专注于两极分化：让喜欢图标按钮更与效率

Behance / 2023年4月13日

交互设计 115 1 0

当谈到李克特量表的可视化时，我们有相当多的选择。我们可以使用100%的堆积条、面板条形图（或其分组版本），或者根据中性答案的位置，使用分歧堆积条的一些变体。这些图表中的每一个都专注于数据的略微不同的方面，但是中间有最多拮据值的发散堆积条是最好的。简而言之，它们是最有洞察力的，能够快速扫描数据，引入了放置中性答案的灵活性，并显示总的同意/不同意份额和极化程度。关于更全面的解释，我推荐Daniel Zvinca的文章。他彻底分析了分歧堆积条的用法，我同意其中的每一个字。

这次我重新设计了另一张PEW研究中心的图表，显示了在美国成年人中进行的调查结果。聊天记录显示了同意和不同意关于中国和美国社交媒体公司如何处理用户个人数据的两种说法的受访者的分布情况。第一个是遵守隐私政策，第二个是以用户舒适的方式使用用户的数据。我喜欢这两个问题以分歧的叠加条呈现，但我相信我们可以改进这个图表。

1YK3PzEWk8gpV-I4fRvV_ng — 图表由作者重新制作。原始信息图的来源：美国人对美国社交媒体公司的信心有限，但对中国社交媒体公司的警惕性更高，PEW研究中心

良好的数据可视化解决方案

在这个图表中起作用的元素

使用发散的叠加条形图

尽管有一些反对分歧堆积条形图的有效论据，但这允许更快地阅读数据。它们消除了寻找负面答案结束和正面（或中性，取决于数据）开始的必要性。有了发散的堆积条形图，我们有两个独立的条形边，这使得比较更容易。

水平方向的图表

使用条形图而不是柱形图，可以为标签留下更多的空间。在这种设置中，我们可以调整标签区域，也可以把它包成两行，但仍然是连贯的。此外，我们通过将一个条形图置于另一个条形图之上来避免任何时间内涵。

使用分歧调色板

分歧调色板的目的是为了显示极性。它通常带有中性点，使用分类（离散）刻度可以省略它。在我们的例子中，由于中性/不知道的答案不包括在内，我们不需要中性点。使用同一颜色的不同变体有助于从视觉上将类似的答案分组。同时，颜色亮度的变化代表了程度的变化。更多细节，你可以查看我的另一篇文章，我在这里写了更多关于不同调色板类型的用法。

错误的数据可视化选择

在这个图表中不起作用的元素

双栏式布局

将图表分成两栏，将比较的可能性降低到只有跨类别的可能性。除此之外，在原图中，我们没有一个比例尺来缓解这个任务。因此，为了比较两个问题，我们必须进行数学运算并将答案相加。

答复顺序

有几种方法来处理分歧的叠加条。我们可以把中性的回答放在不同的位置，或者把它们排除在外；作者选择了后者。我们也可以选择不同的反应顺序–要么遵循原来的顺序，要么把对抗者放在中间。保持原来的类别顺序，将比较的可能性只限于同意和不同意的总份额。

不直观的颜色选择

蓝色和绿色具有积极的内涵；因此，我们必须仔细阅读图例以理解其含义。类别本身可以更加直观。作为一个英语不是第一语言的人，我发现 “不太 “的答案很难立即理解。但由于它是收集到的数据的一部分，我没有干涉它。

如何使这个可视化变得更好❔？

一步一步的改进

调整布局

重新组织图表，把条形图放在彼此的上方，使我们能够进行跨类别和跨问题的比较。此外，它还释放了大量的空间，我们可以通过拉伸条形图来填补，使其长度更容易比较。

改变类别的顺序

重新安排类别的顺序，把最对立的放在中间，可以关注两极分化（同意/不同意者的总和）和程度（意见有多强烈）。新的顺序也为中立答案的放置留下了更多的可能性。我们可以省略它们，把它们单独呈现出来，或者把它们粘在图表的一边/两边。包括中立者使图表更加诚实，但在这个特定的例子中，两者都没有超过1%。因此，我没有在视觉上呈现它们，而是在脚注中添加了一个注释。

换成更直观的颜色

虽然分歧调色板是一个很好的选择，但颜色的选择本可以更好。因为图表中呈现的是同意和不同意的人，我们应该使用具有积极和消极内涵的颜色。蓝色和红色的组合就可以了。我们还可以在图例的位置和格式上下功夫。去掉方块，改用彩色文字，会让人读起来更轻松。把它放在靠近数据的地方，并调整它以反映类别的顺序，考虑到用户将如何消费图表。