编者语: 你觉得,下面列出的这些图表是不是很完美?各种色块、繁复的数字无不彰显了制作者的认真、努力。 但是,除去当时“这很有趣”的感受,你不会因此产生更多的想法,也不会因此决定某种行为!

所以,无一例外,它们全部都是些无效、劣质的图表!

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Cole会通过大量的案例告诉你,真正有效的图表如同故事一样,是可以产生某些寓意的。数据可以让受众做出某种反应,在受众与数据展示人之间形成富有成效的对话。


访谈嘉宾:

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Cole Knaflic,数据分析专家,前Google人力分析团队经理,曾任银行和私募基金分析师,曾在马里兰艺术学院教授信息可视化课程。目前专门研究定量信息的有效展示,并撰写热门博客storytellingwithdata.com。她的数据分析研讨会和演示深受世界各地受众追捧。

Cole 认为在“如何运用数据进行有效沟通”方面,需要着重考虑两个问题:

  • 抓住受众的视线
  • 把数据以故事的形式展现,包含情境、情节和结局

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《用数据讲故事》里面,Cole 通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识,以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事,进而达到有效沟通的目的。具体内容包括:如何充分理解上下文,如何选择合适的图表,如何消除杂乱,如何聚焦受众的视线,如何像设计师一样思考,以及如何用数据讲故事。


访谈实录:

英文版

图灵访谈:科尔是幸运的,她找到了自己的目标:帮助世界消除一切无效的图表。能否告诉我们,你是如何对数据可视化产生热爱的吗?

是的,我很幸运能专注于一个自己热爱的领域!在银行业做分析的时候,是我第一次开始接触数据可视化。回头想想,这确实是一个开始“分析”职业生涯的好地方,因为银行业依赖数据的历史很长。对我来说,这也是我第一次看到数据的价值如此之大,它可以帮助人们更好地理解事物、做出更明智的决定。通过把数据可视化展示,更多的人可以更容易地利用数据。

最初,我之所以在这方面花了很多时间,是因为可视化展现数据的过程是一种创造性的劳动。慢慢地,我意识到,如果我在如何展示数据方面越是用心,人们就越容易关注数据,这就形成了一个良性的强化循环。在谷歌工作的时候,通过开展数据可视化方面的培训,我能够进一步地发展、研究这个领域,更好地理解为什么那些我曾经反复试验过的东西是有效的,找到了如何把这些经验教授给其他人的方法。我非常地欣赏用数据进行有效沟通的能力,我也很幸运,现在可以把数据可视化方面的经验教给别人,通过我的书、博客和研讨会的形式。

图灵访谈:仅仅展示数据和用数据讲述一个故事,这两者之间有什么区别?

对我来说,展示数据就像是展示一个图表,或是列出一些观点。看到这样的数据,人们的反应很容易是“这很有趣”,然后他们就转向下一件事了。用数据讲故事就超出了这个范围。故事有一个固定的模式,一个叙述结构:他们从某个情境开始,发展出一种紧张的情节,达到高潮,然后结束这种紧张局面。涉及数据的时候,我们同样可以使用构成故事的这些组成因素。情境就是:受众需要了解的背景,这样他们才能正确地理解我们即将告诉他们的事情。紧张情节是:不平衡——对受众重要的,他们在意的事情。你可以通过数据展示百转千回的曲折或是紧张的情节。最后是结局——号召某种行为——要解决这种紧张的形势,受众要做些什么。如果以行为号召结束一个故事,你就需要受众做出某种反应,在受众与展示人之间形成富有成效的对话。这些往往是数据展示不能带来的效果。这就是为什么我鼓励人们不要简单地展示数据,而要考虑如何让数据成为一个故事的关键点。

图灵访谈:为什么你会说“3D饼状图,从本质上讲是邪恶的”呢?

在数据可视化方面,没有太多硬性的规定和快速的技巧。它是艺术与科学之间的一个有趣交叉点,确实也有一些规则可言。其中一个,我经常在研讨会上提到的问题是:永远不要使用3D立体效果。唯一的例外是,你实际上真的是在绘制第三维(甚至这种情况下,也可能很快就会变得棘手,所以要小心),但绝不要给一维的图形绘制,比如平面饼状图。如果给平面饼状图绘制三维的效果,3D会在视觉上扭曲数据,让大脑无法围绕我们看到的内容进行适当地分析或是比较。理解饼状图本身就很困难,因为人类的眼睛不会把定量的数值归因于二维空间。

如果你想要展示整体事物当中的某一部分占比很小,或者某一部分真的很大,那么饼状图是很好的。问题在于,如果你想说的比这更精妙,饼状图就无法传达这种效果了。因为一旦部分与部分之间在占比方面相似,受众就很难从饼状图里评估出哪个更大,大出多少。一般来说,涉及可视化数据问题时,我鼓励人们要非常清楚他们希望受众能够用图表做些什么,然后设计尽可能容易和直观的数据展示方式。3D饼状图带来的误导远比它的信息导向要多,应该避免使用!

图灵访谈:制作有效图表的三大原则是什么?

当你使用数据进行解释性分析的时候(换句话说,你想让你的受众集中注意力在某个事物上或者是你想要告诉给他们的故事上),我有三条建议如下:

  1. 以一种简单易懂的方式可视化数据(你想让受众用数据做什么,然后设计直观的展示方式)

  2. 有节制地运用颜色,巧妙地引导受众的注意力

  3. 运用词语(标题、标签、注释)来明确受众在看什么以及为什么关注这些内容;把关键信息用词语表达出来

图灵访谈:你曾经在马里兰艺术学院教授过信息可视化课程。我们是否可以认为,数据可视化和艺术之间存在着一种自然联系?

我相信它们之间有重叠的部分。数据可视化属于科学与艺术的有趣交集。这其中肯定有科学的成分——指导方针和最佳实践,但也有艺术的成分。这也是我热爱这个领域的原因之一——面对相同的数据可视化挑战,不同的人可能会提出完全不同的解决方案。数据可视化允许、包容一切多样性。在我看来,并非仅有一个“正确”的答案可以有效地可视化数据。不过,重要的是,要确保艺术的成分可以让受众更容易地理解这些信息。

图灵访谈:有时,可视化的数据可能具有误导性,甚至带有偏见。如何避免这种误导性?

是的,这可能是个挑战。不过,我认为真实无偏见的数据是无法实现的。用数据做任何事情,从一开始的收集数据到选择重点关注的数据,到整合或分解的方式,再到展示数据,每一个步骤中都存在偏见的成分。但重要的是,时刻谨记忠实于数据的思想,探索其他的替代观点,构建出活泼、强健的(非误导)的方案。数据可视化的黄金法则是“不要用数据撒谎”。虽然有时会存在恶意的行为,但我认为更多的情况是,人们并没有意识到使用了偏见的数据或是有意要这么做。

一些指导性的原则可以帮助我们避免误导(例如,条形图必须有零点基线,或者刚才讲过的,应该避免使用3D)。另外,要做好数据分析,这会帮助我们获取其他的观点并得到反馈,确保绘制出适合数据的可视化图形。

图灵访谈:激发你写一本书的原因有哪些?写作期间,最困难的是什么?

写《用数据讲故事》这本书的主要目标就是,跟更多的人分享我所学到的知识。写作是一项艰巨的任务。我很幸运,因为我在“用数据讲故事”这个话题上做过很多期的研讨会,对我想要讲的内容有很好的理解,并且大声地讲过很多遍。这些让我很容易下笔写出东西(用手指敲击键盘打出文字)。另外,我还用了书中讲过的许多策略,比如故事板,规划写作内容。总地来说,最困难的是,怎么让这本书对更多的读者有用。我的目标是,任何人都可以阅读这本书,并从中学到东西,从没有数据可视化经验的人到那些经常与数据打交道,想要把他们的数据进一步推动的人。为了实现这个目标,我请了很多人来审读这本书,包括非技术的人士,还有数据可视化领域里受人尊敬的一些同事。

图灵访谈:在《用数据讲故事》这本书中,你也提到了一些相关的杰出人物。哪一个对你的创作影响最大?

这是一个很好——却有些困难的——问题!我不确定我能找出对我影响最大的那位。我第一次学习用数据交流的最佳实践的时候,一定要归功于Stephen Few对我的影响(我最喜欢的就是他的书《秀出你的数据》)。在更好理解受众,如何跟受众产生共鸣的方面,Nancy Duarte 的《共鸣》对我很有启发,我经常借鉴她的《思想》,在研讨会上帮助大家理解“明确、简洁的主题”的重要性。我也经常从其他人的博客里得到很多的日常灵感,这些博文都是关于数据可视化和可视化沟通方面的文章。

图灵访谈:谷歌工作的经历对你的发展意义很大。谷歌的生活是怎么样的?为什么这些经历对你很重要?

是的,谷歌对我的意义很大(更巧的是,在那里我遇到我的丈夫,所以真地可以说,谷歌改变了我的人生!)谷歌是一个数据驱动型的公司,他们所做的每一件事都基于数据——甚至在人事管理(传统意义上的“人力资源”)上也是这样。2007年,我有幸加入了谷歌的人力分析团队。当时团队刚刚成立,所以我有机会接触到很多有趣的工作,了解怎样让经理更有效地工作,如何量化工作,自然减员的原因以及预测谁可能会离开公司。我也有机会开设了关于数据可视化的课程。课程一开始只是人力资源内部的培训项目,因为得到了员工广泛的兴趣,我们最终把它推广到所有的谷歌部门,到世界各地教人们如何有效地可视化数据。慢慢地,口碑开始不断传播,其他的机构也联系到我,希望我也可以帮助他们的团队学习如何进行数据可视化操作。后开,我离开了谷歌,去追求我的人生目标——帮助全世界更好地可视化数据,用数据讲述故事,加深对数据的理解和用数据指导行动。

图灵访谈:离开谷歌之后,现在你在做些什么事情?

离开谷歌以后,也就是过去的几年里,我一直往返于世界各地的机构当中,教人们如何有效地用数据讲述他们的故事。后来,我写了这本书《用数据讲故事:商务人士的数据可视化学习指南》(这本书已经被翻译成了9种文字),坚持更新博客storytellingwithdata.com,花大量的时间进行公开的定制主题研讨会。我认为,任何人都可以通过学习提高用数据有效沟通的能力,我也非常热爱帮助每一个人做到这一点。也许有一天,因为我的努力,我也可以到访中国!非常感谢你邀请我进行这次的访谈,帮助我向中国的读者朋友们分享我的工作和观点。


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