迷彩通常意味着与周围环境协调一致。在一个世纪之前，战舰想躲避潜艇时不会用这一招，因为在不断变幻的海天背景之下，船首波与主烟囱会时刻暴露出战舰的位置。于是炫幻迷彩应运而生，这种迷彩由弯弯曲曲的线条和五颜六色的花纹，以很抽象的方式显示出来。采用炫幻迷彩的战舰不难定位，难的是在程序繁琐的拦截中，发射鱼雷之前需要潜望镜操作手迅速判断出战舰的航速与航向。也就是说，设计炫幻迷彩的目的就是造成误判，有证据表明这种策略确实有效。
现在让我们讨论一下数据可视化，这是数字导向新闻报道中近来最炙手可热的操作手法，不过这也让我们想起弗洛伦斯•南丁格尔(Florence Nightingale)这样的人物。她不仅是史上最著名的护士，而且是最漂亮的可视化技术“鸡冠花图”(Coxcomb diagram)的创始人。另外，她还是首位当选英国皇家统计学会(Royal Statistical Society)的女性会员。
数据可视化用复杂数据生成强大而精美的图像。它就像行文技巧一样：它能带来舒适的体验，如果应用得当，能成为一种发挥积极作用的武器；但另一面，它充满诱惑，并可能具有欺骗性。我们对于数据可视化的经验少于在修辞方面的经验，在这方面还处于懵懂状态，很容易可视化冲昏头脑。数据可视化被等同于统计版炫幻迷彩的情形太多了——富有冲击力的形象吸引了我们的注意力，而这要么不能传递有用信息，要么会在很大程度上误导我们。
举一个危害相对不大的例子，比如《纽约客》(The New Yorker)最近上线的地铁不平等在线地图。文中说：“纽约有不平等问题。”接着该文请我们点击不同的地铁地图，这会让我们看到一幅截面图，截面图显示出沿着不同地铁线路乘客收入中位数分布的波峰和波谷。这一结果看上去十分漂亮，但是它所提供的信息远远比不上一幅地图本来能提供的信息量。这其实是一件打着统计分析幌子的艺术品。
更有名的例子，是戴维•麦坎德利斯(David McCandless)令人印象深刻的动画“债务方块(Detris)”。在这个动画中，巨大的方块缓缓落下。为了向那个令人上瘾的电脑游戏“俄罗斯方块”(Tetris)致敬，背景音乐采用了8位音轨。这些方块的大小表示相应的美元金额。在“600亿美元：2003年伊拉克战争耗费成本估值”的方块之后，随之而来的是“3万亿美元：伊拉克战争总成本估值”。在这之后则是沃尔玛(Walmart)营收、联合国(UN)预算、金融危机成本以及许多其他项目。
这一动画纯粹是一种炫幻迷彩。这完全把统计学的苹果和统计学的桔子放在一起进行了比较。例如，与伊拉克战争有关的比较并不是第一眼看上去的那种“过去和现在的比较”，而是美国国防部(DoD)曾经估计的可能花销与一种涵盖因素更多的宏观估值的比较，后者包括了死亡战士生命的在财务估值，另外还包括了一万亿美元的“宏观经济损失”。伊拉克战争确实是一场灾难，但完全没必要为了证明这一观点而在统计上采取调包手法。
麦坎德利斯告诉我们，信息可以是十分美妙的。不幸的是，误导性信息也可能同样美妙。或者，正如统计大师麦克•布拉斯特兰德(Michael Blastland)所说：“我们很有可能会犯下与过去常犯的统计错误一样的错误，只是表现形式更漂亮一些。”
那些漂亮的鸡冠花图也不例外。它们确实展示了克里米亚战争(Crimean war)中人员大量致死的原因，并且无可辩驳地证明了改善卫生条件能拯救人们的生命。但是南丁格尔传记作家休•斯莫尔(Hugh Small)声称，南丁格尔选择鸡冠花图的目的是为了专门证明以上观点。实际上，简单的直方图原本能呈现得更清楚一些，但是就南丁格尔的目的而言，直方图的问题在于因果关系表现得太过清晰，因为读者会从直方图得出结论，冬天来临与糟糕的卫生条件导致的死亡人数同样多。南丁格尔展示数据的方式是极有控制力的。这样的呈现方式不是为了传递信息，而是为了说服读者。我们观赏当代数据可视化图案之时，应该铭记这一点。
via：ftchinese
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