信息图分类

对信息图进行分类是信息图设计和应用的重要基础。合理的分类体系可以：

• 指导设计创作：帮助设计师根据内容特点选择合适的结构形式
• 优化推荐算法：为用户推荐最匹配其内容需求的模板
• 提升数据抽取效率：不同结构类型对应不同的数据组织方式
• 建立知识体系：形成系统化的信息图理论框架

业界分类方式概览

在信息图领域，国内外研究者和平台对信息图有着不同的分类方式。通过对主流信息图平台（Piktochart、Venngage、Visme 等）和学术研究的调研发现，常见的分类类型包括：

分类类型	出现频率	说明
时间线（Timeline）	⭐⭐⭐⭐⭐	展示时间顺序或历史进程
列表型（List）	⭐⭐⭐⭐⭐	并列展示多个信息项
对比型（Comparison）	⭐⭐⭐⭐⭐	对比两个或多个对象
流程型（Process）	⭐⭐⭐⭐	展示步骤或流程
统计型（Statistical）	⭐⭐⭐⭐	以图表形式展示数据
地理型（Geographic/Map）	⭐⭐⭐⭐	基于地理位置展示信息
层级型（Hierarchical）	⭐⭐⭐	展示层级或树状结构
交互式（Interactive）	⭐⭐	支持用户交互操作

现有分类体系的问题

尽管业界已有多种分类方式，但仍存在一些普遍问题：

1. 分类维度混乱：有的按结构形式（时间线、地图），有的按内容用途（简历、How-to），有的按技术属性（交互式、动画型），缺乏统一标准
2. 类别重叠与歧义：如”流程型”、“流程图”、“步骤型”概念相近；“地图”、“地理型”、“位置型”边界不清
3. 粒度不一致：“信息型”过于宽泛，几乎囊括所有图；“解剖型”又过于狭窄
4. 混淆展示与内容：将展示技术（交互、动画）与内容结构混为一谈

AntV 信息图分类

基于上述问题，AntV 采用了按结构形式分类的方式，这种分类方法更适合视觉设计、信息图推荐、数据抽取等实际应用场景。

分类体系

类型	示意	核心特征	典型视觉元素	适用场景
列表结构 List		信息项并列排布，无明显方向性或层级关系	• 数字标号（1、2、3…） • 圆点符号 • 方块图标 • 卡片式布局	• 要点型（关键要点总结） • 清单型（待办事项、检查清单） • 汇总型（信息汇总、知识整理） • 展示型（产品特性、服务介绍） • 排名型（榜单、排行）
对比结构 Comparison		明确的二元或多元对比布局	• 左右分栏布局 • VS 标识 • 对照表格 • 镜像对称布局	• 二元对比（优缺点、新旧版本、AB 方案） • 多元对比（多个产品/服务/方案的横向比较） • 矩阵对比（四象限图、九宫格分析）
顺序结构 Sequential		具有明确方向性和顺序性的信息流，顺序不可随意调换	• 箭头连接 • 流程连接线 • 时间轴 • 路径引导	• 直线型（操作步骤、制作流程） • 循环型（生命周期、闭环流程） • 时间型（历史事件、项目里程碑） • 因果型（原因-过程-结果）
层级结构 Hierarchical		树状、嵌套或明显的主次关系布局	• 分支连线 • 大小层级 • 嵌套框架 • 缩进布局	• 组织型（公司架构、管理层级） • 分类型（知识体系、目录结构、分类树） • 树状（决策树、思维导图） • 从属型（总分关系、包含关系）
关系结构 Relational		展示元素间的连接、依赖或相互作用关系	• 双向箭头 • 网状连线 • 节点圆圈 • 关系连接器	• 流程型（工作流、数据流、信息流） • 网络型（人际关系、社交网络） • 概念型（思维导图、知识图谱） • 交互型（系统架构、组件依赖）
地理结构 Geographical		基于地理空间或物理位置的信息组织	• 地图轮廓 • 位置标记（图钉） • 区域分块 • 坐标系统	• 地图型（世界地图、国家地图、城市地图） • 路线型（旅行路线、运输路径） • 区域型（行政区域、销售区域） • 定位型（设施分布、门店位置、建筑平面图）
统计图 Statistical		以标准图表形式展示定量数据关系	• 坐标轴 • 数据条 • 百分比环 • 统计符号	• 柱状图 • 折线图 • 饼图 • 散点图 • 雷达图

如何判断信息图的分类

在实际应用中，同一个视觉框架的模板，填入不同内容后可能属于不同结构类型。掌握正确的判断方法，可以帮助你准确识别和选择信息图类型。

判断流程

第一步：识别核心视觉特征

按以下优先级顺序依次判断，一旦匹配即可确定分类：

1. 有地图/空间元素？ → 地理结构
   ↓
2. 有标准图表（坐标轴、数据条等）？ → 统计图
   ↓
3. 有明确对比布局（左右分栏、VS等）？ → 对比结构
   ↓
4. 有明显层级/树状结构？ → 层级结构
   ↓
5. 有网络/循环连接？ → 关系结构
   ↓
6. 有方向性流程（箭头、连接线）？ → 顺序结构
   ↓
7. 其他情况 → 列表结构（默认类别）

第二步：应用核心原则

结构为主，语义为辅

• 优先看模板的结构意图：视觉元素如何引导用户组织信息
• 再结合设计者的预期用途：模板的典型应用场景

💡 示例：一个有编号的卡片布局，如果没有箭头或连接线，应归为”列表结构”而非”顺序结构”，因为其结构意图是并列展示，而非强调顺序关系。

常见混淆点辨析

1. 列表结构 vs 顺序结构

这是最容易混淆的两种类型，关键判断标准：

对比维度	列表结构	顺序结构
编号	可以有编号（1、2、3…）	通常有编号或步骤标识
连接元素	❌ 没有箭头或连接线	✅ 有箭头、连接线、时间轴
顺序性	可随意调整顺序	顺序不可随意调换
语义关系	信息项地位平等	信息项有先后逻辑关系

判断口诀：有编号 ≠ 顺序结构，关键看连接！

实例对比：

• ✅ 列表结构：「产品的 5 大特性」（有编号，无连接线，可任意调整顺序）
• ✅ 顺序结构：「用户注册的 5 个步骤」（有编号，有箭头连接，必须按顺序执行）

2. 顺序结构 vs 关系结构

对比维度	顺序结构	关系结构
流向	单向线性流动	可双向或多向连接
起点终点	有明确的起点和终点	可以有多个起点和终点
强调重点	强调前后推进关系	强调关系网络
典型场景	流程、时间线、步骤	工作流、系统架构、知识图谱

实例对比：

• ✅ 顺序结构：「产品开发流程」（需求 → 设计 → 开发 → 测试 → 上线）
• ✅ 关系结构：「产品团队协作图」（各角色之间有复杂的相互依赖和沟通关系）

3. 层级结构 vs 关系结构

对比维度	层级结构	关系结构
组织形式	树状、自上而下	网状、多向连接
关系类型	主从关系、包含关系	平等关系、相互作用
视觉呈现	明显的层级大小差异	节点大小相对平等

特殊情况处理

多特征共存

当一个信息图同时具备多种结构特征时：

1. 按优先级选择主分类：参考判断流程中的优先级顺序
2. 添加次要分类：基于设计的语义倾向补充分类
3. 使用标签系统：标识该模板可适配的多种结构类型

示例：一个四象限图可能既有「对比结构」特征（四个象限对比），又有「关系结构」特征（象限间的关系）。此时应以最明显的「对比结构」为主分类，「关系结构」为次要分类。

特征不明显

当视觉特征不够明显、难以判断时：

• 默认归类：归入”列表结构”作为默认类别
• 询问设计意图：咨询设计者的预期用途
• 观察使用场景：看实际使用时最常填入什么类型的内容

一致性原则

• 相似模板归类一致：视觉结构相似的模板必须归入同一类别
• 系列模板保持统一：同一系列的不同变体应保持主分类一致
• 避免主观随意：基于客观的视觉特征判断，而非个人偏好

分类的实际应用

设计指导

根据内容类型快速定位合适的结构形式，提高设计效率。

模板推荐

基于用户的内容需求，推荐最匹配的信息图模板。

数据映射

不同结构类型对应不同的数据组织方式，便于自动化数据填充和生成。

智能优化

通过用户使用数据和反馈，持续优化分类体系和推荐算法。

小结

AntV 的信息图分类体系以结构形式为核心维度，建立了清晰、实用的分类标准。这套体系：

• ✅ 维度统一：专注于结构形式这一单一维度
• ✅ 边界清晰：通过优先级判断减少分类歧义
• ✅ 实用性强：直接服务于设计、推荐、数据抽取等应用场景
• ✅ 可扩展：支持多重分类和标签体系，适应复杂场景

通过理解这套分类体系，你可以更准确地选择和使用信息图模板，创作出结构清晰、表达准确的信息图作品。