在设计可视化图表时，我们最担心的问题之一就是：他们看不懂怎么办。的确，如果我们设计出的图形只能给数据科学家看的话，纵使设计巧妙、传递信息丰富，但仍旧是失败的作品，毕竟普通大众不是数据科学家。
于是，很多人热衷于低维图形的呈现，以别人看不懂为由，拘泥于经典的、传统的、单一的那几种图形。例如，把Ｅｘｃｅｌ变成柱形图、饼图或者有美感的柱形图、饼图，便认为这就是数据新闻。这些传统的图形有一个典型共性特征：好懂。然而这种“好懂”是建立在信息少、维度低、缺乏联系和洞察的基础之上的。
如果我们仅仅是展示数据大小的比较，那么用柱形图展示不失为一个方便、易懂的好方式，但是如果我们本意是传递一个复杂的、联系广泛的、言语说不清的信息时，还在使用柱形图便会失去很多信息、失去很多洞察力。也会失去数据新闻中可视化的意义。但是，复杂的信息维度那么多，普通受众看不懂怎么办呀？中国受众的数据新闻素养还没培养起来，能承载更多信息的多维图形没有用武之地怎么办？宁愿传递的信息少，也不愿意别人看不懂怎么办？
有一点是毋庸置疑的，永远不尝试和探索，我们的展示能力和受众的阅读素养永远也不会有变化，下面是一些如何简单地表达复杂信息的案例，可供参考、启发思考。
案例一：分步展示，让“单维”为“多维”打基础
作品：《Casting Shakespeare》
链接：https://ericwilliamlin.com/shakespeare_production_data/
该作品获得了信息之美铜奖，主要内容为：莎士比亚作品中的演员具有哪些特质：性别、年龄、种族分布等，并进一步揭示出男女平等、种族歧视等深层问题。
该项目展示的信息众多：年份、时期、性别、种族、跨性别表演者、演员具体信息等内容，信息众多并且都汇聚在一个图中。属于典型的“图为主体，文为辅助”的数据新闻类型。可是这样一个复杂、含有各种符号意义的图形直接展示到受众面前，不免让人望而生畏。那么里面富含的丰富的且有洞察力的信息就变得毫无意义，即使有人能够耐心解码它，里面的信息也易互相干扰而产生淹没效果。那么这个项目是如何操作的呢？起初：线性呈现＋分步展示＋文字解读，最后：全部开放＋交互探索。
第一步展示的内容
通过→的操作，用户可以一步步阅读内容，首先只呈现18到23岁演员的角色分布，男女分明，省略其他信息，右边文字解读洞察点。画面非常简洁。让读者以最快方式适应这种呈现的方式，以便后面信息越来越多的时候，不会懵圈。
然后一步步呈现出其他维度的信息，使信息的传达更高效。
下面的分布展示的过程，每一次停顿就是该步的结束
案例二：巧用“线”，展示复杂信息
作品：《等待行刑》
该案例的作者是马塞洛·杜阿尔德，获多项大奖的信息图表设计师、视觉记者和插画师。该作品主要展示２０１５年执行死刑的人员相关情况，一些人等待行刑的时间甚至比普通人等待死亡的时间还要长。
最上面主图部分：横轴是犯罪前的时间长度，纵轴是犯罪后的时间长度，拐点便是犯罪时间，竖线拐到最后便是２０１５年行刑的日子。每个人的一生就像一根线，从出生到被行刑，犯罪的时候便是人生拐点的时候。可以清楚地看到每个人的人生轨迹和总体的趋势。
罪犯的一生仿佛随着直线到达底端（２０１５年行刑）而终止，但是直线并未停止，超脱出时间的意义，向下串联起了第二个图：犯罪月份图和第三个图：罪犯家乡图。
单纯来看第二个图和第三个图，没有了这线的联系，依然能够获得洲、月份的相关信息，比如第三个图：
只看这图，受众依然知道ＴＥＸＡＳ是死犯最多的的洲，依然知道ＭＩＳＳＯＵＲＩ主要那两个方位会出死刑犯。但是线断了就相当于联系断了，刘昶老师说过：相关性产生意义，没有那根线将前面的信息联系起来，就会丧失很多意义。比如，单纯地看这张图的话，我们无法知道ＴＥＸＡＳ的１２名死刑犯主要是在２０００年实施犯罪，而有了线的联系，我们也就能顺着线往上看出来这点“洞察”。
用线连接各个图形为何说他巧妙呢？因为他给了人“阅读顺序”的预设：顺着线从上到下一个一个来，维度多又不乱。简洁又具有交叉联系感。而不是一股脑各个维度同时展现，虽然酷炫却让人产生敬畏之心。
案例三：巧妙降维，增进理解却不失信息量
降维是一个降低理解难度的方法，如果横轴、纵轴、大小、颜色甚至更多维度放到一起，定会提升理解难度，如果降低维度，只剩横轴纵轴呢？当然容易理解的多，但是这时信息会少、联系会少，洞察力也会弱很多，而且还没有那种“高大上”的感觉。此时，我们可以学习一种巧妙降维的方法：解码的维度低了，信息的维度还不变。＼
举一个上课时老师讲的例子：利用表盘隐藏时间维度。
我在接触Ｔａｂｌｅａｕ并爱上ｔａｂｌｅａｕ之后，经常会犯一个错误：分不清分析型可视化和展示型可视化，我认为我能读懂、能分析出信息的复杂图形便可以直接呈献给大众，非也。Ｔａｂｌｅａｕ制作的图形数据分析型、研究性很强，但是受众要的是易懂的复杂信息。比如下面是ｔａｂｌｅａｕ可视化的４维图形：横轴（地点）、纵轴（时间）、颜色（出行人数）、大小（出行距离）
对于普通大众来说，的确有些难懂，所以利用钟表把时间维度替换掉，下面简单做了一个示意图，这样时间就隐藏在“钟表”当中了，生活习惯帮助人们自动解码时间维度，就达到了：解码降维，内容不降的效果。
最后以一句话结尾吧：受众读不懂可能不是他们素养的问题，多半可能是我们表达的问题。
（by 果雅迪）
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