片,分为上下两幅图,其中上面图中的a、b、c三幅图都是由黑、红、蓝、绿、黄五种颜色组成的同等大小的圆形,在未经过准确计算的情况下,这三个圆形中各种颜色的比例几乎是相等的.但经过准确计算后,从下方的柱状图中可以看出,a、b、c三个图形中每种颜色的占比明显不同.图4很好地说明了细节对受众造成误导,也说明数据可视化图片中存在着视觉欺骗现象.
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参考文献：
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