视觉形态设计在数据可视化中的应用

视觉形态设计在数据可视化中的应用

杨博，龙爱盈

江西工程学院  江西新余  338000

摘要：论文内容从视觉形态设计在数据可视化领域的比重展开叙述，对数据可视化中的视觉形态设计进行梳理并对其发展脉络展开分析。从基于视觉思维导向的形态设计为研究视角，探讨了信息设计背景下的受众对于数据可视化的需求，以及围绕信息传达效果所展开的有关形态设计的各方面要素分析和应用。分析了数据可视化中的视觉形态在色彩、元素等方面体现出的设计要点，阐述了这些形态要素如何在数据可视化中传达信息，并逐一分析了这些要素的应用原则和方法。

关键词：可视化，视觉形态，数据

将“数据”二字置于信息设计的背景下，“数据”的含义已经不再像从前那样可以做简单理解。现如今，“数据”的概念并非可以仅仅理解成简单的传统数字概念已经演变成 拥有巨大规模、繁多类别、且更新迭代速度极快的全样本信息库了。在正确、适当、创新的运用下，信息数据可以转变为财富，帮助我们作出睿智的决策，传达更为先进的理念。

1.数据发展背景下的视觉形态设计

数据可视化领域中的形态范围更深广。由于数据的特殊性，它在演化为图表信息的过程中一定会借助视觉形态表现内容，同时视觉形态又在一定程度上传达设计理念。这种双重性特征决定可视化下的形态既是数据内容的具体化又是传达信息的形式化。文氏图、饼状图以及色彩的组合构成都属于视觉形态要素，从传统范畴来说，红白黑的色彩组合可以传达更强的刺激感，文氏图等图形架构自身也具有一定的形态美。而从可视化领域分析，红白黑除了传达高效的刺激感之外还必须落实到形状大小是否精确上。

2. 具象元素与数据可视化

字体是视觉形态设计元素中的重要的具象元素。它本身既有一定的形态感，同时也要负责描述信息，以呈现最好的具象效果。对于数据可视化中的字体的误读在于将其认为是用来修饰数据信息，这种错误的解读并未看清数据可视化中的字体是用来描述数据信息的，所以运用字体首先要易读。可视化作品常常会运用某一种色块作为某一项数据的代表，为了方便阅读，也为了降低视觉冲击，常将色块置于解释性文字之下。此时要慎重使用衬线体，从而降低过细的装饰型效果降低文字的可读性。第七，字体无需跟随图案进行旋转或者倾斜。这一地个程度上也会造成阅读障碍，从而也会降低文字的可读性。

3. 抽象画元素与数据可视化

抽象化元素是指由点线面组成的抽象几何形体。在数据可视化领域常用到的是经过归纳和提炼的几何形体，如规则的柱形、圆形和不规则的多面体等。

由堆叠生成的不规则形体也是在可视化图表中最常见的形态元素。堆叠是指由多个时间序列图表按照一定的次序，填满空白空间所得到的区域，这个区域就是一个堆叠面积图。用堆叠的数据可视化方法既可以做出规则的矩形、圆形都形体，同时也可以出现不规则的多面体。此外，数据可视化中的形态虽然要体现数据的严谨性，但也可以在一定程度上也可以进行类比性或概念性上的自由设计。

4.信息排版设计与数据可视化

信息排版设计类似于文字的排版，即在相对有限的版面中，根据特定内容，组合排列版面构成要素，并在运用造型要素及形式原理的过程中，以视觉形式表达构思与计划这样一种数据处理方式。它是整个数据可视化作品中最为关键的一步，它直接决定了这个作品是否能引人注意。如果说数据信息的传达室一项品牌设计，那么信息排版设计则是这一品牌设计的文案，或者说是这一品牌设计的海报。数据自身的特殊性和客户自身的特性决定了我们在进行项目设计时不可能像传统海报那样加入许多通用的趣味性的元素，比如意象化手法和夸张等，数据信息也有自身的独特的数字之美，把握好设计原则可以更好展现信息。

5 视觉形态设计的应用及延伸设计

通过对数据的逐一分解设计，把原本生硬的数字变成有趣的信息，对于设计的程序性和规范性方面都有很好的指导意义。第一，单页及卡片设计，大部分的数据可视化设计都在互联网广泛传播，而较少应用于实体。从实际应用情况讲，数据可视化作品受制于其包含内容多，印刷于实物不易表现内部细节的特点，一般将数据做细节放大印刷处理。第二，移动端H5页面设计，对读者来讲，具有形态美感的静止数据虽然在一定程度上弥补了传统图表的枯燥性，但如果能让数据移动起来，且随时随地便于观看的话，无异于为数据信息的传播增加了有力的砝码。第三，其他应用设计，设计应用部分主要目的是宣传数据的重要性，通过符合审美规范的视觉形态设计，数据图也可以变得生动有趣。

6 结语

视觉形态设计在数据可视化中的应用是建立在前期大量理论分析之上的，作品中所有的单一性元素都是经过尝试才生成了数据可视化图表。数据终究是对真实生活的一种体现。当我们在进行数据可视化设计时，其实是在对我们这个世界正在发生什么进行可视化的处理。人类的观察范围从细微个体及于无垠的宇宙。在经历细致研究数据、恰当运用视觉形态设计之后，作出数据可视化图表，同时也需要树立数据意识以及培养数据素养，如同前文所说的，现今数据可视化正经历着井喷式的发展，对于如何更好地进行数据可视化处理，让受众在接收的同时也具备较高的审美价值，一方面应当在可视化设计中注意对数据的验证和数据的处理，另一方面应该注意掌握可视化设计的几个要点，设计并不是越复杂越好，应当追求在把握用户需求基础上的简单大方的设计效果，还应当追求准确梳理的信息的展示，便捷受众获得信息的方式。

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