连续两天的信息图发展历史介绍之后，今天开始我们来聊聊现代信息图的基本特质和类型分类。
信息图的定义
“信息图（infographic）”一词的起源是“信息”和“图形”的混合体，它们在1960年代左右的英语书籍中首次出现。
术语信息图形（infogragh）出现在它之前。如今，“信息图形”，“信息图”及其缩写形式“信息图”均指同一事物。
信息图表的概念横跨设计、新闻、统计和信息体系结构领域。这个词本身揭示了组成信息图表的四个组成部分中的两个：
数据（信息）
设计（图形）
新闻学（写作）
功能（信息架构）
信息是什么显示，该设计是如何它显示，新闻就是为什么它会显示出来，该功能是谁被证明。
信息图与其相关领域有何不同？如果我们查看这些相关领域的交集，就会发现信息图的关联概念。
生成艺术（数据+设计）–由算法确定的计算机生成艺术品
数据可视化（数据+设计+新闻）–用于通过将数据或信息编码为可视对象（仅处理数字数据）来传达数据或信息的技术
统计图形（数据+设计+功能）–显示未处理数据中的模式的技术
技术写作（数据+新闻）–使用可验证的数据来支持作者的陈述
数据新闻学（数据+新闻学+功能）–一种写作类型，它依赖可验证的数据来传达针对受众的量身定制的特定消息
统计信息（数据+功能）–从未处理的数据中提取模式的方法
插图写作（设计+新闻）–使用将图像与文章整合在一起的设计技术
视觉新闻（设计+新闻+功能）–整合图像和写作以覆盖特定受众的写作体裁
信息架构 （设计+功能）–使信息结构化对最终用户有用的方法
说明性写作（新闻+功能）–一种解释和告知而非说服的写作体裁
此外，信息图研究涉及三个科学领域：
信息设计被认为是统计的一个分支
视觉新闻学是使用数据和设计的新闻学分支
研究信息相对于其受众的功能的信息体系结构
理查德·索尔·沃曼（Richard Saul Wurman）被认为是信息架构领域的创始人（他也是TED大会的创建者），他曾经提出：
你只想了解与自己已经了解的东西相关的东西。
由于信息图既显示了定量数据（统计数据）又显示了定性数据（知识），所以我们对其定义并存在明显分歧。
在统计领域，耶鲁大学前统计学教授爱德华·塔夫特（Edward Tufte）被广泛认为是最权威的人物。尽管他不使用“信息图（inforgraghic）”一词，但他列出了“图形显示（inforgragh）”的规则，该术语包括信息图。
另一方面，我们还应关注的是奥托·诺拉特（Otto Neurath）的作品。诺拉特认为视觉语言应该看起来像它的含义。
两者对于信息图的认识都各自有着拥趸，今天我们对信息图的定义常常介于两者之间。
信息图定义及其泛化
“信息图”一词的定义在2010年左右被泛化，这与它在Google搜索中的兴起息息相关。随着广告商的新兴趣，信息图几乎意味着任何图像和文本的组合。在这种泛化发生之前，信息图制作通常依据更高的标准来制作，那些不符合标准所制作的图示被称作是“伪信息图”。
信息图和伪信息图之间的区别很容易看出：
信息图元素不违反视觉感知规则（格式塔，持续性，无意识推断）
信息图简明扼要
比较是在一定范围内进行的
在视觉上，伪信息图相较于信息图很简单。严格意义上的信息图在视觉上更注重：
谨慎使用颜色
显示相关插图
允许空间为空
显示清晰的标签，比例和轴
使用连贯的图标样式
呈现明显的统一视觉结构 -而不是一系列不连续的部分
当然，随着信息时代、自媒体时代的到来，信息图的概念已经被泛化，很多之前被认为是伪信息图的作品也已经被大众认同是信息图，如果思维导图的理解泛化一样，信息图也成为思维可视化的重要工具之一。
信息图的类型
我们如何将信息图进行分类呢？
我们可以根据制作图表的技术以及将图表分发给受众的策略进行分类。
以下是可能的信息图表分类的列表：
交互级别：静态，交互，动态和运动信息图表
视觉结构：几何模板，基于对象的模板，基于图表的模板
文件格式：静态图片（JPEG，PNG，PDF，SVG，GIF），矢量图片（SVG），网页
宽高比：台式机，移动设备，打印格式
交付：社交媒体分发，病毒分发，实时分发
功能：教育图，说明图，知识图，信息海报
通过视觉结构，我将信息图表分为以下三类之一：
图表。这是使用已知图表类型的最抽象的一种。
抽象类比。这些信息图表使用众所周知的视觉模板（例如地铁地图）来解释其他内容。例如，人类心理学的地铁地图。
比喻和寓言。这里的对象比第二种类型的对象复杂。
海外著名的信息图制作软件adioma的开发者Anna Vital根据视觉结构整理了大量的信息图表类型，并在“如何直观地思考”中为每个示例提供了示例。 另外，她所带领的adioma团队创建了一个由图形和图表类型组成的大型目录，这些图形和图表按其受欢迎程度进行组织。
信息图与数据可视化
信息图不是数据可视化的同义词。信息图可以包含一个或多个数据可视化。为受众量身定制的叙事是将图表与数据可视化区分开来的地方。
换句话说，数据可视化显示未 解释的事实，而信息图表则显示 具有解释的事实。因此，数据可视化显示了客观但相关性较低的信息。信息图表显示了主观和相关的叙述。
将数据可视化与信息图进行类似主题的比较，我们可以看到信息图具有统一的叙述方式，数据可视化将事实分开显示。在信息图表中， 事实是相关的； 在数据可视化中，事实是谨慎的。
相同的数据集，不同的可视化
这是数据可视化和由相同数据集制作的信息图的真实示例（仅年份不同）。
在下面第一张信息图中，设计师专注于数据并添加了很少的修饰，这使其成为与数据可视化进行比较的一个很好的例子。信息图为我们留出了足够的空白空间，以供您注意这些见解。例如，我们看到，如果癌症是一种疾病，那将是最大的杀手。
而第二张信息图却给了我们另一个见解：我们经常将战争归咎于人类的问题，但战争仅占当今损失的生命年的0.05％。对于专家流行病学家来说，这些见解可能是多余的。下面的数据可视化仍然更加客观。
卫生计量与评估研究所的数据可视化
由Thomas Porostocky制作的图表
简而言之，信息图表至少在以下方面与数据可视化不同：
（未完待续）