面向广泛受众的可视化反思

# 面向广泛受众的可视化反思 ## 1. 广泛受众的定义 与领域专家等特定受众不同，广泛受众通常被理解为与之相反的群体。初步来看，广泛受众可定义为普通大众，即几乎涵盖所有人，其知识和兴趣范围广泛，年龄、文化、地理和教育背景各异。 在为广泛受众创建可视化时，我们给出一个稍窄的定义：他们是可视化的接收者，通常不具备相关科学的专业知识或复杂的视觉数据分析能力，但他们可能（并非一定）比普通大众有更多相关的先前知识。此外，我们假设他们对理解所呈现数据的主要信息持开放和感兴趣的态度。例如，特定研究领域的学生群体，至少与可视化所呈现的科学内容有重叠，他们有共同的知识基础。但我们要考虑到他们先前知识的差异，这种异质性要求我们相应地设计可视化。 ## 2. 数据复杂性与简化的必要性 随着计算能力的指数级增长，存储和分析日益庞大复杂的科学数据的需求也在同步发展。如今，数值计算机模拟、遥感或数字成像等数字数据源产生了大量且日益复杂的数据，这种科学工作流程的范式转变催生了“数据密集型科学”这一术语。 科学模拟数据，如气候模型产生的数据，是三维、随时间变化且多变量的。通过集合模拟技术获得的不确定性信息为数据增加了新的维度。同样，观测数据也存在测量仪器和程序中的噪声与不确定性，并且由于技术限制或系统故障导致的数据缺失也很常见。地球系统科学目前面临的核心挑战之一就是数据的规模、复杂性和异质性的结合。需要从不同来源、不同时空尺度和不同采样方式的数据中提取、组合、联合分析和可视化地理科学信息，以获得洞察。 数据可视化的定义是减少信息和复杂性，使数据的相关部分易于理解。然而，基于数据可视化向广泛受众传达科学发现时，通常需要进一步减少信息，并采用更简洁、简化的可视化设计，与领域科学家最初使用的设计相比。显示中过多的细节，如同时可视化多个变量（多变量数据）、过多的技术注释，可能会与通过可视化传达清晰信息的目标相冲突。有时可能需要省略一些领域科学家认为应该包含的细节。 信息减少是一个具有挑战性的过程。例如，我们基于不同温室气体情景的全球月度未来预测数据，可视化了北半球海冰覆盖的预计发展情况。由于海冰面积有强烈的季节性周期，仅制作所有时间步的时间动画会适得其反。高频的季节性模式（3 月海冰范围最大，9 月最小）会主导可视化，阻碍有效传达长期来看，持续或进一步增加排放情况下海冰将退缩的预期信息。对于悲观排放情景 RCP8.5，模型模拟显示从 2060 年左右开始，夏末北冰洋将无冰，这是可视化应传达的关键信息之一。但如果我们去除季节性模式，可视化年平均海冰覆盖的结果，就无法传达这一信息，因为 2060 年后冬季仍会形成新的海冰，海冰的完全退缩将不可见。因此，我们决定在一次联合渲染中同时可视化两个季节（3 月和 9 月）的海冰。 颜色的选择是信息减少过程中的一个重要方面。对于图中所示的可视化，我们仅为两个季节的海冰浓度使用了两种单色。为了实现无海冰区域到浓度为 100%区域的平滑过渡，我们使用了透明度映射，不透明度逐渐增加，使浓度为 100%的区域完全不透明。此外，还应用了轻微的浮雕阴影来表示海冰厚度。 然而，对于一个计划中的电视纪录片，记者要求我们提供一个更简单的版本，即仅针对夏季海冰的类似可视化，因为同时显示两个季节太复杂，需要进一步解释。因此，我们制作了仅夏季海冰覆盖的视频，这确实更容易传达信息。但我们要求记者在旁白中指出，这个可视化仅显示夏季的发展情况，否则会传达一个误导性的信息（2060 年后完全没有海冰）。不幸的是，最终播出的纪录片没有明确指出这一关键细节。这个例子表明，科学正确性、完整性和详细注释的需求可能与面向广泛受众的可视化设计相冲突。面向广泛受众的可视化通常是在正确性、完整性和简化设计之间的权衡。 我们需要思考，相对于特定的沟通目标和特定受众，数据中哪些细节和方面是真正需要的，哪些信息是讲述故事真正需要的。另一方面，如上述例子所示，我们要意识到任何信息减少都可能被认为是故意省略某些细节。因此，为广泛受众制作的可视化存在显得有偏见的风险。特别是对于与政策相关的主题，如气候变化，建议在可视化时附上关于相应数据源和可视化数据部分的精确