案例可以讓觀者去做篩選(像是顏色等等)不寫程式的基礎下，如果你進行太大參數的資料視覺化，其實會讓觀者難以做瀏覽

這個案例讓我從工程師的思維跳脫出來




JONATHAN




WE FEEL FINE [http://www.wefeelfine.org/]


跟快樂的詞有哪些，跟悲傷相關的言詞有哪些，會用無數的點可能去做年齡不同的分類指標，分不同的參數，age、weather、location
等等，可能統計18歲的人大多有什麼樣的情緒，每一個點都會有不同的動態，這些城市風景都是由情緒組成的。

這位設計師目前在google工作，他當時的風格有影響到後來google的風格走向

we feel fine影片 [https://youtu.be/vi8WrnWNSzU?si=AgGuA9yFaqUdProP]





MAPS寶寶 FOR CRYING


他在城市裡面找到了很多哭點，把這些小故事放進一個地圖裡面，告訴大家那些地方適合哭泣，只有當地才能找到這張地圖，把自己的日記放在這個作品裡面，我們在訴說資料的時候有時候可以從自己而來，誠實但感人的案例




STEFAN SAGMEISTER




BEAUTIFUL NUMBERS [https://sagmeister.com/work/beautiful-numbers/]


世界正在變好，過度樂觀的專案，他甚至不解釋，而是把它變成一個作品

如果人類正在變好，這個過程是用甚麼形狀跟顏色去呈現的?(是透過這個藝術家的視角去做的)凝結出來的是他的樣貌的資料視覺化，(右邊那張圖，是指整體女性投票權的數量)

這些正能量是可以被數據化、被視覺化的，表述資料上面做了一個極度個人化的示範，他的節點跟參數都沒有跟我們說，說他很混也不是，因為每個作品都有巨大複雜的工法


作品解說影片 [https://youtu.be/rY_b3y9RMUc?si=95zM54XkRNMDBJUe]





最後的案例:




參式 [https://ultracombos.com/]


Timescape

客戶是深圳的科技公司，這個專案要處理的議題看似環保，其實商業，這個大樓在深圳，想要做一個公共藝術，公共藝術呈現他們的品牌形象:環保、科技、名聲，一來聯想到這個公司在做甚麼事情，可以看到ai
技術會更好，希望北跟南不同兩個入口來做為一首詩，北邊是宏觀的巨大的非洲大陸的樣子，南邊是微觀的、放大之後的樣子

北大廳:用了跟這些公司有關的所有data去生成不一樣的圖畫(看起來比較有綠意盎然的感覺)

南大廳:可以讓觀者自行做畫，會因為可能碳排放、公司在esg 上面的表現等等的數字去影響他做畫的呈現(看起來比較秋天�