[自译]基础网络数据的可视化原理

概念科普性的文章吧，看起来有种读课本的感觉，如果想要了解的话，还是可以去原文看看，然后阅读更多的参考读物，文中提到的书也很经典呢。

原文链接：The Principles of Information Visualization for Basic Network Data

不是所有的数据都存在依赖关系，或者是线性结构存在。事实上，有些数据是通过一个或两个属性来组合的：连接和包含。这些数据集被认为是网络。

伦敦地铁网络就是一个简单的例子。这些地铁站相互连接，或者被包含进去。经典的伦敦地铁地图就是数据网络可视化的优秀案例。

网络数据的可视化原理

Riccardo Mazza在他的书《信息可视化介绍》中提出了设计可视化网络数据的四个基本原则：

节点位置

边线表现

相关尺寸

交互元素

节点位置

节点是网络的实体。它可能是一个物理实体（例如地铁图上的站点）或一个抽象实体（如计算机网络中的数据块）。节点是物理的还是实体的并不重要，重要的是如何选择节点的布置。节点的形状、颜色、尺寸都可以用来传递节点的附加信息。

边线表现

节点之间的关系都需要一根边线（基本网格的直线或者是箭头）。一条边可以有方向或者没有方向，可以是直接相连，也可以是间接相连。也可以通过数量，线条的粗细，颜色或其他视觉表现来赋予边线含义。

相关尺寸

网络可能包含非常大的数据集（例如大英图书馆或美国国会图书馆的藏书），这些数据集不能总是通过一对一的简单关系描述，考虑涉及到的更多维度，可以帮助设计者通过可视化方法描述复杂关系。

交互元素

如果您正在使用软件创建网络图-您还可以选择允许用户在您的可视化中创建它们自己的视图。在你陷入可视化的细节之前，最好确定采用何种级别的交互来给用户带来最大的价值。

常见的2个基本网络图

让我们来看看2个基本网络图，它们很好地使用了前三个原则。交互元素往往只适用于更复杂的信息图，所有这里不考虑交互元素。

概念地图

Joseph Novak在1970s发展出了概念地图。它们是表示概念（节点）之间关系的简单表示。它们使用标签边线（被称为命题）来描述两个元素之间的关系。

概念图让信息可视化的设计人员可以接受一个简单的概念，并通过进一步的概念和命题来延伸扩展，这让它在教学中非常有价值。

思维导图

Tony Buzan发展出了思维导图的概念。它们的功能与概念图类似。这个想法是围绕一个特定的主题创建概念，然后用描述关系的边线将它们连接起来。

思维导图与概念图的不同之处在于，它们总是围绕一个中心概念。

Tony Buzan在他的著作《思维导图书》中提供了许多附加规则。这些技术很有趣，与思维导图中的数据可视化显示关联-它们对于理解思维导图，作为网络图并不是必须的。

Tony说使用思维导图会带来帮助“把新的奇特想法与旧友的想法联系起来，这些已经存在的想法，也会变得格外有创意。”

结语

在做网络数据的可视化之前，考虑好四个重要的因素：节点位置，边线表现，相关尺寸以及交互元素。

网络图的两种基本常用工具是概念图和思维图。