太空中的动物

可视化显示了1947年至2019年间进行的300次太空任务，其中有动物和微型生物参与。这些任务已按动物和年份分组。每年都会显示以下数据：任务总数，送入太空的动物总数，动物的性别（如果有）以及组织任务的国家地理区域。

资料来源：supercluster.com
Federica Fragapane的一个项目
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—— @张瀚文（六一）(liuyi-zhw)

世界的语言

语言为了解文化和历史提供了一个窗口。它们也是绘制世界地图的独特方式 —— 不是通过陆地或地缘政治边界，而是母语。该可视化展示了世界上使用各种语言的分布。面积代表了使用该语言的人数，颜色映射了所属大洲。可以发现使用中文的人数最多，其次是英文、印度语、日语。除此之外，可视化底部还展示了“被学习的最流行的语言”，排名前三的是英语、法语、中文。
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@十吾(shiwu-5wap2)

CrowdLayout: Crowdsourced Design and Evaluation of Biological Network Visualizations

生物学家经常会用网络来分析实验中的现象，比如细胞内分子的交互，电信号在神经元之间的传递，但是创建一个能够有效表现生物学信息的网络扔存在挑战。尽管有大量的自动图布局算法，但是这些算法没有利用网络中生物学信息，生成的布局效果没有实际意义；专家通常会利用自己的专业知识通过手动的方式对这样的网络布局，但是这样的布局方式效率太低，难以短时间内对大量网络数据生成有效布局。所以这篇文章通过众包的方式让普通用户在一定的准则下，帮助专家创建、评估网络数据的布局。
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图布局的编辑页面

专家可以上传图数据到该系统，可以选择自动的布局算法，或者手动完成布局。当专家选择众包的方式后，系统会通过 Amazon Mechanical Turk 招募五个用户，让五个用户分别利用这个页面创建布局，创建好的布局结果会返回给专家，让专家评估。

因为普通用户缺乏领域知识，为了帮助他们生成有意义的布局，系统提供了如下 4 个生成准则：

  1. 将三角形排列在布局的顶部；
  2. 将正方形排列在布局的底部；
  3. 将相同形状的节点排布在一起；
  4. 将相同颜色的节点排布在一起。

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不同用户和专家生成的网络布局

为了评估用户生成布局的有效性，作者设计一个评估实验。作者基于 6 个代表性的生物网络数据，使用了两种布局算法，招募了 5 位用户，1 位专家，一共生成了 48 个布局。针对这些布局，邀请了另一位专家对这些布局结果打分。
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不同方式产生布局的打分结果

如上图所示，算法布局产生的效果最差，而普通用户的布局效果相对较好，但还是和专家生成的布局存在一定差距。

这篇文章提出了通过众包方式，解决大量图数据的布局以及评估问题。专家在布局的时候往往利用到自己的领域知识，对布局结果有一个综合考量，然而这些考量有的并不能完全显示定义出来加入到算法中，因而算法产生的布局往往不能满足需求。
@聚则(moyee-bzn)

3D Map of Land Values in Japan: 1989 - 2019

日本政府每年公布约 26000 份地价，将这些数据收集起来，就有了下面这个日本地价地图。通过交互，可以查看从 1989 年（房地产泡沫时期）到 2019 年这 30 年间的日本地价变化。
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@珂甫(pddpd)

因为绝望而选择离开的那些人

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已经有超过20万美国人在被新型冠状病毒感染后死亡。然而，这些远不是这场大流行病的唯一受害者。2007-2018年，有160万美国人死于绝望，由于COVID-19危机让有心理健康和成瘾问题的人得不到适当的照顾，反而因疫情和应对措施造成了额外的压力，专家预测这个数字在2020-2029年将达到200万。

数据可视化公司Periscopic制作了一个令人印象深刻的数据可视化项目，旨在吸引广大受众对这个问题的关注。在Well Being Trust和Robert Graham Center的研究基础上，其专家以图形化的方式展示了因绝望而导致的预计死亡人数，以及为了帮助那些处于危险中的人而必须改善的三个主要支持结构。人类的生命被显示为飞在水面上的灯光，当你改变心理健康护理、就业状况和社会联系的水平时，他们要么留在那里，要么沉入海底。试看这些因素对拯救生命有多重要。其实还有更多的东西需要调查。这是一个令人惊叹的StoryTelling可视化项目，数据和人性化都被很好在过程中体现了。
@明多牧(mingduomu)

Smart Fishlift

Smart Fishlift可提供有效的鱼类迁移以及迁移过程中水质数据的
通过这个项目可以清晰的看到水质的变化对于鱼类迁移的影响
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项目一个很好的设计是隔天的数据叠加时的处理方式与鱼群数量、时间以及水质数据关联起来，很直观。
@镜曦(jingxi.lp)