人机交互设计在可视化数据新闻中应用

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摘要可视化数据新闻凭借其视觉化、交互式的特点成为如今新闻媒体常用的报道方式。基于通用性人机交互设计原则，创造性地提出人机交互设计原则在可视化新闻领域中的特殊性应用。并通过人机交互设计原则在我国可视化数据新闻中的应用分析，归纳总结出我国可视化新闻领域目前的不足之处和发展方向，为人机交互技术加值可视化数据新闻的阅读体验提供建议。

关键词可视化；数据新闻；人机交互

1可视化数据新闻的概述

1.1可视化数据新闻的优势

可视化数据新闻，是以数据为主要内容，对数据进行处理、过滤，最后可视化地展示数据并构成数据故事的一种新闻报道方式。不同于传统新闻以文字记叙为主的展现方式，数据新闻更注重于对数据的视觉表达，可视化成为数据新闻报道中不可或缺的一部分[1]。近年来，物联网、云计算、移动互联等技术的兴起与应用，随之产生了数量巨大且类型多样的大数据。面对如此庞大、复杂的数据时，在相关新闻报道中，借助信息可视化的报道方式毫无疑问地比文字描写或者口头叙述更易于读者阅读和理解。同时可视化数据新闻视觉化、交互式的表达方式，对比以文字为主的传统新闻，在互联网传播中有着天然的优势。

1.2可视化数据新闻的发展现状

第一例可视化数据新闻报道可以追溯到2012年，《纽约时报》推出的特别报道《雪崩：特纳尔溪事故》[2]。许多国外主流媒体纷纷开设了可视化数据新闻板块，如《纽约时报》的“TheUpshot”、《卫报》的“DataStore”、彭博社的“VisualData”等。其中较为知名的交互式数据新闻作品有彭博社的“彭博亿万富翁指数”①，它的数据每日实时更新，读者可以查询到世界排名前500名富豪的最新资产状况、产业分类等信息。“彭博亿万富翁指数”甚至已经超越了新闻作品的范畴，成为了一个可以供读者查询资料的工具[3]。与此同时，我国的可视化数据新闻领域也在与国外共同发展，较为知名的新闻板块有：搜狐网的“数字之道”、财新网的“数字说”和新浪网的“图解天下”[4]。但与国外常见的带有交互式图表的数据新闻相比，国内目前常见的数据新闻类型是静态信息图和H5交互动画。静态信息图相较于交互式信息图存在交互性、信息量、重复阅读率不足的问题，而我国目前部分H5新闻也存在形式大于内容、可交互性较弱的问题。当媒体在制作依托网络为媒介新闻作品时，有时容易不考虑人机交互设计原则，依然沿用传统新闻报道的思维模式。这样的新闻作品不符合受众使用新媒体时，追求快速、随意的碎片化阅读方式，自然也达不到更广泛的传播率[5]。综上所述，在这个大数据兴起的时代，可视化数据新闻将会成为一种更加常态的新闻报道方式。但目前国内的可视化数据新闻还处于发展阶段，提升可视化数据新闻的创新性和交互性，使可视化数据新闻朝着更加多元的方向发展，成为当前数据新闻从业者努力的目标。

1.3可视化数据新闻的传播类型

以疫情相关报道为例，与疫情相关的新闻往往会涉及人数、时间、日期等数据，信息可视化在数据新闻报道中起到了至关重要的作用。疫情期间可视化数据新闻的报道形式一般分为3类：静态信息图、动画视频（动态信息图）和交互式信息图[6]。《北京日报》微信公众号在疫情期间开设“一图读懂”板块，常用于对疫情传播链间人物关系的说明。时间线、人物关系图的运用使图表的逻辑清晰明了，读者可以清晰地了解到疫情传播的始末②。动画视频也是媒体常用的报道形式，例如《人民日报》在哔哩哔哩中发布的视频“【上海16个区社会面清零】这组曲线，来之不易！”③。视频中激情昂扬的背景音乐牵动着观众随着动态曲线起伏的心情，每到关键节点还会显示解说字幕。视频在信息层面展现了抗疫的成果，还使观众在情感层面体会到了抗疫成果的来之不易。但在互联网传播中，交互式图表可以传播比静态图表更多的信息量，其中延伸出的关联性内容也常包含动画视频。最重要的是交互式图表给读者带来极大的自主性，读者可根据自身的需求选择主动接收个性化的内容，这与强调个体参与的互联网理念不谋而合。但交互式图表更适合展示复杂且难以理解的信息，若仅展示简单且易于理解的信息，则会大大降低图表的交互性[6]。

2可视化数据新闻中的人机交互设计原则与应用价值

2.1可视化数据新闻中的人机交互设计原则

在分析交互式图表案例前，我们有必要明确在交互式可视化数据新闻中将会应用的人机交互设计原则。关于人机交互设计原则，许多学者都提出过不同的看法。本文将基于马里兰大学计算机科学系教授BenShneiderman在《用户界面设计：有效的人机交互策略》一书中提出的“用户界面设计8条黄金法则”，探讨这8条人机交互设计原则在可视化数据新闻领域中的转化性运用。2.1.1用户界面设计的8条黄金法则。“用户界面设计8条黄金法则”的详细解释为：1）保持设计一致性：用户界面在菜单、提示以及帮助信息上使用一致的术语且在页面上使用统一的颜色、布局；2）允许使用快捷键：系统应允许专家用户使用快捷键从而减少交互的次数、提升交互的效率；3）提供信息反馈：系统对于用户执行的每一个操作都应提供反馈；4）设计对话，提示用户任务结束：系统应通过对话明确告知用户任务执行的状态，并引导指示用户进行下一步操作；5）预防错误和简单的纠错功能：系统应能够报错，并提供简单、有建设性的处理方法；6）允许动作回退：系统应允许用户在交互过程中撤销自己的操作；7）用户应掌握控制权：用户应掌握对系统的控制权，而不是响应系统的操作；8）减轻短期记忆的负担：界面设计应尽量简洁且界面信息保持适当的层次结构，以减轻用户短期记忆的负担[7]。2.1.2可视化数据新闻的阅读模式与人机交互设计原则。用户在阅读可视化数据新闻时往往会经历4个阶段（如图1所示）：可视化-交互-理解-感动/反思，即用户先被可视化的视觉效果吸引从而对新闻产生兴趣，接着用户通过交互探索新闻内容，然后用户理解新闻所传达的含义，最后用户在情感上受到触动。这4个阶段分别对应着用户的视觉层、行为层、认知层和情感层，而人机交互设计原则在这4个层面中直接作用于行为层，发挥承前启后的作用，起到了促进用户在视觉层上的被吸引和认知层上的理解的作用。将“用户界面设计8条黄金法则”对应于用户阅读可视化数据新闻的4个阶段，法则中的第1条和第8条对应可视化数据新闻在视觉层的人机交互设计原则，第2、6、7条对应行为层的设计原则，第3、4、5条则对应认知层的设计原则。由此，笔者将“界面设计8条黄金法则”应用于可视化数据新闻，创造性地归纳出可视化新闻领域中的人机交互设计原则（如表1所示）：1）视觉层：可视化新闻的设计应当美观且遵循统一的规范，从而使可视化内容对用户产生视觉吸引；2）行为层：可视化新闻应当具备较强的可交互性且给予用户充分的交互控制权，从而延展数据新闻的探索性；3）认知层：可视化新闻应及时提供反馈信息并引导用户操作，从而促进用户对新闻内容的理解。从上文中可以得知，人机交互设计原则中行为层的交互性强弱对用户理解新闻内容起到了至关重要的作用。那么，在可视化交互中有什么标准能够评判交互性的强弱？在这里笔者引入BenShneiderman在《用户界面设计：有效的人机交互策略》一书中提出的另一个设计原则：可视化中的“7个基本任务”。用户在可视化交互中通常会执行7个基本任务：概览任务、缩放任务、过滤任务、按需细化任务、关联任务、历史任务和提取任务[7]。在后文中，笔者将以这7个基本任务为标准，分析可视化数据新闻案例对人机交互设计原则的应用。

2.2可视化数据新闻交互性提升的意义

作为交互式信息图表，提升图表的交互性是必不可少的，那么交互性的提升对于可视化数据新闻有什么意义？笔者认为可以从以下3点进行分析[2]。2.2.1有利于读者更好地理解数据故事。数据新闻常常具有信息量丰富和逻辑复杂的特点，良好的交互性能够帮助读者更好地分析与推理数据。当信息适合用感知的方式了解时，将信息通过可视化的方式传达给读者能帮助读者更快地感知信息。良好的交互性意味着，设计师在设计可交互数据新闻时可以人为加强可视化中原始的感知信号（如颜色、形状等），帮助读者更快地完成对可视化模式的识别，从而迅速建立起以目标或任务为导向的分析推理方式。读者阅读可视化数据新闻时以上步骤的耗时越短，新闻内容就越容易被人理解。2.2.2提升读者在新闻阅读中的自主性。良好的交互性可以转换新闻阅读的方式，当新闻的阅读方式从作者导向型转变为读者导向型时，读者在新闻阅读中的自主性便大大提升。在传统的新闻生产、报道环节中，读者常常处于一个被动的位置，读者是已经被生产者既定好内容的新闻的接收者。但在可视化数据新闻中，交互式的介入使读者可以自主地选择感兴趣的新闻内容并用符合自身习惯的方式阅读新闻。从这个角度出发，读者在阅读的过程中就成为了新闻生产的参与者，处于主动位置有利于激发读者对新闻的兴趣感，从而促进读者对二次传播新闻的主动性。2.2.3延展数据新闻的探索性。信息可视化展示的往往不是用户已知的数据和它们之间的规律，而是使用户通过了解新数据从而得出新发现。良好的交互性有助于读者在陌生且大量的数据中探索自己感兴趣的信息，并加以分析理解。当人遇到自己不熟悉的信息时，常会采取拓展性的认知方式。在可视化数据新闻中添加延伸的关联性内容，既扩大了数据新闻的容量使一篇新闻报道可以同时传达多方面的信息，也满足了读者拓展性探索信息的需求。良好的交互性通过给读者带来极具新鲜感的探索性体验，可以有效地延长读者的浏览时间，提升读者对媒体的用户黏性。

3案例分析：人机交互设计原则在疫情可视化数据新闻中的应用

3.1“疫情地图”：疫情期间可视化数据新闻报道案例

自新冠肺炎疫情暴发以来，各大网络媒体纷纷制作交互式信息图进行疫情数据新闻的实时报道，“疫情地图”成为网民在线查询信息，开展自我防护措施的重要工具[8]。“疫情地图”是疫情实时动态报道的简称，依托于网络媒体可交互的天然优势，页面中的图表通常为可交互的动态图表，交互式动态图表有利于用户自主探索，选择自己需要的数据内容。在搜索引擎“百度”中输入“疫情地图”字样，从搜索结果中可以找到许多网络媒体或平台制作的疫情实时动态报道。其中较为知名的为新浪新闻、百度和丁香医生制作的“疫情地图”。从疫情实时动态报道的主体交互式信息图来看，各媒体或平台选取的图表和采用报道形式基本一致，但不同媒体或平台都有与自身定位相符的特点。新浪网旗下拥有中国最大的社交媒体平台之一——新浪微博，新浪新闻“疫情地图”区别于其他“疫情地图”的显著特点是部分交互式图表拥有单独的分享控件，用户可自主选择感兴趣的内容生成图片海报并保存分享。用户还可以点击页面右上角“抗疫频道”交互控件，跳转页面至新浪新闻App“抗疫”板块，阅读疫情相关新闻④。百度“疫情地图”的页面视觉效果是所有案例中最统一、简洁的，大幅的蓝绿色背景缓解了用户面对疫情新闻的恐慌感，且蓝绿色的背景与使用红色展示的重要信息在色彩上形成了对比关系，有助于用户更高效地获取感兴趣的信息。作为搜索引擎，百度在展示关联的疫情新闻时采用了时间轴的形式，有利于用户有序地理清相关事件的发展状况⑤。丁香医生“疫情地图”在基础板块外还有一些与医药相关的收费服务和关联性信息。丁香医生比传统新闻媒体对读者更具有亲和力。截至2022年5月26日，网页版丁香医生“疫情地图”浏览量已超过46亿次。但丁香医生制作的“疫情地图”存在页面功能分区略显混乱的问题，且部分服务带有盈利性质⑥。

3.2“疫情地图”中人机交互设计原则应用的分析

作为交互式信息图，“疫情地图”应满足信息可视化中的人机交互设计原则，只有这样用户才能获得更好的交互体验从而促进用户对新闻内容的接收、理解，最后达到良好的传播效果。但据前文所说，目前我国的可视化数据新闻产业在交互式信息图方面对比国外相关产业还处于发展阶段，因此在以上3个“疫情地图”中，暂无能够完全满足人机交互设计原则的案例。接下来笔者将根据信息可视化中的“7个基本任务”对以上案例进行逐一分析，并指出各案例目前存在的优劣。从概览任务角度出发，3个案例都满足用户执行概览任务的需求。但丁香医生“疫情地图”相较于其他3个案例，没有将概览数据表单放在页面的顶部，用户在进入页面后无法一目了然地看到所有数据的概览状况，降低了疫情实时动态播报的高效性。从缩放任务的角度出发，3个案例都存在或多或少的不足之处。在丁香医生“疫情地图”中用户无法执行缩放任务，只能按照既定的尺寸和时间区间查看所有图表的数据，图表的交互性大大降低。在百度的“疫情地图”中，用户在部分交互式折线图中可以选择2种时间分类改变时间横轴，从而执行有限的缩放任务。用户在新浪新闻“疫情地图”中执行缩放任务的自由度在3个案例中相对最高。用户在部分交互式折线图中可以选择3种分类改变时间横轴，查看不同时间区间内的疫情趋势。同时在交互式世界地图中，用户可以通过鼠标滚轮实现地图的放大缩小，较为灵活地执行缩放任务。从过滤任务角度出发，除丁香医生“疫情地图”以外，其他2个案例均可以满足用户执行过滤任务的需求。具体表现为，在交互式折线图中用户可以通过点击图例过滤掉自己不感兴趣的条目，从而使图表更加简洁直观，以便于更高效地理解自己感兴趣的数据信息。从按需细化角度出发，3个案例都满足用户执行按需细化任务的需求。按需细化任务在“疫情地图”中通常有两种执行方式：1）点击交互式地图和交互式数据表单上感兴趣的区域，随后跳转页面了解详情；2）对交互式数据表单上感兴趣的条目的数据，进行升序或降序排列展示。在以上3个案例中，百度和新浪新闻的“疫情地图”均能满足这两种执行方式，而丁香医生的“疫情地图”无法执行对特定数据进行升降序的操作，降低了一部分按需细化任务的交互性。从关联任务角度出发，3个“疫情地图”中暂无能够执行关联任务的案例。在人机交互中，关联任务的定义是可视化应通过视觉显示，使用户能够发现数据集合内的条目或组之间的联系。根据定义来分析，关联任务在疫情相关的数据新闻内更适合被使用在人物关系图中。但3个“疫情地图”展示的数据中，暂无涉及具有明显关联关系的数据，因此无法执行关联任务也情有可原。从历史任务的角度出发，在3个案例中用户都可以执行有限的历史任务。以交互式信息表单为例，用户在3个案例中都可以选择展开特定条目的详情信息，并在查阅完毕后选择收起详细信息。但是当用户展开整个数据表单隐藏的部分后，却无法再次收起被展开的部分，只有百度“疫情地图”中的部分表单可以执行这项历史任务。无法再次收起的数据表单在某些情况下降低了用户的阅读体验，在用户不需要获取如此大量的信息时，用户需要花费大量时间滚动屏幕以到达下一板块，极大地降低了用户的阅读流畅性和再次探索此图表之前的数据的欲望。从提取任务的角度出发，有部分案例可以满足用户执行提取任务的需求。百度“疫情地图”允许用户通过鼠标右键复制相关数据，从而达到保存数据的目的。在新浪新闻“疫情地图”中，绝大部分交互式图表都支持用户在选择自己感兴趣的数据后将它们生成可视化海报，样式精美的可视化海报既能满足用户分享数据的需求，还增加了新浪新闻的辨识度，从而达到更好的传播效果。丁香医生“疫情地图”不但没有预设的可执行提取任务的功能，且不支持复制操作，大大降低了“疫情地图”的交互性和可传播性。综上所述，对比3个案例，新浪新闻“疫情地图”的交互性在3个案例中相对最好，而丁香医生“疫情地图”在交互性上存在较多的提升空间。良好的交互性对于可视化数据新闻来说十分重要，良好的交互性提升了用户的阅读体验感，不仅起到促进用户理解数据、提高深度探索兴趣的作用；还可以促进用户传播新闻的主动性，为媒体带来更多的流量和传播率，达到媒体-用户双方双赢的最佳效果。

4人机交互技术应用于可视化数据新闻的未来

以上本文以“疫情地图”为例，分析了人机交互设计原则在可视化数据新闻中的应用，但对于人机交互技术在可视化数据新闻中的应用并无详细的分析说明。随着科学技术的发展人机交互技术会朝着高科技化、自然化、人性化这几个方面发展。沉浸式的多感官交互新闻会成为未来发展的趋势，例：央视网VR新闻频道。VR新闻作为交互式新闻的成熟发展形式，其在设计制作时是否依然符合当前的人机交互设计原则？VR新闻极高的交互性是否能更好地促进用户对新闻的认知和理解？是否能在传播中取得更佳的传播效果？这些疑问在未来显然值得进行更进一步地研究。但无论是现在还是未来，交互式新闻的出现都给传统新闻从业者带来了全新的挑战。在交互式新闻制作中，从业者需要具备全新的思维方式和多种综合能力，多种职业人员共同协作也会成为未来新闻团队的发展趋势[9]。

作者:陈诗怡 吕燕茹 单位:北京工商大学传媒与设计学院