在信息爆炸的时代，数据可视化已成为我们理解和传递复杂信息的重要工具。然而，麻省理工学院(MIT)的最新研究揭示了一个常被忽视的现象：数据可视化的设计元素不仅传达数据本身，更在无形中影响观众对信息来源的判断和信任度。这一发现挑战了我们对数据可视化的传统认知，为科学传播和设计实践提供了全新的思考维度。
研究背景：超越数据的视觉语言
在新冠疫情期间，社交媒体上充斥着各种关于疾病传播的数据图表，来自世界卫生组织和疾病控制预防中心等机构的可视化信息被广泛传播。MIT的研究人员注意到，一些公民科学家开始使用相同的数据创建自己的可视化图表，挑战主流科学观点。
"这是一个意外的发现，因为此前公民科学家通常与主流科学家的观点保持一致，"该研究的合著者Arvind Satyanarayan解释道。"我们花了几年时间才弄清楚如何更深入地研究这一现象。"
传统数据可视化研究主要关注图表如何传递数据，而这组研究人员希望从社会和语言学角度探索可视化所传达的信息，超越数据本身的范畴。
社会指示功能：数据可视化的隐藏语言
语言学家发现，语言不仅能传达思想，还承载着超越字面意义的社会含义。例如，口音或方言可以表明某人属于特定社群。通过"指向"特定的社会意义、身份和特征，语言发挥着所谓的"社会指示功能"。
"我们想看看数据交流的视觉语言中的某些元素是否可能指向某些机构或机构中的人群，这些元素可能具有制作者无意中赋予的含义，"研究合著者Graham Jones教授表示。
为了验证这一假设，研究人员首先进行了一项定性研究，研究对象是社交媒体平台Tumblr的用户。在一对一的访谈中，研究人员向用户展示来自网络的各种真实可视化图表，以及移除了标题和坐标轴标签等文本信息的修改版图表。
移除文本信息尤为重要，因为它模拟了人们通常与在线可视化互动的方式。
"我们与社交媒体的互动往往只有几秒钟的快速浏览，人们不会花时间去仔细阅读图表的标题或查看数据，"Satyanarayan解释道。
"氛围"效应：设计元素的无声影响
访谈揭示，用户基于他们所谓的"氛围"（vibes）——颜色或特定图形的使用等设计元素——对创建可视化图表的人或组织做出详细推断。这些推断反过来影响了他们对数据的信任度。
例如，在看到一个带有乔治亚州和德克萨斯州旗帜、红黑双线图表但没有文本的图表后，一位用户表示："这看起来像是德克萨斯州的共和党议员会发布在Twitter上或其网站上，或是作为竞选演示的一部分。"
定量验证：广泛人群的相似反应
基于初步工作，研究人员使用相同方法进行了三项定量研究，向不同背景的更大人群群体发送调查问卷。
他们发现了相同的现象：人们根据可视化的设计对其社会背景做出推断，这可能导致对所描绘数据的误解和不信任。
例如，一些用户认为某些可视化图表过于整齐有序，因此将其视为广告，从而认为其不可信。在另一个例子中，一位用户 dismiss了一位普利策奖得主的图表，因为他觉得手绘的图形风格表明这是"一些只想博取关注的女性Instagram网红制作的"。
"如果这是一个人对图表的第一反应，将极大地影响他们对图表的信任程度，"Satyanarayan指出。
值得注意的是，当研究人员在移除了文本的可视化图表中重新引入文本时，用户仍然做出这些社会性推断。
传统解决方案的局限性
通常，在数据可视化领域，解决此类问题的方法是创建更清晰的图表或提高人们的数据素养。但这项研究指向了一种完全不同的数据素养，Jones表示。
"人们做出这些推断并非错误。这需要关于可视化来源、制作方式和传播方式的丰富文化知识。做出这些推断是我们使用符号系统的特征，而不是缺陷，"他解释道。
分类框架：设计与社会推断的关联
基于这些结果，研究人员创建了一个分类框架，用于组织用户做出的社会推断及其相关的设计元素。他们希望这一类型学能成为设计师开发更有效可视化的工具，也是额外研究的起点。
该框架将设计元素与社会推断之间的关系系统化，例如：
- 简洁、专业的布局可能被推断为来自学术或科学机构
- 鲜艳的色彩和动态元素可能被解读为来自媒体或营销领域
- 手绘风格可能被视为来自非专业人士或创意工作者
研究意义：跨学科融合的新视角
这项研究的价值不仅在于方法论上的贡献，能够使一系列现象适合于实验研究，还因为它展示了麻省理工学院独特而强大的跨学科融合。
"数据可视化不仅仅是数据的呈现工具，它们也是社会产物，承载着制作者的社会身份和意图，"Satyanarayan强调。"理解这一点对于改进科学传播和提高公众对数据的批判性思考能力至关重要。"
未来研究方向
展望未来，研究人员希望继续探索数据可视化作为社会产物的角色，深入研究他们在类型学中确定的每个设计特征。他们还希望将研究范围扩展到研究论文和科学期刊中的可视化图表。
实践启示
对设计师而言，这项研究提醒我们：设计选择不仅影响数据的可读性，还会触发观众的社会性联想。为了更有效地传达信息，设计师应当：
- 意识到设计元素的社会暗示：了解特定设计选择可能引发的潜在联想
- 考虑目标受众的背景：根据受众特征调整设计风格
- 提供明确的上下文信息：帮助观众正确理解数据来源
- 避免无意中的偏见：确保设计不会强化刻板印象或误导
对公众而言，这项研究提醒我们：在评估数据可视化时，应当意识到自己对图表设计的第一反应可能受到社会偏见的影响。保持批判性思维，关注数据本身而非仅凭设计印象判断信息可信度，是成为明智数据消费者的关键。
这项研究由麻省理工学院METEOR和PFPFEE研究员基金、Amar G. Bose研究员基金、Alfred P. Sloan研究员基金以及国家科学基金会部分支持。
研究表明，不同风格的数据可视化会引发观众对信息来源的不同联想
结语
MIT的这项研究揭示了数据可视化作为社会交流工具的深层含义。它不仅告诉我们图表如何传递数据，还展示了它们如何传递关于制作者的社会信号。在信息日益可视化的今天，理解这一现象对于改进科学传播、提高数据素养以及促进更有效的信息交流具有重要意义。随着研究的深入，我们有望看到更加包容、有效且公正的数据可视化设计实践的出现。
