二战各国死亡人数图表象形统计图

2021-11-14 19:22

原创服老思和同学们 P话

这一次，我们要讨论象形图及其使用。

来自数据群的讨论

本期探讨由P-talk数据组的小组朋友Mena启发的问题和想法。前段时间，Mena做了一个新冠肺炎患者性别分布的象形图，如下图。这个象形图在朋友圈发表后，被一个朋友误解了。以下是梅娜的问题:

发布到朋友圈之后，有一个朋友跟我说，他认真的数了男性和女性人形的个数，加起来为什么不等于我下面标注的样本数？我想请教大家作图的时候，用这种人比例图多吗？有没有出现过类似的状况？究竟像这样的解读有多普遍呢？还是只是个例？

简单来说，就是这个读者默认了象形图的每个图标代表了多个数据点，导致了误解。这是因为上图使用离散图标来表示连续值。在追求抽象数据可视化的同时，也可能造成误解，因为有些读者在阅读象形图时会默认每个图标代表一个或一组数据点。

如何修复呢？

我们可以考虑一个图标在图下等于多少个具体值，有利于读者对数据图有更准确的解读。如下图所示:

来源:https://file.jichengguandao.com/uploads/2021-11/14/bsehtjvgplj.html 这样子做出来的人形图，就有点像饼图的变体。因为 Mena 做的人形图里男女比例随着新确诊病例的增加每天都会发生变化，所以她采用了这个办法，之前误会的朋友也说这样就清楚多了。

象形图

象形统计图，我们通常也简称为象形图，是一种通过图标来显示数据的可视化形式。每个图标表示一定数量或单位，通过了图标多少对不同类别的数据大小进行比较。通常，使用的图标切合数据主题或类别，更为直观和 “形象”。另外一个显着的优势是，同一个变量被映射到了两个视觉维度，除了传统的长度/面积外，还有图标数量，加强了图表的辨识度。这个优势在象形柱状图和华夫饼图中得到很好的体现。

使用象形图时有几点要避免:

•用于大型数据集，令人难以计数

每个图标对应的数据点数量没有明确标注，可能会导致读者产生误解

•图标的使用与主题无关，给人造成误解

考虑到读者可能会有这样的解读思维，通常在数据极小、极大的情况下使用象形图。一个图标对应一个数据点，或者一个图标对应多个点。如果一个图标代表一个非整数十进制数的值变量，可能会造成上述误解。

象形统计图的变种

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象形柱状图

下面的类型是象形图和直方图的组合。用与主题相关的图标替换传统栏。传统直方图使用列的长度来比较变量，而象形直方图同时使用图标的长度和数量，从而达到多重视觉编码的效果。

https://datavizproject.com/data-type/pictorial-unit-chart/

象形比例图

这种图表更适合呈现分类变量。不同的图标代表不同的类别，图标的数量代表类别的比例。这个图像的另一个变体是二维平面的象形比例图，下面的“华夫格图”就是其中之一，也适用于表示包含关系和对比关系。

https://datavizproject . com/data-type/fraction-of-象形图/

单图标比例图

和上面的象形比例尺图一样，单图标比例尺图也侧重于表示比例尺，适合对变量进行分类。这里使用单个图标，比例关系用面积表示。值得注意的是，在这种单图标比例图中，比例值通常是用长度比例而不是面积比例来显示的。

https://datavizproject . com/data-type/picture-fraction-chart/

华夫饼图

下面的华夫格图本质上也是象形图的变体，只是这里的图标是用小方块固定的。与象形图相比，华夫格图淡化了图标带来的视觉分散，强调了物体的比例。华夫饼常用来表示比例关系，大面积色块分布有利于给读者带来视觉冲击。

https://datavizproject.com/data-type/percentage-grid/

3D 华夫饼图

下图也是自然界的象形图。这部作品是一部关于二战伤亡人数的视觉动画。为了展示伤亡人数，作者用一个棺材来代表一个死人，通过棺材的堆叠来展示各个国家的死亡人数，以3D的形式呈现，增加了视觉冲击力。

https://youtu.be/7cgRwDkP6vk

议会席位图

下图被Fligh称为“议会席位图”。这种半弧点图常用于议会布局的可视化，也常用于欧洲议会相关问题。通常每个点代表一个席位，点的颜色代表党派或意见倾向。作为饼图的变体，这种图表也侧重于比较不同类别的比例。

https://app.flourish.studio/@flourish/parliament-chart/4

填充气泡象形图

下图是气泡填充图的变体。由于Tableau没有内置生成气泡填充象形图的功能，如果想在Tableau中实现下图，需要用R计算每个气泡的坐标，并用图标替换气泡。

教程:https://www . r-graph-gallery . com/306-自定义-圆形-一级包装. html

如果不使用 R 计算每个图标的坐标，那么将生成下面这样自然排布的象形图表。

该作品是对“1854年伦敦霍乱”的视觉分析。算上1854年伦敦不同地区的霍乱死亡人数，每个房间图标代表一个地方，图标上的数字代表那个地方的霍乱死亡人数。图标按照死亡人数从大到小排列。此外，通过调整大小来显示这个地方的死亡人数，这是主题和数据之间视觉联系的一个很好的例子。

小编注：单独的象形图可能信息不大，需要连同整个作品中一起“食用”。

https://public . tableau . com/view/1854cholerra暴走-SnowsMap/cholerraanalysis？:display _ count = y & mobile = &:origin = viz _ share _ link

计数图

下图是计数图。计数图的本质是一种可视化的计数方法。它的使用可以追溯到大约3万年前。这种古老的视觉计数方法早在文字出现之前就存在了。在中国文化中，我们经常使用“画正字法”的计数方法。这张图的本质是一个象形直方图，每五条线折叠成一个计数图。与普通直方图相比，这张图的显示风格有点复古。

Tableau教程:https://tableaumagic.com/drawing-tally-charts-in-tableau/

案例

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逃往孟加拉国的缅甸难民

以下作品，来自路透社图片，均为SOPA获奖作品。2017年8月，缅甸若开邦爆发暴力冲突后，数千名穆斯林逃往邻国孟加拉国。以时间为线，该作品可视化了逃往孟加拉国的缅甸难民人数。它没有使用传统的一模一样的图标，而是用真实的卡通难民画像，用真实的三维画像代替传统的数据图表，用动态的网页效果来表现流亡难民数量随时间的突然增加，具有很强的视觉冲击力，能够引起读者的同情。

http://fingfx.thomsonreuters.com/gfx/rngs/MYANMAR-ROHINGYA/010050XD232/index.html

美国谁有枪？

下面的作品来自华盛顿邮报，是一个和美国枪支持有相关的作品，在这类议题的报道中也常常使用到象形图。

在下图中，作者没有使用相同的肖像图标，而是对每个肖像图标进行了小的更改。比较三组时，强调的是颜色的深浅。可以看出，虽然只有22%的人拥有枪支，但其中3%的人拥有枪支总数的一半。

https://www . Washington post . com/news/wonk/WP/2016/09/19/只有3%的成年人拥有半个美国的枪支/

谁代表中国人民？

以下是CGTN和数字视觉的作品。这项工作利用第13届NPC代表的信息进行可视化分析。每个圆圈代表一名NPC代表。当你滑动鼠标时，当系统被分割时，圆圈会移动到相应的组。

https://file.jichengguandao.com/uploads/2021-11/14/0o2vsmv0zld.html y714.com，展示 1992 年到 2012 年间 5 届奥运会中兴奋剂的使用情况。作品使用“药丸”的图标来表示每一个兴奋剂使用案例，很有巧思，图标上面标注运动项目类型。颜色代表不同兴奋剂的种类。

http://olympics-doping.y714.com/

难民危机

来自Vox的作品。利用世界银行的数据，下图显示了八个国家每1，000人中的难民人数。在德国，每1 000人中有2.6名难民，而黎巴嫩的难民人数为232人。相比之下，西方国家的难民实际负担要比中东国家小得多。

象形图中的每一个人形图标即实指 “一位难民”。利用人像图标来展现比例在可视化的应用中比较常见。

https://www . vox . com/2015/9/15/9331371/叙利亚-难民-欧洲-图表

大型赛事死亡数量

卡塔尔地处沙漠，一年四季气温都很高。当恶劣的自然环境冲击举世闻名的世界杯，急需建设的场馆和基础设施，将面临对常年开放的施工队伍的巨大体能考验。据《华盛顿邮报》报道，2010年至2015年，卡塔尔在世界杯场馆建设过程中有1200多名建筑工人死亡，部分原因是世界杯场馆建设，部分原因是国家基础设施建设。

下图是一个历年因重大赛事死亡人数的统计表，左上角特地对图标含义进行了标注。下图密集排列的人形图标给人很强的视觉冲击力和压迫感，通过与其他运动盛事的对比又突出了死亡人数之多。另外，图表设计的颜色上也根据人数的多少调整深浅，起到了多重强调的视觉效果。

http://www . Washington post . com/blogs/wonklog/WP/2015/05/27/a ----卡塔尔清点尸体----说明国际足联腐败的后果/

美国性侵事件统计

该作品于2013年由搞活制作并广泛传播，引起了很多人对性侵案件司法漏洞的关注。下图为二维象形图，也可视为华夫格图的变体，重点展示量表与不同变量之间的包含关系。在颜色上，红色和黑色用于表示性侵案件中的虚假定罪和真实监禁的数量，起着重要作用，并形成鲜明的视觉对比。

http://www . Washington post . com/blogs/wonklog/WP/2013/01/07-最悲伤的图-你会看到-今天/

3D 象形图变种

下面是一个不太合适的象形图的例子。

作品研究美国一小学一周在各科目上花费的教学时间。首先，3D 图表的使用要格外小心，通常情况下，它并不是一个很好的可视化形式，容易造成视觉上的误解和扭曲。具体到这个作品，作者利用每一小正方体代表一分钟，并将科目从上到下根据时间从长到短进行排列，但读者其实很难直观对各科目的教学时间进行对比，很难抓住图表想要展示的主题。另外，作品使用正方块代表时间，在图标的选择上也并没有很好契合主题。

https://www . nytimes . com/2008/04/27/magazine/27 wwln-lede-t . html

软件

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花火Hanabi

华活是由Digital Vision制作的在线数据可视化图表网站，提供多种可视化图表制作模板，包括动态图表和静态图表，基本涵盖了常见的图表类型。

象形图表方面，花火Hanabi 支持象形柱图和象形条形图。同时提供几百种不同的图标选择，几乎可以满足所有非定制化需求。

https://file.jichengguandao.com/uploads/2021-11/14/nubhoorcary 提供了百余种图案，虽然不及花火Hanabi 的选择丰富，但也基本涵盖常见的类型。

https://infogram.com/

Tableau

象形图也可以在Tableau中实现，只需在Shape中将显示图标改为自定义图标即可。在Tableau中，象形图有很多自定义的空，比如添加变量改变图标大小，手动导入自定义图片等等

之前提到的“伦敦霍乱”的案例就是由 Tableau 制作的。

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