美学角度的信息可视化概述

摘 要： 信息可视化作为一个新兴的交叉领域，如今发展势头越来越强劲。作为一个交叉学科，从事这一领域研究的人员大致分为两类，从事计算机专业和设计专业的研究人员，他们都根据自己本专业的特点对信息可视化进行了研究。因此，在阅读有关信息可视化的文章时，会搜索到涵盖内容范围比较大的各类文章，一些谈的是纯技术方面的东西，如如何通过计算机技术实现信息的可视化，它们中的一些甚至提到了自己不重视美学的观点；另一些则相反，谈到了许多关于信息可视化在美学领域上的发展，有些人认为信息可视化可以作为一种新的艺术形式而独立存在，并将它与传统艺术绘画相比较。综上，文章对信息可视化这一大概念进行综述，对基础概念和容易混淆的地方进行阐释，便于第一次接触的人对这一领域获得一个全面的概念。同时也会基于文章的一些观点对信息可视化的未来作出相应的展望。

关 键 词：信息可视化 概述 定义 认知任务 信息美学

一 介绍

作为一个跨学科领域，首次接触信息可视化的人对这一领域往往存在片面的理解，容易从某一和专业相关的视角审视它。信息可视化是一个涵盖范围很广的领域，它以计算机技术为依托，同时又关注美学形式，由任务导向型向用户研究型转化，这要求越来越多的跨学科交流和其范围的更新与加入新的诠释。计算机技术的发展，也为信息可视化的深入和日益强大提供了更大的发挥空间，如今作为一个独立学科，已有一批先进的学者对其开展了专门的研究。为了鼓励越来越多人参与进来，非常有必要对信息可视化的定义作出全面的诠释，为未来研究人员的工作打下坚实基础。

二 信息可视化的定义

2.1 信息可视化的定义

关于信息可视化的定义，1999年已经提出。信息可视化通常被认为是产生信息交互及视觉表现，用以扩充用户的认知领域（Card et al.， 1999）。笔者之后阅读了有关信息可视化近些年来的30篇文章，其中许多来自不同专业背景的研究者都在自己的文章开头阐述了对信息可视化定义的理解。大致说法不变，但进行了进一步的理解和补充，下面两种说法得到了广泛的认可和支持。

在The Value of Information Visualization一文中，Card， Mackinla和Shneiderma将可视化定义为依靠计算机支持的，增强人们与数据之间视觉交互的表现形式。当一个人根本不知道数据中隐藏着什么问题或想知道更加深层次的数据内在关系的时候，信息可视化系统可以帮助人们迅速缩小范围，找到需要更仔细研究的那部分数据。

在Caroline Ziemkiewic和Robert Kosara撰写的Embedding Information Visualization within Visual Representation一文中，对可视化理论提出了一个更为广泛和全面的标准。他们认为信息可视化的定义是它区别于其他形式的视觉表现的重点之一。通常，可视化被定义为把数据转化为图像的手段，但直观地来说，其本质还是与信息图形和基于数据集的艺术作品有所区别。信息可视化是一个更大的概念，同时定位在更大范围内的可视化将有助于更好地了解基本的研究目标。

传统范畴内的信息可视化，大多指科学可视化、信息可视化和可视化分析，这三个概念本身定义就是模糊的，而且存在重叠的部分。术语“数据可视化”本身就是一种模糊的说法，因为它有时指的是上述所有的可视化说法，有时被用来专指科学可视化而没有信息可视化。对于我们而言，通常数据可视化将被用来指所有来自数据的可视化表现，无论这些数据是抽象的还是有具体的位置。基于上述这些观点，作者认为信息可视化的本质虽然是技术的，但它的表现通常情况下，是视觉的直观表示，如插图、信息图形、数字艺术、视觉语言等等。因此，信息可视化嵌入其他的传统视觉标准中，不是单纯的技术，而依赖于4种表现形式，即数据、映射、交互和符号。在这些工作的基础上，作者制定了信息可视化的定义，也可作为可视化表现的分类，对应的有四点：（1）是否来源于数据；（2）把双映射图片上的信息表现为图像；（3）提供强大的交互性；（4）在语义学上是一个符号象征系统。

2.2一些容易混淆的概念

2.2.1信息设计和信息框架

著名的信息可视化研究学者Andrew VandeMoere对这两个概念进行了划分。信息架构是一个方法，侧重于组织和分类数据，其概念上和视觉上与功能、导航、交互相关。它通常是指网页设计领域。信息设计是关于信息图形和信息视觉化展示的设计。想想你可以在报纸和杂志图中找到的图表。因此，它们存在不同的定义；信息框架更强调的是一种动态特征和用户体验，信息设计更强调其近态吸引力和设计感。

2.2.2信息可视化和数据可视化

有很多人把这两个概念放在一起，认为他们是一样的。但我们通常把信息可视化看作是一个更为广泛的概念，它包括数据可视化。如上文所说，数据可视化即所有与数据相关的可视化形式，而信息可视化包括一些非数据形式的可视化。因此，它是一个更大的概念。

2.2.3数据、信息、知识和内在深刻的见解

在2009年初IEEE计算机领域的文章Data， Information， and Knowledge in Visualization中，学者们就提到了前三个应该在信息可视化领域加以区分开来的概念。Russell Ackof（f表2-1）定义下的知觉认知空间范围内的数据、信息和知识：是信息可视化过程中不同阶段信息的称呼，就范围上来说，由从大到小深入过程。数据是指信息可视化最初得到的原始符号；信息是经过处理后被认为有用的数据；知识则是经过筛选和整理后信息的使用。

而“内在深刻的见解”（insight），是一个更为重要的概念。它反映了只有在可视化之后才比较容易显现出来的数据之间的内在关系和对数据深刻的认识。在Youn-ah Kang & John T. Stasko， JiSoo Yi和Julie A. Jacko共同完成的Understanding and Characterizing Insights： How Do People Gain Insights Using Information Visualization一文就对这个概念做了透彻的调查研究。文中提到，尽管“提供内在深刻的见解”一直被认为是信息可视化的主要目的之一，但是这种内在的见解始终不是一个很好理解的概念。于是作者们受到理解力研究的启发，意识到理解这种内在关系程序方面的重要性。因此，不是问：“什么是insight？”而是将注意力集中在“人们是怎样获得这种insight上？”

为了更好地理解和体现这种见解的特性，他们回顾了过去有关信息可视化的文献，寻求其他研究人员的意见，看他们对这个概念的理解并发现这样几条帮助理解的说法：（1）这种内在的见解往往被视为视觉可视化的结果，并且获取它的程序大部分是看不到的； （2）获得见解的四个主要过程（提供概述，调整，检测模式，匹配心理模型）已经在信息可视化的文献中得到讨论；（3）这四个不同的过程为从信息可视化中获得内在见解提供了线索。基于这些观点的取得，希望可以帮助研究人员和从业人员正确理解insight的概念，并在一个更深入的层次上评估InfoVis系统和技术。

三 信息可视化的分类

信息可视化过去的研究往往聚焦于为专家用户群提供深入了解和研究复杂的交互视觉模型技术放大认知。但是随着信息可视化的发展，它的用途也越来越多，并且越来越深入普通大众的生活。在Zachary Pousman， John T. Stasko和Michael Mateas撰写的Casual Information Visualization一文中就很难得的提出了描绘日常生活中信息可视化的概念。对信息可视化领域作出了一个系统的分类，作为对传统可视化领域的补充。

3.1传统信息可视化

传统信息可视化指的是科学可视化。它是一个跨学科的科学分支，主要关注可视化的三维现象（建筑，气象，医学，生物等），强调的是逼真的效果图卷，表面，照明光源等等，它也许还有一个充满活力的组成部分（时间）。它也被认为是计算机科学的一个分支，是计算机图形学的一个子集。科学计算可视化的目的是生动地说明科学数据，使科学家能够理解，并获得深刻的关于数据的见解。

3.2 按信息可视化边缘分类

3.2.2 周围信息可视化

周围信息可视化是一个比较宽泛的信息可视化描述，位于这一领域的边缘。Skog et. al.认为它是提供信息艺术的工作，是把枯燥的数据转换为微妙的数据画的系统。信息艺术的灵感来源于当代艺术（包括蒙德里安），传递例如公车离开时间或是天气数据这类的信息。事物的颜色、时间和位置在一幅电子图片中随着时间变化，数据得到不断更新。这种系统被认为是信息可视化边缘范畴的一个重要原因是其交互功能的减弱。

3.2.3 社会信息可视化

如今社交类信息无处不在，用户可以直接地看到他们。合作完成的文章和图画，歌曲的共享、采样、和混音。技术支持标签的使用，使人们能分享网络书签、新闻，甚至公共空间。社交过程、社交网络和社交环境的可视化成为了又一个另研究学者们兴奋和好奇的研究点。

3.2.4 艺术信息可视化

另一个新兴领域的信息可视化即是数据驱动的艺术作品。这些系统也显示了数据转换为图形的表现形式，其中有一些还是互动的。Viegas和Wattenberg已经创造了这个词，用于描述信息可视化技术下的艺术作品。在我们看来，这些系统有明确的目标，即挑战先入为主的数据表现形式。在艺术世界的字典里，他们“问题化”了我们的日常观念。

这些系统唤起了人们的好奇，困惑，甚至沮丧，他们只从美学或设计角度出发。当然，作为一种艺术形式，他们大多具有美感。但他们有不仅是美丽的，他们也有其功能特点。

3.2.5 其他信息可视化

前面的三个子系统都是信息可视化领域相当活跃的系统，关于它们也有较多的例子。然而，还有许多其他的系统，也可能被认为是边缘的情况，却不属于上述三个系统当中。这些边缘事件主要是一些在线工具，如作为财智月刊“（SmartMoney）的地图市场[42]，或的“堆栈”、“群”、和“弧”的可视化，还有一些较少的任务，集中在可视化的网志的帖子，如“The Dumpster”。

3.3其他信息可视化的分类方法

按信息可视化内容层次划分为用户人数和使用方式、数据和内在的理解；按信息可视化的表现形式划分为数据，映射，交互和符号等等。

四 认知角度的信息可视化

其实美学角度的信息可视化中，许多原理来源于人类认知过程和思维方式的观点，下面就来看一下认知角度的信息可视化。

在Information Visualization Perception for Design一书第11章，信息可视化理论的思考中提及，信息可视化之美，关注了信息可视化的认知经济和知识的认知价值。可视化通过两种基本方法辅助思维：一种是通过信息图形的视觉询问；二是延长记忆点。看到的东西可以更容易被认知的几种重要途径有：（1）增加记忆点，方便大脑的后续整理；（2）减少寻找信息的步骤；（3）提高图案的识别性；（4）发挥认知推断的作用；（5）使用认知机制观察信息；（6）把信息编入一个可操作的界面信息可视化正也是基于这些观点不断优化与发展的，旨在更便捷地为用户提供实时的服务，更好地帮助人们理解数据的意思，甚至带来愉悦的享受。

此外，重庆大学的两位学者在2011年的国际电子设备工程信息技术大会上发表了Optimization for Information Visualization Based on Visual Thinkin， 其中也对人们通过视觉思维认知世界的过程做了深入探讨，并试图通过这一认知手段选择出信息可视化的最优选择。其中展示了人们开展视觉思维的认知过程。认知过程大致可以分为六个阶段。

首先通过身体器官眼睛输入图形、图像、文字、符号和颜色等等信息。人们看到信息，记忆存储下来的多少取决于人们身体的限制和过去体验和知识的积累的多少；第二阶段图形记忆会筛选一些信息，来决定哪些信息需要被大脑有意识地记录下来，在这一阶段，一些原先熟悉的或者基础的信息会很快反馈到第三阶段；第三、四阶段筛选过后的信息将得到进一步的处理，意识的功能包括根据认知目标对信息进行排序，以便收集更多的认知资源，然后重点关注一些新的或不熟悉的信息，对它们作出反馈，输入有意义的信息到记忆阶段；第五阶段，也就是记忆阶段就是把这些输入的信息转化为自身体验和知识的过程；最后进入最高阶层的抽象认知阶段，对信息进行归纳和总结，产生一些概念、逻辑性（信息之间的关系）等等的抽象概念。基于上述这些对于认知过程的分析，提高信息可视化有效性的途径是减少人们的认知成本，及简化上述过程，提高响应效率，使可视化的过程更好地符合人们认知过程每个阶段的要求。

五 美学功能角度的信息可视化

随着各种应用程序和编程语言的发展，设计过程中产生越来越丰富的图形可视化，信息可视化与美学之间的互动在过去的几年里显著增长。因此，有必要区分不同的研究者对功能性和美学特征的信息可视化。虽然客观上两个类别之间的区别是不可能实现的，因为从来没有一种可视化可以完全被看作是一个或另一个，但是假设这里存在这种可能性：那么功能角度的信息可视化的目标是传达信息，和通过用户能够快速理解的隐喻勾画出潜藏在数据内部的图形；而审美信息可视化则更侧重于引出用户出于本能和情感方面的对于数据主观印象。因此，一个成功的可视化系统的判断标准是它向用户传递数据译码的速度和效率。

功能性的信息可视化主要关注其可用性和性能。它视觉方面的判断只以如何快速的帮助用户理解数据作为判断标准。功能性和可用性必须是清楚的，使用户能够简单的获取知识并明白它们。引用Matt Woolman在数字信息图形当中的话来说，就是：功能可视化的要求比创新数据分析和计算机计算要多得多，他们必须要创建一种能让用户明白的视觉语言系统，沟通中的表述清晰恰当，就像字母和文字组成的可以在世界范围内传播的语言那样。

而相反的是，审美信息可视化看重的是视觉吸引表现形式的设计，设计师想寻找到一种出于本能的表现形式，通过用户最基本和纯粹的情感和直觉来吸引用户，引发他们的兴趣、注意力、享受和好奇心。这种形式的设计是建立在其视觉形式可以快速吸引用户的基础上，是他们获得一种娱乐和享受的感觉，有时候甚至会牺牲任务的有效性，设计师强调的是一种出于人类本性的体验，使其与用户之间产生共鸣。

六 总结和信息可视化未来发展

上述文章粗略地对信息可视化的一些基本概念做了概述，从最初的定义到一些分类，然后是认知原理和美学角度的信息可视化。希望用户能够迅速抓住信息可视化的大致轮廓，有一个初步和完整的认识。对于研究者们而言，更好地了解信息可视化领域的基础背景，为选择研究范围和未来研究打下基础。下面是一段对于信息可视化未来的畅想。

未来信息可视化的展示会更加个性化和私人化，为用户提供实时便捷的信息。信息可视化的表现形式将不会仅限制于2D空间，而是更注重整合的交互式体验。无论信息可视化怎样服务于我们的未来，它都将是理解和改变世界的一个可靠的工具。

花费一生的时间在信息的洪流之中，在内部空间中来回流动是不是一种选择。人们和公司越来越理解大数据的价值，教育正在改变，不断适应新技术和工具，形成路径，获得开放的信息源，对抗信息高墙。当新的一代掌握大局时，信息图形将会变得很普通。革命将会是可视化的。

每家每户都将有一个网络化数字日历/待办事项列表（包括锥子，独轮车和飞行棋）。日历将同步每个人的电子邮件和朋友、熟人甚至是敌人的方位。我们将在睡前和一早起来看到这些信息——就像我们习惯于在那些智能设备（智能手机、平板电脑、笔记本）上做的事情一样——浏览我们个性化的屏幕，可视化我们的饮食偏好，交叉引用医生的营养建议，链接我们的智能购物清单筛选喜爱的食物，编制每月食物摄入量，并反馈到我们的医疗记录。当然，它会显示为一系列智能的信息图形，这些都为我们在社交媒体时代快速处理信息提供了便利。信息可视化将不断扩展它的应用范围，不断深入我们的日常生活，总有一天，它会成为我们生活中司空见惯的事情，我们生活的一部分，相信这一天并不远了（Sarah Slobin， 2011）。

参考文献

[1] CARD， S. K.， MACKINLAY， J. D. &SHNEIDERMAN， B. 1999. Readings In Information Visualization： Using Vision To

Think， Morgan Kaufmann.

[2] FEKETE， J. D.， VAN WIJK， J.， STASKO， J. &NORTH， C. 2008. The Value Of Information Visualization. Information

Visualization， 1-18.

[3] GAVIRIA， A. R. 2008. When Is Information Visualization Art？ Determining The Critical Criteria. Leonardo， 41， 479-482.[4] HORNB K， K. &HERTZUM， M. 2011. The Notion Of Overview In Information Visualization. International Journal Of

Human Computer Studies， 69， 509.

[5] LAU， A. &MOERE， A. V. Towards A Model Of Information Aesthetics In Information Visualization. Information

Visualization， 2007. IV ’07. 11th International Conference， 4-6 July 2007 2007. 87-92.

[6] LERNER， E. 2011. The Future Of Data Visualization. Print， 65， 62-68.

[7] MIN， C.， EBERT， D.， HAGEN， H.， LARAMEE， R. S.， VAN LIERE， R.， MA， K. L.， RIBARSKY， W.， SCHEUERMANN， G.&SILVER， D. 2009. Data， Information， And Knowledge In Visualization. Computer Graphics And Applications， IEEE， 29， 12-19.

[8] OFFENHUBER， D. 2010. Visual Anecdote. Leonardo， 43， 367-374.

[9] POUSMAN， Z.， STASKO， J. T. &MATEAS， M. 2007. Casual Information Visualization： Depictions Of Data In Everyday Life. Visualization And Computer Graphics， IEEE Transactions On， 13， 1145-1152.

[10] SHIHU， X. &FANG， S. Optimization For Information Visualization Based On Visual Thinking. 2011. IEEE， 4243-4247.[11] VON LANDESBERGER， T.， KUIJPER， A.， SCHRECK， T.， KOHLHAMMER， J.， VAN WIJK， J. J.， FEKETE， J. D.

&FELLNER， D. W. 2011. Visual Analysis Of Large Graphs： State-Of-The-Art And Future Research Challenges. Computer Graphics Forum， 30， 1719-1749.

[12] WARE， C. 2004. Information Visualization： Perception For Design， Morgan Kaufmann.

[13] YI， J. S.， KANG， Y.， STASKO， J. T. &JACKO， J. A. Understanding And Characterizing Insights： How Do People Gain Insights Using Information Visualization？ ， 2008. ACM， 4.

[14] VERENA， 2007. Infosthetics： the beauty of data visualization，

http：//pingmag.jp/2007/03/23/infosthetics-form-follows-data/

[15] BOB DUGGAN，2012. Is Data Visualization the Future of Art？

http：///Picture-This/is-data-visualization-the-future-of-art

[16] SARAH SLOBIN，2011.The Future of Infographics

http：///writings/the-future-of-infographics