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如何让极端抽象的数字具象化?

作者: 2016-01-29 09:29:00 0

极大和极小的数字都太抽象,很难给人以直观感受。为了让这种极端的数字更好理解,可以将其视觉化。

要实现视觉化,关键是要找到合适的尺度和方法。

以下3个例子,分别展示了如何用图像表示极大和极小的数字以及流动数据,使之更易理解。

180亿个咖啡滤包是多大量?

挑战:绿山咖啡(Green Mountain)在两年间售出了180亿个咖啡滤包。如何让人们直观地感受到这是多大量?

解答:用实际空间营造直观感受。你可能听过“绕地球3圈”或“到达月球再回来”这种形容,但这样的空间关系很难想象。试试换用我们熟悉的东西,比如说将咖啡滤包堆在有建筑和汽车的城市街区,这样来形容体积。

 

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180亿个咖啡滤包(每个约5厘米×5厘米×4.5厘米大小)能塞满纽约市的一个街区,堆到30层楼那么高。

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篮球队员中的0.03%是多小的数字?

挑战:1万名高中篮球队员中能进入NBA的只有3人。如何让人深刻地理解万里挑一这个概念?

解答:将非重点信息具象化,反衬重点数据之微小。有人用体积比例来表达极小数值,譬如用“100吨干草中的一根针”表示10亿中的一小份,但100吨干草到底是多大一堆?试试用图像表示这样大量的非重点信息,重点淹没其中难以发现,这种观感就突出了数值之小。

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绿点表示一位高中篮球队员

黑点表示一位能进入NBA的高中篮球队员

22万人在城市间流动是多么复杂的一件事?

挑战:美国每年有数万人离开一个城市前往另一个城市。人口流动非常复杂,难以追踪记录,在这种情况下如何用图表表现这样大规模的流动?

解答:用空间来表示数据流动。常见用于表示数据流动的是圆环形图表(弦图),但封闭的圆环可能很难传达信息。

尝试使用冲积式图表“桑基图”(Sankey diagram,流程图的一种,以“流”的形式表示数量的发展变化,“流”的宽度对应数量大小——译者注),在开放空间中表示人口流动。线条相互交错,增强了图表传达出的复杂感。

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蒋荟蓉 |译 腾跃 |校 万艳 |编辑本文有删节,原文参见《哈佛商业评论》2016年1月《极端抽象数字也能具象化》(How to make extreme numbers resonate)。

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