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信息设计

研究如何展示信息。

信息设计包含两个重要的概念:设计以及信息。即研究如何展示信息。

不仅是“展示”,也许换个词“呈现”,意思更加确切一些,因为设计工作中,我们不仅仅只面向形状、色彩、容器等信息的视觉映像,通常还会涉及视角、情绪、隐喻等心理层面因素。比方说,字体衬线体的古典对比非衬线体的现代感;文字的严肃对比图文的冲击力;黑白的冷淡对比红色的热情。

可以发现,所有信息都会经过设计(设计师)的诠释,后者将其中关建以及内涵(理想、信念)“呈现”给其他人。所以,不论是你闲下来在看的博客、工作日使用的汽车还是街道上的路牌... 所有信息都需要设计,最终目标是使清晰、准确而高效的传达。

评价设计的好坏,一般来说,总是围绕着“传达”这个关键点。但“传达”是困难的,设计师站在信息和受众两者中间,为将深奥复杂的信息(甚至缺失)转化能被受众理解的玩意儿花尽了心思,仍然常导向设计失败的结果,也就是我们经常听到“难懂无趣”、“晕”、“欺骗”等指摘。当然,我们总能找到许多反例,比如戴维·卡森设计的杂志封面就要求你必须花费比较多的力气来理解他传达的信息。这显然也是一种“传达”(带有强烈的戴维·卡森风格),就看你是不是他的受众啦。

信息设计也是有难度的。一方面,困扰设计师的问题可能是信息过载、缺失、深奥或无意义;另一方面,信息的真和假也常常被拿出来大加讨论。可以想象,设计师不仅要做一个“人肉翻译器”,用高超的理解力清洗并转换数据,他还需承担设计带来的“道德风险”。也就是说,信息本身在转换的过程中,它也在真与假的模糊中丢失了身影。

多个分组之间怎么对比?

使用柱状图能很好的展示数据在某个维度上的变化趋势,当分组数量变成两个时,也可以在一张图中较为清晰地展示多个分组之间的对比。

柱状图

但是当分组数量急速上升时,使用山脊线图(Ridge Plot)可能是一个更好的选择。

Ridge Plot

见:Ridgeline Plots to Depict Multiple Distributions


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