落日間鏈接：Bret Victor 可探索的解釋 Explorable Explanations (2011)
譯按
或許和遊戲群體介紹 Bret Victor，可能不那麼恰當但卻很直覺的比方是：“交互設計和計算機科學界的 Jonathan Blow”。他們都是擁有強大演講魔力的佈道者，對技術有深刻認知和範式反思的思想者，動手能力極強，並且以自身創作帶來巨大持久影響的創作者。
Bret Victor 是先前在 Nicky Case 可探索的解釋 Explorable Explanations (2014-2015) 中介紹的這一「可探索的解釋」概念的最初創造者，也是深深地影響了 Nicky Case 思考和創作的領路人，他的一篇早期的交互式文本《Up and Down the Ladder of Abstraction：A Systematic Approach to Interactive Visualization》(2011) 經典的一篇闡述如何做交互式的視覺化（Interactive Visualization）的方法論式的元文本，這些都被後續的 EE（Explorable Explanation）領域的人們反覆提及。
這部分的思索其實在播客 E33 作者 | 玩家 | 文學 | 讀者 | 變成 | 的 | 與 結尾部分的思考大體是一致，真正的電子書的可能性並不是今天我們看到的電子化的紙質書，計算機與遊戲有機會能夠釋放出更大的媒介可能性。而在這篇十多年前的文章中，Bret Victor 不僅具體提出了透明化論證與模型的反應式文本，將抽象直覺化的可探索的例子，低門檻地輕量背景信息搜索、他還看到了更深一層的要點：改變讀者與文本的關係，讓文本不再僅是有待閱讀和消費的事物，而能成為思考的環境與探索的腳手架。或許這也是計算機先驅Alan Kay所追求的「對稱創作和消費（symmetric authoring and consuming）」
但就像是 Victor 在《The Future of Programming》中哀嘆的，技術變化是快的，而認知和想法的變化是緩慢的，四十多年前的編程先驅無法想象現今我們還在使用線性化的，文本團塊式的編程語言和思想，而我們能夠迎來電子媒介的潛能被更多挖掘而被更多人接受的那一天嗎？亦或者四十年後我們仍然還是在超高速的計算機上顯示著靜態學術論文的PDF呢？
Bret Victor
Bret Vicotr 是一位交互設計師，計算機科學家，電氣工程師，在加州理工和加州大學伯克利獲得電氣工程學位，在蘋果公司工作參與了 iPad，Apple Watch 等產品開發，後離開致力於開發軟件使人們對系統理解與建模，目前在他創建的研究實驗室 Dynamicland 工作，正在發明一種「新的計算媒介，讓人們與現實世界中的真實物體一起工作，而不僅僅是屏幕上的虛擬對象」。
其演講《Inventing on Principle》，《Stop Drawing Dead Fish》以及《The Future of Programming》受到了廣泛關注與思考，他的工作集中在媒體從印刷到計算機再到未來技術的演變上，他稱之為「動態媒體」，他認為人們把計算機當作了「超快速紙張模擬器」，並且設想未來技術可改變其物理性質。
他在個人網站上這樣排布了自己的生命歷程：
第一章：some choice artifacts from the first 80% of my life （蘋果公司經歷下方的小字寫著 inventin’ shit.）
第二章：減少抽象性和間接性的工具和技術。鼓勵人們通過探索和直覺來理解和創造。（Tangle 和本文所歸屬的 Explorable Explanation 屬於此）
第三章：為看見，理解和創造系統而構想一種人性化的媒介 toward a humane medium for seeing, understanding, and creating systems （抽象階梯，stop drawing dead fish 屬於此）
第四章：This is what I'm doing with my life. 那正是 Dynamicland
個人博客：點擊跳轉
Dynamicland：點擊跳轉
對 Dynamicland 反思相關的譯文：Dynamicland和異想天開的數字對象
原文鏈接：點擊跳轉
成為一個主動的讀者（active reader）是什麼意思？
一個主動的讀者會提出問題，考慮替代方案（alternatives），質疑假設，甚至質疑作者的可信度。一個主動的讀者試圖歸納具體案例，併為一般性而構想特定例子。一個主動的讀者不會被動地吸收信息，而是把作者的論述作為批判性思考與深入理解的跳板。
我們的閱讀環境是否鼓勵主動的閱讀？或是完全反對？一個典型的閱讀工具，如一本書或網站，顯示的是作者的論點，而非其他。讀者的思想路線仍是內在和不可見的，模糊且推測式的（speculative）。我們構想問題，但無法回答它們。我們考慮替代方案，但無法探索它們。我們質疑假設，但無法驗證。因此，到最後，我們盲目地相信，或盲目地不信，我們錯過了來自對話和探索的深刻理解。
可探索的解釋（Explorable Explanations）是我的大型項目（umbrella project），用於實現並鼓勵真正地主動閱讀的想法。其目標是改變人們與文本（text）的關係。現在人們將文本看作有待消費的信息（information to be consumed）。而我希望文本被當作一個在其中思考的環境（environment to think in）。
這篇文章展示了一些初步想法的例子：
一個反應式文檔（reactive document）允許讀者把玩作者的假設和分析，並看到其後果（consquences）。
一個可探索的例子（explorable example）使抽象具體化，並使讀者對一個系統如何運作形成直覺。
背景化的信息（Contextual information）使讀者能夠即時瞭解相關材料，並對作者的主張進行核對。
像往常一樣，如果這些啟發了你用這些概念做了點什麼，我很樂意看到你想出的東西。
1.反應式文檔 Reactive Documents
Ten Brighter Ideas 是一個對於反應式文檔的我做的早期原型。讀者可以把玩各種主張的前提和假設，並立即看到結果的更新。這就像一個無電子表格的電子表格。試一試吧。
下面是同一概念的一個更簡單的例子。
第21號提案：國家公園的車輛牌照費
現在的情況是這樣的：
加州有278個州立公園，包括州立海灘和歷史公園。目前4億美元的預算不足以維護這些公園，150個公園將被關閉，至少是部分關閉。大多數公園收取每輛車12 美元的門票。
提案 21 會做什麼：
提案建議向車主的年度登記賬單收取額外18美元，作為國家公園基金的資金。支付該費用的汽車可以免費進入公園。
分析：
假設對 100%（0%-100%） 的車輛登記（車輛登記/加州納稅人）收取額外的 18（0 - 50） 美元。支付費用的人（支付費用/所有人）可以免費（free - $ 25）進入公園。
這將增加4.37億美元的收入（5.04億美元的稅收，減去6700萬美元的門票收入損失），國家公園的總預算為8.37億美元。 這足以維持公園目前的狀態，並在未來7年內資助一個使安全和清潔達到可接受標準的計劃。
公園的遊客將增加34%，達到每年1億人次。
（這個提案是真實的，但分析是為了這個例子而生造的，很可能非常不準確。）
譯註：上文中加粗部分在網頁端是可以直接拖拽在區間滑動或進行切換的，而斜體部分的數字會根據讀者的交互和切換而自動重新計算
這是個好提案嗎？如果沒有上下文的話很難評估。主動的讀者可能會想，「為什麼是18 美元？如果稅更多或更少呢？」 或者，「公園的門票是否可以提高？」如果我們是在紙上閱讀，這些問題只能通過電話或大量的研究來回答。
但幸運的是，這並不是紙。上述分析的某些部分有下劃線，試著調整它們，看看你是否能回答這些問題。
注意你調整的後果是如何反映在下面的段落中的。讀者可以探索替代情境（alternative scenarios），瞭解其中的權衡，並對該提案是否是一個好的決定而得出一個更有信心的結論。
建模 Modeling
情境建模並沒有什麼新意。這個提案的作者肯定也有一個Excel電子表格來回答同樣的問題。但一張電子表格（spreadsheet）不是一個解釋（explanation）。它僅僅是一個數據集（dataset）和模型；它不能被閱讀。一個解釋需要一個作者，來闡釋模型的結果，並通過語言和圖形將其呈現給讀者。
反應式文檔將類似電子表格的模型整合到作者的文本中。它可以取決於讀者的興趣水平，在多個層次上被閱讀。匆忙的讀者可以略過它。休閒的讀者可按原樣閱讀。好奇的讀者可以調整作者的情境。投入的讀者可以則探索他們自己構想的方案。
與電子表格不同，這裡探索的門檻極低，只需點擊和拖動。這就邀請休閒讀者參與進來開始探索。它使讀者從被動轉為主動。
透明性 Transparency
在作者方面，這種形式鼓勵一種透明性（transparency）。作者的論點不能簡單地是一個由引述和無來源數據組成的大雜燴。反應式文檔要求作者公開其論點背後的模型，將它們開放出來接受仔細推敲。(在 Ten Brighter Ideas 中，讀者甚至可以直接編輯模型的源代碼，也可以訪問所有數據的主要來源。)
不誠實的作者總是存在。他們可能使用基於錯誤的推理或數據模型，但透明性意味著錯誤的模型可被檢查和反駁。或他們可能根本不提供任何模型，但也許讀者能學會對非可探索性的論點保持懷疑。
辯論 Debate
多個作者可以對同一情況進行建模，讀者可以進行比較。如果你看一下贊成和反對上述提案的團體，你會發現他們基本上只是在四處投擲無來源的引述，除了情感上的訴求外，沒有給讀者留下什麼。那如果雙方都被要求提供反應式文檔，而讀者可以批判性地探討其預測的情境，那會怎樣？
如果讀者希望（wanted）探索這類情境，因為這實際上很有樂趣（fun）呢？
2. 可探索的例子 Explorable Examples
下面是一個對數字濾波器的典型描述，你可在經典教科書中找到。
下面是一個簡化的模擬狀態變量濾波器（analog state variable filter）的數字改編版。
這種構造（topology）對嵌入式音頻處理特別有用，因為Fc（截止頻率）和Q（諧振 resonance）是由獨立的係數 kf 和 kq 控制的。（對於大多數濾波器，係數是這兩個參數的函數，這就排除了預計算的查找表）。
係數和傳遞函數是：
一些頻率響應的例子：
我們的作者很貼心地提供了幾個例子，許多作者會認為這些方程已經足夠了。但我們關心的是濾波器的動態行為（dynamic behavior），當我們改變參數 Fc 和 Q 時，響應是如何變化的，而兩個靜態例子給我們的啟示很少。
幸運的是，這並不是一本實體書，所以我們並不侷限於靜態例子。藍色的文字表示有東西可以玩。試著玩一玩吧。
我們並不侷限於作者所選擇的例子，我們可以看到濾波器對任何我們想要的參數的反應。我們可以做出作者未提及的發現（discoveries）。（例如，我們看到這個濾波器在低Q值時有穩定性問題。）在玩的過程中，我們會想到問題（這個濾波器在哪個區域是穩定的？我們從哪裡開始失去低通響應？），我們可以通過實驗來立即回答這些問題。
直覺 Intuition
通過觀察調整參數時的結果變化，我們可以對系統行為發展出一種直覺。圖中使用的多種表示方法（multiple representations）很有幫助。我們看到了6種描述濾波器特徵的不同方式：
每種表現都給出了一個獨特的洞察。通過觀察它們如何對我們的實驗做出反應，以及它們是如何相互作用的，我們就可以發展出一種深刻的理解（deep understanding），不僅是對這個濾波器的結構，而是對整體數字濾波的理解。
探索濾波器的空間成為一種遊戲。
順帶一說，這個頻率響應不是簡單地從傳遞函數中繪製出來的。而是模擬了實際濾波器的脈衝響應，並顯示了其快速傅里葉變換（FFF, fast Fourier transform）。我認為這樣做更誠實，而且即使我們允許讀者改變濾波器的結構，也依然有效。（不過，Z-plane極點位置是來自傳遞函數）。
附帶地，非工程人員可能會喜歡另一種表現方法。把開關撥到左邊，再試著玩一次。
譯註：這部分應該是音頻的開關 <div id="filterAudioSwitch"></div> 大概由於這是十年前的網頁所以這部分隨著時間關係不可用。
推薦對 Filter 和聲音的朋友可以嘗試 Ableton 提供的交互式教程 Learning Synth。
信任 Trust
我已經談到了信任以及對作者主張的驗證。你可能會感到驚訝於這種關切甚至也與工程教科書中相關。在玩濾波器的響應時，我們看到我們的作者並不完全誠實。Fc 的公式實際上是一個近似值。並可以注意到藍線（標稱的Fc）與峰值（實際的諧振頻率）並不一致。
通過任意調整參數，我們可以大概感覺到近似值在何處成立。（實際上，在高 Q 值時非常好，而這正是我們通常關心的準確頻率。） 事實上，邊欄（譯註：這邊提到的邊欄是上方插入的關於FFF的「順帶一說」的那段）提到的這個濾波器的整個前提（參數是可分離的，使用了FFF 等）可能被認為是營銷術語。這並不是嚴格意義上的真實，儘管在 0.3 < kf < 0.5左右的情況下似乎相當接近的，我們可以用這種洞察來判斷濾波器是否進行了過採樣（oversample）。
解釋 Explanation
我們很容易被這樣一個交互式部件的新穎性所打動，但交互性本身並非真正的重點。這個例子的重點，即我稱它為「可探索的解釋」的原因，是可探索性與解釋相結合的（the explorable is integrated with the explanation）微妙之處。
就像前面的提案例子一樣，濾波器的描述作為一個靜態的解釋可以像普通文本一樣被閱讀。讀者沒有被強迫互動以進行學習。如果讀者想深入瞭解，如果他們有好奇心或未解答的問題，他們就會進行互動。沒有任何 UI 元素在大喊大叫吸引人們的注意。讀者不會被傳送到一個分隔的「交互的」環境中。相反，讀者只是簡單地微調作者已展示的例子。
大多數交互式部件會把用戶扔在一個沙盒（sandbox）裡，說「自己想辦法解決」。這並不是解釋（Those are not explanations）。對我來說，「可探索的解釋」概念的一個重要方面是，作者在對話中堅持自己的立場（holds up their end）。作者必須引導讀者，併為學習經驗提供一個結構。只有這樣，讀者才能通過提出和回答作者引出的問題來作出回應。
3. 背景信息 Contextual Information
儘管我們可能希望作者寫出可探索的解釋，但大多數人不會。即使是有良好意圖的作者，也不能預測讀者想要探索的一切。而有些作者，也沒有好的意圖。因此，試問：
我們如何才能使現有的文檔具有可探索性？主動的讀者如何在閱讀正常文本（normal text）時提出問題和質疑假設？
舉個簡單的例子，考慮下面這段你可能在典型的宣傳網站上找到的文字：
加州的可再生能源 Renewable Energy in California
加利福尼亞州在風力發電裝機容量方面居全國之首。美國超過三分之一的風力發電在加州產出。2004年，加州的風能生產了42.58億千瓦時的電力，約佔該州總電力的1.5%。這足以照亮一個像舊金山一樣大的城市。
加州的13,000多個風力渦輪機，或者說，加州所有風力發電能力和輸出的95%，位於三個主要地區。Altamont Pass（舊金山以東：NREL 提供的這張照片中的一部分顯示在右邊），Tehachapi （Bakersfield 東南）和 San Gorgonio（靠近棕櫚泉，洛杉磯東部）。
加州的風力發電量真的領先於全國嗎？讓我們來看看。
- 將你的鼠標指針移到上面這段話中的「加州」一詞上。
- 按下「W」鍵（代表「維基百科」）。
- 輸入「風」。
我們瞭解到，德克薩斯州和愛荷華州現在領先於加利福尼亞州。看來這篇文章已經過時了，或者是基於過時的信息。瞭解到這一點，我們就可以對文章的其餘部分持謹慎態度。或者，也許我們會受到啟發，想知道這種轉換是什麼時候發生的，以及是什麼原因造成的。
試試在其他詞上搜索。
譯註：網站後臺可以看到，這個十年前的網站的 wikipedia.js 應該有部分不再可用了，目前僅能夠做到修改文本而不能自動觸發檢索，文中的每一個詞上按下w都可以搜索。
此外，最近（2022年）Nicky Case 所開發的一個內測中的遞歸式的閱讀結構意圖類似於這個早期的模型，進一步使用了無限展開和收起的設計，在保持位置的同時也非常符合創作者的通常研究和思考的模式）
鼓勵 Encouragement
查詢相關信息並不新鮮。你可能經常這樣做，選擇一個詞，把它複製到剪貼板上，打開一個新的標籤，把這個詞粘貼到谷歌搜索欄中，掃視谷歌的結果，點擊維基百科的文章，掃過文章中你想知道的內容，關閉標籤，最後試圖在原始文章中找到上次讀到的位置。
上面的例子基本上做的就是這樣，只不過它幾乎毫不費力，而且你不會失去你的位置。
這有很大的不同。我相信讀者會不斷地在好奇心和懶惰（curiosity and laziness）之間進行權衡，不斷地評估當個主動讀者所需的努力。而大幅降低努力的門檻能鼓勵讀者問出想法中的每個問題。
同樣，重點不是這個特定例子中的特定互動。這是一個更大的目標，即把控制權交給讀者。鼓勵讀者提出問題，驗證假設，建立聯繫，並遵循自己的興趣。將作者的文本視為承載讀者自己探索的基礎層。
4. 該怎麼做？What to do?
我認為Ten Brighter Ideas，以及上面的三個小例子，僅僅暗示了主動性閱讀的潛力。「可探索的解釋」的目標是要改變人們與文本的關係。人們目前認為文本是要消費的信息。我希望文本成為一個思考的環境。
我認為，前進的三步是：
範例 Examples：幾乎在任何地方，你都可以看到靜態的解釋正乞求著被賦予生命。讓我們這樣做吧。每一個練習都能讓人更好地理解各種可能性，導向更好技術的發明，並能幫助普及這個概念。
工具 Tools：可探索的解釋如果難以編寫，那就難以流行起來。必須發明工具，使作者能夠並鼓勵他們讓自己的作品變得具有可探索性。它能否像寫作靜態文本一樣容易？
我發佈了Tangle，這是 Ten Brighter Ideas
和上述例子背後的 JavaScript 庫。這是一個很好的引導步驟，但離創作性工具（authoring tool）的目標還很遠。這樣的工具可能是什麼樣的呢？某種融合了文字處理器和電子表格的工具？一個類似 Inform 的動態文本創作環境？
那麼用於探索正常文本的工具呢，就像上面的最後一個例子一樣？
文化 Culture：我們如何讓讀者需要（demand）可探索的解釋，而拒絕靜態文本？
可探索的解釋 Explorable Explanations .
Bret Victor 可探索的解釋 Explorable Explanations (2011)
Nicky Case 可探索的解釋 Explorable Explanations (2014)
Nicky Case 行之明也 I Do And I Understand (2015)
Jonathan Blow 電子遊戲與教育的未來 Video Games and the Future of Education (2014)
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