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大數據時代 視覺資訊圖表是天使還是魔鬼

有追縱筆者的文章,大約也知道筆者不常於文章裡加插圖片,或現在流行的視覺資訊圖表(infographic)。簡單來說,這是我其中一個主觀意願,不希望讀者只關注圖片顯示的內容,更甚的是,不欲被圖片「暄賓奪主」。要知道寫文章比做出視覺資訊圖表更需要深厚的「功力」,沒有一定的歷練實是寫不出一篇好的議論文章。君不見現時學術性文章,無論是畢業論文包括博士論文及期刊文章都甚少出現資訊性圖片以輔助討論。一篇具質素的文章,不可少的是數據。數據以一般格表或圖表顯示出來則已足夠,過多的視覺資訊圖表或含誤導成份。

 

近日有新聞關於現時不同年齡族群喜愛用的社交平台,已由以往的Facebook轉至Instagram,這一點亦反映相對於含豐富內容的文章,人們更喜愛以直觀的圖像相片表達及傳遞信息。隨著資料收集及儲存日漸成熟,加上電腦性能強勁有助分析海量數據,不少企業都以「分析大數據」來決定其業務的大方向。坊間已逐漸出現不少學習數據分析的課程,由於數據又多又難懂,又進而發展出一個專有名詞,稱為「數據可視化程序」(Data Visualisation)。簡單來說,數據可視化即是收集、統計及分析平平無奇的數據,再以圖像方式表達出有意義的信息,如數據中最大或最小的數值,平均值等統計意義。

 

數據可視化的好處不用多解釋,前段文章已簡單介紹了現時社會的趨勢以及人們的習慣在這個資訊爆炸的年代,圖像化顯示成為了主流傳媒所採用傳達信息的方法。

 

可是,筆者還是比較推崇傳統以文字方式表達信息,畢竟一篇文章「粒粒皆辛苦」,再者閱讀一篇千字文可能花三四分鐘,但由組織、編寫大綱、至寫文章,到最後的較正,花的時間可能用上半天。以個人情感來說,我心底裡很敬佩能夠寫出有說服力而用字簡練文章的作者。一篇好文章行文流暢之餘,有論又有據,對於一個人的思考訓練實在大有裨益。可是,看完一幅視覺資訊圖表,除了直觀地吸收了信息,那就沒有辦法再進而訓練思維方法,以至判斷立場及述說是否恰如其分。

 

除此之外,筆者發現更多Infographic的問題。也許現在是Infographic開始流行的時候,技術未有十分成熟,筆者發現不少平台顯示的Infographic內含錯誤。其中一個是用錯圖表顯示方式,這可算是比較低級的錯誤。試舉一個例子,筆者曾見過一張圖表,為的是顯示每個項目所佔的比例,如一家公司的職位佔比,可是圖表的創作人卻以棒形圖(Bar Graph)顯示數據,而未有採用更理想及直觀的餅形圖(Pie Chart),這明顯是在大學就學時的根基打得不足,而犯下的錯誤。

 

又有一些情況,不一定是使用Infographic時犯的錯誤,但是用上Infographic表達信息的同時,非常容易產生誤導。如一張簡單圖表顯示一個研究計劃的結果,卻沒有以更多的文字表述計劃背後的一些重要信息,如更重要的「樣本大小到底是多少」(Sample Size)以及信息來源(Source of Information or Data)。資訊接收者在這種情況下容易被誤導。有一些民意的操縱者,善於利用這種方法主導群眾的思想方式,尤其是部分接收者未必接受過嚴格而有系統的思考及資料組織訓練。

 

最後一個例子亦是其中一種常常含曲解資料成份的圖像顯示方式,就是肆意以一些統計表達技巧來蒙蔽群眾。例如刻意在數據上取最大最小值作對比,而忽略樣本的質素及樣本的分布(distribution)是否能充分反映母群(population)。

 

筆者除了期望讀者們趁著流行「認識真相,面對數據」的數據年代,可以多學習數據科學的知識外,也應慎重選擇接收信息的來源。另外,筆者也極力地鼓勵讀者們多閱讀文章,千萬別要跟隨盲目跟隨主流的步伐,文字及語言還是傳遞信息最有效的途徑,「別讓自己的腦袋輕易停下來」。

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