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政务可视化设计经验——故事线

周周

前言

故事线,即故事框架,在前面的系列有略微提到过,毕竟如何串起信息点以及页面的构图方式是服务于故事线的。在我们服务用户的过程中,发现有些项目的表述方式是重复的。那重复的原因是啥呢?简单的想了下这些问题,不难发现用户吸收信息的方式和业务逻辑大致是相似的,所以我们在做项目的过程拿到用户给出的需求后想出的解决办法中也是具有一定的相似性。


解决办法中的表述方式是单独存在的,是对应不同的业务场景,我们想要的是将故事线的方法论总结下来,毕竟思想是永恒的。专门用一章讲一下我们总结的方法论是因为这些故事线本身是抽象的,具有高度的总结性,能够适用于大多业务,也方便新人设计师在做需求的时候有一定之规可以参考。


一、发现现象-提炼问题-问题分析-解决问题

发现现象-提炼问题-问题分析-解决问题这条故事线,是我自己写文章的时候想出来的,确实故事线最早的体现就是工作报告之中。这个可算是黄金故事线,百分之八九十都能套进去。因此适用面特别广,我们经常使用这条故事线来讲民生问题,特别在脱贫攻坚的专题中用的较多。那么就围绕脱贫攻坚专题来讲一下怎么铺开这条故事线。


以茶农的故事作为切入点,我们发现实际的场景是这样的。A地的茶叶产业链较完整 ,B地是A地的帮扶对象,但是B地的经济民生一直不温不火的状态。从大数据的角度,通过监控B地产业链的指标不难发现其实是有文章可以做的,简单来论述下主要是以下四块内容。


发现现象:B地移植了A地的茶叶产业做法,本以为能大力提升B地经济 ,但是从B地的GDP、产业增加值、人均可支配收入并没得到明显持久性提升。

提炼问题:通过监控B地的茶叶市场调研数据,不难发现B地的市场和A地的高度重合。B地的经济不温不火应该是做法全盘照抄A地,并未形成自身特色,在市场上未拉开差距,一直以低廉利润来维持销量,产生不了其他高额的产品附加值。

问题分析:通过分析B地的茶叶市场调研数据,发现在其他纬度上B地的茶叶产业市场并没有拓展。比如A地深耕多年在销售渠道上,建立了产业全国销售网,从数据上分析上表示祖国东南板块基本被A地垄断,但是其他板块并没有全部渗透,B地是否可以向那些板块进军。诸如此类的问题都可以从数据层面分析出来。

解决问题:当核心问题被提出分析后,得到一些改良意见。那么未来的产业运转以这些意见为参考,建立起合适的监控指标,用来佐证这些改良意见是否具有成效。



这条故事性适用性广,挺多问题都能放进去。但是需要明确一件事,每一步的对应指标需要有代表性,不然说明不了问题,还有上面的故事线是如何铺开的仅仅作为解释。


二、宏观-中观-微观

宏观-中观-微观这条故事线,是我在做经济项目的过程之中挖掘出来的。当时在做项目的时候主要还是从宏观和微观两个角度去论述,通过化繁为简、以小见大来表达我们的想法。最后通过总结整理后,发现加上一个中观纬度会更加顺畅和饱满。这条故事线适用于不同领域至上而下的政策传导和政府关怀的信息串联。


就拿这个经济项目为例子讲一下这条线怎么铺开。当时拿到的需求是客户想通过数据看下十三五规划后一个变化,怎么去响应中央的号召,怎么通过解读工作将政策和人民群众建立起桥梁,怎么将人民群众落到实处。其实这就是一个从宏观到微观过程,换句话说就是方向-工作-成果。通过归类提炼信息点,我们不难发现可以将信息分成三块内容。


宏观:中央经济会议的主基调、国家层面的重大项目、国家统计局颁布的监测重点指标;

中观:省委或者地方上是怎么解读政策的,并且针对自身特点增添了什么内容;

微观:人民群众的生活变化——物价的监控指标、人均收入的监控指标、生活质量的监控指标;



分清楚这些后就用设计语言一步一步的表述下去,形成从上到下的一整套解释。顺便提一嘴,需要在横向上做上数据比对分析。这样纵向有业务,横向有数据,整条线才算饱满。


三、基础-工具-落地-成果

基础-工具-落地-成果这条故事线,是我同事在和警察叔叔斗智斗勇好几个月后积累出来的,经过我们不断实践总结出这条故事线。这条故事线是从大量的业务逻辑中提取的,环节和环节之间并不是完全独立,是互补互存的,描述的过程中需要4个环节同时存在才能为最后形成的结论产生背书。这条故事线适用于描述自有业务的从无到有的演变过程,体现自身在对应领域的耕耘。


那么就拿我同事这段不堪回首的往事来解释这条故事线是怎么铺开的(dog脸~)。当时的需求是这样的,我们的客户即警察叔叔需要向外界介绍他们工作成果(向保护我们安全的警察叔叔致以最高的敬意!)。我们抽调了很多相关的历史重大事件的破案历程来诠释警察叔叔的辛苦,但是警察叔叔们均不满意。他们认为还是太片面了,并没有将大局讲清楚。反复和客户沟通最终确认了业务,因此有了这条故事线的雏形。简单来论述下主要是以下四块内容。


基础:公安存档的犯罪记录库与人脸识别前端设备相结合产生大量的预警,在库内形成预警日志;

工具:简单来说同一类犯罪,比如赌博经常出现在某个片区,通过建立模型可以知道大致动向。那么不同的规则不同的对象可以建立不同的模型,即犯罪模型就是工具;

落地:把模型推广用出去,使用模型进行分析。比如多位赌博人员被捕捉到经常出现在大屏上某个特定的片区,多地协调开始侦办该犯罪活动。

成果:将缴获赃款、犯罪人员、案件细节反补入基础库中,形成业务上的闭环。



这条故事线需要将自身想表达的业务嵌入这四个环节之中,并且从头至尾必须同时存在,缺少哪个环节最终的闭环无法形成。多地业务反馈,形成良好的闭环是优势互补、避免资源浪费的最好体现。


四、核心-纬度1/纬度2/...纬度N

核心-纬度1/纬度2/...纬度N这条故事线,是在做西湖项目的时候发现的。主要的做法就是以一个核心为内容,分不同的纬度去诠释这个核心的价值。在表达方式算是总-分的概念,可能最后在从分的地方再绕回来。相比其他的故事线,这比较“面”。将一个大问题分割成几个小问题,一块一块去介绍。这条故事线适用于核心内容比较宽泛,涉及业务领域较多的主体单位。


简单介绍下这个项目用来解释这条故事线是在怎么铺开的。西湖的项目是一个大结合体,是西湖管委会关于自身治理的一个成果展示。由于管辖的区域中存在较多不同领域的内容,故此采用这种方式论述。主要是以下五块内容。


核心:西湖景区主要是旅游产业,对应的核心是景区游玩人数(即公园年卡办理数、收费景点入园人数)。那么围绕这个核心就有挺多纬度是可以影响的,最后确定下来的是五个纬度。

纬度1:治景。监控实施客流,以及分景点监控其客流量和停车服务,实现动态分析拥挤程度;

纬度2:治业。监控与西湖相关的产业和企业的状态值,掌握周边合作企业的发展状态;

纬度3:治安。辖区内以网格为单位,监控网格内治安事件的状态,比如综合治理、市场监管等事件的发生数;

纬度4:治水。西湖大面积是水,因此监控西湖的水质水量也是重要的一环;

纬度5:治山。监控西湖的山体内基础资源的布设,是便民利民的体现,也是管理成果之一;



形象的解释就是核心是块大饼,不同的纬度就是去分这块大饼。最终的目的是让受众更好的了解故事,因此分大饼的时候请不要过于深入展开某个纬度,各个纬度偏向均衡介绍。避免过于陷入某个纬度导致宏观核心不可观。


五、起初-然后-接着-最终

起初-然后-接着-最终这条故事线是按照用户行为沉淀出来的,一般人在介绍自己经历的事情的往往也是用这样的格式。其实这个故事线我们也是偶尔在需要点题的内容上做分析诠释,拿出来讲只是想多个内容多个探讨的资源。这条故事线适用于具体案例一步一步按照节奏讲述的场景。


那我们拿一个用户满意度的流程来解释这条故事线是在怎么铺开的。这个用户满意度的项目是分析市民来窗口办理业务的效率以及情绪,从宏观层面统计辖区内所有网点窗口的业务办理效率。需要我们将市民来窗口办理业务的整个流程清楚细致的剖析,通过对业务流程的观察,我们利用这条故事线大致分了以下四步。


起初:排队取号阶段。分析目前所有网点窗口排队取号的拥挤程度(取号量和等待人数)

然后:业务办理阶段。分析目前所有网点窗口业务办理的速度效率(办结量、过号量、办理时长)

接着:现场评价阶段。分析目前所有网点窗口现场及时反馈的情况(数量、满意率、网点排名)

最终:回访评价阶段。分析目前所有网点窗口业务办理的质量(是否最多跑一次、回访评价)



按照节奏讲述具体案例有个需要明确的是,信息的接收方会随着介绍陷入具体的场景,这时候当讲完后绕回来辅以几个总结性指标来概括整个场景,会更加适合信息传达。


总结

以上五条故事线均是从表达中抽离出来的,它和视觉手法等都是为信息传达服务的,目标都是为了受众更好的接受信息。故事线本身是抽象的,需要多使用在业务上才会熟悉。上述讲述的这五条,其实大家细心点会发现并不是完全独立,存在换套说辞就可以融在一起的情况。我们自己在使用的过程中也是多条一起讲问题,衡量的标准就是把故事讲清楚。


文章来源:tob.design        作者:王亮亮同学


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政务可视化设计经验——思考方式

周周

引子

说起大数据这个领域,可是近些年相当炙手可热的产业,而伴随这个产业提供了很多就业机会。党和国家大力推进政府数字化转型,我们也受益于这波浪潮并在其中得到了成长。我们主要是作为第三方企业帮助政府推动数字化转型,在这个过程中承担数据可视化设计的环节。大数据时代下,党政机关的数据量也是庞大且复杂的,我们的用户也需要新的技术去面对日常工作,对于设计而言是一个颇有挑战的课题。

 

写本系列的初衷是想把工作过程中的一定之规总结沉淀下来,坦诚的讲我们也是站在前人的肩膀向前。比如我们的后台数字化解决办法中融合了蚂蚁金服AntDesign的精神和阿里云对于体验的标准化反馈机制,并且针对自身业务在某些纬度上做了倾向性的调整和变化。

 

在此多说一句,我们很荣幸站在这个时代的浪潮上去观赏中国崛起的史诗画卷,但是我们也时刻保持着冷静和客观。我们很钦佩那些将比较成熟的东西标准化,拉高整个行业的体验基准线的团队。标准化一定是一件需要全行业一起推动的事情,在此献上我们的一些总结和思考。

 

前言

与传统的数据可视化设计体系相比较,由于我们的用户是党政机关、事业单位,因此更有倾向性的选择和探索。长时间的观察用户,发现外界普遍存在夸大事实的宣传和固执己见的成见。对于LOGO又大又红的需求,其实有绝大多数是沟通存在了障碍。

 

在我们为用户服务过程中,存在经常加班和反复改稿的现象,在一定程度上造成资源浪费。作为B端的设计师,冷静的复盘项目过程,排除其中的主观因素,客观的分析现象。认为问题可能是很多同事无论在业务理解和前期规划都有一定的障碍和不适之处,不能和用户达成目标的一致性。发生这样的问题是因为组内大部分设计师C端的思维并未完全过渡到B端,在工作中没有凝炼自己的方法论。故此,写本系列是奔着将我们过去总结的方法论给到新人设计师,为了更好的融入工作,减少试错成本。

 

一、明确用户的痛点-用户想要关注的内容

要搞清楚这个问题,首先我们需要解释下什么是数据可视化。

 

什么是数据可视化?

数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是别轻易认为是简单的将数据转换成图表,而是以数据为视角,看待世界。换句话讲就是用一些方式方法将以数据为内容的信息直观清晰的展现在用户面前,帮助用户了解真实的世界,明白数据背后隐含的变化规律。

 

那么问题来了,用户需要看的是什么?

 

举个例子:有的时候我们给党政机关做可视化大屏的时候,用户在宏观角度下并没有明确表达需要展现的内容,往往这个过程中我们需要挖掘用户的心态。一千个人眼中有一千个哈姆雷特,每位来视察的领导对于看到的内容都有不一样的诠释。通过经验判断,有些常用的内容是有价值的,比如GDP增速、一产二产三产的产业增加值等。这边我不是说让大家都去码这些指标,这种拿来主义我们从来不倡导。我们是想让大家明白,用以上的指标是因为这些内容是地方官员工作成果和工作成绩的体现,这些指标是通过大量计算的一个结果值,是反应政绩的一种量化指标。以往汇报的时候,讲诉的时间并不长,因此要抓住机会讲结果。

 

 

因此,用户关注的不是数据项,数据项是过程的产物,真正的关注点是最终处理后的信息。

 

知道用户关注哪些内容后,就冒出一个问题,让用户怎么看!简而言之,你怎么去码这些关注的内容。在政务系统长期的建设下,我们对用户的数据有多庞大是有所了解。哪怕归集数据的主体是一个小的部门,定义其工作性质的就有几百个指标。你需要理解用户是长期在哪种环境下的,收到的信息是以什么样的方式传递的。

 

举个例子:你注意下我们这篇文章的主次关系,有没有发现是按照大标题-标题-中标题-小标题-正文的方式叙述的。有空看下政府的红头文件或者当地的报刊杂志,都是按照规范的行文方式传递信息的。那么用户长期在这样的环境,就会依赖这种方式去接受信息。

 

 

当你发现一个页面承载过多信息,建议先将信息分类梳理,逐步细化。

将信息结构化,用写文章写书那样的方式将信息传达,建议使用总-分或者总-分-总的方式。当你这样还不能梳理清楚,可以借鉴扉页-目录-章节等方式去表达。

 

二、归类提炼故事化-有组织有节奏的表达内容

有的时候,缘分就是那么巧妙。我们的自我要求和用户的诉求趋于同步,一个故事讲的好不好直接关系着一群人的工作成果。这里的故事化换句话说,就是框架。正所谓大道至简,信息传播最牛逼的就是把一个特别复杂的内容用最朴素近人的语言总结,比如独立之精神,自由之思想。

 

(一)归类提炼信息点

我们以一个案例来剖析如何有组织有节奏的表达内容,以下是有关于经济的内容,仅供参考。

 

首先,先拆解经济的信息点,信息本身是有层级有关系的。单独存在的信息点没有比较,是无法从侧面反应客观规律的。为了我们尽量少的产生纰漏,先开始逐层拆分。我们明确信息点有哪些,根据上一节的内容,我们获知信息点取决于用户需求,而传播信息点又受传播媒介影响,即表达目的。总结而言,就是用户想看什么和你想让用户看什么?这个地方需要仔细想想,不然起步就错了。

 

在经济大屏中领导一般关心的是工作成果和工作成绩。

 

 

当确定这两个内容的时候我们继续细化拆分信息点。当前这两大类是很笼统,不具备结论性。我们需要继续拆分信息点,直到可以对这两大类提供结论。此时我们的惯用方法就是用宏观-微观作为拆分依据,如下:

 

 

(二)梳理串联故事化

故事化的作用就是将信息点有组织有节奏的表达出来,零散的信息点毫无意义的。换句话说就是用框架的形式清晰完整的表达内容。好的故事是有主有次,主能概括、次能点题。

 

主要故事线:用户接受度高,能够概括整个屏幕的内容,快速了解页面概况或者特别关注的重要信息。

次要故事线:对主要故事线起到解释补充的作用,能够全面阐述页面信息或者点题的作用。

 

那么这边就清楚了,主要故事线就是宏观内容,次要故事线就是微观内容。解释下,次要并不是说不重要。像这边的微观内容代表的就是地方上的信息,需要存在但不是全面展开,它是宏观的基础土壤,往往我们在介绍的时候是用来点题,以小见大的。

 

 

(三)关联绑定数据

最早我们就说用户关注的不是数据项,数据项是过程的产物,真正的关注点是最终处理后的信息。我们诉求的信息点是从用户想看什么和你想让用户看什么中挖掘出来的,需要有数据背书。即数据关联信息点。

 

 

总结

1.明确用户关心的内容是重中之重,它决定起调的方向。有的时候陷入项目之中,往往是关注项目细节忽略了大局观,所以经常低头做事也需要抬起头看看路。

2.按照用户习惯的方式去梳理信息点,减小使用成本。用户长时间沉浸在有条理有层次的环境中,因此灌输信息的方式也要依循这个节奏。

3.归类提炼信息点,用故事去串联信息,用数据背书信息。有条有理的去表达我们的想法,能够让人更好的接受并且理解。


文章来源:tob.design        作者:王亮亮同学


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