讲座回顾 |「当下 ·未来」数据可视化设计

发布者:葛孟玲发布时间:2022-05-15


讲座嘉宾介绍


Kevin Maher / 马腾飞老师

毕业于清华大学,获得视觉传达硕士学位,

参与中国科学院合作研究项目

上外贤达「中外合作交流工作室」专业导师,

目前有两项专利正在申请当中



前言


艺术领域,尤其设计领域是一个舶来品,纯艺术类的,中国有文人的绘画,水墨丹青,但是从油画,乃至今天的设计行专业,它带来的理念,思考方式是近期的东西。

中国有两次西方的学术和教学核心观念艺术引入进来,一个是三四十年代:那个时候在音乐上面就有流行音乐,在美术方面,是从苏联,德国等地引进来的,但是德国的东西也是从中国日本过来的。

还有一个就是80年代改革开放:那个时候呢,也涌现了一批带有些观念的新思思想。潮流引入进了我们的视野,就教育本身而言,我们有苏联的俄罗斯体系和德国的设计体系,也受了日本的影响。

那么直到今天,中国已经走到了几十年设计教育,已经从开始走向成熟形成自己的特色。但是我们仍然需要不断进行国际化的事业,因为眼到才会手到,眼睛追着国际,手上进行实践。

在这种情况下,另一个值得重视的就是技术科技,每一次技术的发展都改变了我们的艺术形态和艺术审美,比如我们的社会生产关系对绘画的影响:游牧民族要靠抢打猎生存,所以绘画也多单点透视;而农耕民族,则更多使用散点透视。又比如说照相术的发展,是不是改变了我们的审美、写实的绘画,抽象的绘画产生了,我们的审美也改变了,之后到了计算机年代,我们越来越受科技的驱使,改变了我们的创作方式,拓展了我们的创作材料。潜移默化的文化、社会、技术也改变了我们的审美,那么在这种情况下,我们不仅要不断的探索科技给我们带来的新的艺术材料研究。

同时我们要扩展我们的眼界,利用所有可以利用的时间来开阔我们的事业,那么其中重点的就是国际合作和国际交流。

在艺术设计专业,在数字媒体方向,整个艺术传媒学院最重要的一个两个特色,要坚持走的就是国际合作和产学研合作。同学们一定要演道,然后守道,这个是我们要走的路,哪怕没有机缘出国,我们也要多看。多看展览,多听讲座,在这样的一个思想指导下,贤达数媒成立了中外合作的工作室,其目的就是给同学们创造更多的途径和渠道来进行国际合作和交流,我们是走出去,引进来,至少在现在的疫情时期,我们尽可能的在有限的时间和空间资源下,请国外的专家,代表先进水平的**或优秀的设计师们来跟我们同学们进行讲座和合作。

这次我们请了马腾飞老师,马腾飞老师来自于美国,在清华美院结束研究生课程以后,在中科院一直在做人机交互方面的设计和研究。在以科技为主导的数据可视化方面取得显著的成果,所以我专门请他来,深入给我们的同学们上课,也希望同学们珍惜这样的一个机会。

在这之后,中外合作交流工作也会不断的创造各种各样的机会,来让同学们开开拓自己的视野,让同学们的思想能够走出去,同时我们也会不断的根据我们的需要来请更多的国外的老师来进行交流,甚至是在前沿学科方面进行合作的探索。

艺术不分高低,只是不同,源于我们的文化背景,我们的生产方式不同,我们的审美不同,产生了不同的思维方式。在不同中我们就可以求创新。

艺术是什么?艺术本身就是创新,创新就是寻找自己的个性和跟他人的不同。所以我特别希望我们的老师和同学们在优秀作品的背后,看到设计师们的设计思想和逻辑方式是什么。

今天马老师会在讲座里会用他曾经参与过的案例项目,来分享他的设计经验,讲解信息可视化的当下,数据可视化是什么和数据可视化的未来的可能性。希望同学们参与并有所收获,也希望我们在疫情之后,多了解类似这样的机会,尽量的跟踪讯息,随时了解中外合作工作室的动向,然后抓住这样的机会,在有限的时间里获得无限的收获。




讲座内容

1

当下

数据可视化是什么?

数据可视化能做什么?


我来自美国的路易斯安那州,那是个人少的地方。如果我在美国说我来自路易斯安那州,很多人第一想到的是hurricanes飓风。我们每年夏天可能会经历一到两个飓风,类似台风,这些巨大的风,会刮到树木房子并损坏它们,这是一件非常危险的事情。

我小时候就在想,这么危险的事情我们要如何普及以及如何去理解它?因为那个时候的天气预报对于还是小孩的我来说太深奥了,我完全不能理解。

其实这就涉及到了数据可视化,在我们生活当中,各个方面都有一些数据可视化。可能是我们看天气预报的时候,也可能是做一些小投资的时候。那么后来有一些学者是在探索需求可视化,就是如何把这些本来拥有的数据去清晰度表达,为此他们会发明一些新的方法,让我们去更直观的去理解数据。


比如说这个图是fernanda and Martin Wattenberg这两位哈佛大学的教授在十多年前发明的,我们可以看到这些元素是在美国的这个是地图上的元素就是风速,他们速度越快这个风就越强。


那么这时候我们再看美国的地图,就可以看见这个飓风离我老家位置多远,如果我们放大去看,可以直观的看到飓风会影响哪些城市,而哪些城市受到的影响会比较小。这是一个六岁的孩子也能清晰理解的图片,是我们设计师能做到的很大的一个进步。


Designers have an opportunity to use data visualization to intuitive Lee show important information that may be otherwise we would be able To Get across.



数据可视化需要我们从一个设计师的角度去思考如何直观的传达我们手中的数据,这需要一定的视觉设计的知识。Fernanda VIgasMartin Wattenberg合作做了上面这个作品,而Martin Wattenberg的背景是在计算机领域,所以他负责代码等方面,而Fernanda VIgas负责考虑什么样的设计元素可能会更好的去表达数据。而我们作为设计师需要这两种思维,计算机思维和设计师思维,一起合作去思考如何表达我们的数据,制作我们的作品


就像Fernanda VIgasMartin Wattenberg用两种不同的方式来看待信息可视化。

我对类似的这些作品很感兴趣的,所以我在大概12年,13年的时候确定我的方向是做数据可视化的呈现。那时候给我最大的灵感是类似于这样的作品。这个设计奖项叫information is beautiful awards,是数据可视化里最大的一个比赛,会有各种各样的优秀作品会展示,我对这些特别感兴趣的。所以我一直想往这个方向去走呢。但那时候我没有一个很理想的客户,所以那时候其实我开始主动去练习这样的一些项目,这个比赛的主办方叫做坎塔肯度,我后来开始跟他们合作,为他们做了一两年平台可视化的设计,虽然我现在对我那时候的作品(大概16年,17年的时候)不是特别满意的,不过我对这个方向还是很感兴趣的。


这个平台其实就是在用数据可视化做广告,所以广告行业也可以用数据可视化,如果您是在做广告,数据可视化可以更好的去理解消费者,在各种领域,人们都会用到数据视化,所以不管是什么专业,学一些数据可视化的技术多可任意在日后的工作中给你帮助。




关于这个问题,英国的著名杂志-The Economist 进行过研究调查,5年里美国要求有信息可视化技术的招聘广告增加了多少?

正确答案是C,增加了2500%,在这次研究当中,他们发现在信息可视化技术是招聘广告增长最大的而且这个数字还在每年增加。

这很好的解释了我们为什么需要学习数据可视化。




这是我的研究生导师,清华美院副教授向帆老师的作品。向帆老师在做数据可视化方面是国内非常一流的一个水平了,我在她的辅导下提高了我的数据画面表达能力和设计思维能力。

希望你们也能在这个项目中得到一些启发。

这个项目希望通过一些可视化的方法,让人们更好地理解历史里一些家族的信息,比如明代的皇家的家谱树,这个家谱树的形式是向老师和我们的那个团队一起建造的,树是从下往上发展,每一个圆圈代表一个男性子孙,如果孩子是男的会继续往上去发展,通过这样的家谱树,我们可以对比一下看到的各种不同的信息。比如从这个宋代的家谱树,我们可以看到虽然为了皇位有一些竞争,但是整体来说还是子孙繁荣的情况,没有大面积的皇位争斗导致的伤亡。又或者

可以通过家谱树清晰看到两个人的关系有多近,比如刘棒和刘备的关系很接近。



这些信息不一定是我们在生活当中天天会用的,但是可以查看我们的过去,或者追溯我们的来源,我们自己可能是什么样的,非常的有趣。这个作品获得了比赛的名次,也让我确定了我的研究方向。




我现在作为一个住在中国的外国人,经常会面对一个我比较好奇的点。就是我的个人的表达和他人有什么样的不同呢?

在中国的很多朋友们会跟我说,马腾飞,其实你的表达跟我们有点儿不一样的,有点夸张了。这引发了我的思考,我们表达的不同是源于我们个体的差异,还是跨文化的原因呢?有一些同学可能是来自北方的,那么来到上海这个南方的城市,是不是大家的表达方式会有些不同呢?


之前在国际演讲比赛获得亚军的sherrie Su看过我的演讲比赛后这么描述我“马腾飞最让人印象深刻的就是会跳舞的眉毛和传神的眼睛,眼睛是心灵的窗户,马腾飞不仅打开了窗户还在上面装上了随风飘动的窗帘”



我想如果我想做一个有关的创作,我可以表达的是什么?所以我做了一个初次的尝试,把我自己的眼睛作为一个可视化的元素。我把之前一个我的富有情绪的七分钟的演讲做了AI研究,在我演讲的时候,我的眼睛在什么位置?又看向什么我在思考?什么时候我又在强烈表达自己?如果我们用一些不一样的表达方式,我们可以发现些有趣的东西。比方这张图最左最上方的部分我的眼睛是往上看的,因为那个时候我忘词儿了,演讲时我可能没有注意到,但是事后我可以根据这张图来分析自己的演讲情绪和状态。

从这个项目开始我开始探索在我们个体表达当中,有哪一些新鲜的方式能去沟通。




另外一个我初步的方案是我觉得有时候我们在表达我们自己的内容的时候,还在使用一些可能目前还不是很理想的方式去沟通,那我们可不可以通过可视化去进一步直观的理解我们的表达呢。


比方说,这张图是我爸爸和我发的语音,每次聊天他都会给我发大量的语音,有的语音又长又碎,我并不能很好的去理解我爸爸话语里的一些含义。

而有时候他讲的一些内容没有那么重要。但是其中情绪的表达更重要,所以我想用一些可视化的方法去展现他发语音时的情感,所以我使用了这样的形式去表达我们语音中的一些情绪的信息,可以稍微直观去理解的画面。




后来我加入在中科院的一个团队,一起去探索如何去表达我们的情绪,并且让别人轻松理解。

他们这个项目里通过地图分析一个电影里的各个人的情绪,你越放大这个地图,你可以看到的细节越多。全貌的地图你可以看到这个电影当中的负面和正面的情绪的对比以及角如何转变,而放大细节之后你会发现,某些角色之间有什么样的情绪的关系,这是那时候的探索。

但是我还是觉得不是特别直观,我还在找更直观的方法去表达情绪,所以我开始做一些跟历史和艺术有关的探索。





我看到书法觉得是这是有意思的一个方向,中国的书法作品早就会表达情绪了,比如书法**颜真卿作品,在他作品中可以清晰的看到在他侄子刚刚去世的时候,颜**的情绪在书法中有失控的表现。所以我那时候跟我的朋友在讨论关于如何更好的去表达我们个体差异和我们在语音当中存在的强烈的情绪,强调的语调时,也研究了书法是否合适去表现,最终做出了这个项目-FaceType


很感谢我的导师,和我的学妹,那个时候帮助了我不少,通过这个项目,我意识到数据视化也可以去寻找一些新的媒介去传达,不仅仅只是一个图表,而是可以更精致,更艺术化,容易被直观理解的一些表现形式。





前一个项目是一个比较艺术的项目,这个项目则比较偏科学。而且这个项目是我在中国的中科院和多个设计师一起去创造的。


我收集了一些关于演讲的视频,想去了解一个有效的演讲是什么样的。然后我那时候在做情感地图的时候,也用软件做了一些草图,后来正好我的领导看到了,觉得这个项目很有前途的,所以安排了一些非常懂科技的工程师和我协作一起做这个项目。



我的设计初心就是想理解在演讲中,什么才是有效的演讲。所以查了很多书籍资料,但是发现每个人对于什么是有效演讲理解是不一样的,比如说最左边的这一本书《以情攻心 emote》。这本书的作者是一个比较理性的一个人,写这本书的时候获得麻省理工的博士学位,同一年,也获得世界最大的演讲比赛DIA international contest of public speaking的冠军。这本书里,他会用更理性一些的角度去给出演讲建议。

而第二本书的作者虽然也获得过这个比赛的冠军,但是这两本书里面关于演讲中什么是重要的?演讲如何去做是有想法的冲突的。我当时就有了个需要探究的点,哪一些理论是能支撑我的设计呢?



在这些调查当中,我也发现了一些我觉得很有趣的理论,比如这本书的作者认为在演讲中应该带给观众尽量多的情感的感受。优秀的,获奖的演讲作品需要通过各种情绪在演唱当中的恰当表现来打动观众。这个理论很有趣,而international speech contest演讲比赛可以提供合适的数据去让我进行量化,分析和探索。


很多专家认为在演讲中,情绪的转变是很重要的,那我们是否有一些合适的方法去可视化我们的情绪转变?我也进行了一些探索,看有哪些实质的可能性。

比如,左边的这个方案叫做E-Spiral,主要逻辑是顺时针转的螺旋是证明情绪,一旦变成逆时针转就是有负面情绪产生了,这样我们就可以在一个可视化中理解我们演讲中的情绪转变了,包括面部表情或者声音的情绪。

目前这个作品已经拿到了专利。



可能从一个比较宏观的角度看到不同的演讲中可能有一些在情绪方面的个人差异,我们那时候也探索了一些其他的方式,比如这个E- script,探索了我们的演讲中哪些词会体现我们的情绪的转变。这个项目跟facetype项目是同时进行的,所以看起来是相似的形式,但是一个比较科学的,一个是比较艺术的,所以这两个项目其实是互补关系,并不相冲。


后来,我们通过一些专家去进一步理解我们的理论可能是什么样的?

比如情绪的多元化 Emotional diversity



通过这样的一些探索,我们现在理解了目前数据可视化是什么样的,那么我们可以探索尽量多的一些形式来展现我们的数据,可以是那种艺术的表达,也可以是很科学的表达,这是基于场景,设计意图等条件的。


2

未来

数据可视化的角色会有变化吗?

数据可视化那些方面有前途?


那么现在可以讨论,在未来我们的数据可视化的角色是否会有一些转变?在未来可能有哪些前途?作为一个现在想进一步理解信息可视化的人,设计师本人可能往哪个方向去探索和研究,会有意思的。

未来值得探索的一个领域,其中一个方向是AIAI随着科技发展是越来越强大了,那我们要如何理解AI?下面这个视频或许可以帮助我们理解AI在数据可视化方向是如何去工作的。



所以在这样的一个画面,大家可以看到个计算机是如何去理解我们个人的一些差异,如写字的差异,又是如何去理解我们每一个字之间的区别是什么样的,而这样的可视化又会去帮助我们理解计算机是如何去判断和区别每一个字的。所以一个大家可以考虑的方向就是关于如何理解可视化去表达AI里面的一些现象。




就像这个我之前参加的一个创业比赛的小项目,把一个预测金融数据的AI的信息可视化的表现出来,叫做黑匣子,因为我们觉得AI其实就像一个black box很神秘,我们并不知道里面是如何去运行的。但是这个系统会帮助我们理解预测股票价格的AI是如何去运作的,等于打开了这个黑匣子。

另一个和AI有关的方向是如何理解AI的推荐。

比如说在演讲中我的手势动作不够,他如何用大部分人能理解方法去推荐,这可能是需要探索的一个领域。

但是这种标准很难被量化,因为每个人的感受不一样,比如,我认为这本书是对你来说是最好看的,AI怎么分析出里面的逻辑,知道为什么会这样认为呢?或者在演讲中,AI依据什么认为我的手术手势动作不够多,这是下一步我需要研究的。



而还有一个值得考虑的方向是作为设计师是否可以用一些更合适的媒介去更好更自然的做出数据呈现。

是通过AI还是通过传统可视化去表达?所以这些更自然更合适的媒介也是一个非常适合大家去探索和去做的一个方向。


最后如果有同学想进一步理解信息可视化,有一些非盈利国际组织很值得加入,比如Data visualization 是其中一个我自己也加入的,很有意思的组织。

此外,我还推荐对数据可视化感兴趣的人去进一步阅读和了解这些书籍。



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