此譯文已獲得大數據文摘（微信公眾號）采用，并于2017年2月3日發布（閱讀量9K+）：2016年下半年10個重要的可視化發展
為了記錄可視化領域每一年年中、年尾的發展里程碑，我對領域內近6個月期間的可視化作品進行了回顧，并挑選和歸納了一些最為重要的發展。這包括了重要的項目，熱點事件，新網站，動向趨勢，領域名人乃至一些宏觀的觀察。它們有的是我認為將為幫助這個領域進一步發展發揮重要作用的，而另一些則是我個人非常青睞的可視化。
在今年早些時候，我發布了2016年前6個月的清單（請戳文末鏈接），現在我想回顧的是2016年的后6個月。您又認為今年最重要的可視化發展是哪些呢？我期待著聽取您的意見。
如往常一樣，以下排名不分先后：
我在2015年頭6個月的總結中曾經提到過“Dear Data”這個項目，但我決定再次選擇這個項目，是因為我覺得它在2016年的影響相當深刻且值得肯定。該項目無論是在舉辦展覽、合作還是可視化賽事中都獲得了巨大的成功，如今其成果被紐約現代博物館藝術館加入永久收藏的消息傳來，更是錦上添花。然而，最重要的是，我覺得這個項目的最大的影響是它對初學者帶來的激勵和啟發。多年來，可視化領域的入門書籍似乎一直被像是Tufte，Few和McCandless這樣的作家占據。而現在我們可以加上Lupi和Posavec。我覺得他們的書的發布為全新的觀眾提供了一個啟發性的新窗口和切入點。這本書既無關工具，也非原則的講解，而是關于新鮮的、富有創造性的，任何人都能理解并動手實踐的東西。從我個人體會來說，我在今年的旅程中感受到這本書已經觸動年輕的讀者們，尤其是女性讀者。雖然不限于這個項目，Dear Data已經鞏固了Giorgia和Stef作為領域角色榜樣的地位，且這完全是他們應得的。
我們并不需要一條由我寫的新時評來議論發生了什么、接下來會怎樣，但從美國大選事件中，我們顯然可以發現很多在可視化領域中值得思考的事情。單純從可視化設計的角度來看，我認為期間有一些重大的作品誕生。此前我已經分析了一些關于選舉的作品中最為突出的可視化方法，并具體談到了紐約時報的儀表盤圖。此次美國大選無疑是一個所有媒體平臺爭相報道的重要的歷史性時刻，并且它們不約而同地采用了圖表來支撐觀點。雖然設計社區內某些尖銳而不負責任的批評聲讓人感到遺憾，但我確實認識到，極為令人震驚的選舉結果（不管你的政治立場，讓我們面對它吧）讓不少人因為感覺很多預測或民調模型都不準確，因而動搖了對數據的信心。一個可視化作品的“成功”不能與它所代表的數據分離，但同樣地，可視化只能是媒介而不是最終結果：讀者需要承擔花時間去閱讀，并理解可視化的限制、假設，以及最重要的，理解其不確定性的責任。這一切相當復雜，我覺得我們將會在一段時間內看到很多試圖去揭示其真諦的反思。面對那些愿意在這可悲的所謂后真相（post-truth）時代中繼續前行的人是一回事，而喪失對優秀的人們的信心則是另一回事。
Data Sketches是Nadieh Bremer和Shirley Wu這對天賦異稟的組合的月度合作項目。從7月開始，本著與“Dear Data”頗為相似的目標（雖然并非明確地受啟發于該項目），他們每個月選擇一個主題，并旨在在月底前完成一個精致的可視化解決方案。 “我們可以在主題內自由地做任何我們想要的；這是一個創造、試驗和享受樂趣的完美機會。” 正如你從他們不斷增長的優秀項目集中所能看到的，他們顯然正在充分利用這個機會。
無論這從嚴格意義上來說算不算一個可視化作品，我其實都不在乎——因為哈佛醫學院的Michael Baym利用一個可視設備來錄制的幫助人們理解其研究成果的這個視頻，是我今年見過的最棒的東西之一。它以一種令人驚嘆的形式動態展現了細菌的進化，表明了“致病細菌和其他微生物如何不斷地進化來抵抗我們的藥物（如抗生素）”。另外，Tony Chu以此項研究為靈感創作了名為“抗生素耐藥性模擬”的可視化作品，來模擬細菌的進化過程。
5.船舶地圖
我選擇這個作品不是出于什么高深的原因，而僅僅是因為我真的太喜歡它了。由來自Kiln的Duncan和Robin與UCL能源研究所合作創作的這個可視化作品提供了一個對“全球商船隊于2012年的運動軌跡”的視覺呈現。我從未見過對這種數據的可視化（我相信有些人會糾正我！），它被如此優雅地展示，且讓人極易上癮地坐下來、觀看、尋找那些或繁忙密集，或冷清稀疏的船舶航海路徑。
Profiling the Parks是由 RJ Andrews創作的一個精彩的手繪視頻，展現了關于美國國家公園的一些基于數據的發現。 RJ提到，該項目的動機來源于他對優勝美地國家公園的一次造訪，“我試圖將優勝美地山谷與我最喜歡的公園，錫安國家公園相對比。優勝美地感覺更高（事實上也是）和更寬（沒錯）—— 但我并不知道它們具體相差多少，也不知道哪個公園的地勢更高。” 點擊這里了解更多關于項目的背景，可視化設計的過程和方法，以及參考內容和致謝。
有許多令人難以置信的聰明和有才華的人，不斷地突破像Tableau這樣的工具的限制。每天我都能看到一些新的東西產生，它們使我越來越感到自身水平的不足，從而被驅使著去了解他們是如何做到這些的。因此，僅僅宣揚其中一個人的作品似乎不太公平，但今年我發現了Jonni Walker的作品且覺得它們真的很出色。他用Tableau完成的作品是我以前很少見到過的，充滿創造力和美感的佳作，以至于你可能通常會將之與如國家地理雜志這樣的業界權威聯系起來。
這是為了介紹一種可視化方法，是我最近在好幾個地方都見到的兩種新方法當中的第一種。我稱之為“Joy Division”圖表，雖然不是特別貼切，但這反映了它給我的視覺上第一感覺的聯系，即Joy Division樂隊的“Unknown Pleasures”專輯的由Peter Saville操刀的著名的封面設計。有些人稱他們為2.5D圖，或是horizon graphs，但無論什么名字，我覺得他們提供了一個相當不錯的空間解決方案，來突出隨著時間的推移，許多并行的項目或分類數據峰值的變化情況，并運用不透明度來幫助克服某些數值造成的圖形互相遮蔽的問題。它們被運用于許多不同場景，如用來展現辱罵的模式，科學影響的演變，以及用來繪制美國大選中各地對政黨的支持分布情況。
華盛頓郵報今年制作的可視化作品特別出色，盡管他們這方面本來就夠強的了。在他們使用的眾多可視化方法當中，有一種我見過他們在好幾個場合運用過（如這里，這里，還有這里）的方法是基于網格地圖的變形，在每個地理位置上的網格容器（container）中都嵌入一個小的圖表。 'container'屬性是毫無疑問我今年最喜歡的編碼裝置（encoding device）。嘗試使用它吧！它相當靈活，可以幫你擺脫坐標軸比例的束縛。而且我尤其喜歡上圖這種將含有擬合處理的小散點圖融入地圖的，結合兩者優點的設計。
由于美國大選的報道鋪天蓋地，人們很容易遺忘了紐約時報對里約奧運會的報道有多全面，以及其所運用的可視化技術有多高。請盡情享受這個在2017年必將獲得佳績的作品集的視覺盛宴，您將再次看到他們以驚人的方式創新。我喜歡那簡單得不能再簡單，卻富有趣味和互動性的設計：隨機模擬一個奧林匹克參賽者從你家附近某地點出發，移動一段他所參加的比賽項目的距離共需要多長時間。這會使你覺得同樣是人類的自己為何移動如此緩慢，遠不如他們，但沒關系。而我最愛的作品則是那些經過合成處理，把比賽中一些關鍵時間點的照片連接起來，并加以標注形成一個個故事的單張“PhotoVizzes”圖片們。
特別提及——2016年下半年的其他值得分享的亮點：
Information+大會| 2016年一個全新的會議，這是我參加的幾個活動之一，所以或許有點偏心，但我認為它的演講者陣容非常多元，很少其他的大會有嘗試這么做。 Robert Kosara對大會的主要演講做了一個很好的整理。
偉大的動物管弦樂隊|這個帶來奇妙而吸引人的體驗的作品，是由卡地亞當代藝術基金會打造的。它呈現了“動物王國的聲音和諧的奧秘，提供了一個前所未有的互動體驗，揭示了聲音的生態學和它背后的力量”。
圖表選擇器、卡片| 這些工具由成組的客制化卡片構成，用來輔助選擇不同的可視化方法。我把它們列入清單其實是內心混雜著羨慕和滿足的心情的——因為我也曾經試圖動手去做這樣的東西，而Stephanie和Jon/Severino打敗了我。但是，他們的確做得很好，所以我相信他們產品將會很成功。
地球平均溫度的時間線|來自Randall Munroe的一位杰出的敘述者展示了關于地球溫度上升的令人不安的故事。
樂團指南|一個很好的視覺設備，用于幫助引導多倫多交響樂團的觀眾欣賞正在演出的音樂。
2016年柏林馬拉松|一個超棒的動畫，模擬了柏林馬拉松的賽跑者以不同的速度在同一條賽道上前進的過程。
收入差異地圖|由Herwig Scherabon創造的令人驚嘆的大型3D打印地圖，可視化地呈現了洛杉磯，芝加哥和紐約的收入差異。
原文鏈接：10 SIGNIFICANT VISUALISATION DEVELOPMENTS: JULY TO DECEMBER 2016
相關閱讀：2016年上半年可視化發展總結——10 SIGNIFICANT VISUALISATION DEVELOPMENTS: JANUARY TO JUNE 2016 (中文版)
【譯者注】
3.Data Sketches：作品簡直不要太美，兩位既是設計師又是開發者的女神共同帶給我們視覺的盛宴與啟發。
4.進化進行時（該段翻譯有部分不改變原意的刪改）：非常推薦觀看這個僅幾分鐘長的視頻，雖然是醫學研究，但其可看性和簡明性都極高，展現了細菌如何逐步適應劑量不斷增加的抗生素的進化過程，相當驚人。更多關于該研究的中文介紹請看這里。
8.“Joy Division”圖表：一般被稱作“horizon graphs”，是一種特殊處理的（時序）面積圖，較為節省空間，但缺點是不夠直觀、不易快速理解。制作過程原理如下圖：
