视觉化表征在科学实践活动中扮演着十分重要的角色，不论是自然科学，还是社会科学学科，都有大量的视觉化表征。尤其是随着计算机成像技术和计算机制图学的迅速发展，计算机将数据转换成电脑图形、图像，让我们能够通过视觉化表征直接获得关于研究对象的生动翔实的图像和画面。视觉化表征在科学实践中的地位越来越重要。科学实践中的视觉化表征有哪些特征？是否存在刻画科学活动中视觉化表征的一般性框架？可视化技术与科学家认知有什么关系？这些问题不仅关系到我们对视觉化表征本身的理解，还关系到我们对科学家、科学实践的认识，成为认知科学、科学哲学等领域的新话题。
表征的多样性和变化性是科学中视觉化表征的最主要特点。大多数科学研究的目标，是通过简单、稳定的特征捕捉复杂的变化过程。比如，通过晶体结构的稳定特征解释复杂X射线衍射的动力学；用诸多节肢动物化石的印记形态解释早已灭绝的生物的生命过程。为了解释新的或异常的现象，获取新知识，科学家要摆脱静态、2D（如绘图和状态描述）的表征形式的约束，在 2D形式（如模式和图表）、3D形式（结构模型）和4D形式（时间或过程模型）之间进行转换以改变视觉化表征。因此，构建与变化模型，进行推理和检验，成为视觉化表征的重要环节。
视觉化表征推理的一般框架
在一系列案例研究的基础上，古丁（David C. Gooding）提出了一个囊括视觉化表征重要特征的一般框架：模式—结构—过程框架（Pattern-Structure-Process schema，简称PSP框架）。PSP框架充分捕捉到视觉变化的特点，呈现出视觉化表征如何在科学活动中变化的一般情况。PSP框架中最基本的要素是三个节点：模式（草图或图表）、结构模型、过程模型，前端的源图像和后端的预测现象也在这一框架之中。此外，该框架还包含各种推理关系。推理关系要么直接通过成像技术完成，要么需要动用领域知识（domain knowledge）。从源图像到模式是由成像技术直接完成的，从模式到结构模型、过程模型再到预测现象用到的是领域知识，过程模型到结构模型再到模式的反向推理通过成像技术完成。推理的方向取决于是否需要增加或减少表征的复杂性和信息内容。
正向推理很容易理解，反向推理操作发生在如下情况：随着科学家积累了越来越多的信息，模型变得复杂难以使用，为应对这种复杂性，需要抽象表征系统发挥作用。比如，利用微积分、费曼图等数学工具，根据严格的转换规则进行符号操作，提取繁杂视觉化表征中的关键数据，实现科学理解、分析和应用。另外，表征模型的潜在解释和评估涉及各个节点之间推理结果的相互印证，如果结构模型与过程模型相互融贯，则意味着是对现有和预测现象的最佳解释。比如，在古生物学中，通过可视化技术，完成从各种古遗迹照片（源图像）到模式的抽象特征推理，表征出已灭绝生物的可能特点，并参考结构模型的特征，将事实信息与相关领域的知识结合起来，从模式到结构模型再到动态模型的视觉化推理过程与生物形态、生理过程、生态因素（如食物来源和捕食者）以及地质过程这些领域知识有关。在对假设、表征对象的可能特征进行测试时，成像技术和模式可以发挥识别作用，通过比较，可以得出这些假设和预测是否与已有的化石信息一致。将这些图表和照片与从动态模型中推出的新现象联系起来，能够得出化石痕迹的真实特征。并且，新的信息可以反过来促使科学家重新评估源图像中的表征具体代表什么。因此，PSP框架展现出视觉化表征的一般过程，体现了科学实践过程中生物要素与社会要素之间的辩证统一、领域知识与可视化技术的辩证统一、科学发现过程中解释性与创造性之间的辩证统一。
视觉化表征与科学家认知
对科学实践中视觉化表征基本特征、一般框架的探索，可以看到，可视化技术提高了科学实践的效率。不过，科学家的认知在视觉化表征中的作用依旧不可替代。
第一，视觉化表征过程中，可视化技术需要同科学家的认知能力联系起来，产生和变换意象。可视化技术所基于的认知科学理论倾向于根据复杂性和抽象性对图像进行排序，强调维度的重要性。马尔（David Marr）的多层次视觉理论展现了场景在视网膜上的二维视觉阵列到作为输出的世界的三维描述，这一过程实现了场景的连续三维渲染，是从感官输入到3D模型的单向过程。与此不同，科学实践中的视觉化表征推理是非线性的、递归的，因为科学家们不断地在生物赋予的感知过程与其习得的专家感知技能之间转换。不同类型的表征会调用一系列认知能力，并对表征技术提出不同的要求。例如，在使用心算、算盘、笔算或是计算器进行算术计算时，每种技术都结合了一种表征形式和一种程序，而每一种都会组合不同的认知能力。
第二，视觉化表征涉及科学家内部心理表征的外部化，展现了个人心理意象与公共表征之间的密切联系。内部表征及心理表征与科学家的心理活动有关，存在于观察者或者学习者的心灵之中，是私人思想的一部分。尽管科学家的个人心理表征有着重要作用，但科学实践中的视觉表征终归是心理—物质混合的系统，在这种系统中，不存在内部和外部知识的二元论。并且，只有科学家将个人的想象、思考、信念这些内部表征以图像、论文、程序等成果这些外部表征的形式呈现时，将个人意象转化为公共表征时，对科学的进步才具有真正意义。
第三，科学实践中可视化技术的运用与科学家的认知目的密切相关。具体如何通过结构模型、过程模型进行表征，不同的图像、模型之间如何转换，关乎科学家的目的和意图。正如吉尔（Ronald N. Giere）的科学模型意向性表征观刻画的：科学中的表征是科学家为了满足某种目的，出于自身意图使用模型进行表征的活动。例如，关于水可以构造不同的模型，如需表征水的扩散或布朗运动，最好采用水分子集合模型；至于表征水通过管道流动，则使用连续的流体模型更合适。可见，科学家使用的表征是科学发现中解释性、创造性之间相互作用的一部分，其中表征是可塑的和审慎的，看似相同的图像或物体能以不同的方式发挥作用——比如是为了解释异常现象，还是挑战已有解释，或是成为解释的证据。
总而言之，PSP框架可以解释科学实践中视觉化表征的变换特征：通过源图像推理与构建出模式和结构模型、过程模型等视觉化表征形式，进行预测和假说检验。这说明了从纯粹图像到各种视觉化表征之间复杂的转化关系，表明人类认知的连续性以及被机器部分取代的情况。计算工具如模拟成像技术一样，以人类可以解释和理解的方式重现数据、帮助解决更复杂的问题。然而，视觉化表征中的变化操作却依赖于科学家主体的专业知识、认知目的和认知能力。科学主体的积极操作而非计算成像技术，才是视觉化表征中最关键的要素。
（作者单位：中南财经政法大学马克思主义学院）