第一期来聊聊数据可视化。
数据可视化这个概念相信大家都不会陌生，在 Windows 98 的年代，系统自带的音乐播放器视图就会根据音乐的节奏、强弱而律动。
还有中学时代的噩梦元素周期表，现在看来却是非常优秀的可视化呈现。表格的行列叠加颜色表现了元素的周期性变化，元素的性质一目了然。
也有些在数据时代显得很酷的可视化，比如 The Strait Times 的 Marvel Cinematic Universe。用交互任务关系图展现了漫威电影宇宙中人物角色之间的关系和他们之间发生的故事。
同样是影视题材的，Impossible Bureau 的 Wind and Words，将权力的游戏中的台词数据做分析，来可视化表现角色之间的爱恨情仇。
可视化也不仅仅是视觉上的体验，也可以是声音上的。
当你开车走在城市里，你拥有的只是一张无声的地图。于是我在想，为什么一个音乐的城市只给每个游客一张相同的地图？地图可以听见声音吗？
向帆老师把曾经发生在西雅图的音乐事件、在这里诞生的音乐，定点标记在这个城市不同的角落，让每一首音乐占有一个空间。
当每首歌拥有了自己的空间，整个城市的街道就成为了一个可以穿越的音乐长廊。而且声音会互相叠加，互相有机会转换。随着你一边开车，你就像在实体空间里面做DJ一样，可以自己混响音乐。
强烈建议戳下面的视频感受一下 ↓↓↓ （记得开声音）
数据可视化是一门技术也是一门美学。它将原本包裹在01世界中的线索抽丝剥茧，讲述一个个故事。说他是技术，是因为且不论我们如何沉淀出这些数据，算法是那把剖开虚拟世界的一把中立的刀。说他是美学，数据可视化再现和再造了我们和信息之间的关系，以及人类如何经验和认知这些信息。
现代的数据可视化从科研、艺术作品一步步的走向新闻、商业等不同领域。在电视上的数据新闻，在营销号发的一张图告诉你双十一该买什么，在工作汇报PPT上的数据图表，在一个月打开不了一两次的健身APP的健康仪表盘……可视化已经成为了一个「注重数据的价值」的徽章。
数据真的「看得见」吗？讨论数据可视化不能绕开他的主体——数据。
数据
在做用户研究的时候，我们有两类主要的方法——定量研究和定性研究。定量研究包含问卷调查、用户在网站的行为数据分析等等。而定性研究一般指观察访谈类的研究方法。没有一种研究方法是完美无缺的，每一种方法都有自己的优缺点。
但在实际工作中，往往非量化的研究很容易被轻视，会被找出很多理由来攻击这个结果，不像量化数据那样白纸黑字「不容辩驳」。特别是在这样一个需要快速做出决策的时代，一个害怕犯错的时代，人们对大数据的态度是「宁可信其有」。
大数据的结论一定对吗？
在新的一期奇葩说中，大家在讨论这样一个跟大数据有关的问题：
且不论要不要约会，大数据真的可以找到全世界最适合的人吗？其中选手有这样一个观点，既然大数据是基于过去的痕迹对将来的预测，如果我正处在一段幸福的恋情中，过去的经历都是快乐的，那么为我匹配的人，一定是我现在的另一半。
女朋友用男生的淘宝搜索了一次内衣，男生的淘宝就不断「猜你喜欢」推送内衣。
抖音不断「投其所好」，就像我曾经给一两个猫片点赞，接下来看到的10个有9都是宠物，只能靠手动去点击「不感兴趣」来主动「训练」我在数据世界中的「形象」。
我遗留下的信息在虚拟世界里塑造了新的我，而这个「我」是可以去主观地操控改写的。发一条什么样的自拍，转发一篇什么样的文章，是我们在朋友圈这个剧场里的自我呈现策略。这些由人们自己塑造的「我」，成为了量化数据研究中的「基石」。
诺基亚与智能手机的擦肩
前 IDEO 驻地消费者洞察专家 Tricia Wang 在她的 TED talk 中提出了一个问题，为什么许多大公司拥有海量数据却仍然做出了错误的决策？她举了诺基亚的例子。
2009年，Tricia 在中国用了人类学的方法研究了几百个低收入的年轻中国人，她发现「即使是中国最穷的人， 也会想拥有一部智能手机， 而为此他们几乎愿意付出一切。」而诺基亚的很多同事却认为「智能手机只是昙花一现，谁会愿意拿着这么重的手机， 电量掉得那么快，一摔就坏。」
诺基亚不相信 Tricia 的结论的原因是，这不是大数据——「我们有几百万的数据， 没有数据显示会 有人愿意买智能手机， 而你的数据量只有几百， 还如此分散，毫无说服力， 根本不值一提。」
诺基亚的方法是在已有的用户群体中优化他们的商业模式，而缺点也显而易见——基于过去的数据求最优解，无法产生关于人类新动向的洞见。
阐释还是发现？
数据可视化艺术家 Sey Min 曾在访谈中提到，
视觉可视化艺术家的道德伦理应该是「自制」和「客观」。
这和新闻工作者很像，让观众更能清晰地直观地了解这件事的前提下，不让自己的意图和理解影响观众的判断。当信息掌握在数据极权手中，热搜、推荐背后的暗潮汹涌，已经不是一句「技术是中立的」可以解释的了。
可视化作为一个工具，帮助我们阐释已有的数据，发现隐藏在数据冰川下的秘密。而我们要警惕的是如何使用它，数据本身和处理数据的方法，这比结果更值得关注。
从对数据的「视而不见」到「盲目迷信」。数据可视化让我们看见的，是真实还是故事？这已经不那么重要了。数据可视化看不见的，那些现实世界中会发生突变的未知惊喜；数据可视化目前尚未关注的，那些数据世界里认知和经验上的空白——正是数据可视化最令人激动的地方。
参考 / REFERENCE
1 网络综艺：奇葩说 第5季 第15期
2 可视化互动网站：Marvel Cinematic Universe · The Strait Times
3 可视化互动网站：Wind and Words · Impossible Bureau
4 TED演讲：The human insights missing from big data · Tricia Wang
