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象形统计图

2020-05-07 13:59

来源：澎湃新闻·澎湃号·湃客

原创服老思和同学们 P话

这次，我们想要探讨象形统计图（Pictograph）及其使用。

来自数据群的讨论

这期探讨启发于 P话数据群的群友 Mena 的疑问和思考。前段时间， Mena 制作了一张新冠肺炎患者性别分布的象形图，也就是下图这张，这张象形图发布到朋友圈后却引起了一位朋友的误解。下面是 Mena 的疑问：

发布到朋友圈之后，有一个朋友跟我说，他认真的数了男性和女性人形的个数，加起来为什么不等于我下面标注的样本数？我想请教大家作图的时候，用这种人比例图多吗？有没有出现过类似的状况？究竟像这样的解读有多普遍呢？还是只是个例？

简单来说，就是这位读者默认象形图的每一图标代表一份数据点，导致了误解。这是由于上图使用了离散的图标来表示一个连续的数值。在追求抽象数据具象化的同时，也可能造成误会，因为有些读者在阅读象形图时会默认每个图标代表一个或者一组数据点。

如何修复呢？

我们可以考虑在图下注明一个图标等于多少具体数值，有利于读者对数据图表有更精确的解读。如下面这个图的示例：

来源：https://www.mathsisfun.com/data/pictographs.html

另外一种可能的解决办法，就是通过在人形上显示百分比数的方式与读者沟通, 这样子做出来的人形图，就有点像饼图的变体。因为 Mena 做的人形图里男女比例随着新确诊病例的增加每天都会发生变化，所以她采用了这个办法，之前误会的朋友也说这样就清楚多了。

象形统计图

象形统计图，我们通常也简称为象形图，是一种通过图标来显示数据的可视化形式。每个图标表示一定数量或单位，通过了图标多少对不同类别的数据大小进行比较。通常，使用的图标切合数据主题或类别，更为直观和 “形象”。另外一个显著的优势是，同一个变量被映射到了两个视觉维度，除了传统的长度/面积外，还有图标数量，加强了图表的辨识度。这个优势在象形柱状图和华夫饼图中得到很好的体现。

在使用象形图时有几点需要避免：

•用于大型数据集，令人难以计数

•没有明确标注每个图标对应的数据点数量，可能会导致读者的误解

•图标的使用与主题无关，给人造成误解

考虑到读者可能会有这样的解读思维，所以，通常象形图用在数据极小和极大的时候较好。要么就是小到一个图标和一个数据点一一对应，要么就是大到一个图标对应很多点。如果一个图标代表一个非整数小数个数的值变量，就可能造成如上的误会。

象形统计图的变种

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象形柱状图

下图类型是象形图和柱状图的结合。将传统的柱形替换成与主题相关的图标。传统柱状图利用柱形长度进行变量间的比较，而象形柱状图既利用长度，又利用了图标数量的多少，起到了多重视觉编码的效果。

https://datavizproject.com/data-type/pictorial-unit-chart/

象形比例图

这类图表更适用于呈现一个分类变量。不同图标表示不同分类，图标个数表示类别的占比。这种图像的另一种变形是二维平面的象形比例图，下面要提到的”华夫图“就是其中的一种，同样适用于表达包含和对比关系。

https://datavizproject.com/data-type/fraction-of-pictograms/

单图标比例图

和上面的象形比例图一样，单图标比例图也侧重表达比例，适用于分类变量。这里使用单个图标，利用面积表示比例关系。值得注意的是，在这类单图标比例图中，占比的数值我们通常通过长度比例而非面积比例展示。

https://datavizproject.com/data-type/pictorial-fraction-chart/

华夫饼图

下面这张华夫饼图本质也是象形图的变种，只是在这里图标固定使用的是正方形的小方块。相比象形图，华夫饼图淡化了图标造成的视觉分散效果，更强调对象的占比情况。华夫饼图常常用来表示比例关系，大面积的色块分布有利于给读者带来视觉冲击力。

https://datavizproject.com/data-type/percentage-grid/

3D 华夫饼图

下图本质上也是一个象形图。作品是一个关于二战伤亡人数的可视动画，为展现伤亡人数，作者使用一个棺材代表一位死者，通过棺材的堆叠展现各国死亡的人数，以 3D 方式呈现，更增加了视觉冲击力。

https://youtu.be/7cgRwDkP6vk

议会席位图

下图被 Flourish 称为“议会席位图”，这种半弧形的点状图表常用于可视化议会布局，在欧洲议会相关议题中时常被使用到。通常，每一个点代表一个席位，点的颜色代表党派或意见倾向，作为饼状图的变形，这类图表同样着重展示对比不同类别的占比情况。

https://app.flourish.studio/@flourish/parliament-chart/4

填充气泡象形图

下图是一个填充气泡图（Packed Bubble Chart）的变种。由于 Tableau 没有内置功能生成填充气泡象形图，如果想在 Tableau 中实现下图，需要使用 R 将每一个气泡的坐标计算出来，将气泡换成图标即可得到。

教程：https://www.r-graph-gallery.com/306-custom-circle-packing-with-one-level.html

如果不使用 R 计算每个图标的坐标，那么将生成下面这样自然排布的象形图表。

作品是一个有关 “1854 年伦敦霍乱” 的可视分析。统计 1854 年伦敦霍乱不同地区的死亡人数，每一个房型图标代表一个地点，图标上的数字代表该地点因霍乱死亡的人数。图标按死亡人数从大到小进行排布，另外还通过调整大小展示该地点死亡人数的多少，是一个很好的使用将主题和数据进行视觉联系的例子。

小编注：单独的象形图可能信息不大，需要连同整个作品中一起“食用”。

https://public.tableau.com/views/1854CholeraOutbreak-SnowsMap/CholeraAnalysis?:display_count=y&mobile=&:origin=viz_share_link

计数图（Tally chart）

下图是一个计数图 (Tally chart)。计数图的本质是一种可视化的计数方式，它的使用可以追溯到约三万年前，早在文字出现之前，这种古老的可视化计数方法就已经存在。在中国文化中，我们更常用“画正字”计数法。这种图表的本质是一个象形柱状图，每 5 条线折一下就成了计数图。相比普通的柱状图，该图表的展示风格有点复古的味道。

Tableau 教程：https://tableaumagic.com/drawing-tally-charts-in-tableau/

案例

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逃往孟加拉国的缅甸难民

下面的作品来自路透社图像，是 SOPA 获奖作品。2017年8月，缅甸若开邦爆发暴力冲突后，成千上万的穆斯林逃往邻国孟加拉国。作品以时间为线，将逃亡孟加拉国的缅甸难民人数进行可视化，这里并没有使用传统的相同图标，而是使用真实的漫画难民人像，用真实的立体人像代替传统的数据图表，利用动态网页效果展现流亡难民人数随时间的暴增，有很强的视觉冲击力，很能引起读者的共情。

http://fingfx.thomsonreuters.com/gfx/rngs/MYANMAR-ROHINGYA/010050XD232/index.html

在美国，谁拥有枪？

下面的作品来自华盛顿邮报，是一个和美国枪支持有相关的作品，在这类议题的报道中也常常使用到象形图。

在下图中，作者并没有使用完全相同的人像图标，而是让每个人像图标都有小的变动。在对比三个群体时，用颜色的深浅进行强调突出。可以看到，虽然只有百分之二十二的人拥有枪支，但其中百分之三的人占有枪支总量的一半。

https://www.washingtonpost.com/news/wonk/wp/2016/09/19/just-three-percent-of-adults-own-half-of-americas-guns/

谁代表中国人民？

下面是来自 CGTN 和数可视的作品。作品利用第十三届全国人大代表的信息进行可视分析，每一个圆圈代表一名人大代表，滑动鼠标，圆圈在分统时会移动到相应的群组。

https://news.cgtn.com/event/2019/whorunschina/index.html

奥运中的兴奋剂

下面的作品来自 y714.com，展示 1992 年到 2012 年间 5 届奥运会中兴奋剂的使用情况。作品使用“药丸”的图标来表示每一个兴奋剂使用案例，很有巧思，图标上面标注运动项目类型。颜色代表不同兴奋剂的种类。

http://olympics-doping.y714.com/

难民危机

来自 Vox 的作品。下图利用 Worldbank 的数据，展示了八个国家每一千人负担的难民数量。在德国，每一千人要负担 2.6 位难民，而这一数字在黎巴嫩是 232，两相比较，西方国家实际承受的难民负担远比中东国家小。

象形图中的每一个人形图标即实指 “一位难民”。利用人像图标来展现比例在可视化的应用中比较常见。

https://www.vox.com/2015/9/15/9331371/syrian-refugees-europe-chart

大型赛事死亡数量

卡塔尔地处沙漠，全年的气温很高。当恶劣的自然环境撞上举世瞩目的世界杯、亟待兴建的场馆和基础设施，这对于全年无休的施工队伍来说面临很大的身体考验。根据华盛顿邮报的报道，2010 年到 2015 年，卡塔尔有超过 1200 名建筑工人在世界杯场馆建设期间死亡，部分是由世界杯场地施工直接造成，部分由于全国的基础设施建设造成。

下图是一个历年因重大赛事死亡人数的统计表，左上角特地对图标含义进行了标注。下图密集排列的人形图标给人很强的视觉冲击力和压迫感，通过与其他运动盛事的对比又突出了死亡人数之多。另外，图表设计的颜色上也根据人数的多少调整深浅，起到了多重强调的视觉效果。

http://www.washingtonpost.com/blogs/wonkblog/wp/2015/05/27/a-body-count-in-qatar-illustrates-the-consequences-of-fifa-corruption/

美国性侵事件统计

作品由 Enliven 在 2013 年制作，流传很广，引起很多人对性侵事件司法漏洞的广泛关注。下图是一个二维的象形图，也算是华夫饼图的变种，着重展现比例和不同变量间的包含关系。颜色上，使用红色和黑色分别表示性侵犯案件中虚假判罪和真正坐牢的人数，起到了强调的效果，视觉上也形成鲜明的对比。

http://www.washingtonpost.com/blogs/wonkblog/wp/2013/01/07/the-saddest-graph-youll-see-today/

3D 象形图变种

下面是一个不是那么合适的象形图实例。

作品研究美国一小学一周在各科目上花费的教学时间。首先，3D 图表的使用要格外小心，通常情况下，它并不是一个很好的可视化形式，容易造成视觉上的误解和扭曲。具体到这个作品，作者利用每一小正方体代表一分钟，并将科目从上到下根据时间从长到短进行排列，但读者其实很难直观对各科目的教学时间进行对比，很难抓住图表想要展示的主题（如请尝试观察并区分 Science 与 Lunch 上所花的时间，您感觉一目了然吗？）。另外，作品使用正方块代表时间，在图标的选择上也并没有很好契合主题。