大数据背景下的视觉传达设计模式研究

大数据背景下的视觉传达设计模式研究内容摘要：

Хэ Юй, Цуй Иньхэ (КНР, Далянь) 大数据背景下的视觉传达设计模式研究 摘要：大数据时代已经到来，深入研究大数据背景下视觉传达设计的新模 式，思考并探索从设计思维体系到具体实施过程中，如何有效利用大数据环 境的机遇与挑战具有现实意义，借助数据挖掘手段能够为设计模式创新提供 的更多机会，为设计活动指明方向及提供保障；为传播过程的流畅性以及传 达的功能性构建坚实的基础，使设计者的设计行为获得较高的超新效率。 关键词：大数据；视觉传达设计；模式创新；数据挖掘 视觉传达设计是“人——社会”之间的一种信息传播方式，是社会文化的 直接反映。当今的视觉传达设计是以可持续发展意识为主导，用各种形象性 的特定语言塑造人与社会的关系，通过设计去实现产品或服务与人的生活形 态多样化的需求之间的对应，以及社会可持续发展的理想。随着大数据时代 的来临，大数据背景下设计技术与方法不断更新，加之新的传播媒介与承载 物料不断涌现，从某种程度上改变了视觉传达设计的结构，丰富和更新了设 计的内容，同时不断创造着新的设计形式，推进着视觉传达设计的发展，使 视觉传达设计逐渐超越了原有范畴，其核心形式和外延领域都在发生着巨大 的变革。新兴设计形态正在快速生长，传统设计领域又亟待转型升级，如何 有效利用大数据环境的机遇与挑战，利用时代背景为视觉传达设计提供更广 阔的发展平台，借助现代科技手段为设计模式创新提供的更多机会，在数字 化与信息化极度发达的当下，结合视觉传达设计的新技术与新应用，选择合 适的设计模式，调整与优化设计过程，成为视觉传达设计实现可持续发展面 临的重要问题。 1 大数据背景下的视觉传达设计 1.1 视觉传达设计的核心要义 随着媒介和技术的不断演变，21 世纪的视觉传达设计已经成为一个通过多 种媒介创造出的空前复杂多样的系统，其涉及领域涵盖了从平面化、静态化 的二维平面设计到动态化、综合化的三维、四维设计。视觉传达设计虽然包 含类型众多，但其核心内容的三重性是一致的，一是通过“视觉”作为媒介接 通设计作品与受众；二是依托 “ 设计 ” 对需传达的设计对象信息进行视觉表 现；三是将设计形成的对象信息新形象“传达”于受众。其中“传达”是视觉传 达设计的主要目的，也是视觉传达设计的重要功能，即通过视觉符号向受众 进行信息传递，不仅要“传”，而且要“达”， 以能够被受众接受、理解作为基 本考量。因此，视觉传达设计追求的最佳结果是给设计对象及受众带来最佳 的效益，也就是将设计对象的信息用最准确、快速、有效的方式 “ 传 ” 给受 众，并“达”到对受众心理及行为产生影响，改变受众的观念，甚至为受众提 供新的思考方式。 从传达功能的角度可以将视觉传达的传播过程归纳为人→信息→视觉语言 →视觉形象→人的过程，其中对于设计对象信息的处理、视觉语言的建构与 视觉形象的塑造是其中的关键环节（图 1-1）。 反馈 信息 发出者 设计对象 信息处理 数 据 挖 掘 视觉语言 建构 创 新 思 维 定位 设计 目标 视觉形象 塑造 + 信息 接收者 创 造 力 图 1-1 视觉传达的传播过程 以往的视觉传达设计模式中，对于设计对象的信息处理基本依据设计 者的主观意识，相对片面且具有极大局限性。而今在大数据的时代背景下， 从信息发出者到信息接收者的传播过程中，完全可以利用数据的采集、存储 及分析与创新思维、创造力相结合，共同完成视觉传达的过程。在设计模式 的关键环节中，设计对象的信息处理是视觉语言建构与设计形象塑造的前提， 设计对象信息处理的目的是进行准确的设计目标定位，这也是建立正确的设 计观点和思维方向的前提。视觉传达设计中运用科学有效的数据挖掘手段， 从大量的数据中自动地抽取潜在的、有价值的知识、模型或规则，去认知和 实践设计目标，进行目标定位，对之后的设计形成指导，为传播过程的流畅 性以及传达的功能性构建坚实的基础。 1.2 数据挖掘对于视觉传达设计的必要性 细化视觉传达的设计过程，可以概括为是从出发认知到确定设计目标， 从分析设计的可行性，到进行策划及表现，最后获得设计结果的过程，在图 1-1 的基础上，可以从设计活动的角度，将视觉传达设计分为以下几个阶段 （图 1-2）。 信息 发出者 设计对象 信息处理 委托调研阶段 定位策划阶段 数 据 挖 掘 视觉语言 建构 视觉形象 塑造 方案构思阶段 创 新 思 维 + 创 造 力 信息 接收者 创意表现阶段 执行检验阶段 数 据 挖 掘 图 2-2 视觉传达的设计阶段 数据挖掘通常是指从数据源（如数据库、文本、图片、万维网等）中探寻 有用的模式（Patterns）或知识的过程。 1 目前，数据挖掘技术已广泛应用于 天文、军事等许多领域2。在视觉传达设计中数据挖掘可以应用到不同的设计 阶段，尤其在委托调研、定位策划与执行检验阶段，对于设计模式创新起到 了重要的作用，具体来说，有以下几个方面： （一）设计对象信息源分析 视觉传达设计中，设计对象的信息源主要由设计委托方、设计对象和受众 三方面的信息构成，其中包含着生产者、产品或服务、消费者、竞争对手、 市场销售渠道等等一系列的、各种各样的、纷繁复杂的庞大信息数据。设计 委托调研阶段的主要任务是对于这些数据进行逻辑分析与信息筛选，在此阶 段运用数据挖掘，可以清晰的梳理信息源，针对信息属性进行分析，合理配 置设计中需要表现的主次属性。例如，针对视觉传达的受众，可以通过数据 挖掘手段对信息源各数据的特征化和分类，把大量的受众分成不同的类，每 一个类里的受众具有相似的属性，不同类里的受众的属性也不同。设计中， 针对通过数据挖掘了解到的该类受众的相似属性与审美特征，提供有针对性 的设计，可以提高受众对于设计作品的满意度与接受度，进而达到传达目 的。 （二）设计目标定位辅助 从词源学的角度来说，设计隐含着“创造”与“安排”，是为了实现意图而去 进行的创造性活动，因此视觉传达设计具有明确的目的性。在设计委托与调 研阶段，通过数据挖掘手段对设计对象信息源进行分析，可以为定位策划阶 段设计目标的确立奠定良好基础。定位策划阶段的主要任务是使设计任务沟 通商业情报，通过数据挖掘对信息源的比较分析，准确进行设计定位，完成 设计策划。例如，本阶段可以通过数据挖掘，找到同类设计中出现频次较高 的视觉语言组合，帮助设计者分析出最优的、合理的主次信息匹配，以提供 需要通过视觉语言建构的信息属性，从正向思维出发，进行设计定位；还可 以通过聚类分析，确定该类设计对象最常见的设计模式，以帮助设计者从逆 向角度出发，寻找独特新颖的定位方向，以对现有设计进行突破。 （三）设计效果的检验与反馈 视觉传达设计不是一个单向流动的进程，而是一个循环递进的过程，在设 计执行之后，要进行设计效果的检验，以对之前的设计进行优化，对之后的 设计进行指导。对于各种设计结果的识别、理解与描述及数据实证的分析判 断，可以对后续的设计任务起到指导、规范的作用，也可以发现相关设计趋 势、预测设计效果。以某液态产品包装设计为例，其形体塑造与材料选择组 合方面，就可以运用数据挖掘手段对在市场现有同类产品包装进行一定量的 数据收集与分析，对现有各包装形体与材料组合方案进行分类比较，再结合 该液态产品的容量、理化特点等阈值选择最优设计方案，进行包装创新。 视觉传达设计有效利用大数据环境，运用数据挖掘手段十分必要。阿尔温·托 夫勒（Alvin Toffler）曾有这样的描述：“一枚信息炸弹正在我们中间爆炸， 这是一枚形象的榴霰弹，像倾盆大雨向我们袭来，急剧地改变着我们每个人 内心世界据以感觉和行动的方式。” 3今天的社会，是“信息爆炸”的时代，越 1 Bing Liu，Wed 数据挖掘[M]余勇等译，北京，清华大学出版社，200904：6 2 范明、孟小峰等，数据挖掘概念与技术[M ]北京，机械工业出版社，2001 3 [美] 阿尔温·托夫勒，第三次浪潮[M]生活·读书·新知三联书店，1983：215 来越多新兴技术的出现，使得设计信息大量的涌现，信息的收集、分析、交 互变得越来越容易，视觉传达设计不再是多数倚重设计者自身的主观判断去 进行，而是更多的以设计对象的信息源作为主要依据，通过科学有效的数据 挖掘手段，合理的进行信息判断，为产品（或服务）提供更多的设计途径， 因此数据挖掘对于设计所起的作用也越来越重要。无论是常规思维中设计结 果与设计对象客观实在的吻合对比，还是非常规思维创造出的设计对象新形 象的新独特的，都离不开数据挖掘的辅助。 2 数据挖掘手段在视觉传达设计环节中的具体应用 2.1 关联规则（Association Rule）挖掘技术 关联规则挖掘旨在从大量的数据中挖掘出描述数据之间内在的关联关系和 规律的方法。其目标是在数据项目中找出所有的并发关系（Cooccurrence Relationships）。在视觉传达设计模式中，关联规则挖掘技术的应用主要体 现在： 一、有助于挖掘设计对象各信息表象之下的潜在关联 视觉传达设计在创意构思阶段，利用关联规则挖掘技术，从设计对象信息 源数据库中整理出隐藏于现象的表象之下的，现象之间的潜在联系。由于视 觉传达设计中大量运用形象思维进行感性认识与创作，常常被设计对象信息 的表象所限制，使创作思维陷入狭窄空间。通过关联规则挖掘，对设计对象 信息源中的各种信息数据进行分析，有助于在设计中认识信息之间表象之下 的潜在关联，并通过分析形成信息关联链，更易于确定设计画面中的表现重 点及辅助内容。同时运用视觉语言对于关联链中的各个信息进行分主次、分 层次的整体表现，可以使设计画面整体隐含了该关联性，并使受众在接收设 计视觉画面时，通过设计中的关联描述，有导向性的进行设计思考与接受。 二、有助于对设计对象各信息关联进行测度 设计中，设计对象信息源数据库中既包含有生产者的目的或需求，又包含 有产品（或服务）本身的特征属性，还包含有受众的心理、生理需求联系， 不同的设计主题，这三者之间的关联度不同，同时每一大类之内的各个信息 之间又有各自的关联度，但设计传播的时间与空间是有限度的，不可能把所 有的关联性都表现出来，因此，通过关联规则挖掘，可以对设计对象各个信 息之间的相互联系进行分析，直至达到对所有信息的“关联度”进行测度。通 过测度，能够确定设计表现的具体关联链，并且通过信息“关联度”的测度数 值，能够预测设计画面带给受众的的影响度。 2.2 决策树（Decision Tree）分析技术 决策树技术的分类精确度较高，且效率高效。通过该数据挖掘可以得到一 个类似流程图的树型结构，提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值 这类规则的方法。在视觉传达设计中，决策树分析技术可以对设计目标进行 深度剖析，发现和解决常用分析方法不能深入的问题。 视