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The author:(作者)hpmailer
published in(发表于) 2015/12/20 9:58:36
2015年最好看的10张信息图 - 信息图,人是如何诞生的,疫苗的影响

2015年最好看的10张信息图 - 信息图,人是如何诞生的,疫苗的影响 - IT资讯

今年,我们应该已经听够了“大数据”这个词。所有人都在嚷嚷自己的平台上有多么巨量的数据,但也有人干着把这些数字妥善、清晰、优雅地呈现在人们面前的工作。

这里有10张2015年迷人的可视化设计,制作精美、养眼、鼓舞人心,改变你解读世界的方式。(建议使用PC观看)

《人是如何诞生的?》by Eleanor Lutz

你可能觉得自己知道一颗受精卵是如何成长为一个婴儿的,回想一下高中生物里的图片?下面这张目眩的Gif向人们展示了胚胎发育过程的科学。

详细地解释了从受精到胎儿发育的40个阶段。

《疫苗的影响》by Tynan Diebold and Dov Friedman

《华尔街日报》在今年2月献上了这系列令人讶异的信息图,强调了疫苗对人类不可磨灭的功绩。在一些声音开始质疑疫苗安全的时候,这组100,000病例样本数据,展示了如果没有疫苗,世界将会非常的“色彩斑斓”。

疫苗出现后,麻疹的患病率:

流行性腮腺炎:

天花:

《你一生中,有多少年美国在进行一场战争?》by Philip Bump

对那些2001年以后出生的美国人来说,他们的国家没有一天不在打仗。转折点恰好是1984年,美国人一生中经历的战争的时间在那一年正好达到了一辈子的50%。

《Dear Data》by Giorgia Lupi & Stephanie Posavec

Giorgia Lupi和Stephanie Posavec是两位数据可视化设计师。他们一个住在纽约,一个住在伦敦,而这个Dear Data项目是他们每周例行的一次“笔友会”:

每周确定一个主题(或者说数据展现的方式),收集自己这周生活中出现的数字(开过的门,喝过的酒)然后把这些画成可视化数据的形式,寄给对方。

第51周,明信片的正面是“数据密码”,背面是“解码的方式”

《你还有多少年能活,大概》by Nathan Yau

我还能活多久?来自美国疾控预防中心的最新数据可以回答你这个问题。输入性别和年龄,这张动图会告诉你“退休时间”、“最可能在几岁离世”。

《太阳系》by Alex Gorosh and Wylie Overstreet

可能是今年规模最大的可视化项目。他们在一片荒漠中严格地按照比例还原了太阳系的整个样貌,到了晚上,你可以清楚地看到地球和它的恒星之间的距离有多么遥远。

《伦敦方块》by Max Gadney and Mike Gallagher

有太多可视化的信息图在使用“地图”作为元素,但他们往往因为过于写实的地界曲线,让屏幕上的阅读变得非常困难。“伦敦方块”项目就是解决这一难题的绝妙尝试。

他们把伦敦的行政区按照方位全部简化为一个个方格,方格中间的迷人曲线则代表了泰晤士河——最标志性的城市元素,把伦敦分割成两个区域。

这张底板设计完成后,一些适配在小屏幕上的数据运用就可以变得更加易读。

让人崩溃的“地图信息图”

伦敦方块

《复杂的全球经济》by Owen Cornec and Romain Vuillemot

这个网站是哈佛的一个项目,全球价值15万亿美元的大宗交易都在这里了。地图上的每个点都代表1亿美元的进出口商品。滚动地球/放大每一个点你都能阅读更详细的信息,令人震撼,建议点进网站体验。

中国貌似是点最密集也最亮的国家。

《多余的人》by Tania Boa

这组数据展现了一个惊人的事实:在印度每50秒就有一对父母因为想要儿子而杀死自己刚出生的女儿,每年这个死亡数字达到了649,000名女婴。

同样是一个网站,通过滑动屏幕你读完了整个故事,由文章、数字、一些引用的语句组成。下面这张图,是1991年至2005年印度人一胎、二胎、三胎时,男孩和女孩的存活率对比。

《你对加利福尼亚州干旱的可能贡献》by Larry Buchanan,Josh Keller,and Haeyoun Park

加利福尼亚的农民们生产着全国超过三分之一的蔬菜,以及三分之二的水果和坚果,但今年已经是这个地方连续第四年的干旱了。

平均一个美国人一周就要消耗300加仑来自加利福尼亚的水——是这些水灌溉了那里的农作物,从而生产出你每天消耗的食物。

结16颗杏仁,需要15.3加仑的水;一片橘子(注意是一片)需要6.2加仑的水;而人们需要143加仑的水才能得到4杯牛奶。

9片树叶需要8杯水才能长出来

一泳池的水=4杯牛奶

把所有的水和你吃到的食物放在一起对比的感觉如何?这篇《纽约时报》的文章通过变成图片的直观数据,告诉人们干旱如何改变加州,而这一切又是如何发生的。

好吧,这就是数据被可视化之后的魅力,它们会产生逻辑、意义,变成更值得思考的东西。

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