視覺化設計不只是解決問題
在傳統資料視覺化流程中，我們往往將設計視為「針對既定問題投注技術解法」的過程。然而，根據 arXiv:2508.07058v1 ——《Beyond Problem Solving: Framing and Problem-Solution Co-Evolution in Data Visualization Design》指出，專家型設計師更傾向於透過「框架（framing）」來重新定義問題，而不是一開始就釐清所有需求後再動手實作。
問題與解法的共同演化機制
研究採用混合方法，透過設計挑戰、日誌與半結構式訪談，訪問了 11 位可觀的視覺化領域專家。經反思性主題分析（reflexive thematic analysis）後，研究者發現︰設計師並非在完成問題定義後才進入解法探索，反而是在原型嘗試、工具回饋以至於倫理與敘事考量中，持續調整對問題的理解。這種「問題－解法共同演化」模式，挑戰了現有多數視覺化設計模型只聚焦技術步驟的觀點。
新興工具如何強化框架思維
隨著 WebGL、WASM、生成式 AI 輔助工具（如 Plotly AI、Observable AI 提示）崛起，設計師可以更快速地將概念草圖轉化為互動原型，並立即看到效能瓶頸與使用者反饋。例如︰
1. 使用 GPU 加速的視覺化函式庫（如 deck.gl）即時呈現百萬級點陣資料，讓設計師依照視覺呈現效果動態更新問題框架（Root, 2023）。
2. 透過生成式 AI 自動建議配色與佈局（參見 Observable AI Chart），減少重複試驗，並在自動化驗證中獲得新的敘事角度。
優化前端體驗與後端效能的實戰守則
在問題－解法共同演化的過程中，前端效能與使用者體驗不可分割。建議採取以下實戰策略︰
• 漸進式加載（Progressive Loading）：結合 Server-Side Rendering（SSR）與 Client-Side Hydration，根據使用者互動再逐次載入複雜視覺化元件，平衡載入時間與即時互動（根據 Google Lighthouse 報告，漸進式加載可降低 First Contentful Paint 40％）。
• 邊寫邊測：在 prototyping 階段即時使用 Benchmark.js 或 WebGL 性能分析工具（如 Spector.js）檢視每次框架調整對效能的影響，並利用 Lighthouse 自動化腳本持續監控。
• 模組化元件：使用微前端架構（micro-frontend）拆分視覺化區塊，使得設計師與工程師能分工優化不同視覺單元，並於 CI/CD 中自動執行性能回歸測試。
將反思式實踐融入開發流程
為了讓框架思維與問題－解法共同演化成為日常實踐，團隊可以在 Sprint 流程中加入︰
1. 迭代回顧（Iteration Retrospective）：不只是檢視功能是否完成，還要討論「原先的問題定義與實際挑戰是否對應」以及「產生的新問題對使用者意味為何」。
2. 設計日誌（Design Diary）：鼓勵設計師與後端工程師每日記錄小範圍實驗，並以「哪個解法改變了我們對問題的看法」為核心。這有助於在下一次選擇技術棧或框架時，形成更完整的決策背景。
3. 跨職能工作坊：讓資料工程師、後端開發、前端與 UX 設計師共同參與，以多元視角審視每次 Prototype，並即時調整問題框架，形成更具體的＜問題－解法＞同構模型。
結語：將框架思維化為常態
視覺化設計並非一條直線的技術工序，而是一場「不斷重新定義問題、並於解法中再造問題」的反思實踐。隨著 WebGL、生成式 AI 及微服務架構的成熟，我們有機會在更短時間內完成多輪原型驗證，並從中提煉出更具深度的敘事與使用者體驗。未來的視覺化設計模型，應當將「框架思維（framing）」與「問題－解法共同演化（co-evolution）」納入核心，以實作案例與效能數據為基礎，讓每次設計決策都能回饋到整體開發流程優化。期待各位工程師在下個專案中，試試這套由實證研究支持的實戰守則。邀請連結：https://www.okx.com/join?channelId=42974376
