《可视化未来》是一本由[美] 埃雷兹·艾登 / [法] 让-巴蒂斯特·米歇尔著作，浙江人民出版社出版的平装图书，本书定价：54.90元，页数：244，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《可视化未来》精选点评：

　　●文章还是不错的~

　　●主要内容是关于ngram的发展经历和一些概念的数据分析。 作者把历史事件串成珍珠串，利用案例类比借古语今，还介绍了各种方法学，时兴的思维和理念，绝对是本好书。

　　●Uncharted:Big Data as a Lens on Human Culture 3h 20万字

　　●https://books.google.com/ngrams

　　●谷歌的ngram viewer项目，项目本身挺有意思，会发现很多有趣的现象，但书可读性不强

　　●大数据的人文透镜。 "物理学家对比一系列相似的事实，从中提取出它们都具有的一般性现象。因此，单个事实就变得不再重要了，他只看重一般规律。 另一方面，这些事实正是历史学家感兴趣和觉得重要的对象。 这两种方法中哪个具有更高的价值呢?任何答案都只是主观的"… 统计建模取其置信区间，但异常值也尤其令人迷醉。 "保存信息从一个技术难题变成了一个道德困境"。 "那些东西可以被作为日志记录下来? 如果有了日志，哪些人有权访问"? 当数据制造变得越来越容易，那些未变成数据的东西就变得弥足珍贵。 你不想让人知道的隐私，使你成为了"面壁人"。

　　●可视化趋势…的故事

　　●人文研究的一个角度。大数据难就难在要有数据。而且数据可视化也只是证明了某些我们潜意识中不可言述的道理，属于锦上添花的事。研究历史还是比较容易的，但预测未来就困难多了。

　　●人文与科学终于相遇了！

　　●眼前一亮！语言明快。数字人文是一个大领域，看了几篇论文，这个领域是否会给人文领域带来全新的视野和方法呢？最后那几张对比图表太棒了！

　　《可视化未来》读后感(一)：词频，打开大数据的快捷方式

1、词语的世界，刀光剑影、优胜劣汰

　　约翰· 哈佛闪亮的鞋子，揭示了“用进废退”的道理。

　　同样，一个词语，也必须频繁地被使用，才能对抗岁月的锈蚀，在历史长河中保留下来。

　　一个时期内，人类的注意力和时间是有限的，词语们必须奋力竞争，正如同树木争夺有限的阳光雨水一样。

　　这同样是一个优胜劣汰、适者生存的丛林世界。

　　以此观之，词频，就是词语的活跃度，或者说“血条”会更形象。

　　《可视化未来》读后感(二)：数字化对人文科学量化分析探索

　　相对标题党的题目副标题更切中要害，数字化对人文科学量化分析探索的新思维。从英语不规则动词的变迁谈起，刚读一本英语学习的书提到高频不规则动词的比例问题，这本书介绍了不规则动词逐渐规则化的趋势分析，并以此拉开n元词组分析的序幕，语料数据源自谷歌图书数字化的样本，约占分析时总出版图书的4%。

　　展开分析从名人的出名效应对出名的职业，出名的初始年龄，名声积累花费的时间，名声到达巅峰的年龄，衰退的周期，以及期间的代际演变规律，颇有意思。

　　关于专制对文化继承的影响，主要举了纳粹的例子，当然，如果以中文分析，想必能得出更有意义的结论。关于群体记忆的分析也有一些非常有意思的结论，在谷歌n元词频分析的产品中受到用户的热捧，可惜中国用户用起来需要费些爬墙的力气。

　　基于图书的词频分析是对人文科学量化分析的一个有益尝试，结合的是数字化和大数据分析处理技术，由于版权的制约和图书的局限性，有些结果的质量值得商榷，但客观量化分析的思路，非常值得探索。

　　基于历史的分析会带来启发性的观点，但基于群体意识演变的预测为对未来的预测提供了一定依据，只是，基于图书的预测，可能受制于知识分子对未来的观点。

　　《可视化未来》读后感(三)：视觉素养，如何运用感觉来认知事物

　　▍Learning to see better.

　　人们通过多种感觉器官来感知世界，这是我们认知世界的第一步。

　　我们可以看到、听到、闻到、品尝到、触碰到这个世界，当然对于学习而言，视觉和听觉还有动觉是比较主要的，之前我们关于学习风格的文章中也对此有一些简单的介绍。

　　人们天然可以通过各种感觉器官来接收外界的信息，处理并加工成自己所需要的知识，逐渐形成自己的体系，以判断之后遇到的每一件事情，解决问题、做出决策。

　　那么接下来的主题是什么呢？

　　我们说一个小话题：学习是多通道的。

　　大家都知道，随着数字技术的快速普及和流动，人和人之间的沟通发生了巨大的改变。

　　今天我们习惯于使用Pad、智能手机、电脑和其他多媒体设备，通过文字、图片、视频等各种方式进行即时沟通。

　　我们能够从网络中获取即时信息，通过维基百科、博客、tweet来传达自己的观点，通过Facebook、YouTube，微博来发推送帖子，还能够通过游戏参与到一个虚拟的空间中。

　　所有这一切创造了一个全新的环境，改变了人们展现自己、沟通和建立连接的方式。

　　其实，人类的沟通本来就是多种模式的，人们会同时运用语言、手势、姿势及其他非语言形式比如眼神流露等进行沟通。

　　我们可以用思维导图写下自己的感知和理解，也可以用各种形式来告诉别人自己感知到的世界。

　　当一个孩子用多种感官通道来接收这个世界的信息时，他们也会开始构建自己的多通道信息。

　　多通道信息是一系列信息的集成模式，包括声音、颜色、文字、图片等资源，他们一起组合成了更复杂的信息，传达了更丰富的含义。

　　图片、文字和声音有时候会同时发生，但是在一个信息中都会有一种模式占主导，比如说，声音模式在播客中占主导，而视觉模式在屏幕文本阅读中占主导。

　　多通道让信息变得更容易理解，应用在学习上，它可以大大提高学习效率。这是因为使用不同模式的资源可以促进理解：图像能够让我们立刻获取简单直接的信息，文字可以帮助理解难以用图像表达的部分，而颜色则可以让重要的部分凸显。

　　同时，在创建文本的时候使用多种模式可以让人们同时使用和整合不同的心智技能来理解和消化一个概念，然后构建自己的认知。

　　这也帮助人们可以有更广阔的视角来看待世界并且更快地筛选信息，在信息过载的时代，这是一个非常有效的方式。

　　我们先来谈谈视觉素养。

　　视觉素养，简单来说，就是创建和使用视觉信息的能力，或者可以成为“图像阅读能力”或“读图能力”——即从我们所能看到的事物中阅读出所需信息的能力。

　　这是从读写能力延伸出来的概念，其含义在于，我们相信一个图片是可以被“阅读”的，我们通过阅读图像来理解相关的信息。

　　视觉素养还可以是一种评估方式，它可以被用于实践中，并创建出一个概念的视觉表征。

　　视觉是我们最重要的感觉通道，图像阅读能力可能是最重要的感官能力之一，也是批判性思维的一个方面。

　　这是需要被教授的一种能力，人们必须学会怎么样用最有效率的方式来运用他们的感觉认识事物。

　　视觉素养的学习通常并不在学校课堂内进行，但它其实在生活的方方面面都会被用到，无论你的职业是医生、护士、记者、警察、司机、水管工人还是行政人员，这都是非常重要的能力。

　　人们有70%的感知来自视觉，所以视觉能力其实是人类感知世界最基础的的能力，因此讨论这个领域的技术热点就有其特殊意义。

　　但这项能力的培养和应用并不被学校教育所重视，我们从教材中就可以看到这一点，通常我们所熟知的教材是这样的：大量的文字加辅助的图片——教材中也会有图片，但他们都是少量的辅助，而且大多数并没有有效传达信息。

　　那么，教材是否可以做成以图片为主要内容，辅以适量文字呢？这似乎听起来很幼稚，你也许会想，这不是学前孩子所需要的内容吗？中小学生也需要这样吗？

　　当然，这对图片的要求是非常高的，我们所说的，是可以准确传达大量信息的、科学与艺术结合的图片。

　　另一方面来讲，其实人们天生是视觉动物，有70%的感觉器官集中在眼睛里，而50%的大脑用来参与视觉过程加工。

　　但是为什么我们在课堂上总是用讲授来传递知识，我们总是说得那么多，而吸收效果又如何呢？

　　老师们通常会抱怨说，学生并不按照教学大纲来好好学习，甚至他们苦口婆心讲授了所有必要的知识，可孩子们却基本上记不住。

　　我们何不考虑在课堂中运用更多的视觉媒体来帮助形成一个视觉导向的教学系统，来帮助孩子们更有效地学校，并且发展孩子们的视觉素养呢？

　　现在的课堂教学是这样的：比如数学课上，我们很早就就放弃了视觉表征的教授，数学课堂中有非常多的公式需要记忆，我们让孩子们加快算术的速度，我们让他们背诵很多的定理，却很少考虑到他们是否真的理解了，形成了相应的视觉表征，或者说形成了这个概念需要对应的一些基础图像——这是真正理解事物的基础之一。

　　因此孩子们不仅很难真正理解和吸收这些概念、原理和公式，更可怕的是，他们的兴趣也被磨灭了。

　　数学本该是非常有趣的学科，可以激发孩子们好奇心的学科，但事实却是，数学是很多孩子的噩梦，他们认为数学枯燥乏味，只有被驯化得非常听话的没有什么主见的乖孩子或者极少数的天才才能够掌握。

　　事实并非如此。

　　我们忘记了其实很多时候一张图片所蕴含的信息甚至是千言万语都无法表达的，我们也忘记了一个科学的、优美的模型图的构建往往就可以让一切变得简单而清晰，让看起来繁杂的数学问题变得容易。

　　其他的课堂也是这样的。

　　我们何不在讲授过程中穿插一些有用的图片，来帮助孩子们理解和记忆，也许这需要在备课过程中多花一点时间，但总比反复讲授一个课程而无法到达要好得多。

　　20世纪以来，各类视觉媒体快速发展，成为承载资讯、传播资讯的重要管道，并逐渐发展成为一种视觉语言。

　　现在的孩子们正是伴随着电视、电脑、游戏、广告、电影、图片等成长起来的，他们通过多种视觉媒体获得了广泛的知识和对这个世界的认知。

　　因此，我们更需要了解他们的方式和这个时代的特点，在课堂上引进更多的视觉媒体，引导孩子的学习，让他们形成正确解读视觉资讯的观念，训练他们的视觉素养，让他们掌握批判性的识别阅读技巧。

　　这，或许是现代课堂教学中越来越需要关注的一个点。

　　《可视化未来》读后感(四)：数据就是力量

如今我们已经进入了大数据时代，大数据将改变人文科学和社会科学，重新界定商界和学术界之间的关系。

在过去，人们对书面记录的诉求通常源于经济活动。毕竟，除非能够清楚地记录谁拥有什么，否则交易便毫无意义。因此，早期的人类文字大多和交易有关，人们记录了大量的赌注、单据和合同。所以，早在我们祖先的著作问世之前，我们首先拥有的是关于交易和利润的记录。实际上，许多文明甚至没有发展到记录和留下伟大文学作品的阶段，而我们通常会将文学作品和文化历史关联在一起。从古代社会留下来的东西主要是收据。如果不是这些为商业目的而产生的记录，对于古代文化我们将知道得少之又少。

在我们体验现代生活所提供的各种便利时，互联网不断记录下了我们日益增多的数字足迹：具有惊人广度和深度的个人历史记录。

只要拥有充足的数字记录和一定程度的计算能力，那么人类文化的相关研究就会达到新的制高点，我们也就有可能在认识世界以及理解我们在世界中的地位方面作出令人惊叹的贡献。

齐夫定理：词在表中的位置和它的出现频次之间存在着一种逆相关。词的排序每升高10倍，譬如，从第50位到第500位，其出现频次则会下降到原先出现频次的1/10。齐夫定理告诉我们，词汇世界远不是正态的，词的出现频次遵循着一个特殊的、看上去很奇怪的数学模式。今天，科学家们将其称为“幂率分布”（power laws）。例如，数学上，人们已经证明，“富者愈富”这一过程的确可以产生各种幂率分布。认识的人越多，越容易认识更多的人。因此，在齐夫的世界里，随着时间的推移，起初比较受欢迎的人会越来越受欢迎。而规模较大的城市会吸引更多的人移居，使城市大小遵循着幂率分布。

历史潮流无法倒退，这些动词一旦规则化，就无法再回到不规则形式。越来越多的不规则动词转变成了规则动词，规则动词则成了主流。

数据的性质是什么呢？数据不是公共的，但也不是私有的。相反，数据是一种数字资源，是一块“无主地”——数百万人对它感兴趣，但没有人具有完整的权威将其占有，而在法律中的地位也相对模糊。对科学家而言，大数据是规则改变者。我们过去习惯于这样的世界：我们制造数据或者获得数据，如果有必要，我们还可以分析数据，而这些最多也只需要获得伦理方面的授权而已。

为了更好地使用大数据，我们需要找出一种满足四个重要标准的投影方式：第一，数百万人共同创造了原始数据，数据投影需要能够保护这些人的权利；第二，数据投影必须是令人感兴趣的；第三，数据投影不能和数据持有公司的目的相违背；第四，产生数据投影的方法要切实可行。

语言不是在变化，就是在生长。为什么人们喜欢用世界语当口头禅，在评论里复制那些新鲜、高频的网络语言？因为，新词总是能够让人兴奋。没有人想要为“死去”的词汇举行葬礼，因为人性使然，人们总是喜新厌旧，在语言上同样如此。

著名心理学家和语言学家史蒂芬·平克描述大脑是如何工作的，形容脑细胞是有规律地燃烧。理论对物理世界做了一些潜在的假设，而这些假设有可能是错误的。所以，知行合一的目的在于，用理论指导实践，实践证明或证伪理论。实践过程中，如果要让成功的概率尽可能高，就可以搞调研以及内测和公测，对产品和行为进行验证。

在测量的过程中，存在两种误差。第一类误差叫作“随机误差”（random error）。即便测量对象不变，随机误差也会因一系列相关因素微小的随机波动而产生。这种误差通常以微小的波峰和波谷的形式出现。它虽然无处不在，却通常没有什么意义。随机误差的优点在于，测量出的曲线虽然很扭曲，但是一般都保持在真值附近。第二类误差叫作“系统误差”（systematic error），通常很棘手。这类误差一般会让测量结果朝某个方向偏离，可能是放大，也可能是缩小。随机误差是我们可以忽略的，而系统误差是我们必须要重视的。

思想的确可以从数百万个渠道渗出。那些有信仰之人，无比珍视文字的保存和传承，只要文字不灭，民族就有希望。一个世纪之久的羊皮纸上，每个字都完好无缺。和物种一样，思想可以被复制并流传开来，也可以变异。在美国，公民权利主要指黑人的权利，它可以作为检验新生国家是如何对待少数族裔的一个样例。

受民权运动成就的鼓舞，妇女组织、儿童组织和动物保护组织等一些组织纷纷加入了这波争取权利的浪潮。19世纪60年代，女权组织首先发出了声音，并在民权运动一个世纪后加速促进国家对妇女权益的保护。最近几十年，儿童权利和动物权利开始普及。在今天，两次错误不一定能够换来一次正确。但是幸运的是，多次错误却可以催生一场权利运动。

关于人类记忆，早在维也纳学派形成之前，艾宾浩斯就赞同这样的观点：经验、测量和实证是人类知识的基础。

我们记得有多快和我们遗忘得有多快。实验需要孤立的、可控的环境。然而，人类记忆不具备这样的条件。我们记忆中的每一点信息都是嵌在一个概念网络中的。对于每一个概念，我们将其和相关的事实、思想、人物、情感、地点、时间和事件等关联在一起。概念之间的复杂关系对于记忆具有重要的影响。如此一来，研究我们对某个孤立事件的记忆将非常困难。

随着时间的推移，集体遗忘的半衰期在逐渐变短。这一现象表明，整个社会对待过去的态度在发生变化。我们对过去的事情失去兴趣的速度正变得越来越快。

互联网需要开放，才能获取更多有价值的数据。它从一开始就对保护隐私的准则进行了重新定义，以诱导人们对日益增加的个人信息进行传播，无论是表达我们想法的博客，还是关于我们社会关系的状态。我们知道这个故事会如何收场：不可避免地，一些人会开始自愿地记录他们的全部生活，而网站则会进一步推广这些人的做法。

生活日志不仅是我们观察自己的窗口，也是观察周边世界的窗口。可穿戴电子设备，例如，Nike+FuelBand和Fitbit已经可以记录你每天走了多少步、爬了多少阶楼梯、消耗了多少卡路里等。随身医疗装置Scanadu Scout虽然只是一个小型的手持硬盘，却可以时刻跟踪和记录使用者的体温、心跳速率和血氧含量等，还可以进行心电图检查，甚至进行尿检。

如果我们身体的某个部位出了问题，生活日志就会立即通知我们的护理者。如今，年度体检的就医模式将完全改变。使用基于三录仪的远程医疗，医疗服务人员能够记录下你每天的身体状况。如果发现你的身体哪里看上去出现了问题，那么他们很可能会在你想要求医时打电话给你。

人们设计出此类脑机接口基于的是这样一个事实：虽然机器难以理解大脑电波，但我们可以训练我们的大脑，使其活动对于机器而言更为“透明”。这是通过让意识自由地产生机器能够分辨的神经信号来完成的。

我们不妨大胆地想象，人们可能已经习惯于将内心独白和相应的意识词汇对应在一起，构建起一个实时的、没有字幕的系统，而让机器可以听懂的设想并不疯狂。如果我们按照这样的方式和计算机互动，很可能就可以记录下我们的内心独白了。

每个感官体验、每次心跳和腹部的每个响动，甚至大脑里飘过的每个想法等，理论上来说都是可以被记录下来的。实际上，用日志将这些记录下来可以使我们的生活发生巨大的变化，但现在这一切只是我们想象出来的。然而，如果实现的话，这些日志不仅将改变我们的生活，还可能会比我们自身活得更久。这样我们将能够把自己的生命历程留给我们的孩子和所爱的人。他们也将能够从我们的成功和遗憾、智慧和愚蠢中学到一些东西：数字化的来世。如果你愿意，也可以将你的生活日志卖给某家公司，或者分享给科学家和学者。在未来的图书馆里，自传部分将不再只有一些故事，而是拥有一份份完整的记录。

面对可视化的未来，我们需要跨学科、跨领域的共享视野，才有可能驾驭那个神秘未知而又充满挑战的时代。这种学习和成长的必然性，也让科学和人文志趣相投地走到了一起。