浅析在信息设计中玫瑰图相对饼图在突显数据差异上的优势

嵇 亮，朱启文，胡正东

（南京信息职业技术学院 江苏 南京 210000）

1 引言

信息（Information）指人类社会传播的一切内容。人们通过获得、识别自然界和社会的不同信息来区别事物，得以认识和改造世界。信息爆炸的时代，信息量以几何级增长。其增长的速度远比人类接受、理解的速度快得多，而现代通信、传播技术的发展，又大大提高了信息传播的速度、广度。在此情形下，平面设计师如何更准确有效地组织、整理、转化、呈现信息就变得尤为重要，信息应当被设计。

2 信息设计概述

信息设计是在信息化社会的大背景下被提出来并日益受到重视的，是近几十年来信息技术领域一个引人瞩目的新兴研究热点。信息社会和以往工业社会不同，设计人员所面临的不再仅仅是有形的实体产品的设计和创造，而是要更多地解决海量的、无处不在的、以数字或其他形式存在的无形信息的设计问题。当代信息设计学科具有跨学科与综合性的突出特点[1]。信息设计、数据可视化在21世纪的重要性就如同摄影、摄像在20世纪的地位[2]。

需要注意的是，信息设计不是纯粹的美学设计，它与客观数据、信息强相关，此类数据包含但不仅限于以下：以时间发展为序的时序性信息；表达空间的空间关系信息；表达流程的推导性信息；表达组织结构的系统组织性信息；表达数据关联的关联性信息等。在信息设计中，设计形式不以美观为唯一诉求，而更加强调客观性、功能性，即“形式跟从功能”，主张美感来自功能，其他多余的装饰都不存在[3]。正如现代主义设计大师马西莫·维涅里所言：色条与虚张声势的色块毫无理由地铺陈，占据了视野[4]。

信息设计的主要功能包括：使简单的信息更易被受众接受；使复杂的数据变得清晰、易懂；将复杂的数据梳理成有条理的信息传递给不同要求的受众；将不同学科的专业信息运用视觉进行传译，消除不同专业之间的理解困难；使分散的数据信息变得集中，以便更好地理解信息在系统中的位置；将理性的信息转化为“感官教育”的方式传递给更多的受众；将数据中不可见的深层内容通过视觉化的方式展现出来，便于寻找问题及原因；无论对于商业还是学术研究，信息设计都是很好的规划平台；它亦是一种有效的设计教育、研究问题的方式，让学习变得更有逻辑性。

始于20世纪20年代的依索体系运动，是现代信息设计的源头。随着现代主义设计运动的兴起，平面设计领域开始提倡设计的视觉传达功能，提倡设计能够跨种族跨国界地被理解，在此追求的引领下，设计师就要创造一种无需文字的“世界视觉语言”，强调利用图形，而不是利用文字传达观念，使文化水平低下的社会大众也能够理解设计传达的含义[5]。其中经典设计案例之一是维也纳颁布的人口数据文件，其中出生率利用睡在摇篮中的孩子的图形代表，死亡率用带有十字架的黑色方块来代表，而无需仅仅采用乏味的数字，见图1。

图1 维也纳颁布的人口数据

在信息设计中，信息图表是重要的设计呈现手段，它是信息、数据、知识等的视觉化表达，通常以统计图表、流程图、对比图等形式呈现。信息图表通常用于将复杂信息高效、清晰地传递。信息图表在计算机科学、数学以及统计学领域有广泛应用，以优化信息的传播。人类80%以上的信息来源于视觉，人类大脑对于图形更加容易接受，所以信息图表更能高效、直观、清晰地传递信息。

3 信息图表之饼图与玫瑰图

3.1 饼图

“饼图”也被称为“圆图”，将圆形统计图分为扇区，以说明数字问题，每个扇形都表示在整体中所占的比例。在表达某事物的组成部分时，适用饼图。

饼图可以追溯到1801年，当时William Playfair出版了《统计简略图》。今天常用的饼图本质上和200多年前一样。饼图被分割成与所代表的数据成正比的扇形，不同的扇形用不同的颜色区分。虽然今天饼图被广泛使用，但在当时饼图没有立即被采用。William Playfair出版后，直到1858年法国工程师Charles Joseph Minard开始使用饼图来代表数据维度时，我们熟悉的饼图才再次出现。

现今，饼图有很多变体，包括极坐标图、径向图、爆炸饼图、3D饼图和甜甜圈图等等。然而，最常见的仍然是这些早期示例中描述的简单饼图。

3.2 玫瑰图

玫瑰图又名南丁格尔玫瑰图（Nightingale rose diagram）、鸡冠花图（Coxcomb Chart）或极坐标图表（Polar area diagram）。它将柱状图转化为饼图形式，但与饼图又有本质区别，它是极坐标化的直方图，使用扇形半径表示数据大小，各扇形角度保持一致。其原理是将极坐标平面分为若干等角扇形，根据数据不同，将数值对应到各个扇形的半径上，把相应的扇形区域进行填充，使不同大小的扇形区域构成一片片“花瓣”，玫瑰图之名由此而来，见图2。

图2 玫瑰图

3.2.1 玫瑰图的历史

南丁格尔不仅是家喻户晓的护士、现代护理学的先驱，也是一位统计图形领域的先驱，是英国皇家统计学会的第一位女性成员。19世纪50年代克里米亚战争爆发，南丁格尔作为随行医护人员到达位于土耳其的英国医院，她发现战地医院卫生条件极差，且伤士死亡率高达42%。南丁格尔认为这可能与糟糕的战地医院卫生条件相关，她认为政府应该改善战地医疗条件来拯救更多的生命。随后她决定向国家上层机关提交申请，解决问题。

出于对申请报告可能会被忽视的疑虑，她把统计图表做成了一种彩色的圆形表格，以圆心为起点，各扇形从圆心延伸出去，见图3。图中共有长短不一的12个扇形，每个扇形又由红色、蓝色、黑色构成，它用以表达军医院季节性的死亡率。每块扇形面积代表着各个月份中的死亡人数，面积越大代表死亡人数越多。

图3 南丁格尔玫瑰图

由图3可见，浅灰色区域（原为蓝色）表示原本可避免因感染而死亡的士兵数量；白色区域（原为红色）表示因受伤过重而死亡的士兵数量；黑色区域表示死于其他原因的士兵数量。

图中左右两个玫瑰图被时间点“1955年3月”隔开。左右两个图都包含了1年12个月的数据。右侧较大的玫瑰图，展现的是1854年4月—1955年3月；而左侧的玫瑰图，展现的是1855年4月—1856年3月。24个月的资料切分为左右两张图，再用黑色线条连接，是因为这是卫生委员会来改善医疗环境时的日期，这清晰地表达了两个年度的死亡人数与其原因的比例。

通过两个图的对比，可以得出结论：（1）浅灰色区域的面积明显大于其他颜色面积。由此可知：英国士兵大批死亡，其最大原因是受伤后感染，由此推断出战地医院糟糕的卫生条件以及军队缺乏有效的医疗护理。这说明大量的死亡并非直接来自战争。（2）卫生委员到达后（1955年3月），死亡人数明显下降。这幅玫瑰图让政府相关官员了解到改善医院的医疗状况可以显著降低军队的死亡率。南丁格尔的方法打动了当时的高层官员，包括维多利亚女王，她的医疗改良提案得到支持，很快得到落实，士兵伤亡人数锐减，死亡率由之前的42%陡降至2.5%。

3.2.2 玫瑰图的特性

玫瑰图的本质是极坐标化的直方图，它使用扇形的半径长短来表达数据（数量多少），每个扇形的角度是一致的，还可利用颜色差异或圆弧，划分数据类别。而饼图则利用扇形角度来表达数据（数量大小），每个扇形的半径则是相同的。两者差异见图4。

图4 玫瑰图与饼图

3.2.3 玫瑰图的绘制

随着信息技术的发展，人工智能技术的进步，信息图形的绘制也更加趋于智能化、便捷化。目前，主流的绘图方法包括使用平面设计软件绘制、使用专业办公软件绘制以及在线智能生成。其中，在线生成因其便利性、良好的用户体验，逐渐成为绘制信息图表的主流工具。如，国内的“花火”在线智能平台，其操作流程高效便捷，将整理好的数据Excel表格导入，可一键生成玫瑰图，且在图形的外观上有着极大的修改空间，甚至可以生成动态信息图表，见图5。

图5 “花火”在线智能图表工具

4 玫瑰图相对于传统饼图的优势

在表现差异量较小的数据时，使用玫瑰图的效果优于传统饼图。因为扇形半径与扇形面积的关系是平方的关系，即半径的变化反映到扇形面积时，其结果是被“放大”的，而这种放大增强了数据间的差异，使其以更加可见的方式呈现出来。而玫瑰图的这种“放大”效应，又是合理的，其原理来自扇形面积公式（图6），不是毫无来由地为“放大”而“放大”。而传统的饼图，其扇形角度变化与扇形面积不是平方关系，角度变化对面积的影响并无指数级放大效果，因此，在表现差异较小的数据组时，玫瑰图的视觉对比强于饼图。图7数据是中央红军长征出发时的兵力对比，人数最多的第一军团和人数最少的第八军团，其人数相差1万以内，所有军团的军力差距不显著（数据来源news.cctv.com/china/20060906/100946.shtm），以此数据分别用饼图和玫瑰图表现，其效果差异较明显。从信息客观性上考虑，饼图是准确的。但信息设计（统计图表）的目的是在保证信息客观、准确的同时，尽可能地将它们呈现出更有对比度、更具可视性的视觉效果。所以，表现数据差异较小的信息时，使用玫瑰图具有明显优势。

图6 扇形面积公式

图7 长征中央红军人数图表

5 玫瑰图的应用

因其具有“放大”差异的效应，且由于圆形具有周期的特性，玫瑰图也适合用来表达周期内的时间概念。如果将数据做顺序排列，玫瑰图也能将事态发展趋势一目了然地呈现出来。

5.1 风向玫瑰图

风向玫瑰图（简称风玫瑰图）又称风向频率玫瑰图，它依据某地区数年平均统计的各个风向的百分数值，按一定比例绘制，通常用8或16罗盘方位表示。这是玫瑰图在科研领域中的发展、应用。

玫瑰图上所表示风的吹向，是指从外部吹向地区中心的方向，各方向按统计数值画出的线段，即以半径长度表示此方向风频率的大小，线段越长表示该风向出现的次数越多。将各个方向上表示风频的线段按风速数值百分比绘制成不同颜色的分线段，即表示出各风向的平均风速，此类统计图称为风频风速玫瑰图。

5.2 玫瑰图不适用的场景

任何一种统计图表都有其优/劣势及适用范围。南丁格尔玫瑰图也不例外，它不适合于分类过少或分类数值过小的场景，也不适合表示数据占比。

6 结语

玫瑰图因其特有的“放大”差异效应，使其在信息设计、数据可视化领域具有非常重要的作用。科研人员、设计师在科研、设计实践中应当在适合的场景下充分利用玫瑰图的优势，使数据清晰、明了地呈现，以达到高效地传达信息。