自然現象的視覺化:探索Autographic Visualization

Autographic Visualization(自述式視覺化)是一種特殊的訊息展示方式,不是用數字或圖表,而是通過實際的物理痕跡和環境的變化來顯示。舉個例子,就像看天空的顏色來判斷它有多藍,或用特殊的儀器來觀察氣溫變化。

這種方法的目的是讓複雜的環境信息變得直觀和易於理解,讓我們能直接看到和感受到數據背後的真實世界,同時也使得數據收集的過程更加透明。Autographic Visualization 的核心在於將物理現象轉化為可理解的數據,從而提供了一個全新的視角來觀察和理解周圍的世界。

這種視覺化手段不僅僅局限於科學研究,它還廣泛應用於日常生活中,如天氣預報、環境監測等領域。通過這種方式,Autographic Visualization 幫助我們從新的視角來理解複雜的信息和數據,使我們能夠更加深入地與周圍的世界互動。接下來就讓我們一起透過案例,來看看 Autographic Visualization 到底是什麼吧!

Étienne Jules Marey 的煙霧機實驗,將空氣湍流運動可視化。(資料來源:維基共享資源)

要如何進行Autographic Visualization?

1.  建立感知情境
在這個充滿信息的環境中,透過 Autographic Visualization 將我們想關注的現象與其他不相關的事物隔離開來是很重要的,我們必須為它們呈現自己的舞台。過程中,我們可能不會使用任何物質介入以取得資料,有時它僅僅是一種特定的觀察、聆聽或感受的技術。

  • 取景——天空藍度測量儀 Cyanometer
    框架是傳播理論中普遍存在的概念,但它也可以從字面上理解——圍繞著感興趣的現象建立一個框架。
    例如:天空藍度測量儀 Cyanometer 用於測量天空的藍色程度。它通常由一系列不同藍色的色片組成,並且中間有個洞,邊緣有漸變色標尺的圓盤。此設計將天空與周圍環境分開,方便觀察者比較天空與色片的藍色程度來評估其色度。
Horace-Bénédict de Saussure’s cyanometer, 1760. (圖片來源:維基共享資源)
  • 約束——水銀溫度計
    約束是隔離了現象的特定方面,透過降低自由度來觀察特定事物。例如生活中常見的水銀溫度計,便是將液態金屬限制在玻璃管中,以便觀察其熱膨脹,但不會影響其他品質,例如顏色。
高精度水銀溫度計。( 圖片來源:維基共享資源)

2.  調整規模和配置
有些現象本身就具有視覺屬性,但由於過於分散、過慢、過大或混合在一起而無法被感知。此時 Autographic Visualization 的設計操作就能調整現象的強度和配置,以便我們能夠觀察到它。

  • 聚集——空氣顆粒物過濾器
    大多數自然記錄,如樹輪、沉積物或銹跡,都是隨著時間累積的物質,且極其緩慢過程的結果。聚集則意味著收集樣本並將它們並排放置,以展示空間和時間趨勢。像是當空氣中的顆粒聚集在過濾器時,看不見的空氣污染變得可見。而聚集的另一種負面形式是物理磨損,例如,在城市綠地上因許多腳步而形成的痕跡線。
為重量測量而聚集的顆粒物質。( 圖片來源:維基共享資源)
  1. Southern blot:是一種分子生物學技術,用於檢測特定DNA序列。它通過電泳分離DNA片段,然後將它們轉移到膜上並用探針標記,以可視化特定DNA序列。
  2. Marey的煙霧機:這是一種實驗裝置,用於通過煙霧來可視化氣流模式,特別是在研究氣體動力學和流體力學中。
  3. Campbell-Stokes陽光記錄器:這是一種用於記錄陽光照射時間的儀器,它利用太陽的光線在特定的記錄卡上燃燒或標記來追蹤陽光的持續時間。
  4. Chladni圖案:由德國物理學家恩斯特·克拉德尼發現,這些圖案通過在覆蓋有細沙的平板上播放不同頻率的聲音來產生,展示聲波在物質上的效果。
  5. 神經外科手術規劃圖:這類圖表被用於神經外科手術規劃,通過詳細的標記和注釋,幫助外科醫生了解手術區域的精確結構和功能。
  6. Pedocomparator:是一種土壤分析工具,用於採集和比較不同土壤樣本,從而評估土壤的質量和特性。
  7. 臭氧檢測試劑條:這些試劑條用於檢測環境中的臭氧水平,當暴露於臭氧時,試劑條上的化學物質會改變顏色,從而提供臭氧濃度的視覺指示。

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