豆皮粉儿们，又见面了，今天这一期，由字节跳动数据平台的玄魂，给大家带来一篇关于可视化作品诞生流程的翻译文章。
原文链接：https://devikakhowala.com/data-humanism
注：部分内容未完全遵照原文进行翻译
为什么要翻译此文？
这篇文章为可视化设计提供了很好的入门范例，让我们清晰的了解到一件可视化作品的诞生流程，以及这中间要做的事情。
本文作者最终实现了一个基于网络的数据可视化平台，将公园和娱乐设施的定量数据转化为信息丰富、引人入胜的视觉效果，以帮助市民和城市官员做出更明智的选择。
“Human nature is in the center of data universe.
Meaningful connections with data are important for understanding them.”
— Giorgia Lupi
DESIGN PROCESS（设计流程）
1.1 UNDERSTANDING THE CONTEXT（上下文）
Why do it?（起因）
在我们生活的数字世界里有大量的数据，但同样丰富的数据也使得我们很难将其处理成一种相关的、可用的形式。为了建立有意义的连接，讲一个可以激发好奇心和让人产生兴趣的故事很重要，这是人们想看到和了解的东西。通过这样的故事，人们可以了解它的你的目的，并感觉到这些内容和生活的联系。
1.2 DATA ANALYSIS（数据分析）
1.2.1 Collecting & Cleaning the Data （整理和清洗数据）
通过查阅可用的数据，我决定将人口统计数据与阿勒格尼县（Allegheny county）公园和娱乐设施的数据一起绘制地图，以探索两者之间的模式和关系。为了理解我收集的数据，我使用数据组织工具（Coordinate systems and LATCH principles，参考： https://www.informit.com/articles/article.aspx?p=130881&seqNum=6 ） 如坐标系和 LATCH ， 对其进行了清理和分类。这些数据排序方法可以方便地分析、比较和对比数据包中的信息。可视化的目的是调查城市基础设施和社区人口构成之间的关系，如果有的话，并以人们可以参与的方式呈现。
1.2.2 Exploring the datasets(探索数据）
我将每个街区的人口密度、土地面积、平均年龄、收入中位数等数据与该街区的公园和娱乐设施数量进行映射。在研究数据时，我发现不同的数据集之间没有明确的模式或关系。如果有的话，我那未经训练的眼睛肯定错过了。虽然我没有得到直接的结果，但我继续将要探索的数据集进行可视化，希望在这个过程中学到一些新的东西，并希望找到一种方法，使这些数据集对人们有用。由于项目时间限制，我只研究了匹兹堡91个社区的一半数据。
1.3 VISUAL DESIGN（可视化设计）
1.3.1 Exploring the form（探索形式）
Nathan Yau,‘Visualize This’ 和 ‘Data points’的作者，他说“可视化对针对非数据专家展现数据价值方面十分有用”。为了构建更具凝聚力的视觉设计语言，我使用了利用视觉变量来开发连接形式和功能的方法；基于语义来表示数据。
1.3.2 Initial concept : User testing, Feedback & Redesign（初始概念：用户测试、反馈和重新设计）
使用“快速约会（speed dating）” 作为调研方法，我采访了10个同学，要求对我最初的想法给出反馈。来自用户测试的反馈：
• 叙事效果很好，激发用户参与的好奇心• 形式大于内容• 更有效地使用可视变量来匹配内容• 网格和地图系统都有价值，应该考虑两者都保留
1.3.3 Form Exploration & Refining（形式探索与提炼）
基于反馈，我重新审视了视觉形式，明确了在形式和内容之间建立强有力的联系的目标。我专注于研究更多文字形式的使用，这些形式可以让观众轻松获得清晰的含义。这个想法是建立一个整体的形式，这样如果有人从远处看这件作品，他们也可以抓住这件作品的重点。
1.3.4 Visual Design System （视觉设计系统）
我以树木为中心人物，围绕着它展开叙事。这使我能够成功地连接那些似乎与自然无关的元素。将这些元素编织在一起，用户很容易将视觉呈现和大脑中的记忆关联在一起。最终要呈现的数据如下图所示。
使用树木作为公园和娱乐设施的代表立即为观众提供上下文信息。
线条+动作代表年龄组。灵感来自树木年轮，它将树木年龄和社区的年龄建立了很好的连接。用比例尺表示面积。简单的视觉关系减少了观众的认知负荷。
用颜色表示人口密度。
颜色+数量表示收入中位数。虽然没有直接的联系，水果般的图形很容易记住在整个叙事内容。
类型系统。
颜色系统。
按钮状态。
1.3.5 Color Accessibility Check（颜色可访问性检查）
由于设计中使用了很多绿色色调，我绝对针对绿色色弱人群进行测试和设计。普通人视图：
绿色色盲（色弱）视图：
1.4 THE INTERACTIONS（交互）
How will the story unfold? What will be the key Interactions?（故事将如何展开呢？核心交互是什么呢？） 用户可以自定义他与这件作品的交互方式是他从中获取价值的关键。拿什么来吸引用户呢？这些数字如何和用户的日常生活产生关联呢？这些数据对他们意味着什么呢？他们想知道什么呢？ 理解用户的期望和动机是设计一个可视化平台的关键。利益相关的群体：
1. 政府官员2. 社区居民3. 新移民
下面是最初的草稿：
1.4.1 主界面元素
Hover（悬浮）
每个小区都用一个符号来表示，这个符号表示该小区的公园和设施的数量。鼠标悬浮的时候通过ToolTip显示相关数量数据。 Floating Key Panels （浮动面板）
每个数据集的浮动面板在侧导航栏中折叠隐藏。
Collapsible Side Nav in Fullscreen Mode（全屏模式可收起侧导航）
Map View（地图视图）
有助于探索社区之间的关系
Grid View（表格视图）
适用于整体查看，比较数据，分析关系
1.4.2 Key Interactions（核心交互）
Map view 地图视图是默认视图。人们往往先从熟悉的东西开始。选择社区后，用户可以在其他数据集之间切换以进行分析和探索。
Map View Compare（地图视图的对比功能）
比较功能有助于比较两个或三个社区之间的数据。在一个单一的社区范围内，它还提供了一个更好的视角。空间比较也可以为新移民提供参考信息。
List View（列表视图） 列表视图允许获得完整的各种数据集之间的关系。单击单个社区可以打开该社区的详细信息页面。
List View Compare（列表视图对比功能）
列表视图允许在给定时间范围内比较多个社区。如果有人想把某一类型的社区放在一起比较，这会很有用。
1.4.3 How can I take this further?（ 还可以做得更好）
（略）
小结
“Look for the question, not the solution.”
— Red Burns
数据可视化可以做的不仅仅是基于模式和关系提供答案。当事情不符合我们的预期时，人们可以利用数据来发现问题，评估和寻找机会。这个可视化作品也有了更大的价值：
• 以帮助市政当局发现模式，并为未来规划提供信息。• 它也可以作为当地市民的一种资源，倡导在他们的社区发展公园和娱乐设施• 该市可以在低收入社区计划季节性避难所• 建设60岁以上人群的娱乐中心• 规划在低收入社区建设健康营
The End
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