哦，互联网，你带给了我们很多东西，但同时你也让我们失去了很多东西。在我看来，你做得更糟的事情之一就是削弱了我们的记忆力。
当然，我们的记忆力本身会随着年龄的增长而逐渐衰退。
但现在我们的记忆力似乎看起来比以前更糟了。
Nicky Case 最近在 Game Developers 大会上就记忆力和组块进行了一场讨论。过去我们通常一次能记住
7 ± 2
件事情，但现在它更可能是
4 ± 1
件事。要么是我们的记忆力比以前更糟了，要么是我们太容易就适应了现在的生活方式，以至于我们不再维持相同的记忆方式。
由于我们的大脑不再像以前那样记忆事物，因此作为可视化创造者，要使我们的作品在这种遗忘梯度下也能令人难忘，对我们来说是另一个挑战。
让某件事令人难忘意味着什么？我可以
记得某种图表的样式，但是图表中的数据和含义？我可能不太能回忆起那些信息。
使您的风格或您特定的品牌
具有可识别性
是一回事，使产品中的实际信息具有
可记忆性
完全是另一回事。
例如：《经济学人》的图表有一个非常独特的
品牌。在左上角有一个红色的矩形，还有一条穿过页面的细红线，背景是浅灰色或蓝色，图表数据的主要颜色是蓝色。
因为每个经济学家图表的样式都非常相似，所以很容易认为某些图表是来自这个杂志的图表。但是，同样由于这种相似性，很难记住您以前是否看过任何一张单独的经济学家图表，或者图表上具体要说明什么。
如今
LinkedIn
的许多建议都是关于打造个人品牌
，确保您被认可，并且您的工作很容易与您联系在一起。
但是，如果您强调的是您所创造的所有事物的一致性--
在颜色、形式、风格上
，那么您就
忽略了读者对于每一件作品的特定需求
。如果您不把注意力集中在读者身上，那么您就减少了信息被接收、消化、保留或回忆的机会。
对于每一件作品，我们设定的四个目标中有一个就是让读者轻松回忆起你的作品。至少从整体上来说，这可能是最难衡量的。从定义上讲，
您无法得到关于人们对您所创造的作品记忆程度的即时反馈
。
尽管如此，我们还是对哪些元素使可视化更令人难忘有了一些了解，这要归功于 Michelle Borkin 这样的研究人员，他们在数据可视化研究方面的工作为可视化在实践中的表现提供了一些指导。
人们会记得什么样的数据可视化作品？
对数据可视化的专家来说，不幸的是，令人印象深刻的作品往往乍一看也是我们一贯谴责的与最佳实践不一致的作品。
人们倾向于认识、反应和理解自然世界的元素
。自然世界充满了色彩、光线、图像、面孔和运动，但作为数据可视化创作者，我们一直在宣扬“消除图表垃圾”和“有较高的数据墨水比”，以及“使用尽可能少的颜色”。
在一项实验中，这一主题的主要研究人员
Michelle Borkin
发现，不管我们的资料来源是科学出版物、信息图表、新闻机构还是政府出版物，
让可视化变得印象深刻的最重要的东西都是人类可辨认物体的照片、卡通或其他象形图
。
这个效果是如此的强烈，以至于她和她的研究团队不得不将具有象形图元素的可视化部分分离出来，并将该组与其他数据可视化分开进行测试。但在象形图和非象形图组中，出现了一些类似的记忆性特征：
● 图表类型：
网格/矩阵图表，然后是树/网络图表和流程图是最令人难忘的图表类型。折线图、条形图、点图和气泡图以及表格是最难记住的。
● 颜色：
最令人难忘的图表有七种或更多不同的颜色。最不难忘的只有一种颜色。
● 视觉密度：
具有高视觉密度”（具有许多视觉元素，不管它们是否编码数据）的图表是最令人难忘的。
● 样式：
数据墨水比比较低的图表（即页面上许多元素不是专门编码数据的图表）最令人难忘。最不令人难忘的是极简风格、Tufte 风格的图表。
● 资料来源：
信息图表资料提供了最令人难忘的图表，政府资料最少，科学/新闻媒体大致落在中间，其他的资料来源情况都差不多。
在随后使用眼睛追踪软件的一项实验中，
Borkin
博士和她的研究团队发现，在大多数情况下，
第一眼看（仅经过 1 秒钟的编码）就让人觉得难忘的作品往往在长时间（10 秒钟的编码）后仍令人难忘。
然而，在长时间的浏览后，一小部分的作品会变得更加令人难忘。在这些可视化中，观察者不能进行即时的视觉联想，但在长时间的浏览后能够进行语义联想。
事实上，他们发现，人们在试图与概念建立联系时，
最多的时间花在了一个作品的标题上
，甚至比其他所有元素上所花的时间还要多。
考虑到这一点，您应该毫不惊讶地发现，当参与者被问到他们记得什么时，最常提到的元素是标题。
上图为参与调查者的回忆描述中特定可视化元素的提及总数。
实验还发现，令人放心的是，
象形图并没有分散参与者的注意力
。
读者最初看到时并没有专注于象形图，但象形图实际上能帮助读者在以后更好地描述这一现象(或者，至少没有阻碍他们)。
当然
只有当象形图与显示的数据有关时，这才是正确的做法
。如果我们随意将图像放在条形图中，只是为了提高人们对它的记忆力，那就没有意义了。
最后，实验发现，
冗余度有助于改善对可视化记忆，提高读者对数据的理解
。无论是数据冗余（如标记条形图值或双编码数据）还是消息冗余（包括标题中的同一条消息、注释、标签、象形图等），这都是正确的。
如果您的目标是让人难忘，
那谁会在乎它是不是“好”？
好消息是，创造人们能记住的东西相对简单，但是我们不应仅局限在创造上。
我们有一些使数据“好”的先入为主的想法，但这并不是说它没有价值，探讨我们可以如何使作品让人难忘是非常值得的。
●
与数据一起使用图像。
●
不要害怕用多种方式对数据进行编码。
●
条形图，好吧，但人们不会记得它们，您需要的可能不仅仅是一张条形图。
●
标题非常重要。这是人们看到时间最长的，建立关系最紧密的，也是最有可能记住的东西，因此，不要让您的标题显得生硬。
●
以多种方式重复和强调信息。
●
别害怕色盘。但是，您知道的，学习一下如何搭配颜色是很重要的。
尽管我们是数据驱动型的人，也是科学界的人，但我们也很难忽视一些我们长期以来认为的真理---比如少用墨水更好，不要对数据进行双重编码，不要把文字混杂在工作中。实验证明，
抛弃这些成见有时候会对信息的记忆留存更为有效
。
我们可以来看下，这些实验结果是如何在现实世界起作用的。
我们喜欢图片（毕竟它们值 1000 字），我们喜欢重复强调重点，我们容易被色彩所吸引。
我们记得面孔，声音，和一些极其复杂的事情。
我们通过联想、隐喻和记忆来扩展我们对宇宙的认识。
我们看到新的东西 A 会想到它是如何像已知的东西 B，并使用隐喻来填补之间的空白。
我们需要用数据在人的层面上与我们的读者会面。作为这些信息体验的创造者，我们应该从作为人生活的行为中知道，正是这些与事物联系的内在方式，让读者听到、消化、保留和回忆。这不仅仅适用于数据产品。
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