我们是怎么样凭借疫情数据可视化看懂一场世纪大流行的呢？北京大学袁晓如研究员在IEEE PacificVis 2021做的主题报告，把这种技术背后不被人知晓的复杂性以及全球协作故事给揭开了。
数据收集的竞速赛
在2020年1月中旬的时候，当绝大多数人依旧处于懵懂状态之中，袁晓如团队已然组建起了全球百人规模的志愿者网络，他们每日密切注视着国家卫健委、各省市政府所发布的通报，甚至跨越国界，追踪世界卫生组织以及各国官方媒体的实时动态。
这场围绕数据展开的竞赛，其关键要点在于速度以及精度，和约翰霍普金斯大学所拥有的数据相比，他们所具备的数据集在地理方面，有着细致入微的粒度划分，精确到了市级层面，跟世界卫生组织的官方发布相比较，更新延迟被控制到了极致的程度，经过校验的数据集最后以免费的形式面向外界开放。
晴雨表里的像素战争
设计思路源于一个名为SensorAware的过往陈旧项目而为疫情晴雨表提供了设计灵感，设计师借由一个个彩色方块去表征每日新增病例情况，方块大小依据数字多少来体现，方块颜色是红色或绿色皆寓示着疫情究竟是在恶化还是处于好转态势，当你运用鼠标去滚动页面之际，这些方块仿若天生具备生命一般能够自行调整尺寸进而填满屏幕。
要说最为棘手的那个挑战，便是武汉跟其他地区之间存在的数字鸿沟了，传统的图表，根本就没办法同一时间呈现数千这个数量以及个位数之间的差异。设计师所采用的解决办法是，让代表确诊情况的是红色背景，而暗藏死亡率和治愈率玄机的则是黑色与绿色空心方块的比例。
地图背后的视觉骗局
如果时间回溯至2020年5月4日，以市级版图来观察中国，你能发觉大片的区域呈现为安全的空白状态。然而要是换成省级的粒度，整个国家就会被疫情的色彩所覆盖。同样的数据，却有着两种不同的呈现方式，这给决策者与公众带来的心理感受有着极大的差别。
这便是可视化范畴常年说道的可塑造性难题。袁晓如团队于地图一连串工作项目里再三进行验证，翻倍时间、有效繁衍数这类分析性指标的视觉展现，直接关联到防控政策的领会与施行。
社交媒体里的情绪图谱
微博数据变成了能透视疫情舆论的显微镜，气泡图描绘出每个用户的影响力轨迹，一个普通人的某条求助信息，有可能突然爆发出巨大的转发气泡，转发地图如同侦探一般追踪这条信息是怎样在社交网络当中裂变传播的。
有趣的是，是把语义信息嵌入到了传播链条之中。研究者能够看出，哪些转发是带着愤怒情绪的，哪些转发会带着鼓励之情，舆论场的情绪波动，头一回被具象化成了可视的图谱。这为舆情引导提供了前所未有的工具。
中国可视化社区的集体爆发
不是只有袁晓如独自战斗，天津大学的张家万团队制作了疫情新闻分析系统，该系统将海量报道梳理出条理，北京邮电大学的李铁萌团队专注于确诊个例的活动轨迹，从而使公众能直观看到病毒扩散的路径。
龙娟娟所在的江南大学团队的艺术项目流动的边界，运用视觉语言表达出隔离与连接的双重隐喻。该项目，在ChinaVis 2020上集体呈现，展现了中国学者于危机时刻的技术担当。
全球协作的可视化方舟
当疫情在全球范围迅猛蔓延，可视化成为了全人类共通的语言，袁晓如团队自2020年4月开始试着去收集全球疫情可视化作品，察觉到它们零散分布于不同语言、不同国家的网站之中，其形态各种各样。
一套协作框架由他们开发而出，借助自动化工具去覆盖领域更为宽广的数据源，与此同时，人工标注被引入其中，用以解析作品背后所蕴含的文化差异。此项目最终所要回答的是这样一个终极问题：当人类面对共同存在的威胁之际，不同的文化究竟是通过怎样一种可视化的方式来理解并且回应灾难的呢？
回忆往昔之情景时，于疫情那段时期期间，在你脑海中印象最为深刻的是哪一张疫情数据方面的图表？是那张能够使得你做出决定去囤积一定货品的曲线图形，还是那张可以带给你内心安静之感从而让你安稳地待在家里的风险分布地图？欢迎来到评论区域去踊跃分享你独具特色的那一段记忆，点下赞，以此让更多的人能够看到在数据背后所隐藏着的故事。
