最後，工具的行動也在資料的呈現上作為重要的中介。我們在先前 的討論中曾提到甲團隊的資科學者Z 在一開始便開發了一套可以呈現社 群媒體資料的工具 A，這類「視覺化工具」對於以數據方法進行的研究 來說，經常是讓讀者能夠（或甚至是唯一能夠）直觀地理解現象的方 法。例如，甲團隊在關注社群媒體平台的資訊傳散時，就得藉由工具 A 呈現的圖像，讓讀者直觀地認識到某一則貼文在不同使用者之間是如何 傳散開的。圖 4 呈現了類似的資料轉譯過程，亦即，社群媒體平台上的 資料，首先經由API 被轉換為 JSON 格式的資料，進而才能再根據視覺 化套件（例如，D3.js）來繪圖。此外，如同熊凱文等人（2014）指出 的，在繪圖的圖像布局上，這個過程涉及了一些繪圖演算法的使用來增 加圖像的可讀性，而就如同我們上一節提到的，這些演算法被隱藏在繪 圖工具中，對於使用者而言是不可見的。同時，也正是在這個中介、轉 譯過程中，我們可以看到視覺化圖示的選擇呈現，實際上將某一文章的 分享途徑資訊擴增到最大，而其他資訊則被化約。
圖 4：資料轉譯過程示意圖
資料來源： 〈社群媒體資訊傳播之視覺化〉，熊凱文、魏浩翔、紀明德，
2014 年 7 月，「甲午年第廿二屆計算機圖學研討會（Computer Graphic Workshop, CGW）」，臺北市大安，頁 3。
除了視覺化圖像的呈現外，研究者在透過使用者介面端（如圖 1）
進行資料查詢時，這些資料如何呈現則又是另一個問題。例如，在熊凱 文等人（2014）的研究中，便有一套他們稱為 Pagedata 的資料查詢工 具。圖 5 為 Pagedata 的介面與查詢結果，使用者在經過認證授權手續 後，只要在上方輸入欲查詢的社群媒體平台專頁與時間區間，就會得到 類似圖 5 的這個表格。在使用者查詢的過程中，Pagedata 作為工具中 介、轉譯了「資料」（現象）。一方面，相較於我們實際看到的社群媒 體平台頁面，Pagedata 抹除了不同資訊在原有脈絡中的關係與順序。對 於社群媒體的使用者來說，我們首先注意到的是頁面上的資訊內容，而 那些分享、按讚、評論的數量，或是時間，都僅是作為補充、輔助的資 訊呈現在頁面上（不管是從字體大小、擺放位置來說都是如此）。但在
Pagedata 的表格中，所有的資訊皆「一視同仁」地並列著。甚至應該 說——與前述視覺化圖示的化約類似——「內容」不僅被剝除了原有的 優先性，還不完整地被置放在有限空間的表格中，這也等同於一種削 減、化約。
圖 5：Pagedata 查詢結果
資料來源： 〈社群媒體資訊傳播之視覺化〉，熊凱文、魏浩翔、紀明德，
2014 年 7 月，「甲午年第廿二屆計算機圖學研討會（Computer Graphic Workshop, CGW）」，臺北市大安，頁 4。
這些擴增與化約的作用突顯出工具行動的影響。首先，從研究團隊 的角度來看，我們可以說正是工具 A 的行動才讓社群媒體資料的傳散 現象得以清楚呈現，進而讓閱讀這一呈現的讀者們，聚焦於由視覺化圖 像展示的傳散路徑或範圍。反過來說，沒有這一視覺化工具的行動，資 料的「傳散」恐怕就無法如此具體地被轉譯出來。這同樣也可見於 Pagedata 的行動中。如前所述，Pagedata 將我們一般所見的社群媒體平
台頁面轉換為井井有條、一視同仁的表格資訊。在這樣的表格中，相較 於不完整呈現的內容（post message），清楚簡潔的量化數據則是更為 顯眼的。於是，對於使用Pagedata 來檢視社群媒體頁面資訊的研究者來 說，第一眼注意到的通常便是：哪些貼文的分享與按讚數更高？進而增 強了研究者對於這些資料的量化關懷。
其次，從反思的角度來看，我們也得注意到這些工具如何化約了現 象的樣態。如同科技哲學家 Ihde（1990）說的，科技物帶來的影響經常 是「擴增」與「化約」同時發生的結構效應，亦即，在科技物的中介 下，現象的某些面向被突顯且更引人注意，但另一些面向則會同時因此 被遮蔽甚至消去，以致於不再被人看到。例如，在工具 A 的行動中，
「傳散」清楚被看到了，但是必須從轉分享者的話語與文字中才可看見 的「如何傳」卻可能被遮蔽。而在 Pagedata 的運作中，貼文的「內 容」——也就是話語、文字部分——也同樣只能在表格中不完整地被截 斷，這就可能會導致研究者忽略那些量化數據不突出，但可能有意義的 貼文。因此，在這些擴增與化約效應之下，我們確實能有所「得」，但 倘若我們總被工具所突顯出的面向吸引，甚至形成了某種思考的慣習 後，那就便是一種「失」了。唯有透過「打開黑箱」，嘗試掌握資料處 理、呈現過程中各種可能帶來擴增與化約效應的行動，研究者才可能在 突出其所發現之外，能留心到那些「相形失色」的現象，進而保留採取 其他變異行動、探索更多問題的可能性。