Archive for the ‘科學圖表’ Category
如何讓你看到「蜜蜂不見關我什麼事」？
我自己有一個小花園，一開始什麼動物都沒有。然後慢慢有了蜜蜂，之後又來了蝴蝶（還有毛毛蟲），鳥。現在還有很多蜻蜓，蜘蛛。這些蜜蜂有些因為負重太多，飛得很慢，還可以看到鼓起來的蜜囊。
美國最近蜜蜂大量減少，突然之間對於很多農家而言造成很大的影響。
美國一個標榜有機的賣場Whole Foods Market為了讓大家知道蜜蜂消失的影響，所以製作了一個活動「Share the Buzz」，這是一個雙關語，Buzz本來就是蜂鳴，後來演變成傳播界使用的「聲浪」，代表民眾的注意或討論。這次Whole Foods Market就希望大家把蜂鳴傳出去。
由於蜜蜂消失這件事情很難被看見，更難說明蜜蜂消失之後的影響，特別是大部分的人在大都市，不會每天看到蜜蜂，也不知道蜜蜂除了提供蜂蜜外，到底有什麼用。所以Whole Foods Market除了製作活動網站外，還在店內拍了兩張照片來比較。上面是一般我們看到的市場，下面那張是一旦沒有蜜蜂幫忙授粉，一般的生鮮市場會少了什麼東西。
大家覺得上面這種方法比較好，還是畫圖表說明蔬果消失的百分比好呢？
Share the Buzz的網站上有很多具體的建議，包含種植可以「招蜂引蝶」的植物，大家也可以嘗試看看。
如何繪製精準的Facebook社群網路圖？
由於台灣非常多人使用Facebook，加上現在許多人幾乎都加了數百甚至幾千個Facebook朋友，我們可以透過視覺化的方式，來看看自己到底處於幾個社群當中，這些社群彼此之間有什麼關係。Facebook上雖然有些社群視覺化的工具，但很多只是畫好玩的，沒有太大意義，接下來我會介紹一種比較專業而且可以持續分析的方法。
在開始之前，請準備：
- 從Netvizz下載自己的Facebook社群描述檔
- 安裝Gephi軟體
- 泡麵一碗
- 生雞蛋一個
由於社群描述檔需要非常長的時間下載，所以下載描述檔的同時，請先下載、安裝Gephi，然後可以先去泡泡麵，加顆生雞蛋，等泡麵吃完了描述檔差不多也應該下載好了。如果你有1000個朋友，大概要10分鐘左右。
Gephi是一個專門將社群關係視覺化的軟體，當然只要類似社群關係的資訊都可以視覺，不過我們今天先處理真正的社群，也就是你的社群。你在Facebook當中可能有1,000個朋友，這1,000個可能個別也有1,000個朋友，所以，你透過這1,000個朋友就可以接觸到1,000×1,000=1,000,000個朋友嗎？先不談社群分析了，你聽過安麗嗎？如果你要從事保險，你可能認為這會為你帶來倍數的關係，但實際上你的1000個朋友很多彼此都互相認識，所以繪製出來的圖會是高度彼此互相串連的圖。
啟動Gephi後，會跳出一個開啟視窗，選擇「Open Graph File」，就可以找到剛剛下載描述檔。
一般而言社群關係有兩種，一種是有方向性的，例如在Twitter當中的Follow，另外一種沒有方向性，在Facebook中的朋友關係就沒有方向性，都是雙向的朋友。這個例子我們選擇沒有方向性 Undirected。
檔案開啟之後，你就可以看到你的社群關係圖了。別緊張，我們接下來會把它變得更有視覺意義。
在左下角有一個區域叫做Layout，其他的你有時間自己可以慢慢試，但我們先選擇 ForceAtlas 2，由於Layout通常是動態一直跑，所以當你覺得已經跑得差不多了請按下Stop。
此時你應該有一個完全沒有著色但社群關係已經非常清楚的Facebook社群關係圖，每一個群組代表一個彼此互相連結，擁有強連結的社群，你可以數看看你在Facebook當中，處於幾個社群。根據統計，一般人平均在Facebook上會在4個社群當中。但由於很多社群之間彼此連結也很密集，所以我們需要進一步著色，才能看到真正社群有幾個。
Gephi預設介面的右上角有Network Overview，這裡其實挺科學的，我當初修Social Network Analytics時幾乎每一個按下去都是一個考題。本文不解釋每一個的功用，但請你按下Modularity，大概瞬間就可以跑完。
之後我們到左上角找到Partition，然後在Nodes下面按下綠色迴轉箭頭 Refresh，再從下拉選單當中找到Modularity Class。我們在前一步已經讓Gephi去算出你的Facebook朋友當中，大概能分成幾個群組，現在就是視覺化的時刻了。按下Apply，你的社群就會被著色。這裡可以看到我的Facebook朋友當中，最大的那個社群就佔了28.56%的人。實際上我在Facebook上，大概也就屬於8個社群左右。
由於剛剛的顏色是系統隨機產生，有時候看不清楚，所以當你點下每一個群組的顏色時，可以自己再挑選，讓接近的社群擁有不同顏色。
我的Facebook社群經過著色之後，看起來就是下面這個樣子。可以看到最下面一大塊裡面有三種顏色，螢光綠、藍色、淺紫色，分別是網路意見領袖（與粉絲）、媒體工作者與公司同事。
到這邊，差不多你已經可以看出來你在哪幾個社群當中，這幾個社群彼此關係怎麼樣。當然，我們畫這個除了讓自己開心之外，也可以看到你跟哪幾個社群當中擁有強連結，社群與社群之間如果訊息要傳播，會怎麼走。以上圖為例，通常一個訊息在淺紫色那群傳遞的時候，我的經驗是螢光色與藍色都可以很快看到，但外面突出的那幾塊未必，反之亦然。你可以判斷一個訊息在社群傳播的時候，你感覺很熱門，但實際上只有影響到哪一個社群。
我們在社群當中還假設，如果大家都在一個「社群」當中，除了跟你有連結（Edge）外，應該跟別人也有連結才對，如果有一個人跟你只有1、2條連結，那麼他跟你通常不是在一個社群當中，這些人不是不重要，但他們跟你比較偏向弱連結的關係，在很多書上都說，這些弱連結通常可以給你「不一樣的資訊」。不過今天我們是要看自己所處的社群，所以可以先把弱連結關係的人過濾掉，這樣圖會比較乾淨。
在Gephi右下角有過濾Filter功能，這裡的過濾條件是拖拉式的，我們找到拓樸 Topology之後，可以把Degree Range往下拉到「Drag Filter here」。然後你就可以看到一個滑動選單，你可以過濾掉弱連結，當然反過來也可以過濾掉強連結。
我將共同連結10個以下的都先過濾掉，這時候社群關係就更清楚了，可以明顯看到大小不一的幾個群組，很多社群之間幾乎沒有人有往來，這時候你其實扮演了不同社群當中弱連結的角色。
在Gephi的左上角還有一個功能叫做Ranking，同樣我們在Nodes下找到Degree（就是六度分離 Six Degree的那個Degree），這裡我們可以讓每一個Facebook上的朋友根據與你之間共同朋友的數量而改變大小，這裡的大小都可以自己亂設，如果你玩出興趣，Spline還可以調整尺寸遞增的原則（我常改用指數遞增）。按下Apply，你就可以看到更多的關係。
這裡可以看到，跟我有最多共同關係的Facebook聯絡人（未必是真正的朋友哈哈），大多落在公司同事與社群意見領袖（及其粉絲）這兩群。如果覺得太擠，請到Layout下將ForceAtlas2裡面勾選Prevent Overlap然後重跑一次。
由於Netvizz抓下來的描述檔也有性別，所以我們可以看看自己是不是怪叔叔或者花痴…這裡可以看到我的大學同學突然浮出來了，就是右下角那群幾乎都是藍色的…
Lookinfo.com 在 Facebook上也有粉絲團，歡迎加入。如果你有畫出自己的圖，也歡迎貼上來。
動物壽命與移動速度的散佈圖
動物移動速度越快就能活得越久、吃得越多、越不容易攻擊嗎？
德國的Golden Section Graphics公司的兩位繪圖師Julia Kontor與Katharina Stipp就將動物的最長壽命（人類放在120歲……）與最高移動速度（人類放在時速40公里……）繪製成散佈圖。德文作品名稱是Lebensgeschwindigkeit，英文叫做Speed of Life。曾經刊登在德國IN GRAPHICS Magazin雜誌（就是Golden Section Graphics自己出版的）。
你看到了什麼趨勢嗎？這幾個區塊代表什麼意義呢？
生物的壽命與速度之間到底有什麼關係呢？
Hans Rosling教你用巨量的資訊與圖表說很多故事
上週青平台基金會邀請我去為資訊新聞學的營隊上課，除了講資料到資訊、資訊視覺化之外，也另外請我談談最近很流行的「Infographics」。
Infographics或者Information Graphics，其實泛指所有將資訊繪製成圖表的作品，但後來隨著內容行銷興起，突然美國人將一種垂直形式、塞滿很多圖表的作品專稱為Infographic，很多人就以為只有那種東西才是Infographic但其他的東西叫做圖表。事實上並不是那樣的。
我個人覺得那種形式的Infographics對於內容行銷很重要，但對於資訊新聞學而言，不是一個需要討論的題目，甚至最好少看，因為大部分這種充滿行銷目的的Infographics真正的目的是希望使用者看文字、向下拉、看到品牌，經常湊不成故事而且裡面的圖表有半數都有形式上的錯誤。我一直很想找機會針對行銷人談一下內容行銷下的Infographic，但一直抽不出時間。
用大量資料說好聽的故事
由於課程框架是資訊新聞學，最終目的是希望學員有一天能夠從資料當中產出資訊並視覺化，然後可以敘述故事，所以我想說應該給他們看一個具有大量資料，但最後可以漂亮說故事的例子。想著想著，我就想到Hans Rosling了。
Hans Rosling原本是個醫生，後來一腳踏入了國際衛生研究的領域，這不免讓人聯想到John Snow。Hans Rosling有共同開發一套軟體 Gapminder Trendalyzer，後來賣給Google，大家都可以在Google Drive當中使用這個Motion Chart這個功能。Trendalyzer / Motion Chart最大的特點，就是可以將時間這個軸變成動態的，所以可以同時處理3個維度以上的資訊，通常Hans Rosling說故事的時候，都會同時呈現5個或更多的維度。
如果打開 Gapminder 的網站，可以看到非常多可以選擇的資料，基本上一天是玩不完的。
下面這張圖是台灣、香港與中國大陸在過去100多年間人均收入與平均壽命的趨勢圖，其實日本殖民時代後期台灣與中國大陸雖然已經拉很開，但國民黨到台灣之後的40年間，差距反而更大，台灣後來幾乎跟隨香港的腳步，趨勢線幾乎重疊。
有興趣的也可以看看德國與法國在1960年代後，經濟發展與平均每人的核發電量軌跡圖。
Hans Rosling教授應用這麼多不同維度的資訊，可以說許多不同的故事。2006年他在TED的演講為他帶來世界級的普遍知名度，這是一個故事，當然後來「繁衍」出許多不同的故事，單單在TED當中就有9個故事。
我自己覺得Washing Machine這個故事也相當不錯。他後來越來越常使用他自己所說的「類比式視覺化工具」。石頭、箱子都可以拿來用。
後來Hans Rosling又有新的敘事手法，大概可以稱為Holistic Infographic，這目前大概只有透過後製可以達成。
雖然不可能大家都來上我的圖表課，但這些影片都值得看一看，然後參考看看，當你取得巨量、大量、海量或甚至只有少量的資料時，你要如何把故事說好，而不是只想畫一大堆圖表。