此译文已获得大数据文摘（微信公众号）采用，并于2017年2月3日发布（阅读量9K+）：2016年下半年10个重要的可视化发展
为了记录可视化领域每一年年中、年尾的发展里程碑，我对领域内近6个月期间的可视化作品进行了回顾，并挑选和归纳了一些最为重要的发展。这包括了重要的项目，热点事件，新网站，动向趋势，领域名人乃至一些宏观的观察。它们有的是我认为将为帮助这个领域进一步发展发挥重要作用的，而另一些则是我个人非常青睐的可视化。
在今年早些时候，我发布了2016年前6个月的清单（请戳文末链接），现在我想回顾的是2016年的后6个月。您又认为今年最重要的可视化发展是哪些呢？我期待着听取您的意见。
如往常一样，以下排名不分先后：
我在2015年头6个月的总结中曾经提到过“Dear Data”这个项目，但我决定再次选择这个项目，是因为我觉得它在2016年的影响相当深刻且值得肯定。该项目无论是在举办展览、合作还是可视化赛事中都获得了巨大的成功，如今其成果被纽约现代博物馆艺术馆加入永久收藏的消息传来，更是锦上添花。然而，最重要的是，我觉得这个项目的最大的影响是它对初学者带来的激励和启发。多年来，可视化领域的入门书籍似乎一直被像是Tufte，Few和McCandless这样的作家占据。而现在我们可以加上Lupi和Posavec。我觉得他们的书的发布为全新的观众提供了一个启发性的新窗口和切入点。这本书既无关工具，也非原则的讲解，而是关于新鲜的、富有创造性的，任何人都能理解并动手实践的东西。从我个人体会来说，我在今年的旅程中感受到这本书已经触动年轻的读者们，尤其是女性读者。虽然不限于这个项目，Dear Data已经巩固了Giorgia和Stef作为领域角色榜样的地位，且这完全是他们应得的。
我们并不需要一条由我写的新时评来议论发生了什么、接下来会怎样，但从美国大选事件中，我们显然可以发现很多在可视化领域中值得思考的事情。单纯从可视化设计的角度来看，我认为期间有一些重大的作品诞生。此前我已经分析了一些关于选举的作品中最为突出的可视化方法，并具体谈到了纽约时报的仪表盘图。此次美国大选无疑是一个所有媒体平台争相报道的重要的历史性时刻，并且它们不约而同地采用了图表来支撑观点。虽然设计社区内某些尖锐而不负责任的批评声让人感到遗憾，但我确实认识到，极为令人震惊的选举结果（不管你的政治立场，让我们面对它吧）让不少人因为感觉很多预测或民调模型都不准确，因而动摇了对数据的信心。一个可视化作品的“成功”不能与它所代表的数据分离，但同样地，可视化只能是媒介而不是最终结果：读者需要承担花时间去阅读，并理解可视化的限制、假设，以及最重要的，理解其不确定性的责任。这一切相当复杂，我觉得我们将会在一段时间内看到很多试图去揭示其真谛的反思。面对那些愿意在这可悲的所谓后真相（post-truth）时代中继续前行的人是一回事，而丧失对优秀的人们的信心则是另一回事。
Data Sketches是Nadieh Bremer和Shirley Wu这对天赋异禀的组合的月度合作项目。从7月开始，本着与“Dear Data”颇为相似的目标（虽然并非明确地受启发于该项目），他们每个月选择一个主题，并旨在在月底前完成一个精致的可视化解决方案。 “我们可以在主题内自由地做任何我们想要的；这是一个创造、试验和享受乐趣的完美机会。” 正如你从他们不断增长的优秀项目集中所能看到的，他们显然正在充分利用这个机会。
无论这从严格意义上来说算不算一个可视化作品，我其实都不在乎——因为哈佛医学院的Michael Baym利用一个可视设备来录制的帮助人们理解其研究成果的这个视频，是我今年见过的最棒的东西之一。它以一种令人惊叹的形式动态展现了细菌的进化，表明了“致病细菌和其他微生物如何不断地进化来抵抗我们的药物（如抗生素）”。另外，Tony Chu以此项研究为灵感创作了名为“抗生素耐药性模拟”的可视化作品，来模拟细菌的进化过程。
5.船舶地图
我选择这个作品不是出于什么高深的原因，而仅仅是因为我真的太喜欢它了。由来自Kiln的Duncan和Robin与UCL能源研究所合作创作的这个可视化作品提供了一个对“全球商船队于2012年的运动轨迹”的视觉呈现。我从未见过对这种数据的可视化（我相信有些人会纠正我！），它被如此优雅地展示，且让人极易上瘾地坐下来、观看、寻找那些或繁忙密集，或冷清稀疏的船舶航海路径。
Profiling the Parks是由 RJ Andrews创作的一个精彩的手绘视频，展现了关于美国国家公园的一些基于数据的发现。 RJ提到，该项目的动机来源于他对优胜美地国家公园的一次造访，“我试图将优胜美地山谷与我最喜欢的公园，锡安国家公园相对比。优胜美地感觉更高（事实上也是）和更宽（没错）—— 但我并不知道它们具体相差多少，也不知道哪个公园的地势更高。” 点击这里了解更多关于项目的背景，可视化设计的过程和方法，以及参考内容和致谢。
有许多令人难以置信的聪明和有才华的人，不断地突破像Tableau这样的工具的限制。每天我都能看到一些新的东西产生，它们使我越来越感到自身水平的不足，从而被驱使着去了解他们是如何做到这些的。因此，仅仅宣扬其中一个人的作品似乎不太公平，但今年我发现了Jonni Walker的作品且觉得它们真的很出色。他用Tableau完成的作品是我以前很少见到过的，充满创造力和美感的佳作，以至于你可能通常会将之与如国家地理杂志这样的业界权威联系起来。
这是为了介绍一种可视化方法，是我最近在好几个地方都见到的两种新方法当中的第一种。我称之为“Joy Division”图表，虽然不是特别贴切，但这反映了它给我的视觉上第一感觉的联系，即Joy Division乐队的“Unknown Pleasures”专辑的由Peter Saville操刀的著名的封面设计。有些人称他们为2.5D图，或是horizon graphs，但无论什么名字，我觉得他们提供了一个相当不错的空间解决方案，来突出随着时间的推移，许多并行的项目或分类数据峰值的变化情况，并运用不透明度来帮助克服某些数值造成的图形互相遮蔽的问题。它们被运用于许多不同场景，如用来展现辱骂的模式，科学影响的演变，以及用来绘制美国大选中各地对政党的支持分布情况。
华盛顿邮报今年制作的可视化作品特别出色，尽管他们这方面本来就够强的了。在他们使用的众多可视化方法当中，有一种我见过他们在好几个场合运用过（如这里，这里，还有这里）的方法是基于网格地图的变形，在每个地理位置上的网格容器（container）中都嵌入一个小的图表。 'container'属性是毫无疑问我今年最喜欢的编码装置（encoding device）。尝试使用它吧！它相当灵活，可以帮你摆脱坐标轴比例的束缚。而且我尤其喜欢上图这种将含有拟合处理的小散点图融入地图的，结合两者优点的设计。
由于美国大选的报道铺天盖地，人们很容易遗忘了纽约时报对里约奥运会的报道有多全面，以及其所运用的可视化技术有多高。请尽情享受这个在2017年必将获得佳绩的作品集的视觉盛宴，您将再次看到他们以惊人的方式创新。我喜欢那简单得不能再简单，却富有趣味和互动性的设计：随机模拟一个奥林匹克参赛者从你家附近某地点出发，移动一段他所参加的比赛项目的距离共需要多长时间。这会使你觉得同样是人类的自己为何移动如此缓慢，远不如他们，但没关系。而我最爱的作品则是那些经过合成处理，把比赛中一些关键时间点的照片连接起来，并加以标注形成一个个故事的单张“PhotoVizzes”图片们。
特别提及——2016年下半年的其他值得分享的亮点：
Information+大会| 2016年一个全新的会议，这是我参加的几个活动之一，所以或许有点偏心，但我认为它的演讲者阵容非常多元，很少其他的大会有尝试这么做。 Robert Kosara对大会的主要演讲做了一个很好的整理。
伟大的动物管弦乐队|这个带来奇妙而吸引人的体验的作品，是由卡地亚当代艺术基金会打造的。它呈现了“动物王国的声音和谐的奥秘，提供了一个前所未有的互动体验，揭示了声音的生态学和它背后的力量”。
图表选择器、卡片| 这些工具由成组的客制化卡片构成，用来辅助选择不同的可视化方法。我把它们列入清单其实是内心混杂着羡慕和满足的心情的——因为我也曾经试图动手去做这样的东西，而Stephanie和Jon/Severino打败了我。但是，他们的确做得很好，所以我相信他们产品将会很成功。
地球平均温度的时间线|来自Randall Munroe的一位杰出的叙述者展示了关于地球温度上升的令人不安的故事。
乐团指南|一个很好的视觉设备，用于帮助引导多伦多交响乐团的观众欣赏正在演出的音乐。
2016年柏林马拉松|一个超棒的动画，模拟了柏林马拉松的赛跑者以不同的速度在同一条赛道上前进的过程。
收入差异地图|由Herwig Scherabon创造的令人惊叹的大型3D打印地图，可视化地呈现了洛杉矶，芝加哥和纽约的收入差异。
原文链接：10 SIGNIFICANT VISUALISATION DEVELOPMENTS: JULY TO DECEMBER 2016
相关阅读：2016年上半年可视化发展总结——10 SIGNIFICANT VISUALISATION DEVELOPMENTS: JANUARY TO JUNE 2016 (中文版)
【译者注】
3.Data Sketches：作品简直不要太美，两位既是设计师又是开发者的女神共同带给我们视觉的盛宴与启发。
4.进化进行时（该段翻译有部分不改变原意的删改）：非常推荐观看这个仅几分钟长的视频，虽然是医学研究，但其可看性和简明性都极高，展现了細菌如何逐步适应剂量不断增加的抗生素的进化过程，相当惊人。更多关于该研究的中文介绍请看这里。
8.“Joy Division”图表：一般被称作“horizon graphs”，是一种特殊处理的（时序）面积图，较为节省空间，但缺点是不够直观、不易快速理解。制作过程原理如下图：
