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2015 年，优秀的可视化作品生机勃勃，我可以确定，明年也会有很多好作品。横跨不同主题和应用形式的项目大量涌现，但如果让我选一个年度主题的话，那一定是“教学”，不管是通过解释说明，模拟说明还是深刻分析的方式。有时候会感到可视化创作者很大胆，试着让读者们不再用惯有的思维方式来理解数据和统计学。我很喜欢这一点。

1.亲爱的数据

这是一个值得跟踪的有趣项目，它涉及的两个话题——可视化和自我监测——引起了我的注意。

亲爱的数据是一个 Stefanie Posavec 和 Giorgia Lupi 做的一年项目。每个人会追踪一周中每天发生的事情，比如每个人接多少次电话，然后把这些数据可视化在一张明信片上。然后他们把这些明信片寄给对方—— Lupi 现居纽约而 Posavec 住在伦敦。

2.你来画：家庭收入如何预测孩子的大学入学几率

感觉今年似乎是挑战读者如何在一个更高的统计学视角上理解数据的一年。

纽约时报 Upshot 的 Gregor Aisch, Amanda Cox 和 Kevin Quealy 请读者画一条反映家庭收入和上大学孩子数百分比的线。所以你能看到你自己画的线，真实数据画出的线和其他人是怎么看待这个关系的。

3.“黑”出你的科学荣耀

纽约时报的 538 也通过他们的可视化互动进行了一些数据科学教学活动。其中最好的一节课是教人们如何通过“窃取 P 值”（ p-hacking ）来从同一数据集中得到你想要的结果.

这个项目发布的时候正是一个刚毕业的学生被曝出伪造数据的时候（hyperlink）。Christie Aschwanden和Ritchie King的重点不是怀疑一个荒唐的结果是如何通过了严格的同行评审的，相反，他们想说的是，科学地做研究并解释数据才是真正的难点。

4.制作歌曲“你现在在哪里”

纽约时报的这个团队做了一个有关 Justin Bieber 的访谈，不仅不错，还很有趣。

尽管 Bieber 更像一个配角，因为 Diplo 和 Skrillex 才是详尽研究如何制作一首大卖歌曲的人，但是这个配在视频旁边的音乐可视化作品可以帮助你更好地理解音乐家们到底在说什么。

5.麻疹如何在接种了疫苗的儿童中传播及何时不传播

卫报的 Rich Harris，Nadja Popovich 和 Kenton Powell 展示了当一个国家的孩子们不接种麻疹疫苗时会发生什么。

作为父母，我想把这整个列表做成交互式的。

6.机器学习的可视化介绍

机器学习似乎像一个有魔力的概念，仿佛意味着一个机器人可以不受你的教导去做奇怪的事。Stephanie Yee 和 Tony Chu 对此用一个可视化例子进行了解谜。

这个可视化例子如卷轴般带着你一步一步了解机器是如何“学习”的。过渡图表让整个图衔接得非常顺畅。现有成果似乎是一个系列项目的第一部分，但是我们可能得等一段时间才能看到后面的。

7.第二次世界大战的结束

Neil Halloran 的这个项目的一部分是记录，另一部分是交互式可视化，二者无缝衔接在了一起。

我很惊讶地发现并没有很多人做这个类型的项目。当我意识到他们在做这样一个项目时，我非常希望这个能继续下去（阅读更多）。

8. 2014 年是有记录以来最热的一年

最直观的可视化这类数据的方式是单线图。但把线进行分解后，我们可以得到更多的信息。

彭博社的 Tom Randall 和 Blacki Migliozzi 做的这张动态图展示了月度平均气温。每条线代表一个完整的年份，随着时间由远到近，这条线在几英寸几英寸地升高。

9.网络效应

距离上一次看到 Jonathan Harris 的这类项目已经过去一段时间了

他和 Greg Hochmuth 合作了这个项目，“网络效应”是对整个互联网的点评，可以让人通过一种奇妙而引人入胜的方式了解互联网的方方面面，一次花几分钟。

10.常用比喻

“比喻修辞是写作者常用的，在读者脑海中有特定形象的，一种工具和写作习惯”。Bocoup 数据可视化团队做的“常用比喻”项目研究了比喻修辞中常用的词。

如果你想了解电影里的性别角色和人物性格，这个项目正是你要找的那个。

翻译自

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