美国《科学》杂志官网年年都会举办数据故事视频比赛，在去年的Final list上，清华美院视觉传达设计系副教授向帆、北京必果科技有限公司联合创始人兼CTO朱舜山的作品Award Puzzle位列其中。
很多人对此奖项可能并不熟悉，但多少对同时出现在这个名单上的其他获奖单位有所耳闻：美国宇航局视觉化实验室、美国洛斯阿拉莫斯国家实验室、德国复杂网络研究中心这些顶尖机构项目或是关于宇宙空间、生物结构，或是关于地球物理，而来自中国清华大学的作品Award Puzzle则以油画作品为题材，生动直观地显现出中国最高美术展览的获奖作品趋势。
当我们打开Award Puzzle作品的获奖视频，在有力的节奏中，历届全国美展2276张获奖油画作品以各种排列组合出现在眼前，随着用户在界面上的操作，这些作品化作了彩色的小图，在画面上飞行并重新合成新的阵列，让我们大家可以看清这些作品在色彩、画幅、作者地区和作者获奖历史等方面的特征，逐渐地理解了全国美展油画获奖作品中的总体趋势。
向帆在解释这个作品的初衷时谈到，她成长于美术环境，深深理解全国美展在父辈的眼中、在中国当代艺术中的历史地位。这些年来，中国当代艺术发生了很大的变化，很多人都认为全国美展仿佛没有以前那样具有社会影响力了，甚至指出了其中的种种范式和规律。数据视觉化技术已渗透到人文科学之中，它已经不单单是被科学家所掌握，更可以贡献于社会科学领域。
第十二届全国美展公布获奖名单之后，引起了广泛的社会反响，向帆决定以全国美展油画获奖作品作为一个数据库做多元化的分析，用视觉化的方式来解读这个中国最重大的艺术事件。
她和她的学生们历经半个月的搜集和扫描，整理出2276张获奖作品。通过与软件架构师朱舜山合作开发了动态交互在线平台Award Puzzle（），让所有人在此印证或探索全国美展油画作品评奖的趋势。
记者在网上打开了这一个网站，很快不难发现，黄红颜色的作品似乎更容易获奖。通过对作品颜色进行分类，结果发现黄红域堆叠了非常厚的作品。从画幅大小上看，获奖作品间的大小差别非常大。最小的甚至只有A4纸那么大，而大画幅的革命题材油画甚至达到了3米乘6米的大小。虽然也有小画获奖，但是总的来看，获奖作品的平均尺寸大于入围作品的。再从年龄上看，获奖画家年龄更多集中在四五十岁，年轻画家的获奖比例相对较小。
那么还有一些什么惊人的发现呢？朱舜山回答道：“我们确实看到了一些趋势，也发现了一些意外的事实，甚至超乎我们的初衷。但是我们始终相信任何一个人都有不同的探索方法，所以我们开发了这个公开的平台，公开这一些数据，希望让所有人可以在这里探索到自己的答案，而不是听我们的总结。”向帆补充道：“关于这一个作品的论文已经发表了。”
向帆任职清华美院视觉传达设计系，主要教授数字媒体设计课程。“我们这个专业有着长期的传统视觉化文化积淀，尤其是在静态媒体的设计方面，比如书籍设计、字体设计、包装设计等等，但是我们正在尝试在这样的领域加入数字媒体的一些概念，让这个已经有几十年历史的专业能够融合当下的技术，发现新技术带来的可能。”向帆介绍说，视觉传达系大部分毕业生会去网络公司，将更多地工作于数字媒体产业。
很多人很难来想象，既不是油画专业，也不是计算机专业的向帆会作出“数据追问”这样的作品。从教育经历来看，向帆先是在中国学习视觉艺术，后来在日本所学习导向信息设计，之后前往美国学习数字艺术，而“这三者很自然地融在了一起”。
视觉化对于大多数人来说是比较生疏的概念，向帆向《中国科学报》记者解释说：“一般人都认为一图胜过千言万语，其实我们看不懂很多图，甚至看不懂眼前的事物，可见并不意味着可理解、可领会。你肯定记得自己去许多美术馆看不懂当代艺术作品吧？大多数公共媒体上所试用的图形主要用来表述信息，比如这是什么，发生了什么等等我们已知的事情，许多人都在研究怎么让人看懂一张图，尤其看懂那些抽象的信息。另一方面，但是如果图形能够被人组织、重新按照一些新的次序来建构，可能让我们发现未知的一些规律。这是制图学的核心，也是视觉化的基础。”
在向帆看来，艺术是一个标准最模糊的领域，机制中的规则其实非常难以解读，“因此，我一直是渴望看到一个宏观的景象，而不是听信他人的解读”。
除了对全国美展获奖作品进行研究之外，向帆还和伙伴们一道，对1983年至2015年33年的春节联欢晚会进行了分析。“每年春节晚会，大家都觉得是一样的。我就在想它是不是真的一样？我希望以一种更鸟瞰的方式看春晚。”
当30年的春晚每秒画面排列在一起之后，同样呈现出很多很有趣的规律。“你会看到春晚整体越来越红了。如果你再仔细看会看到更多的信息，你会看到春晚的变化其实也是中国电视技术的变化。比如剪辑速度、屏幕、现场灯光等等都在变化。这背后隐藏了非常多的因素。我想这应该是你人生第一次这样看电视。”而通过重新排列，就能够获得整个春晚的色彩。
《数据追问》和《春晚重构》等作品可谓计算机科学技术与艺术交叉研究的精彩案例，这离不开向帆与朱舜山的紧密合作。当科学遇到艺术，碰撞出的火花可谓精彩绝伦。向帆曾经留学日本和美国学习媒体艺术，朱舜山曾就学于中科院生物物理所，并在美国从事程序开发多年，这两个专业领域听起来是相隔遥远的。
朱舜山在采访中对《中国科学报》记者表明了自己是从AwardPuzzle项目开始做视觉化工作的：“2014年冬天，向帆曾经问我能不能有办法绕过烦琐的数据整理，我说不行，Somebody gotta do the dirty job。她给我解释全国美展的历史，以及这个作品的意图，听起来非常有意思，于是我就自告奋勇要求加入整理数据的任务，并把数据整理成计算机容易操作的结构。我知道我做这个并不是因为无聊，它可能会对一个国家的文化事业产生影响力，那么就一起来实现吧。”
“其实我们没很清晰的分工，虽然各自都有自己的专业。因此一起工作的时候，彼此都能够激发或者贡献。很多特殊的效果是朱舜山先生的意外发现。”向帆补充说， “这之中自然会有非常多的冲突，甚至工作方法的差异。跨学科的合作确实是一个很艰难的历程。但一边讨论一边争论，现在还来不及总结太多。”
