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毛向辉美和易用性

《网络数据可视化与分析利器:Gephi 中文教程》推荐序

數據有一個兩難特性:一方面可以提供詳實佐證,用來為研究提供分析和支持;另一方面,本著『垃圾進,垃圾出』的原則,糟糕的數據可能會誤導結論,讓任何努力枉費。而人們越來越認識到,沒有可視化的方法,越來越多的數據往往會成為負擔,淹沒在無法處置的存儲介質中。

所以可視化成為了有用數據的一個新的特性。通過可視化,人們看到了比數字更多的東西。人機交互實驗室的本·施內德曼(Ben Shneiderman)說過:『可視化的目的不是圖形,而是洞察』。劉勇先生比其他互聯網的人士更早認識到了這一點,他也孜孜不倦地對這個領域進行了深入挖掘,直到成為一個技藝高超的數據可視化專家。於是這本書的出版比單純地轉譯一本書更有意義,因為讀者會從中看到這期間他所進行的探索過程。他的努力,讓數據處理變得更加易用,更加實用。

進一步,數據可視化還有一個美學問題。無論是面向公眾的媒體,還是專業人士,都沒有可能與美學對立。可視化的數據,加上精心的設計,會最終讓人們習慣於面對數據,而不是『望數興嘆』,或『避數三舍』。這就像欣賞藝術作品一樣,從數據複雜和繁密中,如果能夠加以合理的呈現,會產生令人激動的震撼效果。我每次參觀Google 公司,都會關注一下接待區域的大屏幕,那裡顯示著全球每時每刻的搜索熱點和搜索頻率。2008年我去探訪的時候,正趕上四川大地震,那時候全世界的搜索都集中在對這個地區的關注,以及一些相關的關鍵詞,甚至每個犧牲學生的名字,令人感慨人類社會的密切關聯。

還有一些數據可視化地圖,例如巴拿馬離岸公司調查紀錄,全球變暖趨勢圖,已經成為了經典的作品,永久地為人類的文明進步和永續生存提供了可視化歷史檔案,這就超過了一個工具和一個方法的意義,會讓我們更多思考科技與人文社會的相互支撐。

這本書可以幫助中文讀者建立一個數據可視化的紮實基礎,但是我更希望閱讀者掌握技能之後能夠思考如何應對更普遍的問題,也就是面對一個大數據的世界,如何成為未來的首席數據官(CDO)。在未來,我們需要更多CDO,因為任何社會過程都必須針對數據開展起來。而如果我們不能掌握利用數據的方法和規律,將很快陷入與機器競賽處理能力的怪圈中。相反,如果我們可以透過數據看到比機器處理更多的含義,人類本身的價值就會保持更長久。

 

毛向辉
哈佛大学伯克曼互联网与社会中心研究员

​目前京东、淘宝、电子工业出版社网站现货销售;亚马逊、当当上货中。

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