很多人喜歡用圖表的形式表達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于可視化說服的最新研究。
1.有時候，圖表會有反效果。
達特茅斯學院（Dartmouth）的布倫丹?奈恩（Brendan Nyhan）就曾進行了一項關于政治信念的研究，發(fā)現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出的事實（關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同。換句話說，如果證據與自己的信念完全相反，對心靈會造成極大痛苦，結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.認知狀態(tài)和特質很重要。
連恩?哈里遜（Lane Harrison）目前任職于塔夫斯大學（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果。
哈里遜和他的團隊發(fā)現，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、或在新聞報導中使用）無法控制目標受眾的心情，但有些情況就可以。例如哈里遜喜歡以看診狀況為例，醫(yī)師必須設法巧妙向確診的病患說明死亡風險。顯然，每位病患都會受到負面刺激（「檢驗結果是陽性」），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，例如他們面對的風險、檢驗結果正確無誤的機率等等。既然已經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.制作質量也很重要。
目標受眾能否從圖表獲得信息，也會影響目標受眾對數據本身的看法。換句話說，如果可視化的信息讓人看不懂，目標受眾就會覺得數據可信度低。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，就是有太多參考標示，每個都在爭奪我們的注意力。這常常是因為設計不良所造成。如果想要制作有說服力的圖表，請務必記得設計界的老話：「把什么都加粗，就等于什么都沒加粗。」
最后，目標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?、非常不可能、有點不可能、有點可能）。只要目標受眾的預期被打亂，就得再花上一點認知的心力，才能重新將信息組合成他們習慣觀看的方式。而如果那得花上太多心力，他們就會放棄。
現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。在這個數據可視化的新時代，有一個假設是認為：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中，我們的直覺就是想再丟出更多圖表來說服彼此。現在大量出現各種「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?？赡芰硪患撟龅氖拢褪窍荣澝酪幌滤麄冋娴氖呛寐牨?。