第16本：《视觉繁美：信息可视化方法与案例解析》

阅读加写笔记大概用了6个小时。《视觉繁美》是从权哥的QQ上发现的，看到一堆超炫超 复杂的图形，就马上动手从amazon上买了下来。第一天粗翻一遍，确实是非常多、非常复杂的网络图，如果不是搞艺术设计的，真不知道这本书有什么用，但 第二天开始仔细阅读，发现前三章还是相当有料，从树状模型开始，过渡到网络模型，然后仔细剖析了网络模型，第四、五、六章可以说是网络图欣赏，第七章是4 篇论文。

第一章 生命之树

树状模型是当代网络图的源头。古代把树赋予了神圣的意义，树的根系蜿蜒向下深入土壤，枝叶伸展向上拥抱天空，这一形象体现了天堂、人间以及地狱三界的联系。书中从圣树讲到菩提树，再到智慧树、真理之树(见下图)，大自然中司空见惯的树，没想到如此神圣。

第二章 从树状到网状

以下各节从城市规划、神经学、互联网、社会协作、信息分类和物种分类等都看出了网络化的思维。

1、城市规划

将各种工作区完全隔离是不可行的。在所有有序的系统中，内部元素完全隔离、割裂是系统濒临瓦解的先兆。

2、神经学

以前认为大脑有四个区，还有一个中央处理器，现在发现它是一个复杂的网状结构，有一千亿个神经元，每个神经元周边又缠绕着成千上万的树突和轴突。

3、互联网

阿帕网是互联网的前身，采用了分布式网络结构，显示出其强大的生命力。1993年6月，只有130个网站，现在有2亿多个网站。一些迹象表明， 当代互联网正朝着“神经化”方向转型。除这信息安全的顾虑之外，这个系统大明星的最大挑战便是互用性----即如何构建通用的标准和格式，使人们能够兼容 应用不同的数据资源。（难怪数字油田论坛中热烈地谈论着自标准？可以从这本书中找出点痕迹！）

4、社会协作

海星模式（The Starfish and Spider）这种分散式社会结构，没有独裁领导，也没有明确的等级，也能够战胜树状体系！而这种结构正被恐怖组织所采用。

看到这里查了一下craigslist，发现这种“自治”式的分类广告虽然很枯燥，但据说在美国很流行、很实用，也一样有其生命力。

荷兰教授Geert Lovink说过“互联网的核心在于其社会架构。互联网最核心的构成不是储存和检索的过程，而是人类的动态互动”。

5、信息的分类

这里讲到了档案学中的杜威十进制图书分类法，然后谈到现在兴起的Del.icio.us等网站所采用的大众分类法（也称为社会分类法、社会标签法）。这种自下而上的分类创造性地打破了杜威的自上而下的分类结构。

有人这样比喻：传统的知识分类法种下一棵亘古不变的知识树，而大众分类法却用独特而又灵活的方式在知识的海洋中洒下“一堆堆叶子”。

6、自然的秩序

以前的演化树，现在正在建立一套全新的生物谱系命名法规，从生命之树模型转向生命之网模型。

第三章 剖析网络模型

这一章从七桥问题引入图论，再到心理地图，可以算是社交网络图的雏形了。后面者是重点：制作网络图的8项原则：

1、始于发问

理解数据最重要的的一步是问对问题----你想解决什么问题？如果你不知道自己为什么要收集数据，那么你收集数据的行为只能称为“囤积”数据。

2、寻找关联性

可视化的一个核心任务就是用最简便的方式揭示关联性。

3、实现多因素分析

因果关系的分析，最初也许只有两个变量，但为了详细解释因果关系为何成立，更多的变量就出现了。也许到最后，找到的因果关系可能只是一个间接作用，或仅是一个市场变量。

4、考虑时间（维）

网络图会随着时间的变化而变化，在网络中表达时间概念，这既是一个技术问题，也是一个概念问题。增加时间维度，难度可能会增加10倍，但不能因为它难而绕过它。

5、丰富词汇

节点和线条还可以尝试更多的视觉属性：颜色、形状、大小、方向、材质、色调以及位置。

6、呈现分组

所谓分组，就是将同类信息归入一个更大范畴，加强关联性，降低复杂度，提高辨认度。可以按字母表顺序、按时间顺序、按方位顺序、接特定比例或按特定分类（比如图像、视频和文本）。

7、放大比例

要从宏观视角找出模式，从关联视角找出节点之间的联系，从微观视角提示单个节点的特性。

8、管理细节

希克法则（Hack's Law）：

1）自适应缩放：这是当代地图制作的通用技巧，类似于“渐进呈现”

2）全局加细节，就是旁边还有一个小方框用来展示宏观视角，也叫鹰眼图或鸟瞰图。

3）焦点加背景，将焦点视角（即用户的注意点）占据主要位置，而其它次要节点和连线则退至背景中。

第9条原则就是综合前8条，并不受其所限。

第四、五、六章

展示了一堆网络图，好像变成了一种艺术创作。难道我们的油田信息可视化也可以变成一种艺术创作？有可能我们程序员也会加入到艺术家的行列？

第七章 展望未来

4篇论文。