看到这些可视化，有谁能忍住不吐槽？

辣眼睛的可视化在生活中随处可见：大到广告招牌，小到手机 APP……回想你上次走错路，可能就是因为看到了一张“帮倒忙”的可视化。

为了能“有理有据”地吐槽可视化里的糟粕，课代表特别邀请了同济大学的蓝星宇博士。请她来分享一下在 2022 年 ChinaVis（中国可视化与可视分析大会）“可视化吐槽特别专题”上的演讲。

但是在这个领域呆久了之后，我发现现实还是比较骨感的。

你会发现，很多时候出现在我们周遭的可视化设计，并不是上图这样的“清流”，而是令人苦笑的“泥石流”。

下面是几个我在日常生活中的观察。

我想分享的第一个例子是医院中的可视化。相信不用解释，大家都能想起一些在医院里找不着北、四处碰壁的惨痛经历。从数据的角度讲，我们的就医过程，其实相当于是一种有顺序的流程数据。但目前，在大多数医院里，这种流程数据还没有被很好地设计出来。

比如，一个典型的问题是数据还不够视觉化。在很多医院里，我们只能看到混杂的文字指引。稍微好一点的情况下，能看到一些这样的流程图，但是读起来也比较费力，还需要理解一大堆名词。

第二个典型问题是数据的碎片性。有关就诊的信息，有的医院是在窗口贴个文字说明，有的是指示牌，有的什么都没有只能靠问，然后还会附赠一个护士不耐烦的白眼。这就带来了非常高的认知成本。也就是说，患者需要理解、消化、整合的信息非常多，因此我们才会感到焦虑、费劲。我常常想，如果我们可以优化整个流程的可视化设计，就医体验一定会好很多。

这里有一些我觉得比较有借鉴意义的例子。这个是福建的一位护士绘制的医院地图。她用了一种手绘漫画的形式，把整个医院的构成可视化了出来，并且有很多形象的图标和注释，因此对于患者来说更加友好。这叫提升可视化设计的宜人性。

这个例子来自上海市公惠医院。可以看到，在左边的平面图上，设计者用颜色把不同的科室区分了出来，比如内分泌科是蓝色的，眼科是橙色的。而让我觉得最有意思的是，它在实体空间的装修中，也使用了一样的颜色。如右图所示，内分泌科的指示牌也是蓝色的，而眼科的门面则是橙色的。这样，患者甚至不用看字，远远的就能识别出眼科。这叫提升可视化设计的一致性。

再比如，这是协和医院就诊 App 的一个界面。患者在完成缴费之后，会出现一行提示文字，进一步引导他，“检查、检验在哪里？取药窗口怎么走？点击查看导诊单”，然后你点下面的“导诊单”，就可以看到取药在哪里、检验在哪里、可能需要等多久。这就把原本散落在线下各个角落的数据串联了起来，使得你的就医体验是连贯的。这就是通过可视化和交互设计的力量，提升了设计的连贯性。

第二个例子叫“浪费钱的可视化”，是关于广告的。这张图拍摄于上海地铁上，是一则基金公司的广告，目的主要是吸引用户去购买他们的基金。但是大家看这张图，只有上半部分突出显示了收益率，下半部分全是小字。

更细致地说，首先，它的字数太多，坐地铁的人很可能没耐心读。第二，对普通老百姓来说，文字的内容太过专业了。第三，地铁是一个公共的活动空间，这个字体尺寸，一米开外的人就看不见了，那么用这么密密麻麻的小字是为了测视力吗？所以在我看来，这张广告的至少一半空间都被浪费了，这又进而导致了整个广告传递出的信息很少，没有什么吸引人的点。所以，我当时的第一反应就是：这广告投得有点亏吧？

那什么叫吸引人的广告设计呢？我们可以来看两个比较夸张的例子。

一个是香飘飘。它通过“杯子连起来可绕地球两圈”这样的表述，把非常抽象的销量数据，转换成了具象的、可以感知的东西，让人一下子就能意识到：它真的卖出去了好多好多杯奶茶啊！

另一个是椰树牌椰汁。大家别觉得他土。看完这个巨大的数字，你是不是能感受到这个品牌真的很驰名、很畅销？这个激烈的色彩对比，是不是让你的情绪更高昂了？不仅如此，这家企业还通过十年如一日地坚持这种“电线杆广告风”设计，形成了自己独特的品牌形象，引来了诸多跟风。这充分说明了它作为一个广告可视化的传播力，其实是值得我们这些可视化设计者反思的。

第三个例子是“易误解的可视化”。今年上海疫情的时候，当我打开高德地图看到这样的画面时，好像我的周围已经被密密麻麻的病毒攻陷了。

我也一度想把这张图发到朋友圈，说明上海疫情很严重。但最后还是忍住了，因为我的可视化雷达告诉我，其实是它的设计造就了这种密密麻麻的恐怖感。在这么大的城市，地图上的哪怕一个小点，其实都对应了成千上万人，更别说这么大一个 icon。换句话说，这个可视化突出了小部分阳性病例，而大部分健康的人被覆盖掉了。所以说，有些时候你以为客观的、无伤大雅的可视化设计，其实会带来偏见。

再比如，大家可能都看过国外《金融时报》的这个经典的疫情可视化。它把病例的数量，也就是 y 轴，取了对数（log）。为什么这样做呢，是因为各国之间的人口差异本身就很大，病例数量的差异也大。如果按照正常的比例来做图，很多小国家的折线就会非常贴近 x 轴，导致数据不可读。而取对数，相当于把小数往上“提”、大数往下“压”，使得国家之间的差异在视觉比例上缩小了，更方便比较。

但即便是这个在统计学意义上非常精妙的设计，仍然收到了大量吐槽。为什么呢？因为很多人根本没工夫去理解什么是 log。他们看到这个图的第一反应是：明明感染人数一直在增加，这个曲线怎么还越来越平缓了？你是不是故意在给这些政府洗白？

所以说，像涉及到这种比较严肃的、争议性的话题时，我们做可视化设计更要谨慎。

刚才是我作为用户的一些日常观察。但其实，我自己同时也是一个可视化的设计者。在设计可视化的过程中，我也能切身体会到，一个好的可视化设计，真的是挺难的，被吐槽是常态。

比如，在一篇论文里，我们设计了一系列能够表达情感的可视化动画。最终的设计稿是这样：

这是把我们的动画设计应用到一些真实故事上的例子：

但实际上，整个设计过程还是很艰难的。我们首先需要从动态插画里面提取一些常见的情感运动模式，然后把这些模式，移植到图表上。比方说，愉悦的一个常见运动模式是弹跳。那么我们就要想办法让柱状图、折线图、饼图弹跳起来。

结果，移植的过程中，有些效果的移植就明显水土不服了。比如，这里有一些当时被我们毙掉的设计。像这个是通过模拟人的躯体扭动来反应幽默。它是挺好笑的，但是看上去有一种难以描述的诡异，算是我们自己创造出的一股“泥石流”。

还有一些情感动效，在人和动物身上是奏效的，但放到抽象的几何图形上就会“变味”。比如这个是模拟人在惊讶时会伸长脖子的反应，在卡通里特别常见。但放到图表里，就会产生数据的拉扯，影响数据的准确性，所以最后也被毙掉了。所以，最终我们也是迭代了很多轮，才得到了相对比较满意的设计结果。

为什么说“相对满意”呢？因为用户也是千人千面的，很难找到一个让所有人都满意的可视化设计。

以另一篇论文为例。在这篇论文中，我们让用户看了 900 多张信息图，然后收集了很多用户评论，其中就包括不少吐槽。我们发现，这些吐槽真的可以说是百花齐放。比如，有个人说白色的背景太亮了，伤到他的眼睛；但又有个人说黑色太暗了，希望换成白背景。有个人说，我喜欢圆形的可视化；但又有人说圆形布局，会让他扭到脖子。如果你是设计师，你该怎么办呢？是优先关心可视化的美观性，还是优先关注用户的舒适度？

还有一些吐槽让我印象深刻。比如，有人说，“我看不懂这个图表，这让我觉得自己很笨”。再比如，有个人说，这张信息图的设计让他联想到他自己可能也要无家可归了，所以他感到非常的悲伤。可视化设计师可能做梦都想不到，自己的作品会以这样一种方式，在精神上伤害到别人。

这些吐槽某种程度上是超出我们预期的。同时，也让我们反思，可视化设计是否需要有更多的“将心比心”？提升对用户身体和精神的关怀，要求我们做出对用户更加友好、友善（friendly）的可视化设计。

总结而言，我觉得，被吐槽可能是可视化设计永恒的主题。

在经典的可视化教材里，前辈们一般教我们要做准确的可视化，做清晰的、有效的可视化。而在实际生活中，我们或许还有更高的追求。

比如，像刚才所说的这些案例，我们其实还可以做对用户友好的可视化、做良善而不谄媚的可视化、做公正而不偏见的可视化。我相信，我们始终可以为着更好的可视化设计而努力。