正是这样一个模模糊糊的画面，才可以让人看到高精度的事实
向帆，设计师、学者，清华大学美术学院副教授。一席第540位讲者，万象课程「见所未见」主讲人。
他没有主动告诉我什么，而是提供了一个新的景观。我们在看的过程当中，每个人会关注不同的时刻，产生不同的感应。
可视化不仅仅是从数据当中发现了什么，而是“数据是这样的，你可以自己看，自己去得出结论”。
模糊有意义吗？
很多年以来，可视化都不是在艺术领域的，我的很多美术学院的同行会认为我不是做设计的。而当我去到可视化的大会上，他们又认为我不是做可视化的，因为做可视化的都是计算机专家。
好在最近几年有一些国际顶级计算机会议开了一个小小的角落出来，说这个部分是属于艺术的。我第一次去德国柏林参加IEEE的可视化大会的时候，发现做视觉设计、视觉语言的人在那简直就是稀有动物。
我可能就是在这样的可视化大会中，站在角落里不断在反思的人，反思可视化跟艺术的关系、跟视觉的关系。这几年我仔细地去追溯、去反问，可视化从哪儿来，为什么一直都没有视觉艺术家的参与。
在文献研究中，可视化领域一个重要的里程碑人物就值得被拿出来看一看，这个人就是贝尔廷 (Jacques Bertin)。贝尔廷应该是写了在可视化历史发展进程当中最系统最有名的一本书，书名就叫《图形符号学》。
贝尔廷作为一个法国人，在那个时候会不会发现视觉艺术的魅力？或者他对艺术的理解是什么？我搜索了很久，看这本书里面有没有art，好像只有一两次出现，而且 art 在这本书里面意味着always debatable，也就是说可视化不是art，而且art这个东西太debatable —— 是值得讨论的。
如果贝尔廷明确地表达了对艺术的拒绝，在后来这几十年当中，是不是有人会对艺术开放一点？
最近我又去查了另外一本书，这本书是很多学校在可视化的课程设计当中会使用的一本教科书，我上学的时候也看过。
Information Design, 2021
但是艺术真的是不清晰吗？科学家就是清晰的吗？在这件事情上，我觉得科林·韦尔 (Colin Ware) 也是debatable的。
什么叫作清晰性？其实没有什么东西是真的清晰的。
比如大家都会记得世界地图的样子，但你确信那是地球的样子吗？实际上那张世界地图天生是一个扭曲的地球表面，它不是真的。它是为了让我们看得更清楚，看得更明白，才这样逐步地演进过来的。
一般的人都会认为科学家是特别值得信赖的，因为他们中立，他们精确，而艺术家是糊涂的。其实我觉得这是一个偏见，科学家也未必是清晰的。
历史上有这么一件事情，1986年，挑战者号在试飞过很多次后，第十次试飞时，升空就爆炸了。当所有的国民在家里看着电视直播，当宇航员的亲属站在佛罗里达的海岸目睹那个惨象的时候，没有人会相信第十次飞行的航天飞机会爆炸。美国国会当时邀请了很多科学家去论证为什么，包括费曼（Richard Phillips Feynman）。
费曼是我最喜欢的物理学家，他很风趣直率。他的亲人跟他说，你应该去，因为只有你是人们指望着在这一次调查当中说真话的人，而且你是一个科学家，你说出来的大家会信。
经过一番调查以后，费曼把这个事故的焦点锁在了一个橡胶圈上。费曼以这样一个小小的试验向美国国民解释，事故其实出在了橡胶圈失去了弹性上，所以火箭的发射部件之间会出现漏气，引发了事故。
在他之后有一个更仔细的调查者，是耶鲁大学视觉传达系的教授塔夫特 (Edward Tufte)，他找出了当时国会提交的资料，里面有一张图表，这张图表清晰地记录了在不同气温条件下，航天飞机以往的漏气事故。
▲ History of O-Ring Damage in Field Joints
实际上以前也出过事，可是为什么没有人注意呢？塔夫特在研究当中就指出，这张图它虽然什么都记录了，气温也记录了，事故的位置也记录了，但是由于图画得不对，它就没有表达出来在低气温的情况下更加容易出事，更加容易漏气。
从这个案例上去想，所谓的清晰性到底是什么？这张图不清晰吗？其实也挺清晰的。不清晰的是画图的人的思路，他想把问题锁在什么样的焦点上，他才会怎样去画图。
如何看见资本在全球游动
如果艺术是清晰性的敌人，艺术家的模糊性是不是真的什么也看不清呢？
有一个在美国雪城大学学视觉传达的学生叫作马克·隆巴迪 (Mark Lombardi)。他毕业以后去了图书馆工作，非常注意收集信息，比如一个国家的资金到底是怎样运转的。他不断地在公众媒介报刊上搜集银行、政府、企业的各种资金信息，再把它们编成一个一个的小卡片。
根据这些小卡片，他手画连线把一个个关键信息点连接上。比如一个企业把资金投给了谁，他就画一根线，线上面还有一个箭头，就表明投过去了，如果这个企业转卖了，他就画一根打圈圈的卷卷线。
他用不同的细微的符号，把一根一根节点连接起来，去表达这些复杂的关系。最后他绘制了这张图，如果我们细细地阅读会发现，其实政府的资金、企业的资金都是在全球性地游动。
▲ Mark Lombardi, Oliver North, Lake Resources of Panama, and the Iran-Contra Operation, ca.1984-86, 1999
这张网络图纸特别有趣的是，你可以从任何一个节点开始看，不需要像电影那样先看开始，再看结尾，人的眼睛可以锁住任何一个焦点，可以自由地随着这根线条去移动，去观察。
他的这种方法看起来很笨，但实际上好像又能揭示什么，也给他带来了麻烦。
这张作品被惠特尼博物馆收藏，但是在9-11以后，突然被 FBI 要求拿出来看一看：
其中有一个节点是本·拉登姐夫的名字。
▲ Mark Lombardi 作品局部
我在查资料的过程中发现，他2000年就自杀了，我不知道他是为什么自杀，有人说他是因为抑郁，我觉得会不会是因为他知道的太多了。
世界500强董事名单
在隆巴迪之后，还有一个艺术家也做了类似的事情，他叫乔什·昂 (Josh On)。他做的是人与人的关系，因为他想知道这个世界到底是被什么样的人控制，所以他从世界 500 强的公司中拿到了那些董事的名单，用了当时最简单的技术flash，去连接这些人物的关系，让用户可以打开、点击，自动地寻找和观察。
▲ Josh On, They Rule, 2001
但是如果只是这么一直点下去，是不是没有尽头呢？我想人们还需要一个鸟瞰的视野，看到哪些公司之间有着紧密的关系，哪些人是中心。
当我们能够如此真切地理解这些控制着世界经济的人物之间的关系的时候，我们可不能忘了，乔什是一个艺术家，而不是一个科学家。他让我们迷惑了吗？我想没有，他可能让我们更清晰了。
找一找艺术家成功的秘诀
最近有一帮科学家和经济学家合在一起，也做了一件类似的事情，但处理了更大的数据。他们说我们有世界上143个国家、50万个艺术家的作品资料，我们能不能使用更强大的可视化技术来发现艺术家成功的秘诀？
他们用了一种力矩阵图，这样视觉化出来，你能看到成功的艺术路径吗？
▲ Fraiberger, Quantifying reputation and success in art, 2018
我觉得即便是放大，我也没有发现，我只能发现热点在哪。
当我仔细去读这篇论文，到底能不能发现或者显现一条成功的艺术家路径的时候，我觉得最有用的反而是这两张枯燥的图。
左边的这张曲线图说，我们发现成功的艺术家更多的出生在美国、加拿大和印度，而且根据右边这张图，你这一生当中参加的前五个展览都应该是世界顶级的，如果你前五个展览进入了世界顶级博物馆，那你未来的艺术生涯可能更有希望。
很显然，这张图并没有向我们呈现通往艺术成功的路径，但是科学家们还是有一些发现，好像根据这样的分析结果，我们发现的是艺术成功的一些障碍。
成功太难了，如果要成功，可能只有引用或者借鉴一个更悬的机制，就是博彩，或者是音乐比赛当中的盲听，才能让年轻人有机会进入那些已经禁锢的圈层。这个答案好像听起来很清晰，但它其实反而证明了艺术的成功路径是极度模糊的。
这听起来会让人觉得很悲哀，但是我想可能正是模糊性对艺术家来说是极具魅力的，而且艺术家也不害怕模糊性。
看不清的毕业照、色块组成的泰坦尼克号
比如说杰森 (Jason Salavon) 在这个作品中把一个中学1988年所有毕业生的标准照合成在了一起：
他让我们看到了一个模糊的标准照的形态，你看不清人的长相，只能模模糊糊地分出男女。
这个模糊有意义吗？
我们对比一下1988年和1967年的毕业照就有意义了。
▲ Jason Salavon, The Class of 1988 & The Class of 1967, 1998
当我们对比的时候，是不是可以对年代、风格，以及影像当中所隐含的其他信息，有更加明确的认知？
杰森还有一个作品，比模糊还要再往前一步，他走向了抽象。他用这种颜色平均化的方式去表达电影当中的一帧：
比如我现在穿了蓝色和白色的衣服，如果平均化，我就会是一个浅蓝色的色块而已。
以这样的方式，一部电影的每一帧就变成了一个色块。他把这些色块一个一个连起来，就可以形成一个抽象的画面。
这个画面是著名的电影《泰坦尼克号》。
▲ Jason Salavon, The Top Grossing Film of All Time, 2000
现在是不是能够一眼看到， Jack 和 Rose 应该是在哪一段相遇的呢？
你看这个爱情的故事，它前面是有很多铺垫，才达到中间特别响亮的高潮的。在夕阳当中，他们两个人在船上的那一幕美好的时光，是不是就是中间的那一抹黄色的调性？
而这个电影最悲催的、最痛苦的阶段，就是画面靠下面那个很斑驳的色彩，那一段深蓝色。
我想对于看过《泰坦尼克号》的观众来说，如果能够再以这样的方式看一次电影，会不会带来不同的感受？
我喜欢杰森的作品，是因为他没有主动告诉我什么，而是提供了一个新的景观。我们在看的过程当中，每个人会关注不同的时刻，产生不同的感应。
所以可视化本身就是一个非常有趣的事情，它不仅仅是我从数据当中发现了什么，“请看，这是观点”；而是“数据是这样的，你可以自己看，自己去得出结论”。
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