1月17日，上海交通大学媒体与设计学院副教授萧冰在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《基于认知心理学的大数据可视化设计研究》的主题分享，形象地描绘了大数据可视化信息的表达方式。



        下图是一张雾霾地图，观众不需要更多介绍就可以看懂这张图，了解空气质量状况，是因为我们对于这一类可视化数据信息有了共同的理解。那么，如何使大数据可视化信息更容易理解？以及涉及到哪些要素？具体包括图形、色彩和认知心理。



　　大数据可视化是通过将复杂的数据转化为可以交互的图形，帮助用户更好地理解分析数据对象，发现洞察内在规律。可以形成更好的数据分析，促成合作与信息共享，以及使终端客户具有处理信息的能力。从学科支撑的角度来讲，认知心理学和图形设计是数据可视化的两大基础学科。

　　一、可视化变量



　　如上图，可视化变量分别为：位置、形状、方向、颜色、纹理、明度等级、尺寸。它们的感知性质，从认知角度来讲，可以表示数据的联系性、选择性、次序性、数量性。

　　二、形状变量

　　形状变量而言，遵循“少即是多”的原则。在信息可视化图形中，用的最多的是线形、三角形、正方形、圆形等抽象的几何图形。

　　根据“群魔殿”认知理论，认知的过程分为四个层次，分别为：“映像鬼、特征鬼、认知鬼、决策鬼”。

　　“映像鬼”的工作过程是视网膜记录外界形象的过程，

　　“特征鬼”是对这个形象进行分析，如英文字母、垂线、水平线，每个小鬼报告一种特征。

　　“认知鬼”是从“特征鬼”的反映中寻找与自己负责的识别图像相关的特征，并大声喊叫出来，如P和R这两个字母，既有竖线，又有圆弧形。

　　“决策鬼”根据“认知鬼”的喊声大小判断需要识别的图形，图像本身越简单越容易识别。

　　三、方向变量

　　方向与形状密切相关，环状结构没有明确的方向性，便于用户自主发现联系；而像箭头、手臂这样的图形，其方向性是很明确的，对于联系设计师要先有一定的预想；动态图形运动的方向凸显出各部分的联系性。

　　四、色彩变量

　　相对于图形而言，色彩系统是一套完善的体系。在表达次序性、选择性上的作用突出，色彩包括三个维度：色相、明度、纯度。我们通常所说的赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫，这些都是不同的色相，所有的色相都是不同波长的可见光呈现出的颜色，将这些颜色组合在一起构成环形就是一个色相环。而黑色到白色的色阶变化称之为明度变化。从最纯的颜色到它同等明度的灰色，它们之间的变化称之为纯度的变化。根据色相、明度、纯度三种维度描绘出来的体系就是色立体。

　　不同的色彩在人们的心理上会形成不同的影响，如蓝色会让人想起冰天雪地，会感觉到寒冷，橙色、红色会让人想起火焰，感觉到温暖，称之为暖色。此外还有轻重、愉快和伤心、前进和后退等不同的色彩心理。不同色彩间的组合可引起色彩识别度之间的差异，如最容易识别的图形、最醒目的图形是黄底上的黑色图形，排于第二位的黑底上的黄色图形，这和人类的发展进化历史密切相关，如老虎的斑纹、蜜蜂的条纹都是黄色和黑色的结合。

　　色彩在表达次序上很有优势，我们经常会根据色相来判预警的等级，蓝色预警、黄色预警、橙色预警、红色预警，根据赤、橙、黄、绿、青、蓝、紫的顺序发现黄色和蓝色之间缺少了绿色，由于绿色是在所有可见光波中居中的色彩。



　　色彩往往比图形更容易挑动观众的视觉，如上图都为世界上使用Twitter的统计图，显然右上角的图比左下角的图更容易在媒介上传播，右上角容易使人想夜空，左下角仅仅是工程图。从色彩上讲，除明视度、调性外，还具有诗意。

　　可视化信息的形态通常具有四种类型：图表式、抽象类比式、比喻式、寓意式。

　　抽象类比式包含了金字塔结构图形、环状结构图形等常见的结构图形形式；比喻式包含的树状结构、根状结构也是我们常用的图形。

　　MIT的学者用眼动仪观察用户观看可视化数据的过程，发现：首先，看一眼便能记住的可视化图形中要含有被记住的内容，具有视觉关联和语义关联。其次，标题和文字是可视化图像中的关键要素，帮助人们会议所看到的内容。第三，象形图不会阻碍人们记忆或理解可视化图像。最后，信息有助回忆和理解可视化图像。

　　有意思的一点是，最不可识别的可视化图像54%来自于政府部门（美国），他们采用的可视化图像往往采用相同的模板和类似的美学特征。因此，容易造成识别的混乱。
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