2.1.3　數據的背景信息

仰望夜空，滿天繁星看上去就像平面上的一個個點（見圖2-6）。若感覺不到視覺深度，會覺得星星都離自己一樣遠，很容易就能把星空直接搬到紙面上，于是星座也就不難想象了，把一個個點連接起來即可。但實際上，不同的星星與你的距離可能相差許多光年。假如你能飛得比星星還遠，星座看起來又會是什么樣呢？

如果切換到顯示實際距離的模式，星星的位置轉移了，原先容易辨別的星座也幾乎認不出來。從新的視角出發，數據看起來也就不同，這就是背景信息的作用。背景信息可以完全改變一個人對某一個數據集的看法，它能幫助人們確定數據代表什么以及如何解釋。在確切了解了數據的含義之后，你的理解會幫你找出有趣的信息，從而帶來有價值的可視化效果。

使用數據而不了解數值本身之外的任何信息，就好比拿斷章取義的片段作為文章的主要論點引用一樣。這樣做或許沒有問題，但卻可能完全誤解說話人的意思。必須首先了解何人、如何、何事、何時、何地以及何因，即元數據，或者說關于數據的數據，然后才能了解數據的本質是什么。

何人（who）：“誰搜集了數據”和“數據是關于誰的”同樣重要。

如何（how）：大致了解怎樣獲取你感興趣的數據。如果數據是你搜集的，那一切都好，但如果數據只是從網上獲取到的，那就不需要知道每種數據集背后精確的統計模型，但要小心小樣本，樣本小，誤差率就高，也要小心不合適的假設，比如包含不一致或不相關信息的指數或排名等。

何事（what）：還要知道自己的數據是關于什么的，應該知道圍繞在數字周圍的信息是什么。可以跟學科專家交流、閱讀論文及相關文件。

何時（when）：數據大都以某種方式與時間關聯。數據可能是一個時間序列，或者是特定時期的一組快照。不論是哪一種，都必須清楚知道數據是什么時候采集的。由于只能得到舊數據，于是很多人會把舊數據當成現在的數據使用，這是一種常見的錯誤。事在變，人在變，地點也在變，數據自然也會變。

何地（where）：正如事情會隨著時間變化一樣，它們也會隨著城市、地區和國家的不同而變化：例如，不要將來自少數幾個國家的數據推及整個世界。同樣的道理也適用于數字定位。一些網站的數據能夠概括網站用戶的行為，但未必適用于物理世界。

為何（why）：最后，必須了解搜集數據的原因，通常這是為了檢查一下數據是否存在偏頗。有時人們搜集甚至捏造數據只是為了應付某項議程，應當警惕這種情況。

首要任務是竭盡所能地了解自己的數據，這樣，數據分析和可視化會因此而增色。可視化通常被認為是一種圖形設計或破解計算機科學問題的練習，但最好的作品往往來源于數據。要可視化數據，必須理解數據是什么，它代表了現實世界中的什么，以及應該在什么樣的背景信息中解釋它。

在不同的粒度上，數據會呈現出不同的形狀和大小，并帶有不確定性，這意味著總數、平均數和中位數只是數據點的一小部分。數據是曲折的、旋轉的，也是波動的、個性化的，甚至是富有詩意的。因此，可以看到多種形式的可視化數據。