关于“电鸽”，我只坚持一件事：坐标轴是不是让差异看起来更大？
“电鸽”，一个听起来既有未来感又不乏一丝神秘感的词。它不是我们日常生活中常见的信使，也不是你手机里的某个APP。它到底是什么？我们今天不玩概念，不拽理论，就从一个最直接的问题出发：当我们用“坐标轴”来衡量和展示“电鸽”时，是不是反而让原本存在的差异，显得更加醒目，甚至有些夸张了？
什么是“电鸽”？（你脑海里的画面是啥？）
在我们深入探讨“坐标轴”之前，不妨先停下来，问问自己：当你说到“电鸽”，你脑海里浮现的是什么？
- 速度？ 是不是想象中的电信号传递速度，快如闪电？
- 效率？ 是不是一种高效的信息交换方式，瞬间完成任务？
- 精准？ 是不是一种毫厘不差的沟通，不出现任何误解？
- 技术？ 是不是某种高科技的载体，蕴含着前沿的算法和网络？
- 甚至是……一种隐喻？ 也许是某种我们渴望但尚未完全实现的信息传递模式。
无论你想到什么，这都是你心中独一无二的“电鸽”。而“电鸽”的魅力，恰恰在于它的多义性和想象空间。
坐标轴：让一切“可见”的魔术师
现在，我们把目光转向“坐标轴”。在数学、统计学、物理学，甚至是在我们日常的数据可视化中，坐标轴都是不可或缺的工具。它像一位经验丰富的魔术师，能把抽象的概念具象化，把零散的数据编织成线，把复杂的现实简化成点。
- 横轴（X轴）： 通常代表着一个独立的变量，比如时间、分类、或者是某个衡量指标。
- 纵轴（Y轴）： 通常代表着另一个变量，比如数量、频率、或者是某个结果。
当我们把“电鸽”的某些属性——比如它的“速度”、“成本”、“覆盖范围”——放到坐标轴上进行描绘时，会发生什么？
坐标轴下的“电鸽”：是放大镜，还是滤镜？
假设我们想比较两种不同的“电鸽”方案，A和B。我们可能会选择“传输速度”和“能耗”作为两个维度，分别放在X轴和Y轴上。
- 情景一： 方案A在速度上稍有优势，但能耗略高。方案B速度稍慢，但能耗更低。
- 如果在坐标轴上，我们选择一个非常大的Y轴范围（比如能耗从0到1000单位），那么即使方案A的能耗比方案B高出50个单位，在图上看起来可能只是一个微小的差距。
- 情景二： 方案A速度极快，能耗也极高。方案B速度一般，能耗也一般。
- 如果我们选择一个非常小的Y轴范围（比如能耗从0到10个单位），那么方案A和方案B之间哪怕是1个单位的能耗差异，在图上也会被放大，看起来就像是天壤之别。
这就是我的坚持：“对坐标轴是不是让差异看起来更大”。
我们之所以使用坐标轴，是因为我们希望清晰地理解不同事物之间的关系和差异。但有时候，坐标轴的选择，比如坐标轴的起点、终点、刻度单位，就像是一副特制的眼镜。
- 放大镜效应： 当我们刻意拉大某个轴的范围，或者缩小某个轴的范围时，细微的差异可能会被放大，显得格外突出。这在某些情况下是必要的，比如你想突出某个微小的性能提升。
- 滤镜效应： 反之，如果刻意压缩某个轴的范围，或者设置一个不合适的起始点，原本显著的差异也可能被“压平”，看起来不那么重要。
所以，我的“补条件”是什么？
当我们在讨论“电鸽”的优劣，或者任何需要比较的事物时，仅仅列出“速度快”、“能耗低”这样的描述是不够的。我们需要补充条件，而这些条件，恰恰就是关于我们如何呈现这些差异的：
- 确定我们关注的核心指标是什么？ 是速度？成本？稳定性？安全性？还是用户体验？
- 明确每个指标的衡量标准。 速度是每秒多少M？成本是每比特多少钱？
- 最关键的：在可视化或比较时，我们打算如何设置坐标轴？
- Y轴的起点是0吗？（很多时候，非0的起点会夸大差异）
- Y轴的最大值和最小值是多少？ 这个范围的选择，是否会过度放大了某个方面的差异？
- 刻度单位是多少？ （例如，是显示“1000毫秒”还是“1秒”，或者“1000000字节”还是“1兆字节”？）
- 我们是在用线性尺度还是对数尺度？（对数尺度本身就会压缩大数值之间的差异，放大小数值之间的差异）
别只看“线”和“点”，看看“画”的人
“电鸽”本身，是信息传递的一种美好设想。而坐标轴，是帮助我们理解和沟通这些设想的工具。但工具本身是中立的，它被如何使用，才决定了最终呈现的效果。
下次你看到一张图表，或者在讨论某个方案的优劣时，不妨多问一句：这个坐标轴，是不是在有意无意地，让某些差异看起来比实际更大，或者更小？ 别只被“图”上的线和点吸引，更要理解“画”这张图的人，他们的意图和选择。
这，就是我关于“电鸽”这件事，唯一坚持的——关于坐标轴的审慎观察。
