Ben Fry（本·弗莱）是美国知名的数据可视化专家，生于1975年的他，已在数据可视化领域深耕20余年。Ben目前是波士顿一家设计和软件咨询公司的负责人，主要工作是结合计算机技术、平面设计理论、统计学分析信息与数据。Ben在数据可视化领域成果不菲，而由他开发的Processing更是给艺术创作、编程等领域带来了革命性的影响。

（Ben Fry  本·弗莱）

■ 数据可视化大师的成长之路

或许大师都是早慧的，Ben Fry幼时便对计算机产生了兴趣。在父亲带回家的Apple II+ 和IBM PC上，他学习了Basic语言。但Ben不满足于此，随后又学习了其他语言，包括Pascal、C、C++、PostScript、Perl、Java等。Ben在七年级时，自制了一款模拟股市的游戏，并且卖出了250美元。

（Strippy  Ben Fry）

在随后的几十年中，Ben不断发扬着自己对计算机的热爱，并且创造了丰富的成果。2000年后，Ben的作品频繁在各大博物馆和展览中展出。惠特尼双年展、库珀休伊特设计三年展、纽约现代艺术博物馆……中均可以看到其作品的身影。Ben制作的信息图表还成为了《自然》、《纽约杂志》、《纽约时报》、《ACM 通讯》等杂志的文章插图。

（《纽约时报》插图：First Civil War  Ben Fry）

Ben Fry十分善于将可视化与生物基因数据相结合。在Genome Valence（《基因组价》）中，Ben将不同生物的基因数据制作成可视化图像，生物学家可以通过图像检索到不同生物的相同基因。Genome Valence曾在惠特尼双年展中展出，也在电影《绿巨人》中出现过。

（Genome Valence  Ben Fry）

Chromosome 21(《21号染色体》)记录了人类21号染色体的1300万个遗传字母。21号染色体是人类最短的染色体，共有5000万个遗传字母组成，作品（下图）只选取了四分之一。如果要描绘人类基因中所有的遗传密码，则需要用250张这样的图像展示31亿个字母。

（Chromosome 21  Ben Fry）

《21号染色体》于2002年在纽约国际摄影中心举办的“人类如何：后基因组时代的生活”展览中展出。

Ben Fry还基于“哺乳动物基因组计划”的研究数据，将人类的基因与十几种哺乳动物的基因进行对比。

（Aligning Humans and Mammals  Ben Fry）

在Aligning Humans and Mammals（《对齐人类和哺乳动物》）的每组数据中，顶行是人类DNA，其他行按与人类的“进化距离”大致排序。排在人类之后的第一排是黑猩猩，然后是恒河猴、大象、狗、豚鼠、奶牛等，基因字母在与人类不同时被着色。

Ben的数据可视化作品还涉及到了人文地理数据的分析。在All Streets（《所有街道》）中，Ben绘制了美国本土48个州的所有街道——2500万条独立路段的图像。

（All Streets  Ben Fry）

在Zipdecode（《邮政编码》）中，本记录了美国邮政编码的地理分布，可以帮助用户检索不同地区的邮编。

（Zipdecode  Ben Fry）

此外，Ben参与了国家地理杂志的项目：“世界吃什么” （What The World Eats），作品记录了从1961年至2011年这五十年间，各类食物的消耗量，并且提供了中、英、美等二十多个国家的具体数据。

（What The World Eats  Ben Fry）

Ben还将数据可视化工具用于书籍的版本分析中。The Preservation of Favoured Traces（《保留有利痕迹》）展示了《物种起源》的文本在不同时代的演变，既具有视觉吸引力，又具有功能性。

（The Preservation of Favoured Traces  Ben Fry）

达尔文于 1859 年首次发表 《物种起源》，并对其进行了数年的修订。因此，《物种起源》的最后一版包含了作者十余年中的观念变化。通过对达尔文《物种起源》最终文本的每个单词按最初出现的版本进行颜色编码，Ben追溯了达尔文思想的演变，展示了科学理论的变迁。

Ben Fry的作品涉及的领域非常广泛，他既关注作品的艺术性，又注重数据分析的实用性。从Ben的作品中，我们可以看到，他对生物学、地理学等领域均有关注，不仅具有很强的社会关怀意识，也推动了相关领域的研究实践。

■ Ben Fry与Processing

Ben Fry对Processing的开发，可以被称为数据可视化领域发展的里程碑。90年代末，MIT的美学与计算小组（ACG-Aesthetics and Computation Group）招募了几位才华横溢的年轻人，其中就包括Ben Fry和Casey Reas（卡西·瑞斯）。他们在MIT已有的设计平台“Design By Numbers”（用数字设计）的基础上，建立了自己的免费平台——Processing。

由Ben Fry和Casey Reas开发的Processing为数据可视化领域带来了巨大变革，它实现了数据传达的有效性和审美性的平衡。

（Amsterdam SMS  Aaron Koblin）

艺术家和设计师可以用Processing探索编程，不仅如此，任何有兴趣学习代码艺术的人都可以使用Processing。 

Ben一直致力于Processing的开发，并以“扩大我们的影响力，支持软件开发”为宗旨，于2012年创建了Processing基金会。Processing对整整一代艺术家和程序员有非常巨大的影响——它彻底改变了数据可视化、流行文化和生成艺术。

（Unnumbered Sparks  Aaron Kolin）

Processing使世界上任何有电脑的人都能制作数据可视化作品——你不需要昂贵的硬件，你也不必是一个计算机科学家。Processing语言、环境和社区从一开始就经过精心设计，能让更多的人使用。

Processing使用人数的大规模增长在下图中清晰可见： 

（图为2005年到2018年初，每月使用Processing的人次）

Processing的便捷性与普适性，令越来越多的人开始使用这款软件，而编程与艺术创作也变得更加容易。

■ Ben Fry的数据可视化理念

Ben Fry说：“作为一名从业者，我的目标是让人们对数据与他们自身的关系感到兴奋。因此要激发受众的好奇心，并且让人们受到启发，而不是被数据淹没。数据可视化不仅是从视觉上呈现数据，而是要让人们利用它来工作和思考。”

由此，Ben将数据可视化的目标概括为“四个C”：

Communicate&Consider&Condense&Conceive

即沟通、思考、凝结、构想。

Communicate（沟通）：

沟通是最基本的部分，作品不用来交流、沟通，那它就是无效的。如果你创造了没人使用的东西，你就无法与人沟通。我们将信息视为一种可以与人交互的东西，并为用户提供一个入口，使他们能够以自己的方式进行探索。

（Poverty Tracker  Ben Fry）

Consider（思考）：

可视化以新的方式连接了数据，能够“思考”、处理大量数据，并且以新的方式使用数据。我们没有被网络中的数千个节点所淹没，而是可以更简单地构建有趣的数据路径，并且能够让人们看到这些路径在不同的场景下是如何工作的。

Condense（浓缩）：

数据可视化将大量的数据浓缩到了更小的空间中，将复杂的事物变得简单、直观。归根结底，我们将数据浓缩，不是为了超越别人，而是在帮助自己——让自己不至于陷入复杂的混乱当中。

Conceive（构想）：

如今，数据可视化工具的主要目标是让我们以不同的方式构想：工具如何与实时数据进行交互。当你利用“活的”（实时的）文档模型时，一切都会变的更加有趣。可视化不属于单个用户，它需要在即时的共享和互动中才能更好地发挥作用。

在Ben看来，数据可视化工具的作用越来越重要。简单的图形也许可以手动处理数百个数据点；但数据可视化软件可以处理成千上万个数据点——这也是它作为一种处理数据的新方式能够脱颖而出的原因。

数据可视化，使数据从黑白变成了彩色，使静止的数字变成了交互性的图像。Ben认为，数据可视化工具的兴起，其实是一种必然的发展趋势——就像印刷媒介演变成电子媒介一样。

在今天，人们面对的数据越来越多。在浩如烟海的数据面前，我们如何更有趣、更有效地处理它们？也许，数据可视化才是最终的答案。

编辑：Mod

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参考资料：

https://benfry.com/projects/

https://medium.com/@ben_fry/the-four-cs-of-data-design-6eadd69b05da

https://fathom.info/traces/

https://onlinejournalismblog.com/2015/11/09/data-visualization-future-past-ben-fry/

https://www.artnome.com/news/2018/8/8/why-love-generative-art