17、动态数据物理化：数据可视化的新前沿

动态数据物理化：数据可视化的新前沿

1. 数据物理化简介

数据物理化被定义为“一种通过几何形状或材料属性来编码数据的物理制品”。这种数据表示方式可以追溯到数千年前，当时苏美尔人使用黏土代币来表示定量数据。随着时间的推移，它逐渐演变成教学和研究工具，甚至艺术形式。直到最近，数据物理化才作为一个研究领域被正式确立，成为数据可视化在物理世界的类比。

数据物理化具有诸多益处，它能够利用我们的感知技能，包括主动感知、深度感知、非视觉感官和多模态感知，使数据更易于获取，增强认知和学习效果，并吸引大量受众关注数据。然而，要全面理解我们对这些表示形式的感知以及从中读取数据的能力，仍需要进行大量的科学研究。

目前，大多数数据物理化呈现为数据集的静态表示。与数字表示相比，它们存在根本性的局限性，因为它们是非交互式的，无法更新数据、进行计算或使用标准的数据可视化工具。为了将这些功能引入物理世界，物理化表示必须具备计算能力和动态性，允许用户与数据集进行交互和操作，并根据这些交互改变和更新数据点。

2. 动态数据物理化的动机

动态数据物理化相较于静态表示具有显著优势：
- 可重用性 ：当动态数据物理化的基础数据集发生变化时，无论是更新还是替换为全新的数据集，它都能调整其物理状态以反映这些变化。而静态物理化则无法实现这种变化，必须构建新的物理化表示，这在资源利用上效率低下，且从长远来看是不可持续的。因此，动态数据物理化的可重用性是其被广泛采用的关键因素。
- 交互性 ：动态物理表示能够对人类交互做出响应，无论是直接的触摸和操作，还是间接的指令。这使用户能够像使用可视化工