这篇文章是改编自数据女性主义这本书是由研究者凯瑟琳D’IGANZIO和Lauren F. Klein撰写的，它探索了一种关于数据和交流的思维方式，这是由交叉的女权主义思想和行动所揭示的。

2012，在CT桑迪胡克的一所小学，二十名幼儿园儿童和六名成年人被枪杀。随着这场悲剧的发生以及其他人的重压，设计公司潜望镜开始了一项新的项目——在美国想象枪支死亡。虽然不存在以条形图或每年死亡线图的形式进行前期工作的不足，但潜望镜是一个标语为“擅长数据”的公司，采取了不同的方法。

当你加载时网页你会看到一个单一的电弧线，随着时间的流逝而延伸。然后，颜色突然从橙色变为白色。一个小点落下，你看到的短语“Alexander Lipkins，在29点死亡。”弧线继续延伸穿过屏幕，停在X轴上，在那里你看到第二个短语，“本来可以活到93。”然后，出现第二个弧，显示另一个电弧寿命。动画随着时间的推移而加速，电弧线增加，计数器显示了多少年的生命被这些枪支受害者“偷走”。经过几分钟（长时间），整个2013年的可视化活动，11419人死亡，502025年被盗。

美国被枪杀者“被盗岁月”的动画形象2013。第一图像（a）示出动画的开始状态和第二图像（b）。显示结束状态。潜望镜图像。

美国2000年间“主动射击”事件数量的条形图2015。图片由Christopher Ingraham为华盛顿邮报。

潜望镜的可视化与传统的“活跃射击者时代”等类似的条形图相比，有什么不同？华盛顿邮报？

《邮报》的图片有一个命题，即活跃射手事件正在上升，并展示了视觉证据。但潜望镜的工作是围绕着一种奇异的情感：损失。人们正在死去，他们在地球上的剩余时间已经从他们身上被偷走了。这些人有名字和年龄。我们假设他们有父母、伙伴和孩子，他们也遭受损失。从事这项研究的数据科学家使用严格的统计方法和人口统计信息来推断该人将活多久，这在他们的笔记中被记录下来。但是，尽管统计严谨，以及其无可否认的情感影响，“美国枪支死亡”吸引了来自可视化社区的混合反应。我们无法决定：视觉化会唤起情感吗？

在最近的一本书中，技术传播界所接受的智慧无疑是“不”。信息设计的统一理论作者指出：“通常被推荐用于技术视觉的朴素风格是指向一个有意中立的情感场，实际上是一个空白页面，观众可以更自由地选择自己对信息的反应。”这里，朴素等同于没有设计，因此，观众可以更自由地解释自己的结果。色彩和图标之类的东西，暗示着，只会激起情感，使观者的理性思维变得朦胧。

事实上，在数据可视化领域，历史上任何一种装饰都被认为是可疑的。为什么？正如科学史学家Theodore Porter所说的，“量化是一种距离技术”，历史上的距离是通过独立于产生知识的人产生的知识来服务于客观性的。这与19世纪统计学家卡尔·皮尔逊劝诫人们在统计时抛开自己的感情和情感相呼应。越是中性，越理性，越真实，越好。

数据可视化：“无移情艺术”

在2013的数据可视化大师班，来自守护者报纸称为电子表格数据——那些无止境的列和行——“清晰无说服力”。

回到可视化时代，在网络兴起之前，将数据的视觉显示提升为一种珍贵的（越来越普遍的）艺术形式，Edward Tufte，统计学家和统计图形专家，发明了一种度量图表中包含的多余信息的度量——他称之为“数据墨水”比率。在他看来，可视化设计者应该努力只使用墨水来显示数据。任何墨水，除了数据本身，如背景颜色，图像，或装饰-应该立即擦除，他几乎只说，设计师唾沫。

根据这一逻辑，视觉极简主义首先诉诸理性。（“事实上，女士，”乔星期五对拉网的每个女性角色说。另一方面，装饰性元素与混乱的感觉相关联，或者更糟的是，在情感说服方面表现出隐秘的（当然是不科学的）尝试。数据可视化甚至被归类为“无移情”的艺术，在设计师Mushon Zer Aviv的话中，因为它强烈地拒绝了情感。

相信女人比男人更感性（男人比女人更理性）是当今世界上最顽固的刻板印象之一。事实上，心理学家们称之为“大师刻板印象”，甚至在某些情绪——即使是极端的情绪，如愤怒和骄傲——同时被编码为男性时，也会对它的持久性感到困惑。

但是如果我们把二进制逻辑放了一分钟，假设两个问题挑战这个大师的刻板印象，会发生什么。首先，视觉极简主义真的更中性吗？第二，如何激活情绪 -利用它，而不是抵制数据可视化中的情绪——帮助我们学习、记忆和与数据通信？

从一个角度编撰数据故事

信息可视化有着不同的历史根源。在最近的基于网络的化身中，许多数据可视化的理论家和实践者来自与工程和计算机科学相一致的技术学科，还没有被训练在所有西方通信理论中最基本的方面：修辞.

在古希腊同名论文中，亚里士多德把修辞学定义为“在任何特定情况下都能观察到的说服力”。修辞学并不只是由古代人在长袍上的政治演讲组成。任何对现实的选择和表现做出选择的交流对象都是修辞对象。它是否是修辞性的（总是如此）与它是否“真实”无关（它可能或不可能）。

为什么修辞学问题重要？因为华盛顿大学的研究者Jessica Hullman说，“在每个设计中都存在一个修辞维度”。这包括不故意意图说服某个消息的人的形象化。我们会说特别明确地包括那些所谓的“中立”的可视化，似乎没有一个编辑手。事实上，这些甚至可能是所有人最具说服力的视觉化！

与替代选择相比，编辑选择变得最为明显。例如，在他的书中好奇的记者的数据指南记者Jonathan Stray商榷来自纽约时报的关于2012年9月就业报告的数据报道. 《泰晤士报》从报告中创造了两个图表——一个是从民主党人的角度（当时的执政党），另一个是共和党人的观点。

从民主党角度看2012年9月就业报告的数据可视化。纽约时报，Mike Bostock，Shan Carter，Amanda Cox和Kevin Quealy的形象，如好奇的记者的数据指南Jonathan Stray。

从共和党人的角度看2012年9月就业报告的数据可视化。纽约时报，Mike Bostock，Shan Carter，Amanda Cox和Kevin Quealy的形象，如这个 好奇的记者数据指南Jonathan Stray。

这些图形，孤立地考虑，似乎是中性的和真实的。这些数据用标准的方法（线图和面积图）和传统的定位（X轴上的时间，表示为Y轴上的百分比，标题放在图形之上）。在这两种情况下都有很高的数据墨水比率，而且在装饰方面很少。但是这些图形有显著的编辑差异。民主党的图表强调，失业率在下降，在标题中，增加了指向下方的深蓝色箭头，注释“星期五的降幅比预期的要大”。共和党的图表强调了过去三年来失业率一直居高不下的事实——通过使用“8%失业率”基准线，选择使用面积图代替线，当然也可以选择图形的标题。所以两个图形都是中性的，但两个图形都是真实的。正如Jonathan Stray所说，“事实的限制留给解释的空间非常大。”而且重要的是，在数据交流中，不可能避免解释（除非你只是把九月的工作报告重新发布为你的可视化，但是它不会是可视化的）。

霍尔曼和合著者Nicholas Diakopoulous写道有影响的论文2011，将修辞概念引入信息可视化社区。他们的主要论点是，可视化数据涉及编辑的选择-有些东西必须突出，而其他的必然是模糊的。当设计者做出这些选择时，他们会随身携带“框架效应”，也就是说，它们会影响人们如何理解图形和他们从中拿走的图形。

例如，引用一个人的数据来源是一种标准做法。这在实用层面上发挥作用，以便读者可以自己出去下载数据。但这种选择也起到了Hullman和迪亚科的作用。物源修辞设计用于向最终用户指示呈现源的透明度和可信性。设计师和观众之间的信任反过来又增加了观众相信他们所看到的可能性。

因此，如果平淡的、“非情绪化”的视觉化不是中立的，但实际上是非常有说服力的，那么这对中性的概念究竟意味着什么呢？科学家和记者只是一些在中立性和客观性问题出现时变得紧张和防御的人。审计师和会计师也会感到紧张。他们常常认为，客观性的唯一选择是撤退到完全相对主义和一个每个人都有一个有观点的奖章的世界。但还有其他选择。

女权主义哲学家们为“真理”提供了不同的路径，而不是贬低中立理想，试图从“数据”中删除所有人类的痕迹。Sandra Harding会假定一种不同的客观性，追求真理。同时它考虑并揭示了设计师的观点。这就是所谓的“立场论”，它是由哈丁所说的“客观性强”定义的，它承认规则等级、香草客观性主要是由富有的白人男性所主宰的，不包括妇女和其他少数群体的经验。

这种传统的“客观”所固有的近视是引起著名心脏病学家Nieca Goldberg博士的书名的原因。女人不是小人因为她发现女性心脏病的发病方式与男性不同。绝大多数的科学研究——不仅仅是心脏病，而且是大多数医学状况——都是针对男性对象进行的。哈丁和她的同事们说，解决这个问题的关键是要承认，所有的科学，以及世界上所有的工作，都是由个人承担的，每个人都有一个特殊的观点：性别、种族、文化、遗产、生活经验等等。

而不是将这些观点视为威胁偏压我们的工作，毕竟，即使是一个有钱的白人白人的观点也是一个观点——我们应该把我们的观点看作是有价值的观点。帧我们的工作我们的不同观点可以产生创造性和全新的研究问题。

制作数据内脏

伴随着我们各种观点的拥抱，理性与情感之间的虚假二元再平衡。自20世纪初以来，有关“情感”的研究出现了爆炸性的变化，这是学术界用来指情感和其他主观感受的术语，从神经科学、地理和哲学等领域中可以看出。这项工作挑战了从笛卡尔继承的思想，它把情感投射为非理性的和不合法的，尽管它无可否认地影响着我们世界的所有社会和政治进程。Evelyn Fox Keller，一位物理学家，哲学家，著名地使用了诺贝尔奖获奖的遗传学家芭芭拉·麦克林托克的研究，以说明即使是最深刻的科学发现是如何从实验和洞察力、理性和情感的结合中产生的。社会学家Patricia Hill Collins描述了一种理想的知识情境，即“既不道德也不服从理智”。

一旦我们接受了在数据可视化中利用情感的想法，我们就可以真正理解什么是潜望镜的枪支死亡。华盛顿邮报图形，或任何其他枪支死亡图表已经出现在报纸和政策文件。

这个华盛顿邮报图形表示在普通条形图上的死亡计数为蓝色蜱。如果我们没有读到标题，我们就不知道我们是否正在数美国的枪支死亡、堪萨斯的草垛、马来西亚的出口，或是任何其他传递兴趣的半远距离统计数据。但是潜望镜视觉导致失去，悲伤和哀悼。它提供了一种视觉语言，用来表示已经精确的数字，而不是技术上的事实。它使用起搏和动画来帮助我们欣赏一个生命的规模，然后合成11419倍的化合物。损失的大小，特别是在总体上看，是一个惊人而深刻的真理，而形象化有助于通过我们自己的情感来认识它。请注意，情感和视觉极简主义并不矛盾，潜望镜可视化显示情绪如何利用视觉极简主义的最大效果。

熟练的数据艺术家和设计师已经知道这些事情，并推动了情感和体现数据可视化的边界可以是什么样的。2010，Kelly Dobson在罗得岛设计学院（RISD）数字 媒体研究生课程中建立了数据内脏化研究小组。这个小组的目标不是可视化数据，而是内脏化IT视觉的东西是为了眼睛，但是内脏是全身可以体验的数据——情感上的，身体上的。

数据内脏化的原因不仅仅是创造性的实验。视力受损的人如何访问图表和仪表板？据世界卫生组织统计，全球有2亿5300万人患有某种形式的视觉障碍。与传统的导航应用相比，范德堡大学地图访问项目的负责人Aimi Hamraie多感官导航应用程序的倡导者. Hamraie写道，“而不是完全依赖于数据的视觉表示，例如，数字可访问性应用程序可以通过结合“深度映射”来扩展访问，或者以多种感觉格式收集和铺展信息。这样的地图将能够显示门口的图像或集成转弯导航。更深层次的数字可访问地图可以提供空间坐标的音频和视觉描述、关于维护或临时屏障的实时信息、街道视图、甚至视频记录。

在内脏化模式的创造者已经制作触觉数据可视化，数据步行，数据被子，从科学数据的乐谱，可呼吸的对象，捕捉你的呼吸和回放他们，和数据表演。这些类型的物体和事件更可能在画廊、博物馆和研究实验室的背景中找到，但是对于那些在日常生活中进行可视化的人来说，我们可以从他们身上学到很多东西。

例如，在项目中一种喜悦（成千上万的疲惫的东西））一个剧团与一个数据可视化公司合作，根据纽约现代艺术博物馆的艺术品来制作现场表演。在其集合中有123951部作品，MOMA的元数据包括艺术家的名字、艺术品的标题、它们的媒体格式以及它们的时间周期。但是艺术品是如何开始进入博物馆馆藏的呢？主要艺术博物馆及其收藏政策长期以来一直是女权主义批评的焦点，至少从Linda Nochlin的经典1971篇文章开始，“为什么没有伟大的女性艺术家？”“谁的作品被收藏在博物馆和美术馆里？为了我们的目的，谁收集的翻译成谁是在历史编年史中计数的，正如你可以猜到的，这段历史大部分是由白人男性“大师”游行组成的。

女人必须赤身裸体才能进入大都会吗？博物馆1989游击女郎创造的一种信息图表，意在显示在公共汽车广告牌上。游击队员们的礼貌。

例如，在1989，游击女郎，一个匿名的女性艺术家集体，发布了我们今天称之为信息图表： 女人必须赤身裸体才能进入大都会吗？博物馆这张图画被设计成在广告牌上显示。然而，它被符号公司拒绝，因为它“不够清楚”（如果你问我们，这很清楚）。

游击队的女孩儿们支付的费用是印在整个纽约公交系统上的海报上，直到巴士公司取消了他们的合同，声称这个数字“似乎比她手中的风扇多”（绝对不是粉丝）。这个数字无疑是挑衅的，但海报也通过数据统计驱动的论点，列出了性别统计的艺术家包括在MET馆藏，并比较他们的性别统计资料。主题收藏中的艺术。根据海报，美联社很容易收集女性题材的绘画作品，而不是女性艺术家自己的作品。

一种喜悦将完全不同的战术部署到类似的目标。表演开始时，一群白人站在房间中央的一个圆圈里。他们面向观众，他们站在他们周围。这些人穿着典型的博物馆游客：领衫、宽松裤等。每个人戴着耳机，手持一个iPad，上面收藏着艺术家的名字。

“约翰，”男人们一起说。我们看到iPad在MAMA集合中的所有艺术家的名字中滚动，他们的名字是约翰：John Baldessari，John Cage，约翰列侬，约翰沃特斯等等。三位女性演员，也戴着耳机，带着滚动名字的iPad，在男人的圈子里踱步。“罗伯特，”男人们一起说，名字按字母顺序滚动着罗伯茨。女人们沉默着，不停地走着。“戴维，”男人们一起说。很快，艺术家们就用名字来排序，然后命令他们的名字在收藏中最多。因此，约翰和罗伯茨和Davids是第一位的，因为他们收藏的作品最多。但是Marys的作品少了，Mohameds和Camilas几乎不在注册中。

几分钟后，在男人说“米迦勒”、“姬恩”、“汉斯”、“沃尔特”、“爱德华”、“严”、“Martin”、“My”、“JOS”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y’”的情况下，“卡尔”、“安德烈”、“Harry”、“罗杰”和“彼埃尔”、“玛丽”最终得到了应有的回报。这是由女性表演者说出的，她们发出的第一个声音。

对于观众成员来说，体验开始是一种轻微的困惑。为什么男人围成一圈？为什么他们会随便说出某人的名字？那些女人是那么专注地走来走去呢？但是，“玛丽”变成了一个AHA时刻——研究者Robert Kosara说数据可视化在制作方面非常好——当收集的高度性别化的本质被揭示时。从那时起，观众开始以不同的方式倾听，急切地等待下一个女性的名字。“玛丽”说话要花三分钟以上，而下一个女性名字“琼”不会持续一分钟。“巴巴拉”紧随其后，然后人们回到阅读，“沃纳”，“托尼”，“Marcel”，“乔纳森”。

从数据分析的角度来看，“一种快乐”由简单的操作组成：只有计数和分组。结果很容易用条形图或名字的树形来表示。但是将数据集呈现为基于时间的体验会让观众等待和倾听。它也违背了Ben Shneiderman在20世纪90年代中期的信息可视化中的口头禅：“首先概述，缩放和过滤，然后详细介绍需求。”

相反，在这种数据表现中，我们看不到“全貌”。我们一次一个地听到和看到并体验每个数据点。表演者的不同性别表达、身体动作和语言声调吸引了我们对MAMA集合中的性别问题的共同关注。我们开始期待下一个女性名字何时出现。我们感觉性别差异，而不是看见IT

这种感觉就是情感。它包括在经历表演时产生的情绪和对表演者发出的声音和动作的生理反应，以及由此产生的欲望和驱动力——即使这种驱动是进入另一个房间的，因为表演令人不安或是平淡。

设计数据内脏需要更全面的观众观。观众不仅仅是一对眼睛附着在大脑上。他们是一个整体，一个复杂的，情感的。位于空间中的身体，有历史和未来。内脏化可以在许多当前的项目中找到，即使创建者并不总是描述他们在这些术语中的工作。例如：

• 凯瑟琳-这本书的作者之一和艺术家Andi SuttonLED徒步旅行基于海平面上升的波士顿未来海岸线
• 劳伦（另一作者）及其乔治亚理工学院学生团队再造伊丽莎白帕尔默皮博迪的大型图表从十九世纪开始使用触摸传感器和单独可寻址LED。
• 米哈伊尔大厦做了一个倾斜的，摆动的椅子，基于河流水流的实时变化动画转移。
• Teri Rueb分期“声音遭遇”在景观的地质层和受它们影响的人体之间。
• 艺术家Ron Morrison和Treva Ellison模糊映射观众必须戴上一种特殊的眼镜，称为“种族化空间缩小镜片”（RSRL），以查看地图下方。
• 西蒙埃尔文绘制了伦敦海盗电台的巨型纸质地图你真的可以听。
• Jessica Rajko、Jacqueline Wernimont和斯特吉潘拉吉科创作手钩编网随着人们走过的手机的数据“流”，这会发生震动。
• 谭亚阿贵·尼亚加斯创造了一个打结纺织品的安装，灵感来自古安第斯时间保持技术的奎普，以唤起人们对穿越美国-墨西哥边境的时间、天数和月数的关注。
• 一Annina Rust设计的机器人用性别平等的饼图装饰真正的馅饼，然后游客吃它们。
• 这个名单可以继续下去。

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虽然这些项目似乎是对大脑的另一部分说话比你的标准直方图或网络地图，有一些东西可以从内脏化数据打开的机会中学到。事实上，科学家现在通过实验证明了设计师和艺术家们长期以来所熟知的：激活情绪、利用实施例、创建新颖的表现形式有助于人们从数据驱动的论点中学习更多的东西，并更全面地记住它们。

结论

数据女权主义的第三个原则是提升情感与体现. 在数据通信工具箱中，这些工具常常是被低估的工具。数据通信领域是如何达到优先考虑理性、贬抑情绪、完全忽略人体内非视觉器官的惯例的呢？只有当视力被排除时，谁被排除在外？

任何知识群体不可避免地将某些事物置于中心并抛出他人，以同样的方式，男性身体已被当作科学研究的标准，女性身体被想象为偏离规范或那些被遗体是主要的设计案例，残疾人身体是一个复合体。或者说理性被认为是一种权威的交流和情感模式。但是，在女权主义者理论家Elizabeth Grosz之后，在任何一个系统中被认为是“多余”的东西可能是最有价值的东西，因为它告诉我们什么是最重要的。和谁该系统试图排除。

在数据可视化的情况下，这种过度是情感和情感、体现和表达、点缀和装饰。这些是人类经验编码的“女性”的方面，因此被我们的大师刻板印象的逻辑所贬值。但潜望镜的枪支暴力可视化显示了视觉极简主义如何能够与情感共存，以达到最大的影响。像“一种快乐”这样的作品表明，数据交流可以是内脏-对整个身体来说是一种体验。

而不是制定普遍的规则和比率（如数据墨水比率），这就引出了人类经验的某些方面来支持他人，我们的时间更好地花在致力于一个更全面、更包容的理想上。所有的设计领域，包括可视化和数据通信，都是可能的领域。社会学家Patricia Hill Collins描述了一种理想的知识情境，即“既不道德也不服从理智”。“重新平衡情绪和理性”扩大了数据通信工具箱，使我们能够专注于在数据设计过程中真正重要的事情：尊重上下文，集中注意力并采取行动。为社会和政治权力的重新平衡服务。

这篇文章是从A改编的。数据女性主义这本书是由麻省理工学院助理教授凯瑟琳•迪尼亚齐奥和埃默里大学副教授Lauren Klein撰写的。这些作者探索了一种关于数据和通信的思维方式，这是由交叉的女权主义思想和行动所传达的。“这种方法对于讲故事者在我们的数据饱和的通信环境中是非常重要的。特别是随着虚拟环境和增强环境的转变，我们可以根据我们自己的消费习惯，在360种信息可视化中吞噬我们。但是“数据女权主义不仅仅是女性”。这不仅仅是性别问题。简单地说：数据女性主义是一本关于数据科学中的权力的书，”他们写道。更重要的是，“我们如何能够迈向一个更加公正和平等的世界。”

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