诺贝尔奖的可视化

每一个诺奖的背后都是一个开天辟地的故事,都足以让全人类为之骄傲,诺贝尔奖的设立,对物理学、化学、医学、文学、经济学乃至世界和平等的发展起到重要的激励作用。数百位各诺贝尔奖项的得主,他们作为时代的精英、科学的先导以及未知领域的开拓者,点亮了人类认知的天空,让思想的智慧得以彰显,让想象的瑰奇得以看见。

前言

1895年11月27日,阿尔弗雷德·诺贝尔在巴黎签署了他的遗嘱。该遗嘱规定,诺贝尔的大部分财产应该被分成五部分,分别用于奖励在物理学、化学、生理学或医学、文学和和平方面,在过去的一段时间中为人类做出最大贡献的人。1968年,瑞典中央银行增设诺贝尔经济学奖,用于表彰在经济学领域做出杰出贡献的人。期间,诺贝尔奖和瑞典央行纪念阿尔弗雷德·诺贝尔经济学奖共授予975位个人和609个组织。因为其中的个人或组织不止一次的获得过诺贝尔奖,所以总共有943位个人和25个组织曾受此殊荣。

2022年诺贝尔奖项的揭晓刚刚落下帷幕,这里我们将介绍一些有趣的可视化作品,让我们通过可视化从四个方面来追寻诺贝尔奖项数据的规律与奥妙。首先,我们不妨看看在诺贝尔奖的提名中有哪些趣事;之后,我们在国家层面上探究诺贝尔奖项数量的分布规律;接着在个人层面上解析不同时期诺贝尔奖项得主的信息数据;最后通过展示一个有趣的可视化,探索获得诺贝尔奖项的秘诀。

1.神秘的诺贝尔提名

作品地址:http://vis.pku.edu.cn/nobel_nomination/

诺贝尔奖的提名与选取从来没有在大众视野下进行,人们一直很好奇那些伟大的科学家们究竟是怎样获得的诺奖。幸运的是,瑞典皇家科学院公布了1901年至1966年间诺贝尔奖提名信息。尽管这些数据来自几十年前,但它依旧让我们仿佛身临其境,与一位位推动人类进步的伟大科学家一起,进行神圣而庄严的诺贝尔奖提名。2019年北京大学可视化与可视分析实验室利用公开的数据,为7位诺奖提名者创作了7幅可视化作品,带领我们揭开了诺奖提名者的神秘面纱。

我们选择了该可视化中的四位有趣的提名者,从这里开始,让这个可视化带您走进他们的故事。在此之前,让我们先了解一下这个可视化的信息编码。

图1:诺奖提名者可视化作品的可视化信息编码

这里主要使用三角形作为可视化的主要视觉标记。三角形可以表示提名行为的方向性,包括“被他人提名”和“提名他人”。空心三角形代表提名;实心三角形反应诺贝尔颁奖的最终结果(是否得奖);三角形的一半则意味着提名“分享诺贝尔奖”(半奖)。通过这种编码语言,我们可以快速了解一个人提名他人与被他人提名的模式。

阿尔伯特·爱因斯坦:被他提名的人都获得了诺贝尔奖!

图2:爱因斯坦的提名数据可视化

首先,左侧灰色朝向右边的三角形代表了他人对爱因斯坦的提名。我们可以看到,1921年,爱因斯坦以对光电效应的发现被14人提名并最终独享该年诺贝尔物理学奖。而在次年爱因斯坦又被提名了17次!但可惜的是他并未连续两年获得诺贝尔奖。

把目光转向右侧,金色的部分表示了爱因斯坦对其他人的提名。从1918年开始,爱因斯坦开始了诺奖提名工作。爱因斯坦第一年提名的普朗克被表示为一个浅金色的全三角形,这表示普朗克在另一年获得了该奖项。可以看到,被爱因斯坦提名的所有人都有着实心的三角形或半三角形,这意味着他们都在当年或之后获得了诺奖,无一例外。同时我们发现,被爱因斯坦提名的科学家都在短短几年之内获得了诺奖,这也使他很少多年连续提名同一位科学家。看来被爱因斯坦看中的工作,一定不会被漏掉!这与下面的詹姆斯·法兰克的提名形成了鲜明的对比。

阿诺·索末菲:他似乎离诺奖就差一点点!

图3:阿诺·索末菲的提名数据可视化

德国理论家阿诺·索末菲获得提名的次数最多,共84次,但遗憾的是,他从未获奖。通过观察左侧灰色三角形区域的第一行,我们可以看出普拉特(Ludwip Plate)是索末菲最忠实的支持者——他提名索末菲入围13年,这是现有数据库中最长的记录;普朗克(Max Plank)也提名他七次。

詹姆斯·法兰克:诺奖提名“劳模”!

图4:詹姆斯·法兰克的提名数据可视化

金色的三角形代表着詹姆斯·法兰克对他人的提名,整个视图的大部分都显示着他对其他人的提名。在法兰克生命的一半时光中,几乎每一年他都会提交一份诺贝尔物理学奖提名。在36年的时间里,他提交了42项诺贝尔奖提名,比1966年的其他提名人都要多。而一项工作若被法兰克看中,他便会连续不断的提名,让人不禁好奇究竟是什么样的爱造就了他的坚持。比如自1927年起,他便坚持不懈的为施特恩提名——半奖、全奖又到半奖。甚至在1940年他同时提名施特恩两次!最终,在法兰克提名施特恩十次、距首次提名16年后,施特恩凭借发展分子束方法和质子磁矩的发现获得诺贝尔物理学奖,这也算是了却法兰克的一番心愿了。

玛丽·居里:第一位获得诺贝尔奖项的女性,并且梅开二度!

图5:玛丽· 居里的提名数据可视化

正所谓“巾帼不让须眉”,玛丽·居里是一位很重要的人物,因为她是第一位获得诺贝尔奖的女性,她获得了两次诺贝尔奖:一次是物理奖,另一次是化学奖。她很早就获得了物理学奖,那是在1903年,也就是诺贝尔奖设立的第三年。居里夫妇是一个非常成功的“诺贝尔奖家庭”。玛丽·居里的丈夫和女儿也是获奖者。

2.国家与诺贝尔获奖数量之间的关系

作品来源:https://www.businessinsider.com/nobel-prizes-by-country-since-1901-2014-10

图6:国家与诺贝尔获奖数量的可视化

该可视化作品采用弦图的形式生动形象地展示了1901年至2013年各国诺贝尔奖情况。弦图的外圆部分可沿水平线划分为上下两个部分。上半部分代表了诺贝尔获奖者所属的国家,包括美国、英国、德国、法国、俄罗斯、瑞典、荷兰以及其他国家与组织共9种类别,各国所代表的弧节点位置按照该国诺贝尔奖获得者的人数呈顺时针递减排列(其他国家与组织列于具体国家所代表的弧节点之后,按照相同规则排列),并赋予其9种不同的颜色;下半部分代表了诺贝尔奖的奖项设置分类,包括生理学或医学奖、物理学奖、化学奖、文学奖、和平奖和经济学奖共6种奖项,不同的是,该部分所6种奖项所代表的弧节点均采用灰色作为编码颜色。弦图内部的弦代表着诺贝尔奖获得者所属国家与获奖领域之间的分布与对应关系。

通过观察该可视化作品,我们有一些较为有趣的发现。从1901年到2013年,共颁发出876个诺贝尔奖项;美国诺贝尔奖获得者的总数是下一个国家(英国)的两倍多;同时,美国在生理学或医学、物理学、化学和经济学领域的获奖者都远多于其他国家。

3.不同时期下诺贝尔奖得主的变化

作品来源:http://giorgialupi.com/lalettura

图7:不同时期下诺贝尔得主变化的可视化

Giorgia Lupi是一位意大利信息设计师。她和她在Accurat的团队一同为La Lettura设计了一系列精彩的数据可视化作品。她的作品通过合理的色彩搭配和流畅线条展示了复杂而丰富的视觉叙事。使读者在第一时间被美学特征吸引后又能获得清晰的视觉信息呈现。该可视化作品便是Lupi团队设计的,其展示了自1901至2012的100多年间所产生的诺贝尔奖获得者的各项信息,包括年龄、性别、教育背景等。

当您看到这幅可视化作品时,映入眼帘的便是许多不同颜色的圆点。一个圆点便代表了一个诺贝尔奖获得者。设计者通过六个不同的颜色分别编码了六项诺贝尔奖项。根据获得诺奖的时间,这些圆点被分散到横向的时间轴上。对于同一年的圆点,它们的数量即是这一年所拥有的圆点数量。一个圆点所处的高度则表示了该人获奖时的年龄。在纵向坐标轴上,设计着使用了虚线表示了所有诺奖获得者的平均年龄,一条颜色实线来表示这个诺奖类别下的获得者平均年龄。除此之外,您可能会发现有的原点外还有一圈圆环。这些圆点便代表了女性获奖获得者。从上下起伏的点群中,我们可以找到一些有趣的发现:比如诺贝尔生理或医学奖中女性获奖者越来越多;物理学每年的获奖人数趋势从单人逐渐转为多人。

在坐标轴右侧,每一项奖项获奖者的教育背景通过柱状图向您展示。从上至下分别为博士、硕士、学士和无学位。可见化学、物理学、生理学或医学和经济学领域诺奖获得者几乎都有博士背景。而文学和和平奖获得者的学术背景更加多元。柱状图的右侧的桑基图展现了这些获奖者隶属的高校。

回到坐标轴,在其下方设计者展示了关于获奖者主要的家乡信息。以30年为一个统计周期,通过堆叠柱状图展示了不同城市获奖者的多少以及单个城市获奖者所属学科的比例。从中不免发现,获奖者在20世纪前期时主要分布在欧洲城市,而到20世纪末、21世纪后,主要分布已经迁移到美国的大城市如纽约、华盛顿、芝加哥。

以上便是这个可视化作品的主要内容。细心的您可能会发现在圆点中有一些标上了数字。这些数字在右下角有着对应的标注信息。设计者的目的是在这些地方加入一些关于诺贝尔奖的有趣信息、趣闻以供读者参阅。

这幅可视化作品的设计非常巧妙,一个个圆点和坐标轴一起宛如音符在纸上跳跃。设计者称其受到许多来自音乐符号和其高雅的美学的灵感,所以才有了这一个非常优雅的关于诺贝尔奖的可视化作品。高度抽象的音符圆圈不仅向读者传递了多维度的信息,还伴随着优雅的当代艺术美学。

4.距离获得诺贝尔奖,我们还缺少些什么?

作品来源:https://www.bbc.com/future/article/20121008-winning-formula-for-nobel-prizes

图8:诺贝尔获奖者信息数据的可视化

相信每个人内心都有一个“成为诺贝尔获奖者”的梦想。天赋、热情、努力和些许的运气——这就是诺贝尔获奖者与普通人的区别吗?或许,这其中有一些隐藏的因素和秘密在起着作用呢?

为了找出答案,该可视化作品筛选出了自1901年第一次诺贝尔奖颁发以来所有获奖者的重要统计数据。想要成为一名诺贝尔获奖者,我们的出生日期有影响吗?我们所上的大学重要吗?亦或是对于一个男人来说,留胡子能提供一点优势吗?让我们从该可视化的信息图表中,寻找答案。

该可视化信息图表的每一行代表着诺贝尔奖的一个奖项(共6行),并将其编码为6种不同的颜色以示区分;每一列代表一种可能的影响因素,包括年龄、出生日期、性别、所属地区、所上大学、婚姻状况、是否佩戴眼镜以及是否留有胡子(对于男人而言),同时以同色系下颜色的深浅表示该影响因素的选项类别。

通过观察图表,我们得出了一个有趣的结论:一位出生在春天、毕业于哈佛大学、不戴眼镜、注重自身形象(定期刮胡子)、正逢61岁的已婚北美洲男性是这个世界上最负盛名的奖项的强有力竞争者。

结语

通过上面有关诺贝尔奖项的可视化展示,我们对诺贝尔奖项及其获奖者的数据在国家层面、个人层面等都有了一定的了解。欢迎大家推荐更多相关的可视化!

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