可视化学科发展脉络浅梳(学习笔记)
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最近在听北京大学袁晓如老师的《数据可视化》公开课B站BV1z8411j7BY其中讲到了可视化的发展历程。一边听课一边做了这份笔记试着将这段从手绘到计算、再向大众延伸的学科史整理下来。因为是随堂梳理难免有理解不周全之处恳请读者指正。一、手绘时代的先驱当统计图形还靠双手在计算机远未出现的年代人们用笔和尺子绘制地图与统计图表并将其大量用于图书、报刊和人口统计。正是在这一时期几位先驱用极为朴素的方式奠定了我们如今赖以理解数据的图形语言。William Playfair1759–1823Playfair 常被称为“统计图形之父”。1786年他在《商业与政治图集》中首次发明了折线图、条形图和饼图等至今仍在日常中大量使用的基本图表。他用这些图形直观展示经济贸易数据让原本枯燥的数字表格一下子拥有了趋势与比例的可读感。这种“用眼睛理解数据”的思路现在看来似乎寻常在当时却是开创性的。Charles Minard1781–1870法国工程师 Minard 最令人动容的作品是1869年绘制的拿破仑1812年东征俄罗斯流图。此图在一幅画面里同时编码了行军路线、军队人数的持续衰减、撤退时的极低气温等多个变量。爱德华·塔夫特称赞它是“有史以来最优秀的统计图形”也让我们看见数据叙事可以在极简的几何线条中容纳如此深沉的悲剧力量。Harry Beck1902–19741931年工程绘图员 Beck 设计了伦敦地铁线路图。他做出了一个在当时颇为大胆的选择完全舍弃真实地理距离用拓扑化的横竖斜线和鲜明色彩组织线路。这种以用户认知为中心的示意图风格后来几乎成为全世界交通图的通用范式——好的可视化有时恰恰要“失真”才能更有效地传达信息。John Tukey1915–2000统计学家 Tukey 是探索性数据分析的奠基人。他在1977年出版的著作中系统地提出了茎叶图、箱线图等方法并反复强调在建模之前应该先借助图形来理解数据。他的工作将统计学与可视化紧密结合箱线图至今仍是学者和数据分析师手边不可或缺的工具。Jacques Bertin1918–2010Bertin 被誉为“可视化理论之父”。他在1967年出版的《图形符号学》中系统地定义了可视化的“视觉变量”——位置、大小、形状、明度、纹理、颜色和方向并说明如何根据不同数据类型定类、定序、定量来合理选用。这一理论框架直到今天仍然是可视化设计与研究的一块重要基石。回看这几位先驱的工作我常常觉得他们的真正贡献不在于某一种具体的图形技巧而在于反复在论证同一件事人的视觉可以成为认识复杂世界的有效通道。二、早期可视化的两个经典注脚在手绘时代地图是最为典型和成熟的可视化形式。但以下两个例子分别在地图与统计图表两个方向上展示了可视化揭示隐藏规律的惊人能力。伦敦霍乱地图1854年1854年伦敦霍乱爆发John Snow 医生将每位因病死亡的患者的住址以点标记在地图上又将公共水井的位置以叉号标出。通过图形可以清晰看到死亡病例聚集在 Broad Street 水井周围。据此 Snow 建议关闭该井疫情随之缓解。这一工作使他被公认为现代流行病学的先驱也让无数后来者信服哪怕数据零散而混乱良好的可视化也能帮助我们接近真相。据信为最早的统计数据图表约1644年荷兰天文学家 Michael van Langren迈克尔·范·朗伦绘制了一张展示托莱多与罗马两地经度差测量结果的图表。横轴上他排列了不同观测者给出的测定值每条水平线代表一次测量。比起单纯的数值罗列这张图让人一眼看出测量的分布范围与误差。它被认为是目前已知最早的一幅统计数据图表——在遥远的十七世纪已经有人在试图用图形让科学数据变得可感、可比。三、计算机时代可视化作为独立学科的诞生学科确立的标志进入1980年代超级计算机的模拟与医学影像设备如CT、MRI开始产生前所未有的海量数据。1986年美国国家科学基金会NSF召开专题会议正式提出“科学计算之中的可视化”希望在计算数据与人类理解之间架起一座由图形和图像构成的桥梁。这次会议被普遍看作科学可视化作为一个独立学科问世的标志。此后从1990年开始举办的 IEEE Visualization ConferenceVIS逐步成为领域内最重要的国际旗舰会议。在中国从2008年北京的可视化论坛到2013年以后的 ChinaVis 大会再到伴随其间的暑期学校一个渐成规模的研究社区也慢慢成长了起来。创始时期的算法与社区科学可视化诞生之初主要面对的是体数据和流场数据。许多如今仍被广泛使用的经典方法就出自那个时期例如1987年提出的 Marching Cubes移动立方体算法至今仍是等值面提取的基础。此外Arie Kaufman 等学者在1990年代积极推动创建了 IEEE Transactions on Visualization and Computer GraphicsTVCG等期刊为这个新兴方向奠定了学术发表的阵地。正是从那时起全球的可视化研究逐渐汇聚为一个有规模、有传统的学术社区。从科学数据到信息可视化最初的可视化主要面向物理和医学领域的科学数据。但大家很快意识到还有大量抽象的、非物理的数据同样需要被看见。1995年第一届 IEEE 信息可视化会议InfoVis召开高维数据、层级结构、网络与文本等成为新的研究对象。这标志着可视化从“看见物理世界”扩展到“看见抽象关系”。四、新世纪的转向分析性可视化与面向大众的传播可视分析的兴起进入21世纪尤其是在“911事件”之后安全、金融、应急等领域对复杂异构数据分析的需求急剧增长。在此背景下可视分析强调以交互式可视化作为人机合作的界面让人的认知与决策能力同机器的计算能力深度融合。这种思路将可视化提升为一种推理和决策环境而不仅仅是展示结果。向大众传播的挑战另一个值得关注的趋势是如何让可视化走出专家圈成为更多人能够理解、参与和使用的媒介。新闻中的交互图表、叙事性的数据故事等形式正在蓬勃发展但如何平衡准确与易懂、深度与普及至今仍是充满挑战的课题。甚至可以说面向大众的可视化传播正在重新定义可视化的边界与责任。回顾这段从手绘到计算、从专家工具到大众媒介的历程可视化的核心目标其实一直没有变过借助人的视觉感知从复杂数据中发现模式、讲述故事并辅助决策。整理这份笔记的过程也让我再次感受到这一领域固然已经积累了大量方法和理论但它远未定型仍在不断生长。课程来源本文根据北京大学公开课《数据可视化》共63讲的学习笔记整理而成课程链接【公开课】北京大学数据可视化
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