信息图是信息、数据和知识的视觉化表现形式，数据新闻的制作中，常常要用信息图来进行信息、数据和知识的传达。而图表设计精良的数据视觉化作品，不仅可以吸引受众，留下深刻的印象，还可以帮助受众更好地理解和把握作品的核心。对于数据新闻而言，视觉效果不仅仅有审美上的功能，在新闻叙事上也有重要的作用。
视错觉（Illusion）在图形设计的应用中，可以在平面形态中产生令人意想不到的多元的视觉效果，可以用很少的笔墨达到增加作品感染力的效果。视错觉运用得当，不仅可以让数据视觉化作品创意十足，节约设计成本，还可以在规避掉一些由于“标准工具”造成的视觉上的不和谐。
01
“标准”可能会骗人
由于视错觉的存在，一些使用具有标准刻度的工具制作出来的图形，拼合成图表后也会显得很不和谐。在这个时候，一味去追求更标准的刻度恐怕会适得其反；只凭借自己的眼睛去调整效果会更好一些。
加斯特罗图形（Jastrow illusion）
加斯特罗图形
左面的加斯特罗图形（Jastrow illusion）中，两个圆弧图形是大小一致、形状相同的两个图形，如果将它们重合就会呈现出右面的状态。但是视觉上依然会觉得蓝色的圆弧要略微大于紫色的圆弧。
这是因为人们在比较它们时，倾向于就近比较。即用两个图形相邻的部分去互相比较。用紫色图形的短边去比较蓝色图形的长边，这样一来就会显得紫色的圆弧偏小。这个视错觉现象出现于弧状的图形中，两个面积相同的圆弧，即使弧度不同，只要呈现出这个摆放方式，便有可能出现外侧图形“缩水”的视错觉现象。
双层环图
在数据图表中，我们使用“双层环图”的时候，要格外留神，不要让外圈和内圈过于相似的图靠的太近，出现加斯特罗图形的状态。
三角形分割错觉
如果将三角形放置于一个矩形边框中，可能会觉得它的居中位置很诡异，软件自动对齐的样子会显得尖端占据的份额减少，这就是“三角形分割错觉（Triangle segmentation illusion）”。相应的，如果将一个点放在等边三角形高的一半的位置时，看起来高被分为一长一短两个部分。这一视错觉主要因为两个理论：透视关系：在三角形被放置于矩形中时，三角形和矩形本身会形成纵深感。相当于站在马路中间眺望远方，远方的马路会呈现出两边逐渐合拢的样子。放在三角形上会显得其尖端在视觉上被拉长。
左侧为质心，右侧为重心
中点和质心：三角形的质心可以将三角形外接矩形分为相等的两个区域，可以使放置三角形的矩形被分为相等的两部分；重心则是三角形中线的交点。为了令矩形中的三角形居中，一般会将矩形的中心同三角形的重心相重合。
02
巧妙的视错觉应用
马赫带效应（Mach band effect）
视错觉不只会给精确的测量结果应用于视觉化呈现中时捣乱，大多数时候，适当地利用视错觉会让自己的作品在不增加工作量的同时改善视觉效果。
在同色的渐变毗邻摆放是一个很常见的设计手法，颜色赋予的层次感可以带来一些空间感。这是因为人在注意渐变色的交界处时，会感觉有一个“阴影”出现在色带的边缘。实际上，这也是我们的视错觉的影响，这种影响被称之为“马赫带效应（Mach band effect）”。
1868（一说1865）年，奥地利物理学家E·马赫发现的一种主观的、明度上的边缘对比效应，当观察两块亮度不同的区域时，边界处亮度对比加强，使轮廓表现得特别明显。
马赫带效应图
在应用于图表上时，马赫带效应可以令颜色渐变且相邻的图形之间呈现出层次感，应用于饼图、柱状图等具有毗邻特征的图表时，会比较合适。例如网易数读的《中国举办国际赛事数量全球最高》使用了渐变毗邻效果的玫瑰图（饼图的变式），《全球茶叶消费排行榜：喝茶最多的不是中国人》则将“马赫带效应”用在了柱状图和桑基图上。这个视错觉效应应用的范围很广，可以让人印象深刻。
应用“马赫带效应”的玫瑰图
康士维错觉（Conway illusion）
有一个和“马赫带效应”有相似效果的视错觉现象被称为“康士维错觉”，如果你是一个柯南粉，对此应该不会陌生，在这部动漫里“康士维错觉”被多次提及。
康士维错觉
这个视错觉现象是将一个个体形状做出两端渐变的处理，之后大量规律性纵向排列。在人类视觉中，这个整体会有规律地呈现“一边倒”的渐变效果。但是实际上，当被平行摆放时，会发现两边颜色完全相同。
写在最后
视错觉在带来独特的视觉效果的同时，也会影响到数据图表的准确性，造成传达信息上的障碍。这就需要根据实际情况，用肉眼进行调整，这个过程被称作视觉补正。有的时候，并非根据软件度量出的精准值生成的图表就一定能够将信息准确地传达给受众，制作数据视觉化作品的时候偶尔也要相信自己的眼睛。
关于视错觉的应用在设计范畴已经由来已久，创造了很多让人印象深刻或眼前一亮的视觉体验。对于数据视觉化而言，视觉效果同样是衡量作品质量的重要组成部分，视错觉同样具有极大的发挥空间。适当地运用美学中的一些技巧和理论，可以让自己的作品在视觉呈现上增色不少。视错觉只是其中一个美学在数据视觉化上的落脚点，还有更多的“跨界”运用等待我们去发掘。
没看够？点击下面的链接阅读更多往期佳作
白杨数说 | 用数据书写时代注脚 用新闻记录社会百态
白杨数说 | 令人眼花缭乱的数据图表，你选对了吗？（三）
白杨数说 | 让你的视觉化轮盘“转”起来
有任何疑问或者建议请在留言区或者公众号后台留言。
关于数据新闻业界和学界的前沿话题您还想知道些什么？数新小白杨欢迎您的留言!
期待您的关注、“在看”和转发分享。
作者 | 郭正一
如果觉得《白杨数说 | 我看错了？我看错了！》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
