這個週末參加「台灣資料科學愛好者年會」的「資料視覺化：理論、賞析與實作」，是一個非常令人腦洞大開，啟發性十足的一堂課！
雖然說我並不是要跨行到此，也不是工程、電腦或設計背景，但從學術論文中提煉意義，並轉換成易懂的圖解，是我非常重要的學術日常。
所以當初會來上課，其實是希望在「如何將原始數據資料，轉換成容易理解的視覺圖像」，這個特定部分，汲取更多共通可以套用的心法。
雖然說我並不是要跨行到此，也不是工程、電腦或設計背景，但從學術論文中提煉意義，並轉換成易懂的圖解，是我非常重要的學術日常。
所以當初會來上課，其實是希望在「如何將原始數據資料，轉換成容易理解的視覺圖像」，這個特定部分，汲取更多共通可以套用的心法。
一整天下來，康仕仲博士的講授十分結構化且細膩，而且可以感受到他想把功力大量灌輸給大家的熱忱；超棒的是，有好幾個地方，都有如醍醐灌頂般，重新校正了自己的 mindset，十分受用。
點此觀看康仕仲博士的投影片
會議第一個 session 的「賞析：認識經典案例」，展示了諸如挑戰者號失敗、霍亂、拿破崙行軍路線、元素週期表、baby naming、gap minder 等超有趣的 data visualization 案例，一路從古典拆解到現代，從手繪拆解到互動。
而第二個 session 的「理論：認識我們視覺的腦」，則是挑選了三大要素「顏色」、「形狀」、「動作」，佐以大量精彩的互動問答，超有感的體會到數據上「真實度」與「忠實度」的差異。
而第三個 session 的「設計：從維度開始的設計手法」，則是我認為最 mind-blowing 的部分。（最後一部分的實作，則因趕場參加學會年會之故，很遺憾沒能參與到）
以下摘要三個，對我而言最棒的收穫，跟大家分享。（以下圖片，均來自於康仕仲博士的投影片）
而第二個 session 的「理論：認識我們視覺的腦」，則是挑選了三大要素「顏色」、「形狀」、「動作」，佐以大量精彩的互動問答，超有感的體會到數據上「真實度」與「忠實度」的差異。
而第三個 session 的「設計：從維度開始的設計手法」，則是我認為最 mind-blowing 的部分。（最後一部分的實作，則因趕場參加學會年會之故，很遺憾沒能參與到）
以下摘要三個，對我而言最棒的收穫，跟大家分享。（以下圖片，均來自於康仕仲博士的投影片）
不是美化
美化是為了服務意義而存在，最終呈現上的美觀，僅是副產品。重點是藉由這樣的「美化」手段，是否能有效降低使用者 / 聽眾的認知障礙，否則亦是一種雜訊。
為了避免美化到走火入魔，務必不停的詢問自己「這樣會更清楚嗎？」
不是簡化
如果可以的話，務必儘量呈現 raw data（以一種易於理解的方式）。任何經過刪減、歸納後的資訊，都有可能喪失原始資料的完整性。
因此過度簡化資料，是否是作者本身的一種怠惰？
應該致力的，是如何善用人類的視覺理解能力，選擇適當的數據呈現工具，然後帶領別人用專家的角度看待這些數據，也讓別人能領略到專家的視野。
應該致力的，是如何善用人類的視覺理解能力，選擇適當的數據呈現工具，然後帶領別人用專家的角度看待這些數據，也讓別人能領略到專家的視野。
不是容易
我最有感的是這張投影片的第三點，「需要深入瞭解資料，反覆測試各類的視覺化方式，達到最佳的解決方案」。所以簡單不是容易，極簡不是簡陋（還蠻押韻的 XD）。
最後感謝主辦單位和康博士，這是非常充實的一天！
