探讨视觉信息与统计图表的差异

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关于信息设计国际性组织的网址是http：//www.iiid.net。这个网站中有许多关于专业术语的实用且权威的定义，以及很多关于这方面的免费论文和书籍，你可以把它们下载下来。还有，阅读他们列出来的有关信息设计者需要掌握的技能，你会惊讶于你还需要做出多少努力。

关于数据艺术和什么对传播有益的讨论是从邱南森（Nathan Yau）的博客开始的，你可以在这里找到：http：//flowingdata.com/2008/12/19/5-best-data-visualization-projects-of-the-year。统计学家安德鲁·格尔曼（Andrew Gelman）不同意邱南森提出的观点，并认为这些是无用的而且太过艺术化。很多年后，这一讨论仍然存在，格尔曼写了一篇论文，讨论了视觉信息和统计图表的差异，他们所讨论的这个领域正在快速发展，在这个时候我们讨论这样的问题是十分正常的，阅读正反两方的意见可以帮助你更好地了解这个领域的内容。

斯蒂芬·菲尤（Stephen Few）关于视觉数据与数据艺术区分的内容也是必须要读的（http：//www.perceptualedge.com/blog/？p=1245）。他的观点在于，视觉数据的目的是交流传播。我们在视觉数据上的成就是为了帮助观众更好地把注意力集中在工作上。因此，这样的数据表达就不能被称为艺术。

克里斯·里希（Chris Lysy）的卡通画都在http：//freshspectrum.com/上。他是西方世界的评估研究者，他的所有作品都是关于财产评估和数据表达的，并且他的作品都是使用笔记本电脑画的。这些人都在利用我们熟悉的感觉进行传播。

十分感谢那位提供给我唐·莫耶（Don Moyer）的Naokin Sketch工作簿的匿名者。在这篇文章里，他描述了拥有视觉文学技术的重要性，以及怎么通过一幅手绘图使读者获得必要的信息，这个章节里的各种各样的图画都得到了莫耶的启发。试一下他在书本中提到的这个例子：画一张你房间的结构图，并且适当写上一些必要的数据。然后，用圆圈或者其他图形来描绘几群人分别聚在一起讨论的情景，试想一下怎样绘图才可以使画面看起来简洁明晰，而不是混乱不堪到需要花很多精力才可以理解这个图画。

与我在四年级时做过的有关可乐的实验一样，你可以用Stoop effect这个经典的测试在同事或同学之间验证视觉主导的真实性。在这个测试中，你需要读出屏幕上显示的单词，不同的单词可以用不同的颜色标注，除了那些形容颜色的但用不同颜色标注的单词以外。去试一下吧！结果会出人意料的，这个测试的网址是http：//faculty.washington.edu/chudler/words.html。

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