讀書

这本书绝对是一本信息可视化的经典之作，但是实在不觉得这本书跟HCI或者UX有太大的联系。

总的来说，作者在书中传达的观点即是：图表设计的目的既是让读者能快速地获取真实而丰富的信息。

因此，在看这本书之前我对它的理解是完全错误的。我以为这本书会教设计师如何将图表设计得精致美观。然而，作者告诉我们，对于图表设计来说，任何与数据无关的装饰都是多余的，甚至任何与数据无关的笔墨（ink)都是多余的。换句话说，设计师应该最大化地发挥数据信息本身的作用，视觉层次，框架，美感都应该通过数据本身来实现。作者提出得对于图表设计好坏的重要指标有：

1）Lie Factor 畸变因子，即图形在表达数据变化时的失真程度
2）Data-ink Ratio 数据笔墨比例，即有多少笔墨是用在数据上了
3）Data Density 数据密度，一定大小的空间内表示了多少数据
以上三点可概括出好的信息可视化设计的三个要素：真实、经济、丰富
除此外，其他都是次要的，虽然最后一节也提到了美学(aesthetic)，但是这里指的更多是一种优雅，而它还是通过设计的简洁和数据的丰富来实现的。总之，可视化设计要为传达信息服务，而不能抢了它的风头。

其实作者的观点在很大程度上是相当的精英主义和激进的，思想上有点类似于现代主义初期的那几个建筑师。他希望把一切多余的东西都去掉。以他的标准看来，现在科学杂志上的大部分图表设计都是不合格的，都浪费了很多空间和笔墨。他还说道饼状图从根本上来说就是一种极差的表现形式，还不如直接列表格。另外，他还以批评PPT是邪恶的工具而出名。

作者的出发点在于人们有能力解读更加复杂和精确的图标，而现在的设计则都像是给小孩子看的。然而很显然，并不是每一个读者都有兴趣去看那种密密麻麻的、色彩单一的图表的，尤其是没有受过统计方面的专业教育的人。因此，我认为作者对普通大众的能力是有高估的。

也许最好的方法还是，根据不同读者的需求设计不同的图表。作者的严密方法适合于处理学术研究上的定量数据，但是生活中仍然会需要有趣的哪怕是有些失真的图表。根据使用者的需求设计，这一点应该是放之四海皆准的（也许精英主义者不这么看）。

用在數據上的筆墨必須是整張圖裡最多的筆墨

幾張廢圖

長一點比較好懂 的例子

例子：有些東西該擦掉！

圖表垃圾

duck整張都是裝飾性的爛圖

轉系

4/30 作業: (5/7 am 08:59 due)
讀入所附檔案 insurance.csv
指令如下:
library(readr)
insurance <- read_csv("insurance.csv")
[記得確認 insurance.csv 有放在你的 working directory 裡面]
請用 R 課程所教的 gplot 指令探索這筆資料, 將小孩數 (children) 變數以甜甜圈圖方式陳示出來。
作業用 pdf 檔交, 裡面要有你用 ggplot2 程式碼、繪出的圖與說明文字。寄到下面信箱:
chungliao@mail.ntust.edu.tw

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資料視覺化－同學互評 2021/05/14