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7 月 23 日，“天问一号”探测器在海南岛成功发射，开始了中国首次火星探测任务。数百年来，人类从来没有停止对天空和宇宙的探索，从远古智者的猜测到现代突飞猛进的科学发现，这是人类对无垠宇宙的憧憬、也是对未知空间的向往。本文将介绍一篇关于宇航员的可视化作品，带大家聊聊那些经历过太空飞行的人～

尼尔·阿姆斯特朗可能是第一个登上月球的人，但自 1961 年以来，已经有 550 多名宇航员前往太空。在本期的可视化作品中，Soha Elghany 使用星型网络图和堆积柱图来显示每个宇航员来自哪个国家，并对宇航员的性别差异做了简单的分析，选图巧妙，一起来看看吧～

科普：“宇航员”一词来自希腊语中的“太空水手”，指的是每个经历过太空旅行的人。关于宇航员的定义存在着相互矛盾的争论，本篇 Viz 中关于“宇航员”的定义来自于国际航空联合会（ FAL ）：宇航员是飞行到 100 公里或更高高度的人”。从 1961 年到 2020 年，共有来自 40 个不同国家的 569 名宇航员前往太空。

How to Read？

在本篇 Viz 中，作者用大篇幅的星型网络图来显示每个宇航员来自哪个国家：

• 每个网络束代表一个宇航员来自的国家；
• 网络束上的每一个点都代表着一个飞入太空的宇航员；
• 如果那个点是彩色的，这意味着该宇航员在某一方面是第一个取得成就的人。

此外，作者用一幅堆积柱图对宇航员的性别差异做了简单的分析，横坐标为时间轴，纵坐标为宇航员人数，其中，深蓝色表示女性宇航员人数，浅蓝色表示男性宇航员人数。两组图形中间的国家名称为宇航员来自的 40 个国家，同时也起到了一个分隔栏的作用。

太空竞赛，美国暂时领跑

在本篇 Viz 的右侧，作者用大面积的篇幅展示了一组星型网络图。以黑色为仪表盘的背景，代表宇宙的深邃；对于宇航员较多的国家的星型网络图，网络图的表现形式看起来像一幅在夜空中绚烂绽放的烟花；对于仅有少数宇航员的国家的星型网络图，网络图的表现形式看起来更像一幅星座图！

首先，将光标移至夜空中最大的“烟花”， 我们来看一看美国宇航员的详细信息，包括他们的性别、首次执行太空任务的时间以及取得的成就等。截止目前，全球 40 个不同国家已有 569 名宇航员前往太空，他们中的大多数来自美国。在美国的众多宇航员中，作者将 11 名取得特殊成就的宇航员用彩色圆点标注出来。

艾伦·谢泼德，男性，1961 年首次进入太空。他是是全球第一个完成由宇航员个人操控宇宙飞船遨游太空的宇航员，也是第一次完成载人航天任务并在飞船中着陆的宇航员，因此被 FAI 定义为第一名完成人类太空飞行的宇航员。

尼尔·阿姆斯特朗，男性，于 1966 年驾驶宇宙飞船首次进入太空，并于 1969 年成为第一个踏上月球的宇航员，也是第一个在地球外星体上留下脚印的人类成员。

此外作者还标注了吉恩·布鲁福德、莎莉·赖德、丹尼斯·蒂托等 9 名宇航员，他们分别是第一个进入太空的非洲裔美国宇航员、第一位进入太空的美国女性宇航员、以及第一位太空游客等。

在“太空竞赛”中紧追美国的是俄罗斯，从“烟花”绽放的大小来看，虽然俄罗斯在太空探索中取得的成就逊色于美国，但也是远远领先于其他国家。在俄罗斯的众多宇航员中，作者标注了 5 名取得特殊成就的宇航员。

尤里·加加林，男性，1961 年首次进入太空，是第一个进入外层空间的人类。

列昂·诺夫，男性， 1965 年首次进入太空，是第一次完成太空行走的宇航员。

此外还有瓦伦蒂娜·捷列什科娃、斯维特兰娜·萨维茨卡娅，分别是第一位也是最年轻的独自完成太空飞行任务的女性（ 1963 年）以及第一位在太空行走的女性（ 1982年 ）。

整体来看，在 40 个国家中，美国和俄罗斯是太空探索的两个超级大国，其他的国家如日本、中国、德国、加拿大、意大利等，虽然经过几十年的科技进步及发展，但在太空探索方面与美国和俄罗斯仍有较大的差距。

巾帼不让须眉，女性宇航员同样优秀

从星型网络图的数据来看，男性宇航员的数量远远超过女性。在本篇 Viz 的左侧，作者用堆积柱图显示了不同性别宇航员的数量差距。可以看到，即使在最近几年，男性宇航员的数量与女性宇航员的数量之间仍然存在着显著的差距。

从上图我们可以很直接地看出，女性进入太空的数量远远少于男性。除 1963 年一名俄罗斯女性宇航员执行太空飞行任务外，在 20 世纪 80 年代之前，各个国家未再有女性宇航员进入太空。从 1982 年以后，各个国家开始陆陆续续地有女性宇航员进入太空。

1992 年是女性宇航员执行太空飞行任务最多的一年，有 10 名女性宇航员进入太空，占该年份宇航员总数的六分之一。近些年虽然进入太空的女性宇航员不多，但是由于进入太空的宇航员总数在减少，所以女性宇航员的比例略有增加。例如 2019 年，共有 9 名宇航员进入太空，其中男性 7 人，女性 2 人。

小结

本篇 Viz 最大的亮点是作者对数据图形的选用和背景色彩的搭配，非常贴合主题。这样的选图思路，使得在直观地介绍庞大数据的同时，给读者带来了美妙的视觉冲击，值得学习。如果能在两组图表中增加一些数据的联动，将会使这篇作品更加完美～

看了本文，你的看法是什么呢？有其他的想法可以在评论里留言哦~

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