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    学习委员

    看啊!莫斯科人冷的都不会笑啦!

    楼主 发表于 2019-08-13 14:30:51

    数据可视化并不是简单的把数据变成图表。而是以数据为视角,看待世界。换句话说,数据可视化的客体是数据,但我们想要的其实是----数据视觉。以数据为内容,以可视化为手段,目的是描述真实,探索世界。这篇可视化是对Instagram上面的自拍照进行分析,列举了5个城市来对比,分别是曼谷,柏林,莫斯科,纽约,圣保罗。整篇文章以黑色为主色调绿色为辅色,草绿色作为提亮色。用到了散点图、箱型图、柱状图等。下图是展示这五个城市的自拍照全貌,可以筛选城市,也可以简单的操作,剪裁,旋转。

    下图是分析每个城市的性别和年龄概况,横轴是年纪分布,上方表示女性,下方表示男性,从图中可以看出曼谷年轻人最爱自拍主要集中在20-22岁,男女比例也比较平均。莫斯科的女性自拍比较多,男性很少。其他城市也可以通过图例分析得出。这个图是由真实的自拍照片缩小成的正方形组成,鼠标移到正方形上能看到清晰的照片。

    下图是对自拍情绪的分析,横轴表示情绪变化,从左到右依次是愤怒—正常—开心。纵轴依然是表示性别划分。谁笑得最多,谁比较冷静?从图中可以看出曼谷很多的笑脸,莫斯科的人们自拍很平静,圣保罗也有很多开心的自拍。

    这是一个过滤器,可以筛选人群(城市、年龄、性别),动作(方向、旋转、倾斜度),情绪(冷静、愤怒、开心),很有意思,自己点点看吧,据说愤怒的人会更强烈地倾斜他们的头?这个过滤器设计的也很有意思,区别于常规的文字筛选,这个是用的图形,可以点击,也可以划区域筛选。

    数据收集和分析

    该项目基于我们通过自动图像分析和人工判断分析每个城市的数万张图像编制的独特数据集。

    ○ 为了找到自拍照片,我们从Instagram上收集的656,000张图片中随机选择了120,000张照片(每个城市20,000-30,000张照片)

    ○ 通过图片识别技术把单人自拍照片给标记出来。

    ○ 然后我们为每个城市选择了前1000张单人自拍照片。将这些照片通过图像分析,在这些单人自拍照片的基础上,判断出人物的年龄与性别。通过对面部的自动分析,计算出眼睛、鼻子、嘴巴的位置,判断出它们的情绪。

    ○ 最后一步,项目团队的两个成员手动检查了这些照片。希望保持数据大小不变,使可视化效果相当,最终我们选择了每个城市的640张自拍照片。

    在收集自拍的过程中有以下几个发现:

    所有城市的照片中,自拍只占了3-5%。这里用面积图可以清晰的看出占比。

    从性别上来看,女性更爱自拍,莫斯科是一个强大的异类,在这里,女性比男性自拍的多4.6倍!这里用的柱状图来表现。

    爱自拍的基本都是年轻人居多,曼谷是最年轻的城市(21岁)而纽约是最老的城市(25岁),男性的平均年龄高于每个城市的女性。这个图左右对比展示男性和女性的平均自拍年龄,一目了然。

    从情绪上来看,曼谷和圣保罗的自拍照笑容很多,莫斯科最少。是不是因为太冷了?这个图是看微笑指数的。

    总的来看,女性拍照的姿势更加丰富多样,其中圣保罗的姿势最夸张。这个交叉图是看自拍头部倾斜幅度的,交叉角度越大,倾斜度越高。

    这个案例就写到这儿啦!小伙伴们的脑洞有没有被开启一点点呢?

    原文链接:http://www.selfiecity.net/#explore-further

    我是数澜科技·ONER团队成员,下面是我们的可视化作品之一,请看官们多多指教!

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