文｜樊佳莹
今年的里约奥运会不仅捧红了VR和人工智能这两枚小鲜肉，也为数据可视化（data visualization）这枚老肉搭建了一个得以再次大放异彩的舞台。
《华盛顿邮报》的数据可视化奥运
为了让民众更好地参与、融入本届奥利匹克赛事，《华盛顿邮报》推出“可视化的里约2016”系列专栏。以数据地图、时间线、交互式图表、交互式查询界面、动图等数据为主、文字为辅的表现方式记录了奥运会的方方面面。
1、数据地图＋时间线
数据地图与时间轴是数据可视化重要表现方式。在地图上标注信息是数据地图的主要特征。上图在世界地图上罗列出了那些曾经举办过奥运会以及即将举办奥运会的国家。以不同的颜色划分地域，例如蓝色代表北美洲，绿色代表欧洲，橘色代表亚洲等。用形状区分奥运会类型，例如实心三角形代表冬奥会，实心圆代表夏季奥运会等。再配以时间线进一步说明各界奥运会举办的时间顺序。即保证了信息的详尽，又不失简洁大方美观。
2、交互式图表
在记录各国所获奖牌数量上《华盛顿邮报》选择了交互式图表这一生动的表现方式。每个小人代表不同的国家，小人下方的三色小圆点由上至下分别代表铜牌、银牌、金牌。圆点的个数与所获奖牌的数量相等。该图表的交互性体现在鼠标所到之处的小圆点会显示出对应的奖牌信息，例如点击美国最上方的代表铜牌的小圆点显示的是“举重：女子75千克举重，获奖者Sarah Robles。”
3、交互式数据查询界面
为了方便用户比较查阅，《华盛顿邮报》以地域、语言、人口数量等为标准将全世界的国家划分为16个组，比如欧盟国家、东亚国家、岛国、人口少于100万的国家、说英语的国家等等，设立了交互式数据查询界面。在数据查询界面中，用户可以根据需求选择两个不同的国家组合。在鼠标选中的同时，窗口下方会出现所选组合对应的交互性图表信息：所获奖牌数以及包含国家的数量和名称，如下图。
交互式作品的优点在于不但可以扩大图表容纳的信息量，而且可以增强用户的参与度与体验感，赋予了新闻阅读趣味性。
4、趣味小测验
除了数据地图、交互式作品之外，《华盛顿邮报》还专栏里推出了一个趣味小测试：测一测你的身体适合什么体育项目？
这个小测试包括7个小问题，例如你很高吗？你的下身比上身长吗？你的肩膀宽吗？
待回答完7个问题之后，页面会弹出测试结果，罗列出适合的运动项目如下图。
5、动态效果图
最贴心的要属“工作日也要锻起来”栏目——为长期伏案办公的办公室白领们推出福利大礼包。
《华盛顿邮报》采用动图的方式记录了10种适宜在办公室运动的动作，再配上简单的文字解说和有趣的打分。
原图为动态图
例如上图就是在教用户如何做出拳击运动中的挥拳动作。动图简直是懒人们的福音——不想看文字的可以直接参照动图。动作要领下方的3个正方形框从左到右分别代表着3个打分项目：难易程度、流汗程度、丢脸程度。正方形框的不同颜色代表着评分标准：绿色＝1分＝一点也不；黄色＝2分＝一般；红色＝3分＝非常。
该栏目的口号是：“把你的办公桌变成体育场，让你的办公室成为小里约！”。
《华盛顿邮报》能呈现出这样的佳作绝非偶然，仔细查阅后发现原来它也是数字新闻领域的老司机了。
资料显示，《华盛顿邮报》2015年陆续推出的涉及警察开枪致人死亡案的系列深度调查报道荣获了2016年4月的普利策国内新闻报道奖。
该获奖作品包括9篇图文报道和一篇数据库可视化。
据国内报道分析，《华盛顿邮报》能够获得此项殊荣与其强大的数据收集能力和视觉呈现技巧脱不了关系。
为了获得充足的数据支持，《华盛顿邮报》特意创建了一个用于记录美国2015年由警察引起的致命枪击案的数据库。数据库会依据由新闻报道、公开记录、网络数据库、执法机构网站中采集的数据进行实时更新。
为了营造出优良的可视化效果，《华盛顿邮报》采取了一种交互性极强的数据呈现方式——为数据库设置数据筛选器。用户可以自主地选择想了解的数据，获得可视化结果。
例如：可以在数据筛选器里选择“男性”、“白人”、“致命武器”等选项，查看于2015年被警察枪杀的持致命武器的白人男性数量，如下图。
普利策奖委员会对《华盛顿邮报》的获奖报道给出的评价是：“利用全国性的数据库，来分析警察开枪射击的频次和原因，并推测出最有可能的受害者，极具启发性。”
《纽约时报》独具一格的短视频
同为数字新闻领域的佼佼者，《纽约时报》也在此次里约奥运会报道中展现了精湛的数据可视化技术。尤其在游泳、田径等比赛项目上精良的短视频制作，更是赢得了广大网友用户的一致好评。
1、博尔特的专题报道
昨日博尔特在百米田径项目中再次夺冠，《纽约时报》趁势推出博尔特专题报道。
报道中不仅放入了多张博尔特赛跑过程中高清大图，如下图。
还在报道中插入了一段再现比赛场景的短视频，让用户更直观地观看到比赛的情况、观察博尔特与其他运动员在速度上的差距，在获得了数据的同时，也能体会到再次观看比赛快感。
2、菲尔普斯的专题报道
上周菲尔普斯勇夺第22金震惊世界，《纽约时报》关于这条飞鱼的专题报道也借机火了一把。
有推特网友转发《纽约时报》的专题报道“菲尔普斯 vs. 他自己”并发文称赞道：“爱极了《纽约时报》的数据可视化。”
这篇专题之所以让这名网友如此激动是因为《纽约时报》独具匠心地收集了菲尔普斯在5届奥运会上的比赛信息，并制作了短视频记录了菲尔普斯在这十几年里的成长与进步，看得一众迷妹热泪盈眶。
3、紧跟热点的数据新闻
从上述的数据新闻报道分析中我们不难发现，与注重交互式数据呈现的《华盛顿邮报》不同，《纽约时报》吸引用户依然靠得是其敏锐的新闻敏感度和独特的切入角度。
比如针对前几天闹得沸沸扬扬的奥运选手服用兴奋剂事件，《纽约时报》于8月14日晚推出数据报道“那些因为他人服用兴奋剂而与奖牌失之交臂的运动员们”，将关注点放在那些没能站上领奖台，却在后续的排名调整中获得奖牌的运动员身上。用数据强调观点：服用兴奋剂让其他选手遭受到了不公正的对待。
报道中使用了大量的互动性相对较弱的信息图、静态图表等数据可视化方式，如下图。
图：因为服用兴奋剂丢掉奖牌的奥运选手名单
图：在调整排名后，获得金牌的体育选手们
图：历届奥运会重新分配奖牌耗费的时间
数据可视化的历史
英国《卫报》数据新闻部的创始人之一、现任谷歌趋势数据主编分析师的西蒙 罗杰斯曾说过：“数据新闻让我们更接近真相。”
而作为数据新闻的重要组成部分之一的数据可视化（data visualization）指的是关于数据视觉表现形式的科学技术。主张将客观的数据变成有观点的信息，以讲故事的方式传递给他人。
我们所熟悉的统计图表，例如饼图、直方图、散点图、柱状图等是数据可视化最基础和常见的应用。但是随着信息技术的发展进步，数据可视化的表现形式逐渐延伸，无论是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的都可以实现。
人类对数据可视化技术的重视还要追溯回21世纪初的一次科学实验：科学家们发现人脑处理图形信息的速度要比处理文字信息快得多。大脑可以在瞬间完成对图形信息的录入分析，但面对文字信息却要遵循线性顺序。因此，数据可视化被提上研究日程。
而早在几年前，国外的几大媒体也意识到了数据可视化对未来新闻报道领域发展的重要性。
《纽约时报》的视觉总监Steve Duenes曾在采访中说道：“视觉呈现与文字报道之间是互补的。面对突发事件，它可以进行迅速地回应，并解答读者对于突发新闻的基本问题。视觉化新闻叙事是推动媒体整体转型升级的必要环节。”
实现数据可视化的关键步骤
搜集数据、剖析数据、整理数据是数据可视化的前期工作，往往也是最耗时费力的过程。在大数据的背景下，如何从规模庞大纷杂的数据库中有效率地挖掘、分离、提取、分析成为关键。
其次是技术难关。如何将手中掌握的数据精准美观地呈现给用户是需要仔细研读的课题。
为了解决上述两类难题，新型的可视化工具应运而生，在一定程度上降低了数据分析与数据可视化的门槛。
简单容易上手的Excel，提供大量的现成图表，但颜色、线条、样式的可选择范围有限。
Google Charts 提供内置动画和用户交互控制。
Visual. Ly可用来制作信息图。
Leaflet用来开发移动交互地图。
CartoDB可以将表格数据和地图关联起来。
还有很多相关的可视化工具在这里就不一一细数了。
除了上述两点，色彩运用在数据可视化效果中的作用也是不容小觑。
数据可视化企业Tableau的色彩专家以及研究经理Maureen Stone曾说过，“色彩是帮助理解数据的工具，是揭示数据意义的视觉提示，所以我经常告诉设计者们他们要做的第一件事就是指出颜色代表的意义及其功能。”
Stone指出，在针对数据可视化选择颜色的时候，一定要保证色彩与其代表的数据能产生“语义共鸣”。
举个例子，在制作蔬菜相关的图表的时候，玉米通常用黄色代表，豌豆通常用绿色代表。而在热度图中，红色往往代表较坏的情况，绿色或者黄色代表较好的情况。
另外，为了能在可视化图表中精准地表达信息，不同颜色的差别应该足够明显，最好不要同时使用两种感觉相似的颜色。而拥有强烈对比的两种颜色能够帮助用户区分大量的数据。
中国的数据可视化
近几年来，中国媒体对数据可视化的重视程度逐渐加深。
2013年10月，财新网成立财新数据可视化实验室，一跃成为中国数据可视化发展的领军人物。
这次的里约奥运会，财新数字推出3分钟的短视频《动画带你看百年奥运变迁》中含括了动态图标、时间轴等多种可视化呈现方式，有借鉴意义。
但是随着对数字可视化的不断探索，有国内学者指出，相较于国外，国内的数据资源不够开放，很大程度上阻碍了中国数字可视化的发展。
中国传媒大学电视与新闻学院教授沈浩曾在接受《时代周报》的采访中指出，在2009年，美国政府就开始向公众公开大量的资料库，并且在2012年出台了大数据研发计划，在促进收集、分析和共享数据计划上投资了2亿美元。
周浩认为，国内对于数据新闻的理解和操作上仍有欠缺。像《华盛顿邮报》那样，建立属于自己的数据库是值得借鉴的方式。