܄

吃货的福音:港科大研制出可以吃的数据

【数据猿导读】 是否有人想过,当我们拿到一份“奇怪”的数据汇总时,我们需要将它......放进嘴里?港科大CSE系的博士生们对传统的数据可视化技术进行了创新,创造出一种可以吃的数据

吃货的福音:港科大研制出可以吃的数据

是否有人想过,当我们拿到一份“奇怪”的数据汇总时,我们需要将它......放进嘴里?港科大CSE系的博士生们对传统的数据可视化技术进行了创新,创造出一种可以吃的数据。或许在未来,这种可食用的数据将会对人类认知数据的习惯产生重要的影响。或许有一天,你的经理会对你说,“小张,明天中午各地子公司的代表会来总部做这个月的汇总报告,你跟我一起去吧。当他们把麻辣小龙虾和芝士蛋糕端出来的时候,你可千万得拉住我......”

大数据时代的今天,我们每时每刻的行为数据都在被采集,收集,分析。数据分析让我们的世界变得更便捷,更智能,更美好。然而,对数据的研究往往止步于数据研究者科学家。作为数据的生产者,怎样才能更好地理解抽象而庞大的数据呢?

数据可视化是一个常用方法。通过将数据映射到简单的可视化图表,例如柱状图,树图,雷达图,平行坐标等等,人们可以更直观的理解数据的现状并预测未来的发展趋势。在此基础上,数据研究者专注于开发和研究更有效的映射技术与更完善的系统,进而分析更高维度,更复杂的数据。

然而我们作为数据的生产者,除了采用可视化图表的形式,是否有一个更有效的渠道,让数据的理解和分析,自然地融入我们的生活?除了通过看可视化图表来体会数据的面貌,我们是不是还有可能吃到,尝到,闻到数据?

为了让理解抽象而庞大的数据变得更生动,我们的“数据可食化”通过使用各种可以吃的食物原材料,来烹饪一道道美味的数据菜肴。让品尝美食,这原本就足够诱人的行为,变成一个更有趣、更丰富的体验。

我们提出了两种制作数据美食的方法。一种数据美食来源于常见的菜肴本身,在此基础上对食物进行数据的映射,比如图中的果仁蛋糕,虽然外表形状相同,而其中干果的数量不同。当每只蛋糕中干果的数量与你的本月的收入或花费产生关联,一口咬下去,尝到的是满嘴蛋糕屑,还是满口果仁?它们都能客观地反映和理解这个月的你的生活状态。

另一种则是基于数据的特点,借鉴传统数据可视化来设计菜肴。比如可视化中的堆叠图,常常用来表示简单的数值数据。在此基础上设计的图中的意面,可以展现不同种类数据的比例。比如下图中,占了大面积的绿色的酸黄瓜,和略少面积的三文鱼,看起来是不是让人垂涎欲滴?这样的数据菜肴采用面积来,颜色,高度,来表示不同的类别,也是数据可视化领域中常用的方法,它能更精确地展现数据。

初期用户实验

为了研究用户怎样通过数据菜肴感知数据,我们设计了三种数据菜肴,并将它们与常见的数据可食化一起呈现对比。我们邀请了15位参与者来参与我们的“数据品尝”讨论会,对他们进行观察,采访,并邀请他们填写李克特7级量表,并进行定性定量的实验和分析。

1. 数据色拉

第一个数据集是STEM专业每年不同学位者获得者的数量与工作机会的数量进行比较(数据来源于劳动统计局)。可视化的形式由柱形图表示。我们用一个田园色拉来表示该数据。在底部的面包屑对应于现有工作,咸火腿代表专科学位,甜玉米粒表示学士学位,切块番茄是硕士学位,芝麻菜象征的博士学位生。我们把这些材料按顺序叠置在透明的玻璃杯中,每种成分的量反映了数据值值。最终数据菜肴就像是一个还未混合的色拉。

2. 芝士拼盘

这个数据集的可视化形式使用一个饼图来展示。我们使用的数据是亚裔美国人对自己的认知,饼图的比例表示他们认为自己与典型的美国人“非常不同”,“非常相似”,或是“在此之间”。这道数据菜肴的外观与饼图的可视化图表类似,用不同颜色和风味的芝士颗粒,来映射百分比。白色是“非常相似“,橙色表示”非常不同“,而黄色表示在此之间。 

3. 蘸酱饼干

我们选用四个亚洲国家(中国、印度、日本、韩国)的农业就业率作为数据集。这个数据集的可视化和数据菜肴的呈现方式比较不同。我们用一个地理热力图的可视化来表示数据。而数据菜肴,我们则选用了四个国家最著名的蘸酱——用豆瓣酱表示中国,咖喱表示印度,芥末表示日本,泡菜辣酱表示韩国。在四块相同的饼干上放置不同的蘸酱,蘸酱的多少对应数据的大小。究竟对应了什么国家,就要靠我们的参与者亲口品尝。不同的蘸酱实际上是用口味和文化背景来暗示数据的类型。

  

实验分析

我们的参与者提供了许多有价值的反馈,我们总结了发现数据可食化的以下特点:

  吸引力(Attractiveness) : 食物是人类赖以生存的基本,因此食物对大多数人有自然地吸引力。尤其是当你饥肠辘辘的时候,是想盯着电脑里的柱状图报表,还是来点数据意面?一位参与者(P15)表示,虽然芝士拼盘看起来并不那么华丽,但是对还没有吃午餐的自己来说,还是非常的吸引注意。

感官上的丰富性(Sensory Richness): 与二维屏幕上的图标相比,数据菜肴有更多感官上的丰富性。不仅仅可以用外观,颜色,形状,大小,也可以用香味,味道,质地,甚至吃起来的声音来表达数据。当我们的参与者们看到了数据色拉,上面的一片叶子引发了他们的激烈探讨,究竟是为什么要用一片叶子来代表博士生的数量?一位勇士大胆地卖出了这一步,首先尝了尝,啊,原来这片生菜叶是苦的!大家这才恍然大悟。

更深的内涵(Intangible Richness): 除了感官上的丰富性,不同的食物也有不同的文化内涵。比如用不同酱料来表达不同的地域——看到老干妈豆瓣酱,大家自然地想到了中国。一位来自泰国的参与者(P11)表示,这些酱料都很有特色,不过如果我尝到了来自我们泰国的酱料,大概会觉得更有趣更有共鸣!

 记忆(Memorability): 我们的实验参与者都表示,对比起可视化图表,通过食物来表达数据,可以让他们更好的记住数据。当数据菜肴呈现在你面前,飘来或浓或淡的香气,能激发大家的想象,也能让大家对数据的记忆更深刻。数据菜肴如用在教育业,可能会大幅度提高对儿童青少年的学习兴趣和对知识的记忆;如用于营销展览,也可能给人们留下深刻的印象。

感情性(Affectiveness): 过去的研究表明,食物本身具备一些表达感情的作用。总体而言,人们对食物有更多的正向的情感。而香味和味道,也自然地对应不同的情绪。比如,人们会称呼爱人为“甜心”,或用酸、甜、苦、辣来表示心情。另外,吃东西的动作也似乎有更深刻的内涵。我们的一个参与者(P8)想象,假如我吃下我的过去一学年的成绩数据,就好像能感觉到我在接受、理解和消化我过去或好或坏的成果,并且会吸收其中的营养,进而成长和更好地展望未来。

社交性(Sociability): 从东方到西方,饮食都是一个传统的社交方式。会议中的茶歇,恋人的约会,亲友的聚会,都离不开食物。数据可食化自然地将数据引入到了人们的社交生活中,成为大家社交生活中谈论的话题。参与者(P5)说:我们聚在一起,尝试着吃这些新奇的食物,猜测、讨论、甚至争论数据是怎么被显性或隐性表达,这真是一项充满乐趣的活动。

数据可食化的研究正在它的初期,我们实验中的案例和数据映射也较为简单,然而我们还是能想象到它广阔的应用场景,譬如娱乐,教育,健康等产业。同时,数据可食化也面临一些新的挑战,比如食物文化背景的差异,人与人敏感度的差异,食物保存和营养健康方面的考量等等。但是我们仍然相信,随着技术的发展,比如物联网,智能食物生产,大数据菜谱生成,3D食物打印,这些技术的不断成熟能帮助我们克服上述挑战,将生活中产生的数据和我们的生活本身更紧密地关联起来,让我们能更好地获取、理解和消化数据。未来的我们也许再也不用看着手机吃饭。而是一边吃饭,一边细细品尝,咀嚼,体会,探讨我们自己所生成的数据,以及用数据描绘的我们的世界。


来源:清水湾区

声明:数据猿尊重媒体行业规范,相关内容都会注明来源与作者;转载我们原创内容时,也请务必注明“来源:数据猿”与作者名称,否则将会受到数据猿追责。

刷新相关文章

大数据投融资周报(4月5日——4月7日,共9起)
大数据投融资周报(4月5日——4月7日,共9起)
大数据周周看:今日头条近10亿美元融资入账,Adobe推出体验云平台Experience Cloud
大数据周周看:今日头条近10亿美元融资入账,Adobe推出体验云...
【独家首发】数之联完成A轮数千万元融资,大数据分析挖掘领跑者获资本青睐
【独家首发】数之联完成A轮数千万元融资,大数据分析挖掘领跑...

我要评论

精品栏目

[2016/10/10]

大数据24小时

More>

[2016/09/26-7]

大数据周周看

More>

[2016/09/01-30]

大数据投融资

More>

[2016/11/28-2]

大咖周语录

More>

[2016/11/29-6]

大数据周聘汇

More>

[2016/12/06-13]

每周一本书

More>

返回顶部