刺激的空间结构

视觉刺激来自于有限空间：视野的范围。假设图 1.4 表示这一范围。在这幅细节图中，我们可以进行多个层次的分析：从全局视角看，这是一个有河流的山地景观。进一步聚焦于更细节的层次，我们可以发现有折断的树干、几座山峰，甚至还可能识别出树的种类。

图 1.4　大提顿山

我们叠加上一个坐标系使景观照中的点具有参照性：在坐标 处有一根折断的树干， 处有一座山峰等。由一对坐标定义的每一个点同时也属于某一个物体（例如树干），以及一个物体中的另一个物体（例如，一片景观中的一排树中的某一棵），其中包含具有不同复杂度的形状和图案。

但假如使用坐标系来画这张景观画会怎么样呢？

这幅新图（图 1.5）看上去很像是图 1.4 的简化版。我们可以识别出其中的山脉和河流，但正如马格里特所说，这不是烟斗。事实上，这既不是景观画也不是烟斗，而是用 Excel 软件画的一幅堆积区图。正如我们所知，它可能表示了在某些未知市场的销售演变过程。

图 1.5　大提顿山的 Excel 堆积图

正如将照片中一条蓝色的线解释为河流一样，我们也在图表中寻求可识别的模式来阅读、理解和采取行动。对于形状的识别及其含义属性在两幅图的景观中都是类似的。从这一点来说，数据可视化无非就是基于数据表来生成图形景观画。

如果说有什么东西能将这两幅图区别开，那就是我们所创作的图形景观画刺激因素不像第一幅图那样丰富，细节的层次不够多样。增加和管理有意义的细节是数据可视化中最大的挑战之一。