今年的数据新闻大赛shortlist中《To See How Levees Increase Flooding, We Built Our Own》真正让我感受到可视化对我理解一个事件、一个概念或者说一篇论文的作用原来可以这么大。当然这一切都源自于这个作品本身的优秀。

作品链接：https://projects.propublica.org/graphics/levees

与其说它是一个数据新闻作品，不如说它是一篇有新闻性的论文+一个严谨的实验研究+两个数据可视化呈现，下面我将分为这几个部分来阐述。

一篇有新闻性的论文

作品从密苏里2015年、2017年的两次洪水开始说起，推翻人们广泛认可的堤坝可以有效阻止洪水泛滥这一观点，提出了堤坝会造成洪灾更加严重的议题，整个作品也是围绕这一主题展开，用这个推翻人们通常概念的创新性选题，来吸引人们的注意。

说它是一篇论文，是因为它有论文的严谨性、学术性，查阅文献、提出假设、科学实验、案例分析、原因解释、解决方案这些环节一步不少，最终验证了自己提出的论点，做了完美的论证。

一个严谨的实验研究

团队成员与Minnesota大学的研究流体动力学的科学家合作，建立了一个10英尺×13英尺的比例模型，搭建了土地、房屋、河道、堤坝来模拟洪水的发生，该实验室的激光扫描仪捕获了盆地地形和水高的毫米分辨率数据，摄影记者用四天时间、六个摄像头拍摄下画面，最终这些画面放在作品中，给读者最直接的视觉体验。

两个数据可视化呈现

好吧，上面都是一笔带过，毕竟我对堤坝建设也不太懂，只是大概觉得它逻辑严密，大概觉得它实验严谨有趣，具体怎么样也没办法从专业的角度分析。

真正要说的还是它的数据可视化呈现方面，这一部分不把它当做一个数据新闻来看待，数据新闻的“新闻”、“选题逻辑”、“数据分析”等部分都涵盖在论文和实验part里了，这里主要谈谈合适的可视化呈现方式对我们理解这个作品的重要意义。

为什么说是“两个”呢，这个作品实际上有两部分：数据新闻网页、数据新闻视频。这两个部分相互独立，单独看其中任何一个都不影响对整个选题的理解，但又互为补充，视频的内容更多更全，网页的说明更清晰易懂。

1、 网页

网页中有一个我最喜欢的交互图，也就是这个图让我彻底理解了作者想要说什么，也是这个图让我强行把网页放在了前面写。

这整个部分由8张图（其中4个为动态图）、4个部分组成，通过调节上方水流按钮，产生7种不同高度水位的模拟图和实验图，这里的实验图就是团队做的实验的实拍图，上方为四张剖面图，方便读者更好的观察水位的变化。

上面两个部分是对比有堤坝和无堤坝的情况，在水位较低时，堤坝确实能防止水溢出，但同时也会加快水的流速，一旦水位高度超过堤坝的承载极限，堤坝相当于给河流蓄积了更大的水量，将会引发更大的洪水。

下面两个部分比较的是高度不同的堤坝和后退的堤坝的情况，高度不同的堤坝是各地很容易出现的情况，有一些勤劳的人们会将自己村子那侧的堤坝修的稍高，或者由于地形的原因导致一方的堤坝更高，这就会造成堤坝矮的村庄遭受更猛烈的洪水。后退（setback）的堤坝是作者提出的较好的解决方案，允许部分洪水自己泛滥，更好地保护堤坝后面的村庄。

这一部分的互动让读者在自己反复调解水位高低的过程中清楚得理解了作者的意图，这一部分涵盖了作品大多数以及最重要的信息，用最少的文字让读者理解了挺复杂的内容。

简介清晰易懂是这个网页作品最大的优点。这组图仅用三条线表示在堤坝前中后三个地点水位的高低，同时进行时低点对比、有无堤坝对比，连图例都藏在了文字之中，但却又很清晰明了。

紧接着下面这个图是将各年份发生的洪涝时间对应到对上面的图中，并且加入文字辅以说明，悬浮可以显示各个点代表的年份。但我认为这个图有一些缺陷，它并没有说明那些标注了年份的点都发生了什么样的事件，仅仅标注年份显得有些没有必要。

接下来一组通过滚动切换的地图，展示了一个实际案例，通过颜色的深浅变化来说明修建了堤坝之后反而使洪涝灾害更加严重了，实际上与上文所述的是一个内容，只不过用可视化将实际事例再次呈现了一遍，用实际的灾害范围继续刺激读者的感官。

2、视频

点击头图播放的视频实际上是个独立的作品，单独观看这个视频同样能了解作者想要表达的主旨

相比网页来说，一个六分钟的视频传达的内容更多，新闻由头、研究方法、研究过程、论文展示等等都在视频里有所呈现，同时视频里对主旨也有很清晰的论述，辅助以小的可视化设计，让人更容易理解。但对比网页，视频缺少交互，用户无法自己控制观看顺序，体验感显然没有网页好。

这个集论文、实验、可视化（视频、网页）为一体的作品，给了可视化设计最好的呈现平台，可视化呈现又帮助选题更好地被受众理解。数据可视化是在为选题服务，需要则有，无需则无，而不是为了可视化而可视化。

只在你最需要的时候出现❤