有哪些堪称经典的信息图？
在我们每天淹没在海量信息的世界里，有些信息图就像一座座指路明灯，它们不仅仅是数据的堆砌，更是将复杂的概念清晰呈现、引人入胜的故事讲述者。这些信息图之所以能被奉为经典，是因为它们在设计、内容、传播力和影响力上都达到了一个令人赞叹的境界。它们触及了我们的认知，改变了我们看待事物的方式，甚至在历史进程中留下了深刻的印记。
下面，就让我们来一一探寻那些堪称经典的信息图，并试着解读它们为何能够如此深入人心。
1. 约翰·斯诺的霍乱地图（1854年）
这幅地图可以说是信息图的“活化石”，也是流行病学研究的里程碑。在1854年，伦敦的Soho区爆发了严重的霍乱疫情，死亡人数急剧上升。当时，人们普遍认为霍乱是由“瘴气”引起的。然而，一位名叫约翰·斯诺（John Snow）的医生却不这么认为。
为何经典？
洞察力与行动力： 斯诺博士没有满足于当时主流的理论，而是亲自深入疫区，挨家挨户地收集信息，询问生病和死亡的家庭饮用水的来源。他将 Soho 区的每一例霍乱病例标记在一张地图上，并将主要的饮用水泵也标记出来。
视觉化证据的力量： 这张地图最令人惊叹的地方在于，它清晰地展示了一个惊人的模式：几乎所有的霍乱病例都集中在Broad Street的一处水泵附近。这个水泵的水源受到了附近污水管道的污染。这张地图用最直观的视觉证据，有力地证明了霍乱是通过受污染的水传播的，而非当时普遍接受的瘴气理论。
历史性的影响： 斯诺的发现不仅在当时拯救了无数生命，他最终说服了当局关闭了这个被污染的水泵，疫情也随之得到控制。更重要的是，他的研究方法开创了公共卫生研究的先河，为后来的流行病学和疾病控制奠定了基础。这幅地图是科学推理和数据可视化的绝佳范例，它证明了清晰的视觉呈现能够颠覆固有的认知，并促成切实的改变。
2. 拿破仑帝国衰落地图（1869年）
由法国统计学家查尔斯·约瑟夫·米尼奥（Charles Joseph Minard）绘制的这张地图，被誉为“信息图界的蒙娜丽莎”。它描绘了拿破仑在1812年入侵俄国的全过程，以及大军如何从辉煌走向毁灭的惨痛经历。
为何经典？
多维度的信息融合： 这幅地图的复杂性和强大之处在于，它将多个维度的数据巧妙地融合在一起，形成了一个引人入胜的故事。
地理位置： 它展示了俄国广袤的大地，以及拿破仑军队行进的路线。
军队规模： 不同颜色的线条代表了前进和撤退的军队规模。军队越庞大，线条越粗。
温度： 最令人震惊的是，地图下方有一条温度线，显示了俄国严酷的冬季对军队的毁灭性打击。随着军队的深入，气温骤降，与军队数量的锐减惊人地同步。
时间和阶段： 路线上的不同颜色和宽度变化，直观地展示了军队在不同阶段的损失情况。
情感的传递： 这不仅仅是一张数据图，它是一幅关于战争残酷性的艺术品。通过这些线条的粗细变化和颜色对比，观者能够真切地感受到军队从最初的强大自信，到逐渐被严寒、饥饿和战斗消耗殆尽的绝望过程。这种情感上的冲击力，是许多现代信息图难以企及的。
叙事性： 米尼奥的地图不是平铺直叙地展示数据，而是通过视觉化的路径引导观众跟随拿破仑军队的命运，从一个高潮跌宕到另一个低谷。它是一个关于野心、战略、环境以及人性的宏大叙事。
3. 英国癌症死亡率地图（1930年代）
在20世纪初，英国的癌症死亡率逐渐引起了关注。为了更好地理解和控制这种疾病，医疗统计学家们开始利用信息图来分析和呈现数据。虽然可能不像前面两幅那样拥有广为人知的具体名称，但这类信息图在推动公共卫生研究方面发挥了至关重要的作用。
为何经典？
区域性模式的揭示： 在信息图领域，地理信息系统（GIS）和地图可视化是分析区域性健康问题的重要工具。通过将癌症死亡率与特定地理区域（例如，不同城市、地区甚至乡村）关联起来，信息图能够揭示出一些肉眼难以发现的模式。例如，可能某个特定地区的人口癌症发病率异常高，这就可以促使进一步的调查，找出潜在的致病因素，比如当地的工业污染、生活习惯或饮食结构等。
政策制定的依据： 这些地图不仅仅是学术研究的工具，更是为政府和公共卫生机构提供决策依据的关键。当信息图清晰地显示出某个区域存在健康危机时，决策者就可以更有针对性地分配资源，制定相应的健康政策，例如加强健康筛查、改进环境卫生、开展健康教育活动等。
长期健康趋势的追踪： 随着时间的推移，通过制作一系列年度或定期的癌症死亡率地图，研究人员可以追踪癌症发病率的长期趋势，评估不同干预措施的效果，并及时调整公共卫生策略。这种动态的数据呈现，对于理解和应对慢性疾病至关重要。
4. “我们被淹没了”（Our World in Data）系列信息图
“我们被淹没了”（Our World in Data）是一个非营利性研究项目，致力于用易于理解的图表和信息图来呈现全球性的重要议题，包括贫困、健康、环境、能源、食品等。
为何经典？
数据驱动的叙事： 这个项目最显著的特点是其强大的数据驱动能力和精湛的可视化技术。它们汇集了来自全球的研究机构和组织的大量数据，并将其转化为各种交互式图表、动态地图和信息图。
易于访问与理解： 它们致力于让复杂的数据变得触手可及。信息图的设计简洁明了，注重用户体验，允许用户自由探索数据，放大细节，甚至下载数据进行自己的分析。
广泛的社会影响力： “我们被淹没了”的信息图被广泛应用于教育、新闻报道、政策讨论和学术研究中。它们成功地让更多人了解了全球面临的挑战和进步，提升了公众对许多关键议题的认识，并激发了对解决方案的讨论。例如，它们关于全球贫困率下降、预期寿命增长以及气候变化的数据可视化，都产生了巨大的社会影响。
持续的更新与迭代： 该项目的信息图并非静态一次性产出，而是会根据最新的数据和研究不断更新和迭代，确保信息的准确性和时效性。这种持续的投入使得它们始终站在数据可视化的前沿。
总结：经典信息图的共通之处
纵观这些经典案例，我们可以发现它们之所以能够脱颖而出，并非偶然，而是具备了一些共同的特质：
清晰的洞察： 它们解决了某个重要的问题，或者揭示了某种不易察觉的模式。
精准的数据： 基于可靠、详实的数据是其生命线。
卓越的视觉设计： 使用恰当的图表类型、颜色、布局和字体，将数据转化为易于理解的视觉语言。
强大的叙事能力： 不仅展示数据，更能讲述一个引人入胜的故事，触动观众的情感和思维。
显著的影响力： 改变了人们的认知，促进了科学研究，甚至影响了政策和历史进程。
信息图的魅力在于，它能够化繁为简，让复杂的世界变得更加清晰和易于理解。而这些经典的信息图，则更是将这一能力发挥到了极致，它们不仅是信息的载体，更是智慧的结晶和艺术的升华。它们提醒我们，在信息爆炸的时代，好的可视化依然是连接事实与理解的最有效桥梁。
网友意见
堪称经典之作的，应是在这个领域中具有开创性、典范性和权威性的作品。所以，见诸媒体新闻中的各种信息图，虽不乏精良之作，但我认为称不上经典。
赞同
@白砂糖提到的那几个经典案例，以下我再补充几个：
1. 1931年贝克设计的伦敦地铁路线图
上图是贝克在1933年第一次对外公开发布的版本。
1931年，哈利·贝克在替伦敦地铁的讯号室绘制电路图时受到启发，设计出了经典的1933年版路线图。在以前的版本中，都是按照实地比例进行绘制的，比如1908版：
而在1933年新版中，整个路线图就像电路板一样的规格化，大部分的车站站距画得整齐划一，路线也都安排成垂直、水平或45度角，再将多种颜色用于各路线之间的辨识，克服了照实绘制的旧版地图所具备的缺点，也使得整幅地图在视觉上变得更简单明了，高下立判！
然而，跨时代的设计在一开始总是容易被权威所否定。1931年，伦敦乘客运输委员会认为贝克的设计改动太过极端，退回了贝克的作品。之后，贝克并没有放弃，回去将路线图做了一番修正，在1933年终于得到了上级同意印制了一千份小册，推出后很快就被乘客抢光，贝克的努力从此大放异彩，衍生出现代的地铁路线图。
1933年与2012年伦敦地铁路线图合体
2. 史上第一张饼图 - by William Playfair
William_Playfair（1759-1823）是苏格兰的工程师，政治经济学家以及统计图形方法的奠基人之一，他创造了我们今日习以为常的几种基本统计图形。上图出现在其著作《TheStatistical Breviary》中，首次使用了饼图来展示一些欧洲国家的领土比例，在这张图中，对土耳其帝国采用了饼图形式，可以看出当时的土耳其帝国分别在亚洲、欧洲和非洲的领土面积比例。图上每个圆左右两条直线分别对应该国的人口和税收值。这位大师还发明了线图、条形图、面积图。
以上3张图片来自 哈佛商业评论 -
数据可视化起源，侵删.
3. 法国文盲率分布图 - 1826年，by Charles Dupin
Charles Dupin是一个法国数学家，工程师，经济学家以及政客（真是全才啊）。1826年，他首次运用区域灰度地图的表现手段来展示法国当时的文盲率分布情况，这是第一张现代形式的主题统计地图。此后，各种不同主题的统计地图开始出现，比如其他答案里提到的霍乱地图。提到霍乱地图，还有个令人惋惜的故事值得一说。在 John Snow之前，有个叫Robert Baker的医生也研究了英国利兹市的霍乱问题。在1833年，他绘制了以下这张霍乱的分区分布图。
Baker在他的图上揭示了疾病和居住环境的联系，缺乏清洁用水和排水系统的居民点是疾病的高发区。但是在他的图上没有显示发病率，关于疾病起因的认知，他尽管走对了路，但还是不完备的。伟大的发现擦肩而过，最终由Snow在1855年完成。
4. 法国各地向巴黎输送牲畜产品的分布情况图 - 1858年
此图的作者就是创作了拿破仑1812远征图的Joseph Minard，经典之处在于首次将饼图融合到地图中。这位法国工程师，将一生大部分时间都贡献给了水坝，运河和桥梁的工程建造和教育事业。直到1851年退休，已近70岁高龄的他才正式转入了可视化领域，研究数据信息图形的绘制。在他最后的20年里，Minard在可视化领域贡献了许多创新，共绘制了51幅各种形式的可视化图形，是那个可视化黄金时代当之无愧的大师，法国的“William Playfair”。他创造了流地图这一表现形式，代表作品除了1812远征图，还有如下这些：
反映美国内战对欧洲棉花贸易的影响（1856-1865）
法国的酒类出口情况（1864）
以及，同时期绘制的另一幅历史图，汉尼拔的远征
5. 切尔诺夫脸谱图Chernoff Faces
这张很喜感的脸谱图，除了能搞笑，还有其他更牛逼的技能。它学名叫切尔诺夫脸谱图，是统计学家赫尔曼·切尔诺夫于1973年发明的，其基本思想是把多维数据的特征映射到卡通人脸中，首先被用于聚类分析的可视化，可以揭示多维数据中的趋势特征。按照切尔诺夫于1973年提出的画法，采用15个指标，各指标代表的面部特征为：脸的范围、形状，鼻子的长度，嘴的宽度、位置，笑容曲线，眼睛的位置、分开程度、角度、形状和宽度，瞳孔的位置，眼眉的位置、角度及宽度。这样，将各变量的取值进行一定的数学函数映射后，就可以确定脸的轮廓、形状及五官的部位、形状，每一条数据都可以用一张脸谱来表示。由于人类非常善于识别脸部特征，脸谱化使得多维度数据容易被分析人员消化理解，有助于数据的规律和不规律性的可视化。而切尔诺夫脸谱的局限性在于，它无法表示数据的多重联系，以及未能显示具体的数据值。目前这种方法已被应用于多地域经济战略指标数据分析，空间数据可视化等领域。
参考资料：
数据可视化简明史 简单易学多维数据可视化R实现：神奇的卡通脸谱图Chernoff facesMilestones in the History of Thematic Cartography, Statistical Graphics, and Data Visualization
图片若未标注，均来自于
Wikipedia.
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待续，有空再更.
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