ตัวแปรในการมองเห็นของจาร์ค เบอร์ติน มีกี่ตัวแปร

ตัวแปรภาพในการออกแบบการทำแผนที่ , การออกแบบกราฟิกและการแสดงข้อมูลเป็นลักษณะของวัตถุกราฟิกที่สามารถมองเห็นความแตกต่างจากวัตถุอื่น ๆ และสามารถควบคุมได้ในระหว่างขั้นตอนการออกแบบ แนวคิดนี้จัดระบบครั้งแรกโดยJacques Bertinนักเขียนแผนที่และนักออกแบบกราฟิกชาวฝรั่งเศส และตีพิมพ์ในหนังสือของเขาในปี 1967 ชื่อSémiologie Graphique [1] Bertin ระบุชุดพื้นฐานของตัวแปรเหล่านี้และให้คำแนะนำสำหรับการใช้งาน แนวคิดและชุดของตัวแปรได้ถูกขยายออกไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเขียนแผนที่ ซึ่งมันได้กลายเป็นหลักการสำคัญของการศึกษาและการปฏิบัติ [2] [3]

เทคนิคกราฟฟิคได้ถูกนำมาใช้ในแผนที่และแผนภูมิทางสถิติเพื่อเป็นตัวแทนของข้อมูลที่ไม่ใช่ข้อมูลภาพมาตั้งแต่ศตวรรษที่ 17 และการมองเห็นข้อมูลที่เบ่งบานในศตวรรษที่ 19 โดยเน้นการทำงานของวิลเลียมเพลย์แฟร์และชาร์ลส์โจเซฟ Minard อย่างไรก็ตาม การศึกษาโดยตรงเกี่ยวกับการใช้ลักษณะกราฟิกที่เป็นนามธรรมนี้เริ่มต้นจากการเกิดขึ้นของการทำแผนที่เป็นสาขาวิชาการวิจัยทางวิชาการในช่วงกลางศตวรรษที่ 20 ในThe Look of Maps (1952) ที่มักถูกมองว่าเป็นต้นกำเนิดของทฤษฎีการทำแผนที่แบบอเมริกันอาร์เธอร์ เอช. โรบินสันกล่าวถึงบทบาทของขนาด รูปร่าง และสีในการสร้างความแตกต่างในแผนที่ [4]ในเวลาเดียวกันในฝรั่งเศสJacques Bertin ได้ตีพิมพ์รายการตัวแปรทางสายตาในเวอร์ชันแรกๆ ของเขา ได้แก่ รูปร่าง ค่า และ "เป็นประกาย" (เกรน) [5]โรบินสัน ในปีพ.ศ. 2503 องค์ประกอบของการทำแผนที่ซึ่งกลายเป็นตำราหลักในหัวข้อนี้อย่างรวดเร็ว กล่าวถึงขนาด รูปร่าง สี และรูปแบบว่าเป็นคุณสมบัติของสัญลักษณ์แผนที่ที่สร้างความแตกต่างและแสดงข้อมูลทางภูมิศาสตร์ [6]

Bertin เป็นนักเขียนแผนที่ที่École pratique des hautes études (EPHE) ในปารีส ซึ่งเขาได้สร้างแผนที่และกราฟิกสำหรับคณาจารย์จากสาขาวิชาต่างๆ โดยใช้ข้อมูลที่หลากหลาย เห็นรูปแบบที่เกิดขึ้นเขาสร้างระบบสำหรับสัญลักษณ์ของข้อมูลเชิงปริมาณและคุณภาพเห็นได้ชัดว่าแรงบันดาลใจจากศาสตร์ของสัญ , วิสัยทัศน์ของมนุษย์และจิตวิทยา (บางครั้งก็ยากที่จะบอกเพราะงานแรกของเขาไม่ค่อยอ้างอิงแหล่งข้อมูลใด ๆ ) สูงสุดในSémiologie Graphique . [5]แม้จะมีพื้นหลังในการทำแผนที่และสืบมาหลายความคิดของเขาโดยการประเมินแผนที่เขาตั้งใจสำหรับSémiologie Graphiqueที่จะนำไปใช้กับทุกรูปแบบของการออกแบบกราฟิกและการสร้างภาพข้อมูล ในไม่ช้าแนวคิดนี้ก็ได้รับการยอมรับจากนานาชาติ ในปี 1974 Joel Morrison ได้นำเสนอระบบที่คล้ายกันมากในบริบทของการทำแผนที่ทั่วๆ ไปโดยอ้างว่าไม่ใช่ทั้ง Bertin และ Robinson แต่บอกว่ามันเป็น "การจัดหมวดหมู่แบบดั้งเดิม" ซึ่งบ่งบอกถึงลักษณะที่แพร่หลายในจุดนั้น [7]มีการเสนอคำศัพท์หลายคำสำหรับชุดหมวดหมู่นี้ รวมถึง "ตัวแปรม่านตา" ของ Bertin (ใช้เพื่อแยกความแตกต่างจากตัวแปรตำแหน่งเชิงพื้นที่ทั้งสอง) เช่นเดียวกับ "ตัวแปรกราฟิก" [8] "ขนาดสัญลักษณ์" [7 ]และ "Primary Graphic Elements" ก่อนที่จะลงเอยด้วย "Visual Variables" อย่างที่ใช้กันทั่วไปในทุกวันนี้ (ภาษาอังกฤษ)

Bertin ส่วนใหญ่ได้รับเครดิตสำหรับระบบของตัวแปรภาพ; แม้ว่าเขาจะไม่ใช่คนแรกที่พูดถึงแนวคิดนี้ แต่Sémiologie Graphiqueเป็นวิธีการรักษาเชิงระบบและเชิงทฤษฎีครั้งแรก และแนวทางโดยรวมของเขาในการสร้างสัญลักษณ์กราฟิกยังคงใช้อยู่ในปัจจุบันโดยมีการดัดแปลงเพียงเล็กน้อยเท่านั้น แม้จะมีชื่องานของ Bertin แต่จริงๆ แล้ว มีการอ้างอิงเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับความรู้ทางวิทยาศาสตร์ในสาขาSemioticsหรืออื่นๆ และเป็นผลรวมเชิงปฏิบัติของรูปแบบที่เขาพบในทางปฏิบัติ "ความจริง" ของแนวคิดเรื่องตัวแปรที่มองเห็นได้เกิดขึ้นจากการยอมรับอย่างกว้างขวางและยาวนาน สามสิบปีต่อมา MacEachren เชื่อมต่อการสนับสนุนทางวิทยาศาสตร์นี้และด้านอื่น ๆ ของการออกแบบการทำแผนที่ในวิธีแผนที่การทำงานร่วมกันนำการวิจัยในสัญ (โดยเฉพาะทฤษฎี Semiotic ของชาร์ลแซนเดอร์เพียรซ ), จิตวิทยา , วิสัยทัศน์ของมนุษย์ , และ 40 ปีของการวิจัยการทำแผนที่ . [9]

รายการแรกสุดที่เสนอโดยปกติ 6 ตัวแปร ได้แก่ ขนาดตำแหน่ง รูปร่าง ค่า สีสัน การวางแนว และเกรน (ระยะห่างของรูปแบบ) ในรายการนี้ มีการเสนอแนะเพิ่มเติมหลายอย่าง โดยมีเพียงไม่กี่รายการที่อยู่ในรายชื่อตามบัญญัติที่พบในหนังสือเรียน ในขณะที่คำแนะนำอื่นๆ ส่วนใหญ่ถูกทิ้งลงในการทำแผนที่ ด้วยการเพิ่มขึ้นของมัลติมีเดียในฐานะเครื่องมือการทำแผนที่ จึงมีการนำเสนอชุดตัวแปรการสื่อสารที่ไม่ใช่การมองเห็นที่คล้ายคลึงกัน

มีการแนะนำตัวแปรเพิ่มเติมจำนวนหนึ่งในบางครั้ง ข้อเสนอบางส่วนเป็นข้อเสนอที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีล่าสุด ขณะที่บางรายการเป็นข้อเสนอก่อนหน้านี้ที่ไม่ได้รับความนิยม

ตำแหน่ง

สถานที่ตั้งที่แน่นอนของสัญลักษณ์ในการออกแบบที่ระบุเป็น (x, y) พิกัด นี่เป็นส่วนสำคัญของโมเดลของ Bertin ซึ่งแยก "ตัวแปรการกำหนด" เหล่านี้ออกจาก "ตัวแปรเรตินอล" อื่นๆ สิ่งนี้ส่วนใหญ่ถูกละทิ้งจากรายการที่ตามมาส่วนใหญ่โดยนักทำแผนที่ เนื่องจากตำแหน่งในแผนที่ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าโดยภูมิศาสตร์ อย่างไรก็ตาม การแสดงข้อมูลในแผนภูมิและการแสดงข้อมูลอื่นๆเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างเช่นตำแหน่งเป็นวิธีการหลักของการแสดงค่าเชิงปริมาณในscatterplot แม้แต่ในการทำแผนที่ ตำแหน่งจะกลายเป็นตัวแปรเมื่อติดป้ายกำกับและจัดวางองค์ประกอบที่ไม่ใช่แผนที่บนหน้า นอกจากนี้ยังเป็นที่เกี่ยวข้องเมื่อเป็นตัวแทนของเขต ; ตัวอย่างเช่น ตำแหน่งของไอโซลีนคือการแสดงภาพนามธรรมของคุณสมบัติ ไม่ใช่ตำแหน่งของคุณลักษณะเชิงเส้นในโลกแห่งความเป็นจริง

การวางแนวรูปแบบ

ในการจัดเรียงปกติ ทิศทางในการจัดวางสัญลักษณ์ย่อย เบอร์ตินพิจารณาว่านี่เป็นเพียงรุ่นพื้นที่ของตัวแปรปฐมนิเทศ แต่มอร์ริสันรวมไว้เป็นตัวแปรแยกต่างหาก[7]น่าจะเป็นเพราะการวางแนวของสัญลักษณ์ย่อยแต่ละรายการอาจแตกต่างจากมุมที่พวกมันถูกจัดเรียง ในช่วงไม่กี่ปีมานี้ ข้อมูลนี้แทบไม่มีการนำมารวม น่าจะเป็นเพราะการใช้รูปแบบการเติมโดยรวมลดลงในยุคของการทำแผนที่ดิจิทัล

ความโปร่งใส/ความทึบ

ความโปร่งใสและความคลุมเครือถูกนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพที่นี่เพื่อระบุข้อเรียกร้องอธิปไตยที่ทับซ้อนกัน

คำที่สืบเนื่องเหล่านี้หมายถึงระดับที่สัญลักษณ์ผสมกับสัญลักษณ์อื่นในตำแหน่งเดียวกัน ทำให้ภาพลวงตาของสัญลักษณ์ด้านหน้าโปร่งแสง การเพิ่มเมื่อเร็วๆ นี้ การควบคุมความทึบกลายเป็นเรื่องปกติในการเขียนแผนที่ดิจิทัล [2]แม้จะไม่ค่อยได้ใช้เพื่อแสดงข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง แต่ก็มีประสิทธิภาพในการลดคอนทราสต์หรือเพื่อเก็บข้อมูลพื้นฐานไว้ แม้จะมีการใช้อย่างแพร่หลาย แต่ก็ไม่ค่อยมีการกล่าวถึงในตำราเรียน

ความกรอบ/ความคลุมเครือ

นี่คือระดับที่สัญลักษณ์ถูกวาดด้วยขอบที่คมชัดหรือคลุมเครือ กล่าวถึงสั้น ๆ ในตำราElementsในปี 1978 [15]แนวคิดนี้ได้รับการพัฒนาอย่างเต็มที่โดยAlan MacEachrenในปี 1992 เพื่อเป็นเครื่องมือในการแสดงความไม่แน่นอนของตำแหน่ง [16]เขาเรียกมันว่าโฟกัสก่อน แล้วจึงเลือกความคมชัดซึ่งเป็นคำที่ใช้บ่อยที่สุดในรายการต่อๆ มา

ความละเอียด

นี่เป็นเทคนิคในการทำให้สัญลักษณ์หรือจุดสนใจเป็นพิกเซลโดยเจตนาเพื่อให้เป็นภาพรวมและปิดบัง โดยปกติแล้วจะเป็นการสื่อสารความไม่แน่นอนบางรูปแบบเกี่ยวกับคุณลักษณะ MacEachren ได้แนะนำสิ่งนี้เป็นครั้งแรกในบริบทนั้น[16]แต่ไม่ได้ใช้กันทั่วไป และไม่ค่อยมีใครพูดถึงตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา [2]โดยส่วนขยายนี้ยังสามารถหมายถึงระดับทั่วไปของรายละเอียดในสัญลักษณ์ที่ใช้บ่อยกว่า pixelation โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของหลักเกณฑ์การทำแผนที่

ส่วนสูง

ในแผนผังเปอร์สเปคทีฟสามมิติ เป็นเรื่องปกติที่จะขับไล่รูปร่างออกไปในทิศทาง z เพื่อให้ความสูงแสดงถึงคุณสมบัติ [17]

ตัวแปรที่ไม่ใช่ภาพ

ตามประโยชน์อย่างกว้างขวางของตัวแปรของ Bertin นักทำแผนที่ได้เสนอชุดตัวแปรที่ควบคุมได้ที่คล้ายกันสำหรับสื่อนอกเหนือจากแผนที่กระดาษแบบคงที่:

• แผนที่แบบไดนามิก/ภาพเคลื่อนไหว : ระยะเวลา ลำดับ/ลำดับ อัตราการเปลี่ยนแปลง เวลาที่แสดง ความถี่ของการเปลี่ยนแปลง การซิงโครไนซ์ (หลายชุด) สิ่งเหล่านี้จำนวนมากได้เข้าสู่การใช้งานหลัก [18] [19]
• แผนที่แบบสัมผัส (สัมผัส) : การสั่นสะเทือน กระพือปีก ความดัน อุณหภูมิ ความต้านทาน แรงเสียดทาน ตำแหน่ง ความสูง/ระดับความสูง และแอนะล็อกของตัวแปรภาพหลักส่วนใหญ่ (20) [21]
• เสียง : ตำแหน่ง, ความดัง, ระดับเสียง, การลงทะเบียน, เสียงต่ำ, ระยะเวลา, อัตราการเปลี่ยนแปลง, ลำดับ (ตามลำดับ), การโจมตี/การสลายตัว [22]จนถึงปัจจุบัน แทบไม่เคยใช้เสียงในการเข้ารหัสข้อมูลในแผนที่และการแสดงข้อมูล

ตามที่ Bertin กล่าว ตัวแปรทางสายตาแต่ละแบบเสนอแนะโหมดการรับรู้และการตีความของตัวเอง ซึ่ง MacEachren เชื่อมโยงกับทฤษฎีความรู้ความเข้าใจของImage schema (เช่น ขนาด: ใหญ่-เล็ก ~ น้อยกว่า) [9]โหมดเหล่านี้ทำให้ตัวแปรแต่ละตัวดีกว่าสำหรับการแสดงข้อมูลบางประเภท และให้บริการตามวัตถุประสงค์บางอย่าง มากกว่าตัวแปรอื่นๆ โดยเฉพาะ Bertin แนะนำสี่คุณสมบัติของตัวแปรเหล่านี้ซึ่งผูกไว้โดยตรงกับบทบาทของพวกเขาในลำดับชั้นของภาพและความสามารถในการแสดงข้อมูลในแต่ละสตีเว่นระดับของการวัด

• ตัวแปรที่สัมพันธ์กันมีความผันแปรที่สามารถสงบจิตใจได้ ดังนั้นพวกมันจึงถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกันอย่างง่ายดาย โดยไม่มีใครโดดเด่นจากตัวแปรอื่น ดังนั้นพวกมันจึงไม่มีส่วนทำให้เกิดลำดับชั้นของภาพมากนัก Bertin รวม Shape, Orientation, Color (Hue) และ Grain (Pattern Spacing) ในรายการนี้ ของตัวแปรหลังปี 1967 การวางแนวของรูปแบบและการจัดเรียงนั้นสัมพันธ์กัน ในขณะที่ความอิ่มตัวของสีก็เป็นไปได้ สิ่งเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงตัวแปรเล็กน้อย
  • ในทางตรงกันข้ามตัวแปรทิฟโซซิเอทีฟมีการแปรผันที่ยากต่อการเพิกเฉย เนื่องจากค่าบางค่าโดดเด่นกว่าค่าอื่นมาก ดังนั้นพวกเขาจึงมีบทบาทสำคัญในลำดับชั้นของภาพ ขนาดและค่าเป็นสมาชิกดั้งเดิมของกลุ่มนี้ ความสูงสามมิติ ความอิ่มตัวของสี ความโปร่งใส ความชัด และความละเอียดยังไม่สัมพันธ์กัน
• ตัวแปรเฉพาะคือตัวแปรที่มีความแปรผันสูงเพียงพอเพื่อให้ผู้อ่านสามารถแยกค่าหนึ่งออกจากค่าอื่นๆ ได้ (เช่น "จุดสีน้ำเงินทั้งหมดอยู่ที่ไหน" ท่ามกลางจุดของเฉดสีต่างๆ) ตัวแปรทิฟโซซิเอทีฟทั้งหมดยังได้รับการคัดเลือก รวมทั้งการเว้นวรรคแบบและเว้ (และการจัดรูปแบบหลังปี 1967) โดยทั่วไปแล้วสิ่งเหล่านี้จะดีกว่าสำหรับการแสดงข้อมูลที่แม่นยำกว่าตัวแปรที่ไม่ได้เลือก (การวางแนวและรูปร่าง แม้ว่าจะสามารถเลือกได้ก็ตามหากแยกความแตกต่างเพียงพอ)
• ตัวแปรที่เรียงลำดับจะแสดงลำดับเชิงเส้นที่ชัดเจนระหว่างค่าต่างๆ Bertin ระบุขนาด มูลค่า และเกรนตามคำสั่ง; ตัวแปรที่เรียงลำดับในภายหลังจะรวมถึงความสูง ความอิ่มตัว ความโปร่งใส ความชัด และความละเอียด การจัดลำดับนี้ทำให้มีประโยชน์สำหรับการแสดงข้อมูลลำดับและช่วงเวลา เว้และการวางแนวได้รับคำสั่ง; ไม่ได้อยู่ในอุปมาทั่วไป "น้อยกว่า" แต่ในลำดับวัฏจักร ดังนั้นจึงสามารถใช้เพื่อแสดงข้อมูลวัฏจักรได้
• ตัวแปรเชิงปริมาณมีค่าที่สามารถวัดได้โดยตรง ดังนั้น จึงเหมาะที่สุดสำหรับการแสดงคุณสมบัติเชิงปริมาณ โดยเฉพาะระดับอัตราส่วน Bertin รวมเฉพาะขนาดในตัวแปรนี้ แม้ว่าบางคนจะโต้แย้งว่าค่านั้นเป็นค่าเชิงปริมาณ หากวัดได้น้อยกว่าขนาด

การจำแนกประเภทของ Bertin ไม่ค่อยมีใครกล่าวถึงเช่นนี้ แต่การตั้งค่าการใช้งานที่เป็นผลลัพธ์เป็นส่วนสำคัญของการสร้างสัญลักษณ์ซึ่งรวมถึงพลังของ Size, Value, Saturation และ Resolution สำหรับการสร้างลำดับชั้นภาพและความสัมพันธ์ต่อไปนี้กับระดับการวัดของ Steven [2]

ตัวแปรเหล่านี้แต่ละตัวอาจถูกใช้เพื่อถ่ายทอดข้อมูล เพื่อสร้างคอนทราสต์ระหว่างคุณลักษณะและชั้นต่างๆ เพื่อสร้างคอนทราสต์ของรูปทรงและลำดับชั้นของภาพที่ชัดเจนหรือเพิ่มความดึงดูดใจด้านสุนทรียะของแผนที่

สัญลักษณ์แผนที่มักใช้ตัวแปรภาพหลายตัวพร้อมกัน สามารถใช้เพื่อเสริมการพรรณนาคุณสมบัติเดียว ตัวอย่างเช่น เมืองหลวงที่มีสัญลักษณ์ที่ใหญ่กว่าและมีรูปร่างแตกต่างจากเมืองอื่นๆ หรือมีความก้าวหน้าของสีบนแผนที่ choroplethจากสีเหลืองซีดเป็นสีเขียวเข้ม โดยใช้ทั้งสีสันและมูลค่า อีกทางหนึ่ง อาจใช้ตัวแปรภาพที่แตกต่างกันเพื่อแสดงคุณสมบัติที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น สัญลักษณ์สำหรับเมืองอาจแยกความแตกต่างตามขนาดเพื่อระบุจำนวนประชากร และตามรูปร่างเพื่อระบุเมืองหลวงของจังหวัดและระดับชาติ ตัวแปรภาพบางตัวสามารถรวมเข้าด้วยกันอย่างกลมกลืนเพื่อทำให้แผนที่ชัดเจนขึ้นและให้ข้อมูลมากขึ้น ในขณะที่ชุดค่าผสมอื่นๆ มีแนวโน้มที่จะเพิ่มความสับสนมากกว่าประโยชน์ ตัวอย่างเช่น การทดลองครั้งแรกกับการใช้ใบหน้าเชอร์นอฟบนแผนที่ได้รับการวิพากษ์วิจารณ์ว่ายากต่อการตีความอย่างถูกต้อง [23]

การทำข้อมูลให้เป็นภาพมีกี่แบบ

ผู้ริเริ่มการทำข้อมูลให้เป็นภาพ (Information Visualization) ตามหลักการมองเห็นและการรับรู้ คือใคร

หลักการและจุดประสงค์ของการทำข้อมูลให้เป็นภาพ คืออะไร

การทำข้อมูลให้เป็นภาพอย่างเหมาะสมอย่างไร