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徐瑞鸽，雪城大学跨媒体艺术系教授。作品和研究兴趣包括数据的艺术可视化、视觉音乐、实验动画、互动装置、数字表演和虚拟现实，作品曾在包括IEEE V IS艺术项目、ACM SIGGR A PH艺术画廊、国际电子艺术协会（ISE A）年展、奥地利电子艺术节 （ARS ELECTRONIC A）、意大利罗马现代艺术博物馆、美国洛杉矶数码艺术中心等展出。还曾在中国和美国的电脑动画，影视特效，数字成像，网络和用户体验设计等领域工作。曾任美国国家艺术基金媒体艺术咨询顾问，纽约州及密苏里州艺术委员会电子媒体及电影艺术咨询顾问。她是中国可视化与可视分析大会（ChinaVis）艺术项目共同创建人，太平洋可视化研讨会 （IEEE PacificVis） 2019、2020数据叙事竞赛共同主席; 现任全美高校中国艺术家学会执委会委员， I EEE V IS艺术项目展览主席， C hinaVis艺术项目主席。
《设计》：您是理工科出身，是如何开始跨界专注于艺术可视化的？
徐瑞鸽：大学时我在北京理工大学学习工业设计，课程设置其实是理工科和艺术设计并重的。我记得当时有素描、色彩类课程，我们还要出去写生。设计类课程从设计基础到人机工程都有，另外还有机械设计、计算机图形学之类。我个人认为是很平衡的。
毕业后，我去了中国铁道科学研究院计算中心，从事三维动画的设计和制作，期间与央视、北影和上影有过动画和电影特效上的合作。印象比较深刻的是当时参与了西陵长江大桥的三维可视化工作，在渲染动画的过程中，从与地貌和环境融合的美学角度考虑，我们将大桥的主塔从原设计的橙色改为白色。后来这个方案被正式采纳，实际的大桥是白色主塔。
我1997来到美国雪城大学读数码艺术的研究生，也就是那个时候开始了可视化相关的创作。我的导师爱德华·兹杰克（Edward Zajec）是数码艺术领域的开拓者，他对我以后在算法艺术方面的探索有很深刻的影响。这期间我创作的诠释华彦钧琵琶名曲《大浪淘沙》的作品《雨（Rain）》后来入选开创性的“视觉音乐马拉松 （Visual MusicMarathon）”。虽然当时对于艺术可视化的概念还没有清晰地形成，但我对于数据驱动的艺术创作很有热情。同时我还在一家名为TR AC（Transactional Records Access Clearinghouse）的研究中心利用SAS做人文和地理统计的数据可视化的工作，也使我第一次意识到可视化对新闻媒体和公众意向的影响。
《设计》：您能否深入浅出的阐释一下什么是“艺术可视化”？
徐瑞鸽：艺术可视化可以从两个角度来阐述：一是基于数据的艺术创作;二是有艺术理念的可视化作品。艺术可视化源于真实数据，首先强调的是作品的艺术性，即艺术理念的表达，同时这类作品又兼具传达信息的功能。找到两者之间的平衡，是艺术可视化创作者经常面临的挑战。艺术可视化鼓励观众在信息接收过程中的积极参与，引领观众去共同分析问题并发现数据间直接的，间接的，甚至意外的联系。藝术可视化提供新鲜的视角理解数据，经常给人们强烈的概念和视觉上的冲击，从而激起对一个主题的思考。这是艺术可视化对于大众的意义。
我举一个例子来具体说明一下。永恒的流动（Perpetual Flow：Visualizing Federal Spending） 是我曾经入选SIGGRAPH艺术画廊的作品，数据是美国各个州的政务开支，从中我分析了政府在教育，医疗，住房，社会保险和军事等方面的支出。我用有机建模将数据转化成抽象的三维构成，像凝固的流动，利用照相写实渲染来增加美感及吸引力。作品中不同类型的元素代表不同方面的财务支持，可以看出和比较不同支出（例如教育和军事）的相对关系的。因为政府的财务来源是纳税人的钱，所以政府的支出和每个人的利益之间是相关的。很少有人会花时间去读繁复的表格，这个作品给大众提供了一种关注了解政府运作状况的途径。
对于可视化这个领域来讲，艺术可视化是一种实验和探索，侧重于发现新的方向，而不是局限于现有的种种模式。这种实验性使得艺术可视化成为可视化研究的先锋领域，最新鲜，最大胆，最别有洞天，甚至最有争议的想法都在艺术可视化的领域展现。从某种程度上，艺术可视化就像汽车行业里的概念车，或者是巴黎时装周的发布会，强调概念性、前瞻性和设计突破，是可视化领域非常值得关注的地方。
《设计》：在数据化生存时代，您认为艺术和技术怎样结合才能取得臻于完美的成果？
徐瑞鸽：艺术和技术的结合形式是多种多样的，艺术可视化只是其中的一种。艺术很难完美，追求完美也不是艺术可视化最重要的目标。我个人认为，在这个领域艺术和技术的结合实际上是一起探讨的过程，技术给艺术家提供更多的可能，艺术也推动技术在新领域的应用。可视化需要艺术的引导和哲学的思考，这样研究的领域和课题才更有意义;艺术可视化也必须接纳最新的技术，进而提出最前沿的问题，去前瞻性地把握技术进步的脉搏。
艺术家和设计师都是对自己的生存环境很敏感的人群，所以我们会对所处的时代有所反应。当今的数据化生存时代，艺术家和设计师在融入数字化进程的同时，也在作品中注入自己的观察和思考，而数据信息的多种形态也就成为我们创作的原材料和手段。作品的创作过程中，艺术和技术是紧密结合和不断迭代的，是一种交互性的合作。我的很多作品是通过计算机图形算法产生，算法的结果有时会超过想象，给作品带来更多可能。
从合作的角度来讲，艺术创作和设计团队中跨学科合作已是常态。我在创作和教学中也一直在对团队中艺术和技术成员的协作方式进行各种尝试。最近我参与的北京大学可视化暑期学校按比例招收艺术设计和计算机学科背景的学员，共同组队完成课程设计。通过两周高强度的集中工作，完成了很多出色的作品。这个过程中，交流、协作和相互信任都是保证合作成功的重要方面。
《设计》：在您看来，国内信息设计（信息可视化）的发展经历了哪几个阶段？目前是一个怎样的水平？ 徐瑞鸽：我个人对于国内信息可视化领域的直接参与始于2017年。当时受北京大学袁晓如教授的邀请共同创建（http：//chinavisap.net）。五年之中，艺术项目从最初的艺术展和艺术专题两个版块，发展到艺术展览、学生竞赛、工作坊、艺术可视化专题报告和艺术家讲座五个版块，吸引了艺术设计界专业人士和全国85所高校师生的广泛参与。
中国信息可视化在最近几年发展得非常快。从信息可视化的作品形式来讲，最初的作品以信息图居多，表现手法也比较单调，现在的作品有很多动态图、交互设计、视觉故事，以及增强现实和虚拟现实作品，非常丰富;涉猎的领域从最初以科学和教育为主，扩展到现在的数字新闻、数字人文、文化遗产、环境保护及天文地理等很多方面;作品的创作方式也从最初的独立创作为主，发展到当下跨领域和跨地域的合作成为常态。几年前，在可视化的国际学术会议，比如IEEE VIS，PacificVIS上，很少见到中国艺术可视化作品，如今每年都有来自中国的多项作品入围并获奖。
《设计》：艺术可视化与信息设计的关联在哪里？
徐瑞鸽：艺术可视化和信息设计两者都是基于数据的，都会在数据的基础上进行分析和呈现。在很多数据搜集、提炼和展示方面的工具和方法都有共通之处。两者的不同在于：艺术可视化强调的是艺术家和设计师的艺术理念的表达，而信息设计专注的是信息传达的成功和效率。
艺术为自己，设计为别人，这是艺术与设计一个最基本的区别。艺术强调自我表达，设计强调为客户服务。设计师的自我表达因为会受到客户需求的限制，是有限度的，因此也更具挑战性。相比之下，艺术家的作品是比较纯粹的自我表达，往往会鼓励人们以新鲜的方式观看数据，促进观众的灵活思维，从而激起对一个主题的思考。
艺术可视化和信息设计的作品是可以有重合的，比如说一些表现形式新颖，实用性和艺术性之间有一定平衡的作品。“疫情方寸间”是我和北大可视化团队去年初合作的工作，用颜色和图像表达全国各地每日累计确诊数、治愈数和死亡数及其变化。使用方块对省市的疫情进行可视化，背景颜色表示確诊数，绿色面积占比表示治愈率，黑色面积占比表示死亡率。目的是增强大众对每个地区的关注，减少当时由于病例激增引起的恐慌，看到严峻形势中绿色的希望。
《设计》：艺术可视化交叉融合了哪些领域的知识？对设计人在知识储备、技术能力等方面有哪些具体的要求？
徐瑞鸽：艺术可视化综合了艺术设计和数据科学领域的知识，根据具体的项目，有时还需要一些特定的专业领域知识。艺术家和设计师应该具有足够的美学修养和设计技能。此外也要对数据有理解能力，不需要你有特别深入的做数据分析的技能，但是你要有一个对数据最基本的理解。
知识和技术之外，由于艺术可视化是一个实验性的领域，所以它不仅仅局限于传统的信息可视化的一些形式，更看重的是以创新表达方式来吸引观众，传达信息，影响观众。因此创新的能力对这个领域的设计人尤其重要。与此相关，好奇心对于可视化领域的设计人不可或缺，看到数据就要有从里面找到规律，发现数据的相关性和影响因素，找到趋势并传达给观众的这种冲动。拥有足够的好奇心，我们才能不断去探索新的可视化设计方向。
作为艺术设计和科学技术的交叉范畴，当今非常多艺术可视化项目是多学科合作，这就需要设计人拥有较强的团队合作的能力，诸如沟通、组织、应变力、领导力、冲突管理等方面。
最后一点，就是社会责任心，虽然这不算技能，但我觉得这其实是设计人最重要也最基本的品质。首先，艺术可视化作品的主题应该和周围人的生活息息相关，和整个社会相关，能够对社会环境的发展有所推动;其次，设计人需要深刻理解所传达的信息可能会产生的影响。精心设计的可视化作品可以拥有强大的感染力、说服力，但设计不佳的作品可能会造成混淆和误导。对比其他艺术形式来讲，可视化作品更加强调社会责任感。
《设计》：您认为自己是一位艺术家还是设计师？
徐瑞鸽：我感觉自己既是艺术家也是设计师。实际上我是不喜欢给自己贴这些标签的，标签只会限制自己的思维。对我来讲，艺术和设计是不冲突的，在艺术可视化这个领域里尤其如此。艺术的任务是提出问题，引起观众对问题的关注，设计强调的是更实际地解决问题。在艺术可视化的领域里，这两个方面是很紧密地结合在一起的。
具体来说，在艺术可视化的作品里，你要发现值得研究的问题，吸引观众聚焦于这样的问题，然后给大家呈现这个问题相关的信息，甚至有可能提供一些解决的方式。艺术赋予作品思想和方向，设计完成信息的具体呈现，所以艺术和设计在艺术可视化里面是相辅相成的关系。比如，我的作品《布兰迪的主题歌（Bloodie Writes an Anthem）》是一首英文诗歌的可视化，艺术上，表达的是成长过程中青春懵懂寻觅的迷茫和顿悟;设计上，从语言学的角度出发对诗歌的音律和词汇进行分析，然后对应不同的信息来设计不同的视觉呈现。同时，诗歌的朗诵和表达诗歌情绪的女高音吟唱也经过录音分析，融合视觉设计，通过计算机算法生成图像。在这个创作过程中，艺术和设计是很难分割的。
《设计》：目前世界前沿的信息可视化有哪些趋势？
徐瑞鸽：信息可视化领域当前有以下几个趋势：
1）可视化的形式更丰富。交互媒体，增强现实，虚拟现实和混合现实的各种表现形式在不断创新，沉浸式体验是可视化领域正在兴起的方向。
2）数据叙事和数据新闻正在兴起。从原来的简单呈现数据发展到现在通过叙事来传达来信息。故事比统计数据更方便记忆，容易和观众建立联系，增加观众的注意力和同理心，因此更具说服力。新闻报道中可视化的融合也越来越多，大众相信数据增加新闻的可信度，包含数据内容的新闻叙事正逐渐成为主流。
3）对社交媒体非常重视。数据可视化在社交媒体上吸引了大量关注者，可视化设计也越来越讲究适合社交媒体以促进信息的大众传播。因为大家在社交媒体的持续注意时间很短，可视化作品需要快速吸引注意力和易于读解，所以用于社交共享的数据可视化遵循 “少即是多”的原则， 有时也会利用动图和短视频。 4）信息可视化的生成制作正在普及化。现在已经有很多工具帮助人们来制作自己的可视化，很快可视化不仅仅是受过专业培训的人才可以做出来，一般的民众都可以做一些简单的可视化，并且根据这些可视化来为自己做出一些相关的决定。
5）人工智能的全面介入，赋予可视化的方方面面更大的发展空间。
6）对与大数据并存的小数据的关注。意大利信息设计师乔治娅·卢皮（Giorgia Lupi）提出了数据人文主义（data humanism）的概念，强调设计要具有将数据与产生数据的人以及他们的行为和习惯联系起来的能力。数据应该被视为质疑和理解我们周围世界的起点，而不是所有问题的最终答案。
《设计》：信息设计和艺术可视化在工业4.0时代呈现怎样的发展趋势？给设计行业带来哪些变化？
徐瑞鸽：工业4.0（Industry 4.0）也被称为第四次工业革命，其最重要的特征是把物理的世界和数字的世界联系起来。建立在第三次信息化工业革命的基础上的第四次工业革命中，传感器、物联网和人工智能成为关键。数据随时随地在被提取、分类、统计、出售，人们越来越需要信息设计和可视化来理解和运用数据。当下我们的私人数据经常为了利润、权力和政治利益而被挖掘和处理。数据艺术家耶·索普（JerThorp）在《生活在数据中（Living in Data）》一书中提出这样的问题：我们如何才能不是消极地生存在数据中，而成为数字社会积极的公民呢？我想，这正是信息设计和可视化的使命。
设计师和艺术家需要前瞻性地看到信息時代社会的新问题，以及如何让可视化成为人们在数字社会交流的新语言。数据的未来仍然是敞开的，要超越对事实和数字的简单呈现，找到更多可以碰触内心的与数据互动的方式，讲述关于如何使用数据的新故事。信息设计和可视化的普及和广泛应用应该推动文明的进步，但不应该抛弃没有接受最新技术的群体，比如老人和低收入人群。在技术取得突破性发展的时候，艺术家和设计师的责任就变得更为重要，艺术可视化在工业4.0的时代必须引导社会去关注极其重要的问题，比如如何提高技术的透明性，以及如何平等公正地驾驭物联网和人工智能。
《设计》：请分享几个您认为精彩的“信息设计”案例。
1.《亲爱的数据（Dear Data）》
- Giorgia Lupi & Stefanie Posavec， http：//www.dear-data.com/
《亲爱的数据》是一个为期一年的手动数据绘图项目，由生活在大西洋两岸的两位信息设计师Giorgia Lupi和Stefanie Posavec完成。她们将收集的小规模数据转换成手绘明信片，每周交换一次，明信片一面用绘图表示数据，另一面有详细的图例。其中一些主题包括：谢谢你，咖啡，抱怨，街上的声音，消极想法、工作空间和新事物等等。这个项目的目的是测试两个人可否通过阅读彼此的数据来互相了解。《亲爱的数据》用数据描绘出两张人类肖像。通过每一张手绘图片，我们可以更深入地了解作者的个性。通过跟踪她们日常生活的细节，我们看到信息过载导致的生活的复杂性，也揭示了某些影响我们决策和关系的模式。《亲爱的数据》后来集结成书。
2.《濒危物种象素艺术（Endangered Species Pixel Art）》
- Jush Smith，https：//imgur.com/gallery/NVNsyel
受到设计师三上良之（Yoshiyuki Mikami）和世界野生动物基金会合作作品的启发，程序员约书亚·史密斯（Joshua Smith）开发了一个Python程序，利用动物星球网站的濒危物种列表，从濒危动物的照片开始，以与物种数量相对应的分辨率绘制了动物图像：孟加拉虎被渲染为2500像素，极度濒危的东北豹在60像素分辨率下几乎看不见。这个想法很简单，但作品非常有力量，让观众直观地认识到这些动物正在逐渐消失、灭绝。
3.《奥马纳在四月里的七天（Omana’s seven days in April）》
- Rebecca Ruige Xu， http：//rebeccaxu.com/omana.html
该项目将一只名为奥马纳的鸟于2020年4月从阿曼迁徙到哈萨克斯坦的过程转化为一系列类似传统山水画风格的地图图像，并根据飞行和环境数据生成俳句。该项目旨在探索将鸟类迁徙数据可视化的新方法，而不仅仅是地图标记和图表分析，以帮助公众更好地理解信息，并鼓励公众重新思考我们与自然的关系。
《设计》：您是理工科出身，是如何开始跨界专注于艺术可视化的？
徐瑞鸽：大学时我在北京理工大学学习工业设计，课程设置其实是理工科和艺术设计并重的。我记得当时有素描、色彩类课程，我们还要出去写生。设计类课程从设计基础到人机工程都有，另外还有机械设计、计算机图形学之类。我个人认为是很平衡的。
毕业后，我去了中国铁道科学研究院计算中心，从事三维动画的设计和制作，期间与央视、北影和上影有过动画和电影特效上的合作。印象比较深刻的是当时参与了西陵长江大桥的三维可视化工作，在渲染动画的过程中，从与地貌和环境融合的美学角度考虑，我们将大桥的主塔从原设计的橙色改为白色。后来这个方案被正式采纳，实际的大桥是白色主塔。
我1997来到美国雪城大学读数码艺术的研究生，也就是那个时候开始了可视化相关的创作。我的导师爱德华·兹杰克（Edward Zajec）是数码艺术领域的开拓者，他对我以后在算法艺术方面的探索有很深刻的影响。这期间我创作的诠释华彦钧琵琶名曲《大浪淘沙》的作品《雨（Rain）》后来入选开创性的“视觉音乐马拉松 （Visual MusicMarathon）”。虽然当时对于艺术可视化的概念还没有清晰地形成，但我对于数据驱动的艺术创作很有热情。同时我还在一家名为TR AC（Transactional Records Access Clearinghouse）的研究中心利用SAS做人文和地理统计的数据可视化的工作，也使我第一次意识到可视化对新闻媒体和公众意向的影响。
《设计》：您能否深入浅出的阐释一下什么是“艺术可视化”？
徐瑞鸽：艺术可视化可以从两个角度来阐述：一是基于数据的艺术创作;二是有艺术理念的可视化作品。艺术可视化源于真实数据，首先强调的是作品的艺术性，即艺术理念的表达，同时这类作品又兼具传达信息的功能。找到两者之间的平衡，是艺术可视化创作者经常面临的挑战。艺术可视化鼓励观众在信息接收过程中的积极参与，引领观众去共同分析问题并发现数据间直接的，间接的，甚至意外的联系。藝术可视化提供新鲜的视角理解数据，经常给人们强烈的概念和视觉上的冲击，从而激起对一个主题的思考。这是艺术可视化对于大众的意义。
我举一个例子来具体说明一下。永恒的流动（Perpetual Flow：Visualizing Federal Spending） 是我曾经入选SIGGRAPH艺术画廊的作品，数据是美国各个州的政务开支，从中我分析了政府在教育，医疗，住房，社会保险和军事等方面的支出。我用有机建模将数据转化成抽象的三维构成，像凝固的流动，利用照相写实渲染来增加美感及吸引力。作品中不同类型的元素代表不同方面的财务支持，可以看出和比较不同支出（例如教育和军事）的相对关系的。因为政府的财务来源是纳税人的钱，所以政府的支出和每个人的利益之间是相关的。很少有人会花时间去读繁复的表格，这个作品给大众提供了一种关注了解政府运作状况的途径。
对于可视化这个领域来讲，艺术可视化是一种实验和探索，侧重于发现新的方向，而不是局限于现有的种种模式。这种实验性使得艺术可视化成为可视化研究的先锋领域，最新鲜，最大胆，最别有洞天，甚至最有争议的想法都在艺术可视化的领域展现。从某种程度上，艺术可视化就像汽车行业里的概念车，或者是巴黎时装周的发布会，强调概念性、前瞻性和设计突破，是可视化领域非常值得关注的地方。
《设计》：在数据化生存时代，您认为艺术和技术怎样结合才能取得臻于完美的成果？
徐瑞鸽：艺术和技术的结合形式是多种多样的，艺术可视化只是其中的一种。艺术很难完美，追求完美也不是艺术可视化最重要的目标。我个人认为，在这个领域艺术和技术的结合实际上是一起探讨的过程，技术给艺术家提供更多的可能，艺术也推动技术在新领域的应用。可视化需要艺术的引导和哲学的思考，这样研究的领域和课题才更有意义;艺术可视化也必须接纳最新的技术，进而提出最前沿的问题，去前瞻性地把握技术进步的脉搏。
艺术家和设计师都是对自己的生存环境很敏感的人群，所以我们会对所处的时代有所反应。当今的数据化生存时代，艺术家和设计师在融入数字化进程的同时，也在作品中注入自己的观察和思考，而数据信息的多种形态也就成为我们创作的原材料和手段。作品的创作过程中，艺术和技术是紧密结合和不断迭代的，是一种交互性的合作。我的很多作品是通过计算机图形算法产生，算法的结果有时会超过想象，给作品带来更多可能。
从合作的角度来讲，艺术创作和设计团队中跨学科合作已是常态。我在创作和教学中也一直在对团队中艺术和技术成员的协作方式进行各种尝试。最近我参与的北京大学可视化暑期学校按比例招收艺术设计和计算机学科背景的学员，共同组队完成课程设计。通过两周高强度的集中工作，完成了很多出色的作品。这个过程中，交流、协作和相互信任都是保证合作成功的重要方面。
《设计》：在您看来，国内信息设计（信息可视化）的发展经历了哪几个阶段？目前是一个怎样的水平？ 徐瑞鸽：我个人对于国内信息可视化领域的直接参与始于2017年。当时受北京大学袁晓如教授的邀请共同创建（http：//chinavisap.net）。五年之中，艺术项目从最初的艺术展和艺术专题两个版块，发展到艺术展览、学生竞赛、工作坊、艺术可视化专题报告和艺术家讲座五个版块，吸引了艺术设计界专业人士和全国85所高校师生的广泛参与。
中国信息可视化在最近几年发展得非常快。从信息可视化的作品形式来讲，最初的作品以信息图居多，表现手法也比较单调，现在的作品有很多动态图、交互设计、视觉故事，以及增强现实和虚拟现实作品，非常丰富;涉猎的领域从最初以科学和教育为主，扩展到现在的数字新闻、数字人文、文化遗产、环境保护及天文地理等很多方面;作品的创作方式也从最初的独立创作为主，发展到当下跨领域和跨地域的合作成为常态。几年前，在可视化的国际学术会议，比如IEEE VIS，PacificVIS上，很少见到中国艺术可视化作品，如今每年都有来自中国的多项作品入围并获奖。
《设计》：艺术可视化与信息设计的关联在哪里？
徐瑞鸽：艺术可视化和信息设计两者都是基于数据的，都会在数据的基础上进行分析和呈现。在很多数据搜集、提炼和展示方面的工具和方法都有共通之处。两者的不同在于：艺术可视化强调的是艺术家和设计师的艺术理念的表达，而信息设计专注的是信息传达的成功和效率。
艺术为自己，设计为别人，这是艺术与设计一个最基本的区别。艺术强调自我表达，设计强调为客户服务。设计师的自我表达因为会受到客户需求的限制，是有限度的，因此也更具挑战性。相比之下，艺术家的作品是比较纯粹的自我表达，往往会鼓励人们以新鲜的方式观看数据，促进观众的灵活思维，从而激起对一个主题的思考。
艺术可视化和信息设计的作品是可以有重合的，比如说一些表现形式新颖，实用性和艺术性之间有一定平衡的作品。“疫情方寸间”是我和北大可视化团队去年初合作的工作，用颜色和图像表达全国各地每日累计确诊数、治愈数和死亡数及其变化。使用方块对省市的疫情进行可视化，背景颜色表示確诊数，绿色面积占比表示治愈率，黑色面积占比表示死亡率。目的是增强大众对每个地区的关注，减少当时由于病例激增引起的恐慌，看到严峻形势中绿色的希望。
《设计》：艺术可视化交叉融合了哪些领域的知识？对设计人在知识储备、技术能力等方面有哪些具体的要求？
徐瑞鸽：艺术可视化综合了艺术设计和数据科学领域的知识，根据具体的项目，有时还需要一些特定的专业领域知识。艺术家和设计师应该具有足够的美学修养和设计技能。此外也要对数据有理解能力，不需要你有特别深入的做数据分析的技能，但是你要有一个对数据最基本的理解。
知识和技术之外，由于艺术可视化是一个实验性的领域，所以它不仅仅局限于传统的信息可视化的一些形式，更看重的是以创新表达方式来吸引观众，传达信息，影响观众。因此创新的能力对这个领域的设计人尤其重要。与此相关，好奇心对于可视化领域的设计人不可或缺，看到数据就要有从里面找到规律，发现数据的相关性和影响因素，找到趋势并传达给观众的这种冲动。拥有足够的好奇心，我们才能不断去探索新的可视化设计方向。
作为艺术设计和科学技术的交叉范畴，当今非常多艺术可视化项目是多学科合作，这就需要设计人拥有较强的团队合作的能力，诸如沟通、组织、应变力、领导力、冲突管理等方面。
最后一点，就是社会责任心，虽然这不算技能，但我觉得这其实是设计人最重要也最基本的品质。首先，艺术可视化作品的主题应该和周围人的生活息息相关，和整个社会相关，能够对社会环境的发展有所推动;其次，设计人需要深刻理解所传达的信息可能会产生的影响。精心设计的可视化作品可以拥有强大的感染力、说服力，但设计不佳的作品可能会造成混淆和误导。对比其他艺术形式来讲，可视化作品更加强调社会责任感。
《设计》：您认为自己是一位艺术家还是设计师？
徐瑞鸽：我感觉自己既是艺术家也是设计师。实际上我是不喜欢给自己贴这些标签的，标签只会限制自己的思维。对我来讲，艺术和设计是不冲突的，在艺术可视化这个领域里尤其如此。艺术的任务是提出问题，引起观众对问题的关注，设计强调的是更实际地解决问题。在艺术可视化的领域里，这两个方面是很紧密地结合在一起的。
具体来说，在艺术可视化的作品里，你要发现值得研究的问题，吸引观众聚焦于这样的问题，然后给大家呈现这个问题相关的信息，甚至有可能提供一些解决的方式。艺术赋予作品思想和方向，设计完成信息的具体呈现，所以艺术和设计在艺术可视化里面是相辅相成的关系。比如，我的作品《布兰迪的主题歌（Bloodie Writes an Anthem）》是一首英文诗歌的可视化，艺术上，表达的是成长过程中青春懵懂寻觅的迷茫和顿悟;设计上，从语言学的角度出发对诗歌的音律和词汇进行分析，然后对应不同的信息来设计不同的视觉呈现。同时，诗歌的朗诵和表达诗歌情绪的女高音吟唱也经过录音分析，融合视觉设计，通过计算机算法生成图像。在这个创作过程中，艺术和设计是很难分割的。
《设计》：目前世界前沿的信息可视化有哪些趋势？
徐瑞鸽：信息可视化领域当前有以下几个趋势：
1）可视化的形式更丰富。交互媒体，增强现实，虚拟现实和混合现实的各种表现形式在不断创新，沉浸式体验是可视化领域正在兴起的方向。
2）数据叙事和数据新闻正在兴起。从原来的简单呈现数据发展到现在通过叙事来传达来信息。故事比统计数据更方便记忆，容易和观众建立联系，增加观众的注意力和同理心，因此更具说服力。新闻报道中可视化的融合也越来越多，大众相信数据增加新闻的可信度，包含数据内容的新闻叙事正逐渐成为主流。
3）对社交媒体非常重视。数据可视化在社交媒体上吸引了大量关注者，可视化设计也越来越讲究适合社交媒体以促进信息的大众传播。因为大家在社交媒体的持续注意时间很短，可视化作品需要快速吸引注意力和易于读解，所以用于社交共享的数据可视化遵循 “少即是多”的原则， 有时也会利用动图和短视频。 4）信息可视化的生成制作正在普及化。现在已经有很多工具帮助人们来制作自己的可视化，很快可视化不仅仅是受过专业培训的人才可以做出来，一般的民众都可以做一些简单的可视化，并且根据这些可视化来为自己做出一些相关的决定。
5）人工智能的全面介入，赋予可视化的方方面面更大的发展空间。
6）对与大数据并存的小数据的关注。意大利信息设计师乔治娅·卢皮（Giorgia Lupi）提出了数据人文主义（data humanism）的概念，强调设计要具有将数据与产生数据的人以及他们的行为和习惯联系起来的能力。数据应该被视为质疑和理解我们周围世界的起点，而不是所有问题的最终答案。
《设计》：信息设计和艺术可视化在工业4.0时代呈现怎样的发展趋势？给设计行业带来哪些变化？
徐瑞鸽：工业4.0（Industry 4.0）也被称为第四次工业革命，其最重要的特征是把物理的世界和数字的世界联系起来。建立在第三次信息化工业革命的基础上的第四次工业革命中，传感器、物联网和人工智能成为关键。数据随时随地在被提取、分类、统计、出售，人们越来越需要信息设计和可视化来理解和运用数据。当下我们的私人数据经常为了利润、权力和政治利益而被挖掘和处理。数据艺术家耶·索普（JerThorp）在《生活在数据中（Living in Data）》一书中提出这样的问题：我们如何才能不是消极地生存在数据中，而成为数字社会积极的公民呢？我想，这正是信息设计和可视化的使命。
设计师和艺术家需要前瞻性地看到信息時代社会的新问题，以及如何让可视化成为人们在数字社会交流的新语言。数据的未来仍然是敞开的，要超越对事实和数字的简单呈现，找到更多可以碰触内心的与数据互动的方式，讲述关于如何使用数据的新故事。信息设计和可视化的普及和广泛应用应该推动文明的进步，但不应该抛弃没有接受最新技术的群体，比如老人和低收入人群。在技术取得突破性发展的时候，艺术家和设计师的责任就变得更为重要，艺术可视化在工业4.0的时代必须引导社会去关注极其重要的问题，比如如何提高技术的透明性，以及如何平等公正地驾驭物联网和人工智能。
《设计》：请分享几个您认为精彩的“信息设计”案例。
1.《亲爱的数据（Dear Data）》
- Giorgia Lupi & Stefanie Posavec， http：//www.dear-data.com/
《亲爱的数据》是一个为期一年的手动数据绘图项目，由生活在大西洋两岸的两位信息设计师Giorgia Lupi和Stefanie Posavec完成。她们将收集的小规模数据转换成手绘明信片，每周交换一次，明信片一面用绘图表示数据，另一面有详细的图例。其中一些主题包括：谢谢你，咖啡，抱怨，街上的声音，消极想法、工作空间和新事物等等。这个项目的目的是测试两个人可否通过阅读彼此的数据来互相了解。《亲爱的数据》用数据描绘出两张人类肖像。通过每一张手绘图片，我们可以更深入地了解作者的个性。通过跟踪她们日常生活的细节，我们看到信息过载导致的生活的复杂性，也揭示了某些影响我们决策和关系的模式。《亲爱的数据》后来集结成书。
2.《濒危物种象素艺术（Endangered Species Pixel Art）》
- Jush Smith，https：//imgur.com/gallery/NVNsyel
受到设计师三上良之（Yoshiyuki Mikami）和世界野生动物基金会合作作品的启发，程序员约书亚·史密斯（Joshua Smith）开发了一个Python程序，利用动物星球网站的濒危物种列表，从濒危动物的照片开始，以与物种数量相对应的分辨率绘制了动物图像：孟加拉虎被渲染为2500像素，极度濒危的东北豹在60像素分辨率下几乎看不见。这个想法很简单，但作品非常有力量，让观众直观地认识到这些动物正在逐渐消失、灭绝。
3.《奥马纳在四月里的七天（Omana’s seven days in April）》
- Rebecca Ruige Xu， http：//rebeccaxu.com/omana.html
该项目将一只名为奥马纳的鸟于2020年4月从阿曼迁徙到哈萨克斯坦的过程转化为一系列类似传统山水画风格的地图图像，并根据飞行和环境数据生成俳句。该项目旨在探索将鸟类迁徙数据可视化的新方法，而不仅仅是地图标记和图表分析，以帮助公众更好地理解信息，并鼓励公众重新思考我们与自然的关系。