潘婉

摘要：在數字媒體和人工智能時代，信息可視化與計算機科學緊密結合，其融合為數據解讀和信息傳播提供了革命性的變革手段。然而，當前信息可視化中數字媒體的應用仍面臨著技術融合的表層化、用戶體驗和互動性不足、信息安全與隱私保護薄弱等問題。可以從深化技術與內容的融合策略、優化用戶互動性與體驗設計、強化信息安全與隱私保護措施等角度入手，實現信息可視化質量的提升、用戶體驗的增強和數據安全的增強。

關鍵詞：信息可視化；數字媒體；計算機；人工智能

一、前言

信息可視化技術，是通過將復雜的數據集轉換為直觀的圖形和圖像，這極大地促進了信息的理解和傳播。在信息可視化領域，數字媒體與人工智能、計算機科學的結合已成為推動技術革新的關鍵動力。這一趨勢不僅提升了數據解讀的深度和廣度，還賦予了信息傳達更豐富的視覺表現形式。然而，這一領域的發展尚處于如何更有效結合數字媒體的創新手段，以及如何利用人工智能和計算機科學的最新成果來提升信息可視化的質量和效果方面的不斷探索之中。對此，本研究旨在深入分析數字媒體在信息可視化中的應用現狀，并探討信息可視化中運用數字媒體的路徑分析。通過對交互式可視化、數據分析技術的深入研究，以及探索多元文化元素與數據安全在信息可視化設計中的深度融合，本研究致力于提升信息的可理解性和用戶的參與度。此外，本研究還探討了如何在確保數據準確性和完整性的同時，更好地融合數字媒體的創新手段，從而有效地提升信息可視化的整體質量和影響力。

二、信息可視化中數字媒體的運用

在數字媒體中，信息可視化作為一種有效的數據表達和交流手段，其在多維度展現出獨特的價值和效能。數據可視化技術通過圖形、圖像、動畫等形式，將復雜的數據集轉化為直觀、易于理解的視覺表示，從而增強數字媒體信息的傳播效果和觀眾的認知效率。在此過程中，圖表設計、顏色編碼、布局優化等元素發揮關鍵作用，使得數據呈現出既美觀又富有信息量的視覺效果。在處理大數據時，信息可視化利用計算機圖形學、數據挖掘技術和人機交互原理，有效地提煉和展示數據中的關鍵信息。此外，交互式可視化技術為用戶提供了探索和分析數據的工具，通過用戶界面設計和交互邏輯的優化，使用戶能夠更深入地理解數據背后的含義。在此過程中，數據挖掘和圖形設計的結合成為關鍵，這使得抽象數據具象化，進而有效地提升信息傳播的效率和質量。通過散點圖、熱力圖、時間序列圖等多種信息圖表，數字媒體可以展示不同維度的數據關系，使得信息的層次和結構清晰化。此外，可視分析和動態數據展示等交互式數據可視化技術，允許用戶根據個人需要調整視角和深度，從而在數字媒體中實現個性化的信息探索[1]。

隨著大數據和人工智能技術的發展，數字媒體中的信息可視化不僅僅局限于靜態圖表的展示，而是越來越多地運用動態可視化、三維可視化技術，甚至融合增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術，為用戶提供沉浸式的信息體驗。虛擬現實中的數據可視化可以讓用戶在三維空間中直觀感受數據的規模和關系，增強了數據的可理解性和吸引力。同時，機器學習算法的應用使得數據可視化工具能夠更加智能地處理大規模數據集，提供更加精確和深入的分析結果。在數字媒體中，信息可視化的應用還體現在用戶界面和交互設計中。通過合理的顏色搭配、圖形布局和動畫效果等有效視覺設計，可以提升用戶界面的可用性和吸引力，使得用戶在瀏覽和操作數字媒體內容時的體驗更為流暢和愉悅。此外，用戶交互數據的可視化分析對于理解用戶行為、優化媒體內容和提升用戶體驗具有突出意義。通過分析用戶的點擊率、瀏覽路徑和停留時間等指標，可以有效地調整媒體內容的布局和展示方式，以適應不同用戶群體的需求。

在總體設計上，信息可視化的構成要素和視覺敘事策略需要精心規劃和實施。這包括數據的選擇、清洗、轉換等前期工作，以及圖形設計、動畫制作、故事敘述等創作環節。有效的信息可視化不僅僅是數據的視覺化表達，更是一種復雜數據背后故事的藝術呈現，這要求設計者具有深厚的數據理解能力和創造性的視覺表達技巧。因此，信息可視化的運用形式在數字媒體中展現了數據驅動下創新與美學的融合，為信息的表達和交流提供了強大支持。

三、信息可視化中運用數字媒體的現狀分析

（一）技術融合的表層化現象

信息可視化與數字媒體的融合在當今的技術發展中呈現出明顯的表層化現象，這一趨勢主要體現在技術應用的廣泛性和淺層次性上。在當前的數字媒體環境中，信息可視化技術被廣泛應用于數據展示和信息傳播，但往往缺乏深入的數據分析和內容挖掘。大數據可視化技術與用戶界面設計的融合，雖然在視覺上提供了吸引人的數據展示方式，但這種融合更多地停留在表面的視覺效果上，未能深入挖掘數據背后的深層含義和價值，如圖1所示。例如，使用Tableau、PowerBI等流行的可視化工具生成的標準圖表和模板，雖然在形式上趨于一致，但缺乏針對性和創新性。這些工具雖然便于快速生成圖表，但往往忽視了數據的特殊性和上下文背景，導致生成的可視化成果無法深入反映數據的復雜性和多維度特征[2]。此外，虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術與信息可視化的結合，雖然為用戶提供了更加沉浸和互動的體驗，但這種融合有時過分強調技術的新穎性，忽視了數據的準確性和分析的深度。例如，在金融股票分析的VR數據可視化應用，雖然在視覺上令人震撼，但過分依賴視覺效果可能會使用戶分心，從而忽略數據本身的分析和解讀。在移動端應用中，信息可視化與數字媒體的融合更加顯著。移動應用程序中的數據圖表和信息圖形通常需適應小屏幕和快速瀏覽的需求，因此傾向于使用簡化和直觀的可視化形式。然而，這種簡化往往犧牲了數據的詳細展示和深入分析，導致用戶只能獲得表面的信息理解。

（二）互動性與用戶體驗不足

在信息可視化與數字媒體融合的發展現狀中，互動性與用戶體驗的不足已成為一個顯著的問題。在信息可視化的設計與實現中，雖然采用了如數據挖掘、圖形渲染、動態交互等先進技術，但在實際應用中卻忽視了用戶體驗的核心要素，導致信息的傳遞與接受效果不佳。以城市3D空間、數據預警為代表的交互式數據可視化為例，其理論上應提供用戶通過觸摸屏幕、點擊圖表元素等方式與數據直觀交互的平臺，使用戶可以深入了解數據細節。然而，由于設計時過分重視技術的展示而非用戶實際操作的便利性，這些交互方式往往顯得復雜和不直觀，使得普通用戶難以快速掌握和有效利用。此外，信息過載現象也常見于這類應用中，大量的數據和復雜的交互設計使用戶難以快速篩選出所需信息，反而增加了認知負擔。在移動端的信息可視化應用中，由于屏幕尺寸的限制和操作界面的局限性，使得復雜數據的有效呈現成為一大挑戰。例如，盡管同花順、東方財富等移動端金融應用試圖通過縮放、滑動等手勢控制來展示詳盡數據，但這些操作在小屏幕上往往顯得擁擠不堪，用戶難以獲得清晰和全面的數據視圖。此外，對于需要高度定制化的數據展示，移動端應用往往難以提供足夠的靈活性和定制選項，限制了用戶根據個人需求對數據進行深入探索和分析。在網絡平臺上，雖然利用HTML5、CSS3、JavaScript等前端技術實現了數據的動態展示和交互，但這些技術的應用往往忽略了用戶操作習慣和審美需求。

（三）信息安全與隱私保護薄弱

在信息可視化與數字媒體融合的發展過程中，信息安全與隱私保護的問題在個人數據的處理和存儲方面日益顯著。信息可視化作為數據呈現的一種方式，其安全性和隱私保護機制的薄弱不僅關系到用戶個人信息的保護，也影響到整個數字媒體生態的健康發展。在數據采集階段，信息可視化需要大量數據作為支撐，這往往涉及用戶的個人信息，包括但不限于地理位置、瀏覽習慣、購物記錄等。這些數據在未經加密或匿名化處理的情況下被收集和傳輸，易于遭受黑客攻擊和數據泄露。此外，由于缺乏有效的數據管理和訪問控制機制，敏感信息可能被未經授權的第三方訪問或濫用，造成用戶隱私被侵犯。在數據處理與存儲方面，當前信息可視化應用中的數據加密技術和隱私保護措施還不夠完善。例如，在阿里云、AWS（亞馬遜云計算服務）等云計算平臺上進行數據處理和存儲時，數據的安全性往往依賴于第三方服務提供商的安全策略，一旦這些平臺遭受攻擊或內部存在安全漏洞，將直接威脅到數據的安全性[3]。此外，某些信息可視化工具在設計時未能充分考慮數據隱私保護，在數據可視化展示中直接暴露用戶個人信息，或在不必要的情況下收集過多的用戶數據。

四、信息可視化中運用數字媒體的路徑分析

（一）深化技術與內容的融合

信息可視化中數字媒體的應用關鍵在于理解技術與內容融合的深度與廣度。信息可視化技術，作為數據表達和理解的重要工具，其在數字媒體領域的應用遠超傳統圖表和圖形表示。通過高級計算機視覺算法并結合大數據分析技術，信息可視化能夠將復雜數據轉換為直觀、易理解的視覺格式，從而大幅提升信息傳遞的效率和準確性。技術開發人員需具備強大的數據處理能力，通過使用Python編程語言的Pandas庫和Matplotlib庫，可以有效地處理和展現大量數據，而機器學習算法則能夠從數據中提取關鍵信息，為決策提供支持。同時，虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的融入，如使用Unity或Unreal Engine開發交互式3D可視化，也為信息可視化帶來了新的維度。而內容方面的創新，不僅要展現數據本身，還需將數據與具體情境結合，如通過情境模擬和故事講述等方式，使得數據背后的信息更加生動和具體[4]。通過利用D3.js這類工具進行定制化數據可視化設計，可以使得數據故事更具吸引力和教育意義。在數據新聞領域，這一技術已被廣泛應用于揭示社會、政治和經濟現象。此外，由于人工智能技術的不斷演進，自動化數據分析和可視化生成將成為可能，這要求研究人員需要不斷學習新技術，以適應行業變化。同時，由于移動設備和社交媒體的普及，信息可視化作品需要適應不同的展示平臺和格式，確保信息傳播的有效性。與此同時，還可以通過集成先進的數據處理技術，利用大數據分析、機器學習和人工智能技術，從海量數據中提取關鍵信息，為信息可視化提供高質量的數據支持。通過使用自然語言處理（NLP）技術分析社交媒體趨勢，為可視化提供實時動態數據。

（二）優化用戶互動性與體驗設計

在信息可視化領域，提升用戶互動性與體驗設計是實現有效數據傳達的核心。在數字媒體環境下，這一目標要求深入探索與用戶互動、體驗相關的技術和設計方法。用戶界面（UI）與用戶體驗（UX）設計在信息可視化的互動性中扮演關鍵角色。優秀的UI設計能夠使用戶輕松地導航并與數據進行交互，而UX設計則確保整個交互過程符合用戶的預期和需求。例如，通過高級的JavaScript庫，如D3.js，可以開發動態、交互式的數據可視化，使得用戶能夠通過簡單的鼠標懸停或點擊動作獲取更深入的數據解讀。此外，數據可視化的個性化也是提升用戶體驗的關鍵。個性化體驗設計要求根據用戶的行為、偏好及歷史交互數據定制展示內容。在此過程中，機器學習技術可以通過分析用戶數據，預測其興趣點，從而實現個性化的數據展示。例如，通過使用協同過濾算法，根據用戶過去的瀏覽和互動記錄推薦相關的數據視圖。交互設計的另一個重要方面是多感官體驗的整合。通過融合視覺、聽覺甚至觸覺元素，可創造更為豐富和沉浸式的數據體驗。在處理視覺化音頻數據時，除了展示波形圖外，還可以通過音頻播放或變化的顏色、形狀等視覺元素來傳達音頻信息的不同維度[5]。此外，信息可視化的可訪問性設計需要考慮到不同能力和背景的用戶，確保所有用戶都能無障礙訪問和理解數據。從技術角度看，前端開發技術，如HTML5、CSS3和JavaScript，是實現這些設計的基石，不僅提供了構建交互式和動態數據可視化所需的工具，還支持跨平臺應用的開發，確保數據可視化作品能在不同的設備和操作系統上無縫展示。

（三）強化信息安全與隱私保護

信息可視化處理的數據往往包含敏感信息，因此保障這些信息的安全與隱私是居于核心地位的。信息安全與隱私保護策略應涵蓋數據收集、存儲、處理、展示及傳輸的各個環節，確保在整個數據生命周期中的安全性。在數據收集階段，重要的是實現數據的最小化收集，即僅收集完成特定任務所必需的數據。此外，數據脫敏技術應被廣泛應用，通過技術手段，如匿名化和偽化處理敏感信息，從而在不影響數據分析和可視化效果的前提下，降低數據泄露的風險。數據存儲環節則需要重視數據加密技術的應用，采用高強度加密算法，如AES（高級加密標準）和RSA（非對稱加密），保護存儲的數據不被未授權訪問。在數據處理環節，在運用人工智能、機器學習等高級技術進行數據分析時，應采用安全的算法設計，如同態加密和安全多方計算，以確保在計算過程中數據的隱私不被泄露。在數據展示方面，在不泄露具體個人或敏感信息的情況下，展示數據的總體趨勢和模式[6]，這可能涉及復雜的數據匿名化技術和敏感度分析。數據傳輸則要求使用安全的傳輸協議，如HTTPS和TLS（傳輸層安全協議），以及數據簽名和驗證技術，確保數據在傳輸過程中的安全性和完整性。除了技術手段，還需要建立完善的數據安全管理體系和隱私保護政策。這包括制定嚴格的數據訪問控制策略，確保只有被授權人員能夠訪問和處理敏感數據，以及定期對從事數據處理的人員進行數據安全和隱私保護培訓。

五、結語

綜上所述，信息可視化作為數字媒體領域的關鍵技術，其在數據呈現、信息傳播及用戶體驗方面的作用不容小覷。通過高級計算機視覺算法、交互式設計原則及用戶體驗優化，信息可視化使得復雜數據集成為直觀、易于理解的視覺呈現。結合人工智能和大數據技術，信息可視化不僅加強了數據的解讀能力，還提升了信息的獲取效率。在數字媒體環境下，信息可視化通過提供動態、交互式的視圖極大地豐富了數據的表現形式。同時，由于移動技術和社交媒體的不斷演進，信息可視化的應用也日益多樣化。未來，信息可視化將繼續與新興技術相結合，進一步擴展其在數字媒體中的應用范圍和深度。因此，深入研究和實踐信息可視化的創新應用將是一個持續的、充滿挑戰和機遇的過程。

參考文獻

[1]姚婷.融媒體時代信息可視化設計在新聞傳播中的應用[J].新聞愛好者，2022（10）：91-93.

[2]趙輝.基于新媒體技術條件下的信息可視化設計[J].傳媒，2018（01）：88-90.

[3]童珂.淺談新聞傳播中的數據可視化設計[J].中國報業，2022（15）：120-121.

[4]馮文博.數字媒體藝術環境下信息圖形化研究[J].包裝工程，2020，41（12）：292-295.

[5]曾祥敏，王俐然，潘九鳴.融媒體交互可視化深度報道研究——兼論深度報道與碎片信息的對立統一[J].新聞與寫作，2018（10）：35-43.

[6]劉曉慶.信息可視化：政務新媒體的新表達方式[J].新聞與寫作，2017（09）：83.

作者單位：鄭州工業應用技術學院

`責任編輯：張津平