本篇借用了他人的一个题目。收藏界有一个有趣的现象：很多当代最受追捧的钱币（价格随之高企）在发行之时或发行之初都是不受待见的品种。这些币刚刚发行时，由于种种原因造成发行量低或返熔量大，结果几十年后反倒成全了它们，成为藏家趋之若鹜的品种。
做研究与其非常相似。科学研究与工程开发不是一锤子买卖，不是投机，是一项投资的长跑。大家知道，可视化一直被认为是图形学中的一部分，在中国只有早期热火了一段时间，其后沉寂了10余年。直到现在，中国大陆的可视化研究仍然非常初步和冷清，缺少一些高层次的key players，因此也就难以引起人们的重点关注。去美国访问的几个学校，碰到好几个教授，都说美国现在可视化开始火起来，10余所学校招数据可视化的新 faculty ，但是难以招到合格的人才。由此凸显长期不受重视所造成的稀缺性。中国的节奏总要比美国慢半拍。2013年12月5日，中国计算机学会的大数据专业委员会发布了大数据白皮书（http://www.csdn.net/article/2013-12-04/2817708#6874737-tsina-1-57304-3048ae643c93bac2c9a415075e9789bc），总算官方上认可了数据可视化的重要性。
可视化不受待见的原因有很多，其中一个就是宣传。 Harry Shum 在任微软亚洲研究院的时候，大力鼓吹 SIGGRAPH ，一时大陆掀起图形学热潮。现在，语音学专家洪小文（微软亚洲研究院院长）是怎么说的呢？
- 可视化和早期的 Cobra 编程语言有类似之处。 Cobra 看起来很不成熟的样子，但在商务里面用得很广，因为领导都能看得懂。可视化也一样，专门给领导看的。数据中的关键东西做出可视化，给领导一讲，马上就懂了。
- 那有人问，我们不是已经有各种报表了吗？大数据的可视化一定是互动的 （Interactive） 。如果是报表里的图，领导如果想看点儿别的东西，你说，那我回去准备一下。等你准备好再回来，决策的时机可能就没有了。互动的可视化系统，只要一点，新的图就马上生成了。
- 可视化系统不能让工程师来做。让他们来做，又搞出个matlab一样的东西，领导又看不懂了。现在很多startup已经做出不少很不错的产品了。
高手就是高手，把事情说得又清又明。有不少人说， IEEE TVCG 的影响因子远小于 ACM TOG ，因而只是图形学的第二名期刊。现在，大家意识到一些与影响因子有关的原因， IEEE TVCG 明年起将VIS会议的特刊从 10 月改到 1 月，这样做会显著提高影响因子。
我的感觉是，接下来 10 年是做数据可视化和可视分析的攻坚期。尽管大数据时代泡沫很多，但沙子里总有金子，埋头苦干，做好了前途一片光明。
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