2.5 感知与表达方法
以前，数据大小和种类不会带来很大的挑战；因此，感知和分析数据是直接的。如今，在众多领域都存在着大量数据，用数据可视化可以完成与数据的感知和交互，这能够为人类提供有价值的帮助。人为因素显著帮助整个可视化过程，来完成理解数据和帮助决策的任务。
可视化技术能被分为两块：
科学可视化：这涉及科学数据有一个固有的物质实体
信息可视化：这涉及抽象数据（空间或非空间）
大多数可视化系统被设计为可以人机合作，每一个都能完成下面的任务：
视觉展示数据来提高数据分析
视觉展示模型、数据的阐释、想法、假设和观点
通过发现他们假设的支持性或对立性证据，帮助用户改善模型
帮助用户组织和分享他们的想法
融入视觉感知的新见解是从除信息可视化以外其他各种学科的研究中提出的，比如人为因素和人机交互。视觉可视化的优势是我们处理可视化信息比口头信息更快。在20世纪20年代的德国，第一批研究过知觉组织的心理学家创立了格式塔学派。
感知格式塔原理
格式塔一词是指“整体组织”或逐一识别总体中各部分的不同特征。例如，可以通过描述一棵树的不同部分来诠释树的含义，比如，树干、叶子、树枝和果实（在一些情况下）。然而，当我们观察一整棵树时，往往察觉到的是整体而不是局部。在这个例子中，对象是整棵树。
格式塔感知的原则如下：
接近性：聚集在一起或彼此连接的对象被视为一组，逐一减少处理更小范围对象的需要。
类似性：共享相似属性、颜色或形状的对象被视为一组。
共性：当接近性和相似性都到位时，会发生一个变化。然后他们会改变组别。
好的连续性：一部分和整体一种重要，这意味着如果有中断，就会改变感知阅读。下图中，我们感知到两条线而不是四条线在中间相交：
闭包：即使一个形状的部分边界缺失，我们仍能看到被边界完整包围的形状并忽略这个空白。
了解这些原则对创建任何可视化方法非常有帮助。
让我们进一步举例阐述。接近性是指将看起来相似的形状分到一组的可视化方法。这样一个组通常被视为一个单独的单元。例如，下图展示了如何区分接近性：