可視化產品2.0 | 告別一成不變, 如何向“Dear Data”藝術中取經
在可視化工作中,有些現象特別有意思。
當面對特別藝術化的可視化時,有些人會說:
“那些太藝術化的可視化是給搞藝術或設計的人看的吧,一般人看不懂。”
同時,他們也會說:
“這的確看起來很好看,很美很享受,讓人很想多看幾眼。 ”
但若你建議他們在自己的商業產品裡嘗試這些“藝術”,他們就會很為難:
“普通用戶能看得懂麼?”
“會不會過於酷炫和復雜?”
“咱還是做點簡單的吧,不要搞這些太藝術的。 ”
藝術化的可視化好像被當作只能在藝術館裡欣賞的藏畫。要么做一個藝術產品,要么做一個和藝術無關的商業產品。
我覺得,完全可以有另一種可能性,誰都不必為難。我們完全可以一邊享受藝術化可視化最好的部分 — — 審美與情感的體驗,一邊從中尋找和學習對我們有用的東西 — — 比如我們可以開腦洞,可以訓練可視化能力,可以探索自我。我把這樣一種可能性稱之為“可視化產品2.0”。今天,我以“Dear Data”為例來具體解釋一下。
啥是Dear Data
Dear Data是在紐約的 Giorgia Lupi 和在倫敦的 Stefanie Posavec 為期一年的實踐項目。每一周,她們倆根據某個生活主題收集自己的數據,然後以可視化的方式手繪在空白明信片上,再郵寄給對方。
2016年,她們將52週的明信片以及個人筆記出版成冊,吸粉無數。紐約的現代藝術博物館(MoMA)收納了Dear Data。 BBC也對兩人做了專訪《Dear Data: The designers who turned daily habits into art(將日常習慣轉化為藝術的設計師)》。
儘管如此,若建議可視化產品向Dear Data學習,尤其是商業BI,很多人都會如前所述那樣面露難色。但我覺得,至少,我們可以開腦洞,可以訓練可視化能力,可以探索自我。
可視化形式開腦洞
Dear Data中的數據量不大,但數據形式很豐富。分類數據、連續性數據(程度、時間)、地理位置數據(空間),一樣不少。對於有些主題,Giorgia Lupi 和 Stefanie Posavec 兩人收集的數據雖然類似,但採用了不同的表達方式。
分類數據的例子:第15週-讚美
Giorgia 寄出的明信片:
Stefanie 寄出的明信片:
連續性程度數據的例子:第20週-趣事
Giorgia 寄出的明信片:
時間數據的例子:第22週-回憶過去
Giorgia 寄出的明信片:
Stefanie 寄出的明信片:
地理空間的例子:第21週-我的城市
Giorgia 寄出的明信片:
Stefanie 寄出的明信片:
同一種數據類型,也有多樣化的可視化方式。以分類數據為例。
Giorgia在第8周里是將手機使用按地點類型分類,每類的數據圍成圓圈形態。數據越多,圓圈越大,即在那個地點查看手機的次數越頻繁。
在第27周里,她將多媒體的使用按多媒體類型來分類,空間的上下表示大類別,即畫在中間橫線上面空間裡表示個人相關類,下面空間裡表示專業相關的。從左到右的每一簇是一個內容類型,比如個人成長類、社交媒體類等。
更多分類數據的例子見下圖:
產品行業開腦洞
商業產品往往都有各自的行業領域,交通出行、社交、購物、系統工具等。要做出好的可視化產品或設計,對行業的業務及數據的理解是很重要的。求職時,公司也會對候選人的行業背景經驗有所參考。這些是非常自然的想法。
但有些商業化的可視化產品,尤其是BI類,往往只強調理性與客觀。我們要科學分析,要理性合理,不需要藝術性。這導致那些藝術化的可視化似乎成了獨立於行業之外的“藝術”領域,而被跳過。
其實dear data有很多行業性的參考價值。儘管Dear Data的數據都比較個人生活化,但其主題也可以按行業分類。我簡單歸納了幾個比較典型的。
其中,有15週的主題可以歸為社交領域:
有5週的主題是關注於手機使用的:
有2週的主題直接是關於任務日程的,即效率工具:
市場上有些產品以可視化的方式傳達用戶使用情況的數據信息。這已不是新鮮事。比如,健身類App展示用戶跑步的路線地圖,銀行App會用圖表來展示用戶的開銷,iPhone系統增加了屏幕使用時間的圖表報告,等等。
除了簡單的傳統圖表以外,也許在趣味性上還可以有所突破。同時,這種趣味性本身,也可以是一種品牌形象。
對於那些還沒有採取可視化戰略的產品,也許可以由此開開腦洞,嘗試一些革新。
比如以前我在用戶體驗與行為設計課的項目裡,曾將可視化結合到產品設計中。這個項目的結果是設計了一個眾包式(crowdsourcing)的問題解決平台。用戶發布了問題後,其他人可以在問題後提出解決方案,也可以在其他人的解決方案之上再進一步提出問題。
因而最後在數據上,會形成一條從抽像到具體的、有時間線的解決路徑。對於這類信息,最常見的傳統展示方式是時間軸列表。於是我嘗試了一下用新的可視化方式來組織這些數據,即如下圖的樹圖。
可視化能力訓練
Dear Data本身這種形式,可以是一種可視化訓練方式。我們可以像Dear Data一樣給自己每週一練。其中,包括兩個方面的訓練:數據定義和可視化速寫。
1.數據定義的訓練
我認為,數據可視化很重要的目的是信息傳達。這個可視化想要講什麼樣的故事(storytelling),想讓讀者獲得什麼見解(insights),決定了可視化的設計形式。而且,若沒有特定的數據及數據格式,有些設計形式是無法實現的。所以,Dear Data的每週主題有助於訓練自己提出數據需求的能力。
以上面的第20週-趣事為例。同樣是記錄生活中有趣的人事物,兩人雖然都記錄了趣事的話題和有趣的原因,但Giorgia還記錄了趣事的來源、有趣程度、以及轉發情況,而Stefanie則額外記錄了發現趣事的地點。
2.可視化速寫的訓練
可視化設計是一種能力,是可以培養和訓練的。我們可以每週對一個主題的數據快速可視化。不要怕自己不會畫畫,就像Giorgia Lupi所言,你只需要一隻筆而已。當然,有一套彩色筆更好。
在這個訓練的過程中,可能一開始自己感覺思路活躍,有這樣那樣的思路。但到了一定時間,會開始發現自己的設計思維固化,一類數據總是習慣性採用某一種設計形式。於是,自己會開始走出舒適圈,嘗試思考新的設計方式。而這時,就是能力成長的真正開始。
數據人文與自我關懷
當我們開始以Dear Data的方式訓練自己,其實也會在這個過程中自我關懷與成長。 Dear Data可以是一種新的日記形式,以數據記錄的方式幫助我們更好地認識自己。 Giorgia Lupi 在受訪中說:“我更加清楚周圍發生的事情。我覺得數據收集可以是一種冥想形式。”
Dear Data的主題有很多是直接與自我成長相關的:
在第3週-說謝謝的主題筆記裡寫到:“我們多久跟遇到的人(及我們愛的人)說謝謝?這週,Giorgia和Stefanie想看看她們對他人有所親切,結果發現她們也許應該更感激她們的朋友和家人,而不是陌生人。”
然後在這篇筆記的右下方,Giorgia寫到:“男朋友看到我的筆記說我作弊。他說他說謝謝我的次數比我說謝謝他的多。想的美!這就是當你不記錄數據的後果!”
總結與後記
在可視化工作中,我們不必為是做一個藝術產品還是和藝術無關的商業產品而為難。我們可以只是單純地從從藝術化的可視化作品中草船借箭,尋找和學習對我們有用的東西。這便是“可視化產品2.0”。
而且我相信,我們每個人都必然能從中學到東西。可視化設計師可以從這些手繪中獲得創造性的設計靈感,產品經理可以從Dear Data主題裡學習如何給產品增添創意和品牌情感,可視化愛好者可以嘗試同樣方式訓練自己的可視化能力,而我們人人都可以通過收集和可視化個人數據來探索自我。
最後,我之所以寫這篇文章以及這些觀點,是因為我切身實踐了。這些都是我的真實感受。幾個月前,我和我的朋友也開始製作這樣的明信片給對方。
雖然我們是抱著“交換日記”的心態,但隨著時間的積累,我發現Dear Data的意義遠遠不止這些,所以今天有了這次文章的分享,希望大家也能有所收穫。
最後,請繼續關注我们。之后,“可視化產品2.0”專題將繼續為大家的腦洞拋磚引玉。
本文作者
相關鏈接
Dear Data項目:http://www.dear-data.com/theproject
Dear Data明信片合集:http://deardata-deliveries.tumblr.com/
BBC採訪Dear Data: http://www.bbc.com/culture/story/20160928-dear-data-the-designers-who-turned-daily-habits-into-art
MoMA收錄Dear Data:https://www.moma.org/collection/works/215813