揭秘可视化：彩色的数据挖掘？来说说我们怎么做的

特别福利：作品涉及的烟盒图片相关数据已经在《非平装烟盒》项目末页提供下载链接。

Q1：这么多张烟盒图片，如何收集？

知微数据（数据采集）：

首先确认目标站点的组织结构与目标信息所在的位置，利用Java语言下基于HttpClient、HtmlUnit、Jsoup、Selenium与BerkeleyDB为核心的采集平台以广度优先策略，（广度优先算法就是从种子链接开始，讲种子链接中包含的子链接提取出来，放入队列排队抓取，被处理过的链接需要放入Visited表，处理一个链接前需要先判定该链接是否存在于Visited表中，如果存在则认定为处理过的链接直接抛弃，循环往复。）开始对目标站点的图片链接进行遍历读取文件流并以BASE64的形式存入MongoDB数据库，同时对该图片文字信息特征进行数据索引。最终将图片输出以带有国别、品牌等信息为文件名的JPG/PNG图片并压缩打包。

Q2：从11670个烟盒，到11670条数据，都经历了些什么？

罗晨（数据分析、撰稿）：

1. 分析之前，先做数字化

前序同事抓取了中国烟草网站的所有烟盒图片，每一张图片都用“地区+香烟类型”的格式来进行命名，这个命名实在太贴心了，帮我省掉了整理命名的麻烦步骤。作为数据分析人员，我首先用DOS命令获取了所有图片的名称，再利用Python给每一张图片重新以阿拉伯数字命名，在数字和字符串间建立了一一对应的关系，方便后期进行分类、抽样操作。

2. 物以类聚，色以群分

其实最开始的想法挺简单——打算以烟民的烟盒评分作为切入点，并没有想到用高大上的色彩分析。后来经过团队的讨论，并参考了清华大学向帆老师的春晚色彩分析（具体请见向帆的博客：《海王星上看“春晚”》），决定从烟盒的颜色着手。

颜色，不仅是直观的视觉感知，更是地区文化的偏好，譬如中国人对红色、黄色情有独钟，这种对于特定色彩的执着可以说是镶嵌在基因里了。之后面临的是烟盒颜色的处理问题，如果将烟盒做单纯拼接，那么会显得凌乱，难以发现规律。于是决定使用Python进行颜色提取，用了PIL（Python 3中改名为Pillow）模块后，发现用不复杂的代码就足以解决主色调提取的问题，顺利地得到了一万余张烟盒的主色调，数据格式是包含RGB数值的元组。

各地区的烟盒差异不仅体现在颜色上，也体现在视觉标识上。如果要自动化地从烟盒图片上识别形状，可能只有机器学习的方法，但是身为文科生的我并不会。所以就只好仰赖人工的内容分析了，选择了几个具有代表性的对比地区后，首先要做的是抽样（普查成本太高）。我的做法是对选中地区的烟盒图片进行简单随机抽样，然后自己构建类目对样本进行编码，最后用Excel和SPSS进行统计分析，得出统计结果。

（一点感受——烟盒色彩分析非常好玩，因为其中需要进行人工校验，所以基本把各种图片都浏览过一遍，发现很多特别神奇的包装，真可谓大开眼界。我认为这是一个纯探索性研究，没想到最后能得出许多有意义的结论，真的很感谢财新数据可视化实验室，让一名实习生可以有机会在一个创新方向上深挖，也感谢编辑老师在项目期间给我足够的时间，没有催稿，更感谢所有项目组的伙伴们，协同才是最优质的动力。）

Q3: 关于设计&前端开发，想说点啥？

佳昕（设计及开发）：

这个项目的设计宗旨只一个——释放数据的魅力，别拘着。但并不容易……

开始的设计草图：

但是体会出一些问题，比如——

问题1：进入主题慢；

问题2：世界概况应该作为“辅助信息”放在后半部分

问题3：出于用户角度考量，可点击的色谱应该放在右侧，便于移动端用户操作。

（第一页那个奇怪的人形，其实是《志明与春娇》里对着两位主角喊“damai smoke”的港警，本来打算用一段gif扔出戒烟的主题，但后面觉得与主题调性不搭，遂……割爱删掉。）

和黄晨老师讨论后的设计草图：

增加电影脚本的感觉，利用动画快速回顾历年控烟日主题之后迅速进入主题，解释什么是平装烟盒，平装烟盒本应如何，再利用翻转效果展示“现实”却是怎样的。

1-2-4-2195个烟盒的设想很好的发挥了烟盒封面聚集起来给读者的视觉震撼，“数据来源于生活，回归到生活”是和黄晨老师讨论后令我印象深刻的一句话。

关于开发，开头动画利用css的动画效果，后面色谱生成与图片交互主要应用d3.js。最大的难点在于图片太多，移动端加载出现崩溃，一度考虑过只选取其中一部分烟盒图片配合点击，但觉得这样浪费了挖掘的图片，也有违数据真实，后面尝试把加载图片的工作放到点击动作之后，这样提高了加载效率。

不过成品中还是有很多细节需要敲打，根据不同机型的读者反馈，项目加载时间还是过长，在之后会继续跟进完善。

编辑絮语：

这个选题的灵感最初来自于20116年11月财新网的一篇报道，《全球烟盒警示面积排行 中国大陆仅列115位》，其中有一句话“中国大陆是世界上烟盒最漂亮的国家和地区之一”。什么是漂亮？红的，黄的，金灿灿的？色彩是最本源的可视化，直觉数据可视化用于展现出这所谓的“漂亮”是非常对路的。于是有了后面的工作。

过程中团队成员集思广益，有很多大胆突破的想法，经历了“从少到多，再从多到少”的迭代过程，有很多不错的想法最终囿于篇幅而被舍弃掉了。不论是数据新闻报道还是融媒体报道，要警惕陷入“看，我什么都会”的误区当中，一切技巧最终是服务于主题的。用产品语言说就是，我们既要知道我们要做什么，更要知道我们不做什么。

再次提醒福利：作品涉及的烟盒图片相关数据已经在《非平装烟盒》项目末页提供下载链接。