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- 疫情数据可视化看这一篇就够了!(20190206更新)
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2020-02-25
盘点
不得不承认,在某些时候,人类是感官动物,人的大脑对视觉信息的处理优于对文本和数据的处理。所以,同样的信息内容,使用图像方式来呈现的话,可以帮助信息接受者快速了解。
也就是说,数据可视化其实是将抽象概念进行形象性表达,将抽象语言进行具象图形可视的过程。
今天,小编为大家盘点一下疫情期间,数据化可视化的优秀作品。在关注疫情的同时,也了解一下数据可视化。
01 数据可视化展现自我隔离对于流行病疫情的控制
如果长期关注OF COURSE的小伙伴肯定都知道我们在很早之前就介绍过任远大神的作品了。
在疫情期间,任远也第一时间利用数据可视化帮助大家了解自我隔离对于流行病疫情的控制作用。
作为一个实践者,任远在生成艺术、数据可视化和声音可视化领域探索多年了。关于疫情的数据可视化,他还用交互软件processing做了这些:
参考资料:
【新闻1+1】数据可视化展现自我隔离对于流行病疫情的控制
任远的站酷主页 https://yuanren.zcool.com.cn/
02疫情的流图
当我们在持续紧张关注着疫情的时候,很多人已经结合自己的所学所长开始行动起来了。
这其中,清华大学美术学院的向帆、朱舜山和同学们就一起开发了一个数据可视化帮助大家了解当前情况。
说明:每一个省的城市,都集合在一个圆圈里。病例总量多的城市圆圈就越大。每个城市的位置,根据容器图的算法,按照空间面积自动分配。
说明:从左向右发展的是一条时间流线,它开启于2020年1月15日。每个省的当日确诊病例数量是一条色流,随着每日国家发布的数据往右流动。每条色彩的垂直高度随同当日数据改变,垂直线高度就是当日新增病例的总量。
参考资料:
向帆-看见疫情的方法 https://mp.weixin.qq.com/s/VnPW9P-D77IXfVP5snvGeg
向帆-疫情的流图 http://zeelab.cn/WuhanCircleGr...
03计算机仿真程序告诉你为什么现在还没到出门的时候!!!
因为过于气愤疫情严重的期间,抱着侥幸心理的邻居、亲友冒着风险外出打雪仗、聚餐、参加婚礼。
所以,作者用了一夜的时间,写了一个简单的疫情传播仿真程序,发在了B站,呼吁大家暂且不要出门,为疫情防控出一份力。
目前作者已经把源码发布:
https://github.com/KikiLetGo/VirusBroadcast
感兴趣的小伙伴可以去看看。
参考资料:
【B站】计算机仿真程序告诉你为什么现在还没到出门的时候!!!https://www.bilibili.com/video/av86478875/?redirectFrom=h5
04关于新冠肺炎的一切
可以说是本年度最好的科普视频。
回形针的创作团队以专业严谨的态度为大家科学解释了关于新冠肺炎的一切。一经发布,便传遍了朋友圈。
参考资料:
关于新冠肺炎的一切|回形针 https://v.qq.com/x/cover/mzc00200pj7r8zs/y3059qtik2o.html
05新型冠状病毒感染肺炎疫情 可视分析系列
2020年春节前后,新型冠状病毒肺炎疫情的消息牵动着全国人民的心,大家都非常关注疫情的变化和发展。北京大学可视化与可视分析实验室的老师和同学们也非常关注疫情。在春节期间,大家在全国各地分工协作,充分利用实验室长期在可视化科研上面的积累,针对疫情的发展变化,完成了多个可视化的工作。
他们还把这些工作集合在专门的网页:http://vis.pku.edu.cn/ncov/
网页上面不仅有全国疫情态势图,还有其他的图,比如各地区死亡率、社交媒体关注分析、各国入境管制措施。
网页截图
全国疫情态势图
各国入境管制措施图
社交媒体可视化分析图
06全球疫情情况图
除了在国内的人在行动,在国外的人也在行动。如果你对全球疫情情况比较关心,如果你刚好有朋友、亲人在国外,或者你本人就在国外,也可以通过这个图在关注国内状况的同时,也同时关注全球的疫情。
来源:https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
写在最后
疫情终将过去 静待春暖花开
OF COURSE也将持续关注
与大家共度近期艰难
—— THE END ——
其实,OF COURSE关注数据可视化已经很久了。
之前,我们就更新过几篇关于数据可视化的文章,大家感兴趣可以看下:
[p]Data Physicalization-数据物理可视化探秘(1)[/p]
[p]Data Physicalization-数据物理可视化探秘(2)[/p]
[p]Data Physicalization-数据物理可视化探秘(3)[/p]
另外,Processing也可以做数据可视化,在我们最新版的《Processing生成艺术》的课程中,我们也新添加了数据可视化部分,希望对大家有帮助。
Processing天气数据可视化实战案例参考
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阅读原文
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