这篇文章阐述了内布拉斯加州是美国难民的中心，但它还展示了一些州并不像我们认为的那样有很多难民定居，比如德克萨斯州和纽约州。他们实际上更喜欢在中西部的州定居，并且诸如这种有趣的事实会获得更多的分享和观看。而且这些信息全部只来自于一幅帖子缩略图。

　　将图表作为帖子缩略图，使这篇文章更容易在社交媒体中传播。根据HubSpot（链接：https://blog.hubspot.com/marketing/visual-content-marketing-strategy#sm.000093d60k15ctcu3wqrblv4bvj3w）数据显示，带有图像的推文比不带图像的推文转发率高150%，并且这在图表和图形等有意思的可视化中尤为明显。

　　这也同样适用于以地图作为特定图像的文章，因为大家都喜欢看自己所在州或者城市的排名。他们极有可能分享给同一地区的朋友！

　　4. 图表标题双保险

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　　有些人会认为图像或者图表除了一个简单的标题和说明不应该有任何文字。但是如果你看看目前为止我所展示的图形示例，Priceonomics并不是这样的。

　　事实上，Priceonomics的大部分可视化图形都用到标题和副标题。这可以更清晰地解释图表。

　　例如，下图来自于一篇关于世界各国身高的文章（链接：https://priceonomics.com/where-are-the-tallest-people-in-the-world/），他们运用副标题交代了背景信息。

　　副标题清晰地阐述了只有超过5英尺2英寸的人计入图表中，而不是仅仅假设1900年时所有国家的人初始身高都是5英尺2英寸。因此，他们通过副标题清晰准确地描述了数据集，而非让读者误读信息。

　　如果你要表述全部数据集中有趣的样本时，我建议添加多层标题。例如，在一篇关于每所学校进入NBA的篮球运动员的文章中，你可以运用副标题在可视化图形中明确，数据仅限于在大学满一年的学生。篮球迷都知道，通常优秀篮球运动员都是在一年之后逐渐变得专业起来，这是一个很有意思的数据。

　　现在，看一下下列图表中展示的最具素食者亲和力的城市（链接：https://priceonomics.com/ranking-the-most-and-least-vegetarian-friendly/）。

　　运用副标题的另一个原因，是人们能够不依赖背景信息理解图形。适当添加标签，每个可视化图形就不需要解释或者介绍了。明确地理解这个图表的表达内容，这使它在社交媒体中更容易被分享。

　　为什么我们不能运用文字去帮助读者理解我们在可视化图形中试图阐述的呢？它并不像数据点和文字那样，不能共存在同一图表上。

　　5. 囊括文章中的所有数据

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　　研究期间，我注意到Priceonomics的作者在图表或图形中排列数据的时候，做了一件十分有意思的事情。他们用所有的数据得出最终结论，而不是只用最上面或者最底端的数据块。

　　这增加了每篇文章的说服力，意味着增加了希望分享它的人数，因为他们在数据中发现了某些自己认同的东西，那可以是他们的大学，他们的车或者他们居住的城市。

　　无论它是什么，你能囊括的数据越有意思，就会越好。并且，它能在宣传阶段即刻增多记者或者媒体曝光的数量。

　　以下举例是美国汽车在81个城市驾驶的文章（链接：https://priceonomics.com/you-are-what-you-drive-the-most-popular-cars-in/），这会比只给出前十名使人们更有分享的冲动和热情。

　　或者这篇关于多样性排名前100名的大学的文章（链接：https://priceonomics.com/ranking-the-most-and-least-diverse-colleges-in/），它用了大量的条形图表达观点。这也是我在会议中见到的改变了我整个数据可视化研究方法的图形。

　　它不仅增加了列表中大学的曝光率，而且让人们产生了寻找自己大学是否在表中的欲望。

　　囊括所有数据可能听起来有些夸张，但它描绘了一幅完整的画面。在这个研究中，人们可以了解到顶级大学较其它大学的优势所在。

　　开始创作一个完美的可视化图像吧！

　　6. 慎用地图

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　　有时，最好的地图就是没有地图。

　　我猜想，许多人会自然而然地运用地图去可视化他们的位置数据。我以为，除非你的数据包含大量位置信息，比如说从美国50个州收集而来，那么使用地图是有意义的。

　　但真的如此吗？