一张螺旋图引发的讨论

这篇文章首先用螺旋图表示了目前实际的感染人数的变化情况。这个螺旋图的形式展示了自2020年疫情以来，美国每周新增感染COVID-19的人数变化。螺旋代表时间轴，由内向外表示时间从2020年一月份到2022年一月份。可以看到2020年开始感染人数逐渐上升，在2020年末2021年初，感染人数出现了峰值。展示出此前的Alpha、Delta等变异株都比不上Omicron的传播速度，2022年1月的最近几天，感染人数爆发式增长。

还有很多人也纷纷PO出各种各样的螺旋图来表示支持。

比如很早之前的环状条形图，其实就是一个条形图，但把条形做成环状。

比如展示气候变化的螺旋图。一个封闭的圆环表示一年里从1月到12月的温度。

比如展示有钱人们从百万富翁变成亿万富翁所花费时间的螺旋图。

还有人对原图进行了改进：将面积变为很多柱形的组合，为柱形赋予颜色，用柱形的长度和颜色表达数据的大小。因为颜色的加入，使得我们一眼能够看到在2021年秋天，因为Delta变异株引起的感染人数激增，这一信息在原图中是不太能够引起读者注意的。

小编认为，数据可视化的目的之一就是引起读者关注，展现数据故事。纽约时报的这篇文章并不是一个严谨的学术论文，而是一篇需要广泛传播的新闻，它的读者是普罗大众，用这样的图表可以吸引读者的注意去阅读、去获取图表中的信息，这就足够了。并且，不管在什么领域我们都应该鼓励创新，如果永远都坚持严格的、现有的规则，比如数据随时间的变化就是要用折线图来表示，那么创新就永远不会发生。