很多人喜歡用圖表的形式表達(dá)自己的感受及對某些事物的看法和見解，雖然圖表的確可以增強你的說服力，但我們不該就此假設(shè)圖表的說服效果必然優(yōu)于其他溝通形式。若要用圖表說服他人，你必須先了解以下這些關(guān)于可視化說服的最新研究。
1.有時候，圖表會有反效果。
達(dá)特茅斯學(xué)院（Dartmouth）的布倫丹?奈恩（Brendan Nyhan）就曾進行了一項關(guān)于政治信念的研究，發(fā)現(xiàn)可以用圖表來糾正某些對事實的誤解，但那些最有可能誤解的人，通常不論如何都還是會堅持自己的誤解、拒絕糾正。研究人員猜測，這可能是因為他們覺得呈現(xiàn)出的事實（關(guān)于例如氣候變遷這種敏感議題）威脅到了他們的世界觀或是身份認(rèn)同。換句話說，如果證據(jù)與自己的信念完全相反，對心靈會造成極大痛苦，結(jié)果就是反抗得更堅定。
然而，研究人員也找出了圖表以外的其他方式，能夠打動那些反對的人：先讓他們得到肯定。讓他們回想某個自己很得意的時刻，他們就會更愿意接受一些令他們不自在的事實。
2.認(rèn)知狀態(tài)和特質(zhì)很重要。
連恩?哈里遜（Lane Harrison）目前任職于塔夫斯大學(xué)（Tufts University）的可視分析實驗室（Visual Analytics Lab，某些最有趣的可視化研究正是出自于此）。他指出，某個可視化事物的說服力（甚至是我們對它的理解力）并不是固定不變的?？梢暬男ЧQ于心情、性別、個性等因素。此外，如果給予受試者不同刺激，也會影響他們觀看或理解圖像的結(jié)果。
哈里遜和他的團隊發(fā)現(xiàn)，正面刺激能夠增加人分析圖表的能力。而對于圖表的理解程度越高，圖表的說服力自然也越高。雖然直接公布的圖表（例如放上推特、或在新聞報導(dǎo)中使用）無法控制目標(biāo)受眾的心情，但有些情況就可以。例如哈里遜喜歡以看診狀況為例，醫(yī)師必須設(shè)法巧妙向確診的病患說明死亡風(fēng)險。顯然，每位病患都會受到負(fù)面刺激（「檢驗結(jié)果是陽性」），這會影響到他們接收信息的能力，而那些信息很可能是圖表，例如他們面對的風(fēng)險、檢驗結(jié)果正確無誤的機率等等。既然已經(jīng)知道這些病患的心情及理解圖表的能力都會受到影響擊，很可能并無法做出明智的決定，醫(yī)師最好能找到更好的方法來傳達(dá)這些信息。
至于沒那么恐怖、比較平常一點的例子，則是一般的商業(yè)簡報。如果聽取簡報的人感覺無聊、生氣或是疲累，就看不懂你的圖表、聽不懂你想講的話；而如果對象都很投入、開心（有可能是因為吃得好）、得到正面刺激，情況就會大為改善。
3.制作質(zhì)量也很重要。
目標(biāo)受眾能否從圖表獲得信息，也會影響目標(biāo)受眾對數(shù)據(jù)本身的看法。換句話說，如果可視化的信息讓人看不懂，目標(biāo)受眾就會覺得數(shù)據(jù)可信度低。讓人看不懂的圖表，正是說服力的殺手。
哪些情況會讓人覺得圖表看不下去呢？太過復(fù)雜是其中一種。如果圖表上有太多信息，又沒有清楚顯著的直覺參考標(biāo)示，我們就會心生抗拒，除非有很多時間、空間和心力去努力理解那些圖表當(dāng)中的含意。但在聽取簡報時，這顯然不太可能。
但另一種毀掉圖表的情況，就是有太多參考標(biāo)示，每個都在爭奪我們的注意力。這常常是因為設(shè)計不良所造成。如果想要制作有說服力的圖表，請務(wù)必記得設(shè)計界的老話：「把什么都加粗，就等于什么都沒加粗?！?/p>
最后，目標(biāo)受眾通常也不會喜歡違反慣例的圖表，例如把時間由右向左標(biāo)示、把量表的順序打亂（例如想像一下，某個表的選項用這樣的順序排列：非?？赡堋⒎浅２豢赡?、有點不可能、有點可能）。只要目標(biāo)受眾的預(yù)期被打亂，就得再花上一點認(rèn)知的心力，才能重新將信息組合成他們習(xí)慣觀看的方式。而如果那得花上太多心力，他們就會放棄。
現(xiàn)在各種可視化工具開始變得相對便宜、容易使用，因此可視式溝通有了爆炸性增長。在這個數(shù)據(jù)可視化的新時代，有一個假設(shè)是認(rèn)為：圖表是種必要、有力、更好的說服方法。確實，如果是在一些爭議性強、不同看法極端的辯論當(dāng)中，我們的直覺就是想再丟出更多圖表來說服彼此?，F(xiàn)在大量出現(xiàn)各種「用一張X圖表，讓你看懂Y主題」的文章，正可看出有許多人深深相信，只要做成圖表，就能說服大家這是事實。
通常是如此，但并非絕對是如此。可能另一件該做的事，就是先贊美一下他們真的是好聽眾。