一个优良的可视化，如Edward Tufte所言，“通过清晰，精确和有效的传播，表达了复杂的理念”。在此基础上我补充，通过对统计信息的生动描画，一个优良的可视化同样讲述了一个有故事。如我在早前海报中探讨的那样，可视化在教育或者证实方面的角色无疑是一个有说服力的动态复合体。很少有交流形式能够像吸引人的故事一样具有说服力。为此目的，可视化需要对观众讲述一个故事。讲故事能够帮助观众从数据中获得深刻的见解。(举一个代表性的例子，你认为类固醇对于棒球运动有多大的影响?)
那么一个视觉设计师如何用可视化讲故事?分析者必须找到数据支持的故事。传统的新闻业一直在干同样的事，而记者非常善于通过信息图的可视化讲故事。有鉴于此，以下是一些关于如何讲好一个故事的新闻业策略，其同样适用于数据的可视化。
1.寻找吸引人的故事。在叙述事实和建立事实之间联系的同时，避免无聊。你在竞争观众的时间和注意力，所以确保你的叙述有勾人的地方，有冲击力，或者有一个诱人的目的。寻求那种会帮助你决定是否真的有故事可讲的叙述结构。如果没有，那么可能这一可视化应该用来支持研发的数据分析（EDA），而不是用来来传达信息。但是，就算是对于研发的可视化的设计师而言，引发观众的想象力仍然很重要，其可以鼓励观众检查相互关系和促进数据交互——想想游戏化设计理念吧。
2.考虑你的观众。观众们对此话题知道些什么?这是给决策者看的，还是普通利益相关群体，还是其他人?可视化需要以观众已有的信息为框架，不管已有信息是正确还是错误:
新手:第一次接触此话题，但并不想要过度简化。
多面手:知晓此话题，但寻求一个概括理解和主旨。
经理:有深度，对于错综复杂和交互关系有可操作的理解，能够接触到细节。
专家:更多是探索和发现，较少细节的故事讲述。
主管:只有时间收集重要及有较大可能性的结论。
3.客观并且平衡。一个可视化应该没有偏见。就算它的目的是为了影响观众，它也应该基于数据说话——而非你想要表达的东西。Tufte发现有很多图表就其构成数据误导观众，他发明了一个公式来量化这种误导性图表，其被称为“欺诈因子”。欺诈因子等于图表中显示的效果大小，除以数据中的效果大小。有时候这种欺诈并非故意——数字A是数字B的三倍，若以3D形式表现的话，会被理解为是数字B的九倍。鼓励客观的简单途径有:避免模棱两可的标示，图像维数与数据维数相匹配，使用标准单位，防止设计性的元素危及数据。在同一个可视化中，平衡可以来自于数据的不同表现方法(多种分组;可信区间而非界线;变换时间轴;不同的颜色调色板和分配表;变量刻度)。保持客观和平衡并不是一件无谓的事，而且很容易被无意地违反。观众和决策者最终会发觉前后的矛盾，这会导致设计者失去信任和信誉，不管故事有多漂亮。
4.不要删改。不要有选择性地包含或排除数据，除非你有自信能给观众“数据所言”的最佳表述。这种选择性包括:当数据连续的时候，使用离散的数值;如何处理遗漏，异常和超出范围值;随意的时间范围;缺陷的数值，容量，范围和区间。观众最终会发现纰漏，从而失去对可视化(以及你制造的其他任何东西)的信任。
5.最后，编辑，编辑，再编辑。同样，要真正努力地解释数据，而非只是让它们变得更花哨。不要落入“这看上去很酷”的陷阱，它可能并非解释数据的最佳方式。如记者和作者们所知的那样，如果你花更多的时间编辑并提高你的可视化，而非一味创造，那你就有可能是在干正确的事情了。 |