公共卫生科研转化的视觉传达策略

公共卫生科研转化的视觉传达策略演讲人01公共卫生科研转化的视觉传达策略02引言：公共卫生科研转化的视觉传达之基03公共卫生科研转化的视觉传达基础认知04公共卫生科研转化的视觉传达核心策略05公共卫生科研转化的视觉传达实践路径06公共卫生科研转化的视觉传达挑战与应对07结论：视觉传导——连接公共卫生科研与全民健康的桥梁目录01公共卫生科研转化的视觉传达策略02引言：公共卫生科研转化的视觉传达之基引言：公共卫生科研转化的视觉传达之基公共卫生科研的终极价值，在于将实验室中的科学发现转化为改善人群健康的实践行动。然而，从“论文发表”到“政策落地”、从“技术突破”到“公众行为改变”，这一转化过程始终面临“认知鸿沟”与“行动壁垒”。在我的十余年公共卫生实践中，曾见证太多优秀研究成果因缺乏有效传播而“沉睡”在学术期刊中——某项关于社区高血压防控的随机对照试验，其干预措施可使患者血压达标率提升30%，但因基层医务人员难以理解复杂的统计模型，最终未能推广；某新型疫苗研发成功后，因公众对接种流程的误解导致接种率不足50%。这些案例反复印证一个核心命题：科研成果的转化效率，不仅取决于科学本身的创新性，更取决于能否通过有效的“视觉传达”打破信息壁垒，让不同受众“看懂、认同、行动”。引言：公共卫生科研转化的视觉传达之基视觉传达作为“信息的视觉翻译器”，在公共卫生科研转化中扮演着不可替代的角色。它通过图形、色彩、动态影像等视觉元素，将抽象的数据、复杂的机制、多维的干预策略转化为直观、易懂、具感染力的表达，既服务于政策制定者的决策支持，也面向公众的健康素养提升，还连接着临床一线的应用落地。本文将从公共卫生科研转化的特殊性出发，系统梳理视觉传达的核心策略、实践路径与挑战应对，为构建“科学-视觉-行动”的转化闭环提供理论参考与实践指引。03公共卫生科研转化的视觉传达基础认知公共卫生科研转化的特殊性对视觉传达的要求公共卫生科研不同于单一学科的基础研究，其核心特征决定视觉传达必须兼顾“科学性、权威性、可及性”三重属性。公共卫生科研转化的特殊性对视觉传达的要求多学科交叉的复杂性公共卫生科研常涉及流行病学、社会学、环境科学、临床医学等多学科数据，例如研究空气污染对居民健康的影响，需整合PM2.5浓度监测数据、疾病发病数据、人口社会学数据等。视觉传达需通过“信息分层”与“关联可视化”，将多源异构数据转化为有机整体——如用热力图展示污染空间分布，叠加折线图呈现呼吸系统疾病发病率变化，辅以人口密度数据标识脆弱人群分布，让政策制定者一目了然地掌握“污染-健康-人群”的关联逻辑。公共卫生科研转化的特殊性对视觉传达的要求受众群体的多元性0504020301公共卫生科研的受众涵盖从政府官员、科研人员、临床医生到普通公众的全谱系群体，其知识背景、信息需求、决策逻辑截然不同：-政策制定者关注“干预成本-效果”“资源分配优先级”，需简洁的决策支持图表（如成本效果分析矩阵、政策模拟路径图）；-基层医务人员关注“操作流程”“临床适用性”，需分步骤的标准化视觉指引（如疫苗接种流程图、慢性病管理路径卡）；-公众关注“与我何关”“如何行动”，需情感化的科普表达（如健康风险漫画、行为干预短视频）。视觉传达必须实施“精准适配策略”，避免“一刀切”的信息传递。公共卫生科研转化的特殊性对视觉传达的要求社会影响的敏感性公共卫生议题（如传染病防控、疫苗安全、健康公平）直接关系社会稳定，视觉传达需坚守“伦理底线”：数据呈现需避免选择性偏倚（如疫情报告中不夸大风险也不淡化危害），图像表达需尊重文化差异与群体尊严（如不将疾病患者标签化），动态传播需防止信息过载导致的恐慌（如用“累计确诊-治愈-现有”三色动态图替代单一“确诊数”攀升图）。视觉传达在科研转化中的核心功能视觉传达并非简单的“美化设计”，而是贯穿科研转化全链条的“沟通引擎”，其核心功能可概括为“解码-共情-赋能”三维：视觉传达在科研转化中的核心功能科学解码：从抽象数据到直观认知公共卫生科研中，大量核心信息隐藏在统计数字与模型参数中（如OR值、HR值、置信区间）。视觉传达通过“数据可视化”实现抽象概念的具象化——例如，将“某药物降低心血管事件风险20%”转化为“100名患者中，干预组20人避免事件，对照组40人发生事件”的森林图，使非专业人士也能直观理解干预效果。视觉传达在科研转化中的核心功能情感共情：从理性认知到行为驱动公共卫生干预的本质是“人的行为改变”，而行为改变往往始于情感共鸣。视觉传达通过“叙事性设计”连接科学数据与个体故事——例如，在控烟宣传中，将“吸烟导致肺癌”的统计数据与吸烟者的肺部CT图像、患者访谈视频结合，通过“数据+故事+视觉”的复合表达，激发公众对健康的珍视与对吸烟行为的警惕。视觉传达在科研转化中的核心功能决策赋能：从信息传递到行动支持科研转化的最终目标是推动实践，视觉传达需为不同主体提供“行动工具包”。例如，为社区健康工作者设计“慢性病随访管理视觉手册”，用图标标识不同随访项目（血压、血糖、血脂），用颜色区分风险等级（绿色正常、黄色预警、红色干预），用流程图展示转诊路径，直接赋能基层操作。当前公共卫生科研视觉传达的常见误区尽管视觉传达的重要性已成为共识，但实践中仍存在诸多低效甚至误导性表达，亟需警惕与纠正：当前公共卫生科研视觉传达的常见误区“为视觉而视觉”的形式化倾向部分研究者过度追求视觉元素的“炫酷”，例如用3D动态图表展示简单的发病率变化，或使用无关的装饰性图案分散注意力。这种“视觉冗余”不仅未提升信息传递效率，反而增加了认知负荷。我曾参与评审一项关于老年人跌倒预防的研究，其海报采用复杂的立体楼梯设计，虽视觉效果突出，却掩盖了“居家环境改造关键点”这一核心信息，导致评审专家难以快速抓取重点。当前公共卫生科研视觉传达的常见误区“数据失真”的风险忽视视觉图表中，纵坐标截断、比例尺不当、色彩使用偏差等问题，易导致数据解读的偏差。例如，某疫苗有效性宣传图中，将“95%保护率”与“5%不良反应率”用相同大小的饼图展示，未考虑“保护率”与“不良反应率”的基数差异（保护率基于接种人群，不良反应率基于接种后出现症状人群），易引发公众对疫苗安全的误解。当前公共卫生科研视觉传达的常见误区“受众错位”的沟通壁垒部分科研成果的视觉材料仅面向科研同行，使用大量专业术语与复杂图表（如多变量回归森林图、结构方程模型路径图），而未根据政策制定者或公众需求进行简化。例如，向政府汇报传染病防控策略时，若仅展示“R0值变化趋势”而未结合“资源投入-病例减少”的成本效益分析，难以支持决策。04公共卫生科研转化的视觉传达核心策略公共卫生科研转化的视觉传达核心策略基于公共卫生科研的特殊性与视觉传达的功能定位，需构建“分层设计-叙事构建-多模态协同”三位一体的核心策略体系，实现科学信息的精准传递与高效转化。分层设计策略：基于受众需求的精准视觉适配视觉传达的首要任务是“识别受众、分层设计”，针对不同主体的认知特点与信息需求，制定差异化的视觉方案。分层设计策略：基于受众需求的精准视觉适配面向政策制定者的“决策支持型”视觉设计政策制定者的核心需求是“快速理解问题、评估干预效果、优化资源配置”，视觉设计需突出“逻辑性、对比性、行动导向”。-工具选择：优先采用“决策矩阵图”“政策模拟路径图”“成本效果曲线”等结构化图表。例如，在慢性病防控政策评估中，可用矩阵图横轴展示“干预成本（元/人）”，纵轴展示“质量调整生命年（QALY）增益”，不同象限标注“高成本低收益”“低成本高收益”等策略，直观引导资源倾斜方向。-表达逻辑：遵循“问题-证据-方案”的叙事线，用“问题仪表盘”（如某地区高血压患病率地图、并发症发生率趋势图）突出紧迫性，用“证据对比柱状图”（不同干预措施的血压控制率、医疗费用节约值）展示科学依据，用“行动路线图”（时间轴+责任主体+关键节点）明确实施路径。分层设计策略：基于受众需求的精准视觉适配面向政策制定者的“决策支持型”视觉设计-案例实践：在某城市空气污染健康风险防控项目中，我们为环保局与卫健委联合设计“健康效益-减排成本”动态仪表盘，通过滑动条调整PM2.5浓度下降目标，实时模拟对应的呼吸系统疾病减少例数、医疗费用节约额及企业减排成本，帮助决策者在“健康效益”与“经济成本”间找到平衡点，最终推动该市将PM2.5年均浓度目标从35μg/m³下调至30μg/m³。分层设计策略：基于受众需求的精准视觉适配面向临床与基层工作者的“操作指引型”视觉设计医务人员与基层工作者的需求是“准确掌握流程、快速识别风险、规范操作行为”，视觉设计需强调“标准化、模块化、便捷性”。-工具选择：以“流程图”“路径卡”“操作图谱”为主，辅以“警示标识”“记忆口诀”。例如，糖尿病管理中可采用“血糖监测-药物调整-并发症筛查”闭环流程图，用不同颜色区分“常规路径”与“异常路径”（如血糖过高时的药物加量流程），并在关键节点添加“警示图标”（如眼底检查的“眼睛”图标+时间提示“每年1次”）。-细节优化：针对基层工作者的文化水平差异，图像需“去抽象化”“具象化”。例如，在疫苗接种培训中，用“真人操作照片”替代线条示意图，标注“进针角度（90）”“按压时间（3分钟）”等关键参数，避免文字描述的歧义。分层设计策略：基于受众需求的精准视觉适配面向临床与基层工作者的“操作指引型”视觉设计-案例实践：在某基层高血压规范化管理项目中，我们设计“口袋视觉手册”，包含“血压测量步骤图示”（袖带位置、听诊器放置、读数方法）、“药物选择决策树”（根据患者年龄、并发症类型推荐一线药物）、“急症识别卡”（头痛、胸痛、视物模糊等症状对应的红色警示图标与处理流程）。该项目实施1年后，基层血压控制率从42%提升至68%，印证了操作指引型视觉设计的有效性。分层设计策略：基于受众需求的精准视觉适配面向公众的“健康素养型”视觉设计公众的核心需求是“理解健康风险、掌握防护技能、建立健康行为”，视觉设计需注重“通俗性、趣味性、情感共鸣”。-工具选择：优先采用“信息图”“漫画短视频”“互动H5”等轻量化形式，结合“比喻符号”“场景化表达”。例如，解释“病毒传播途径”时，用“打喷嚏→飞沫→口罩→鼻腔”的箭头流程图，将飞沫比作“隐形小怪兽”，口罩比作“防护盾”，通过拟人化降低理解门槛。-情感融入：通过“真实故事+数据+视觉”的复合叙事增强感染力。例如，在宫颈癌疫苗接种宣传中，一位宫颈癌患者的自述视频（情感共鸣）+HPV病毒感染率数据（科学支撑）+疫苗保护效果信息图（直观认知）的组合传播，可使接种意愿提升40%以上（据某市疾控中心试点数据）。分层设计策略：基于受众需求的精准视觉适配面向公众的“健康素养型”视觉设计-案例实践：在新冠疫情防控中，我们为社区设计“防疫行为三色卡”：红色“高风险行为”（聚集、未戴口罩）、黄色“中等风险行为”（聚餐、乘坐公共交通）、绿色“安全行为”（居家、戴口罩+洗手），并用卡通人物示范正确操作（如“七步洗手法”分解图）。该卡片通过社区微信群、宣传栏广泛传播，居民口罩正确佩戴率从65%提升至92%，聚集性活动减少58%。叙事构建策略：从数据传递到情感共鸣的视觉叙事公共卫生科研的转化本质是“人的转化”，单纯的“数据堆砌”难以引发行动，需通过视觉叙事构建“问题-情感-行动”的故事线，让科学信息“有温度、有力量”。叙事构建策略：从数据传递到情感共鸣的视觉叙事叙事逻辑的视觉化呈现STEP5STEP4STEP3STEP2STEP1经典的“叙事弧光”（开端-发展-高潮-结局）可转化为视觉节奏，引导受众情绪与认知。例如，在“减盐防控高血压”主题宣传中：-开端：用“家庭餐桌照片+高盐食物图标”展示日常饮食场景（引发共鸣）；-发展：用“血压计动态数值+血管硬化示意图”展示高盐危害（强化风险认知）；-高潮：用“减盐前后血压对比曲线+患者笑容特写”展示干预效果（激发希望）；-结局：用“低盐食谱图示+社区减盐活动二维码”引导行动（提供解决方案）。叙事构建策略：从数据传递到情感共鸣的视觉叙事数据与故事的视觉融合避免数据与故事的“两张皮”，需通过视觉设计将两者有机绑定。例如，在研究“贫困地区儿童营养不良改善措施”时，可设计“双栏对比视觉页”：左侧为“干预前数据”（如某村儿童贫血率38%、身高Z评分-1.5）对应的“儿童消瘦照片+家庭食物篮照片”，右侧为“干预后数据”（贫血率12%、Z评分-0.3）对应的“儿童健康笑容+学校营养午餐照片”，通过“数据对比+故事对比”的视觉张力，直观展现干预价值。叙事构建策略：从数据传递到情感共鸣的视觉叙事文化符号的视觉化嵌入不同地域、群体的文化背景差异显著，视觉叙事需嵌入本土化符号以增强亲和力。例如，在少数民族地区开展艾滋病防控宣传时，可采用本民族的刺绣图案作为视觉元素，将“安全套正确使用方法”融入传统纹样设计中；针对农村老年群体，用“春联”“年画”形式呈现健康知识（如“少盐多醋身体好，勤洗手来疾病少”），既符合文化习惯，又提升传播效果。多模态协同策略：全场景覆盖的视觉传播网络单一视觉形式难以满足公共卫生科研转化的多场景需求，需通过“静态-动态-交互”多模态协同，构建“线上-线下”“正式-非正式”全覆盖的传播网络。多模态协同策略：全场景覆盖的视觉传播网络静态视觉：深度阅读与权威背书静态视觉（如学术海报、政策报告、宣传手册）适合需要深度理解、反复查阅的场景，需突出“信息密度”与“专业权威”。-学术海报：采用“IMRaD结构”（引言、方法、结果、讨论）的视觉变体，核心结论用“加粗字体+色块突出”，数据图表用“最小可识别差异原则”（避免过度装饰），参考文献以“二维码”形式嵌入，兼顾学术严谨性与信息扩展性。-政策报告：封面采用“政府徽标+核心结论标语”，内文用“章节导视图”“数据摘要卡”“政策建议框”等模块化设计，关键页添加“政策依据文件截图”增强权威性，附录提供“数据来源与方法说明”满足溯源需求。多模态协同策略：全场景覆盖的视觉传播网络动态视觉：快速传播与情绪感染动态视觉（如短视频、动画、信息条）适合社交媒体、新闻发布会等快速传播场景，需注重“节奏感”与“记忆点”。-科普短视频：采用“15秒黄金法则”，前3秒用“悬念/冲突”抓住注意力（如“你每天吃的盐，可能正在‘偷走’你的寿命”），中间10秒用“动画演示+数据快闪”解释核心知识（如“一啤酒瓶盖盐=5g，中国人均日摄入量10.5g”），最后2秒用“行动号召+二维码”引导转化（如“减盐行动，从今天开始→扫码获取7天减盐食谱”）。-新闻发布会视觉：用“动态数据大屏”实时更新核心指标（如疫情新增病例、疫苗接种率），配合“专家解读动画”（如“疫苗如何激活免疫系统”的3D演示），增强信息的时效性与可信度。多模态协同策略：全场景覆盖的视觉传播网络交互视觉：个性化体验与深度参与交互视觉（如H5、小程序、VR/AR）适合需要个性化引导、沉浸式体验的场景，通过“用户自主操作”提升信息吸收度与行为改变意愿。-健康评估H5：用户输入年龄、饮食习惯、运动量等基本信息，系统自动生成“健康风险雷达图”（如高血压、糖尿病风险维度），并针对高风险项提供“个性化干预方案”（如“每日盐摄入量控制在5g以下→点击查看低盐食谱”）。-VR健康体验：让用户“沉浸式”感受吸烟对肺部的损伤（如从健康肺到肺气肿的VR漫游）、糖尿病足的严重后果（如模拟行走时的疼痛感），通过“感官冲击”强化健康风险认知，促进行为改变。05公共卫生科研转化的视觉传达实践路径公共卫生科研转化的视觉传达实践路径从策略到落地，需遵循“需求分析-设计执行-效果评估-迭代优化”的闭环流程，确保视觉传达的科学性、针对性与有效性。需求分析：明确转化目标与受众画像视觉传达的首要环节是“精准诊断”，通过文献研究、stakeholder访谈、受众调研，明确三大核心问题：011.转化目标：科研成果需解决什么问题？（如“降低某地区儿童蛀牙发生率”需转化为“家长掌握儿童口腔护理技能”）022.受众画像：目标受众是谁？（如“25-35岁城市新手妈妈”，其信息获取渠道为母婴社群、短视频平台，关注点为“安全、有效、易操作”）033.传播场景：受众在何时、何地接触信息？（如“睡前亲子阅读时间”适合发放“口腔04需求分析：明确转化目标与受众画像护理绘本”，“通勤地铁”适合推送“1分钟护牙短视频”）例如，在“老年人跌倒预防”科研项目中，我们通过访谈发现：-目标受众：60-80岁独居老人（视力下降、理解能力较弱）及其照护者（多为中年子女，时间紧张）；-核心需求：老人需“简单易记的防跌倒技巧”，照护者需“快速识别家庭环境风险的指南”；-传播场景：社区健康讲座（线下）、子女微信群（线上）。设计执行：科学规范与创意表达的平衡视觉设计需在“科学准确性”与“创意表现力”间找到平衡点，遵循“数据优先、设计赋能”的原则。1.数据可视化：遵循“数据-图形-色彩”的规范逻辑-数据-图形匹配：根据数据类型选择合适的图形——离散数据（如不同地区患病率）用柱状图，连续数据（如血压变化趋势）用折线图，构成数据（如死因构成）用饼图或环形图，空间数据（如疾病分布）用地图。-色彩使用规范：遵循“对比度优先”“语义化”原则——健康数据用绿色（如“控制达标”），风险数据用红色（如“需紧急干预”），中性数据用蓝色或灰色；避免使用红绿双色组合（色盲人群无法区分），必要时添加纹理或图案辅助区分。设计执行：科学规范与创意表达的平衡-标注清晰完整：图表标题需包含“研究目的、时间、地点、核心指标”（如“某市2022-2023年60岁以上人群高血压患病率变化”），坐标轴标注“变量名称+单位”，数据来源标注“XX数据库/XX研究”，确保可追溯性。设计执行：科学规范与创意表达的平衡创意表达：在框架内注入“视觉记忆点”在保证科学性的前提下，可通过“符号化设计”“场景化构图”“动态化呈现”增强视觉吸引力。例如，在“流感疫苗接种”宣传中，将“病毒”设计为可爱的“蓝色小怪兽”，将“疫苗”设计为“金色盾牌”，用“怪兽被盾牌挡住”的动态场景，既符合儿童认知特点，又强化“疫苗防护”的核心概念。设计执行：科学规范与创意表达的平衡跨学科协作：构建“科研+设计+传播”铁三角高质量的视觉传达离不开多学科协作：科研人员负责“数据准确性与科学逻辑”，设计师负责“视觉表达与用户体验”，传播人员负责“渠道选择与受众触达”。需建立“联合工作坊”机制，在项目初期共同确定视觉框架，中期定期评审设计方案，后期共同评估传播效果。例如，在某传染病模型可视化项目中，流行病学专家提供“传播参数与预测模型”，设计师将模型转化为“交互式传播路径图”，传播人员根据社交媒体特性拆解为“短视频片段+长图文解读”，最终实现科学传播的“精准触达”。效果评估：从“传播量”到“行为改变”的多元评价视觉传达的效果不能仅以“阅读量”“转发量”等传播指标衡量，需建立“认知-态度-行为”三级评估体系，全面衡量其对科研转化的实际贡献。效果评估：从“传播量”到“行为改变”的多元评价认知层面：信息理解准确度与深度-方法：通过问卷调查、焦点小组访谈测试受众对核心信息的理解程度。例如，展示“减盐信息图”后，询问“每日推荐盐摄入量是多少？”“高盐饮食可能导致哪些疾病？”，统计正确回答率。-指标：核心信息知晓率、数据解读准确率、关键概念记忆保持率（如1个月后再次测试）。效果评估：从“传播量”到“行为改变”的多元评价态度层面：风险感知与行为意愿-方法：采用李克特量表测量受众的健康态度变化。例如，“看到‘吸烟导致肺癌’的视觉海报后，您认为吸烟对健康的危害程度有多大？”“您在未来3个月内戒烟的可能性有多大？”-指标：风险感知强度、行为改变意愿、对科研成果的信任度。效果评估：从“传播量”到“行为改变”的多元评价行为层面：实际行为改变与转化效果-方法：通过行为数据追踪、现场观察评估实际行动变化。例如，在“减盐行动”中，监测参与者家庭用盐量变化；在“疫苗接种宣传”中，统计目标区域的接种率提升幅度。-指标：健康行为采纳率（如正确佩戴口罩率）、干预措施覆盖率（如社区健康讲座参与率）、健康结局改善率（如某地区高血压控制率提升）。例如，在“儿童近视防控”视觉传达项目中，我们通过三级评估发现：-认知层面：家长对“每天2小时户外活动”的知晓率从32%提升至89%；-态度层面：“认为孩子需要控制屏幕时间”的认同度从58%提升至91%；-行为层面：儿童日均户外活动时间从1.2小时增加至2.1小时，该项目学校近视新发病率下降18%。迭代优化：基于反馈的持续改进机制视觉传达非“一蹴而就”，需根据效果评估结果与受众反馈，持续优化设计。迭代优化的关键在于“快速试错-及时调整”：-A/B测试：对同一视觉内容设计不同版本（如不同配色、不同叙事结构），通过小范围投放测试点击率、理解率等指标，选择最优方案全面推广；-动态更新：根据科研进展与政策变化，及时更新视觉材料中的数据与建议（如疫情数据可视化需每日更新，临床指南调整后需同步更新操作流程图）；-长效反馈机制：建立“受众意见箱”“线上反馈通道”，收集用户对视觉材料的使用体验与改进建议，形成“设计-传播-反馈-优化”的良性循环。06公共卫生科研转化的视觉传达挑战与应对公共卫生科研转化的视觉传达挑战与应对尽管视觉传导策略在科研转化中展现出巨大潜力，但实践中仍面临诸多挑战，需通过系统性思维与创新性方法应对。挑战一：数据复杂性与视觉简洁性的平衡公共卫生科研常涉及多维度、大样本数据（如队列研究10年的随访数据、多中心临床试验的亚组分析数据），如何在有限的视觉空间中清晰呈现核心信息，是设计中的核心难题。应对策略：-数据降维与聚焦：通过“主成分分析”“关键指标筛选”提取核心数据，舍弃次要信息。例如，在展示“多种生活方式因素对心血管疾病的影响”时，优先呈现“吸烟、高血压、高血脂”三大可控危险因素的OR值，其他因素以“其他因素”合并呈现。-交互式分层展示：采用“总览-钻取”的交互设计，用户可先查看核心结论的“总览图表”，点击后进入“子维度详情”。例如，全国疾病负担地图总览后，可点击某省份查看该省不同地市、不同年龄层的疾病分布数据。挑战一：数据复杂性与视觉简洁性的平衡-动态叙事呈现：用“时间轴动画”展示数据变化趋势，替代静态图表。例如，将“某地区40年糖尿病患病率变化”转化为“时间轴+动态折线图”，用户可拖动时间滑块观察不同年代的患病率波动及关键事件（如经济转型、生活方式改变）的影响。挑战二：伦理规范与视觉表达的冲突公共卫生视觉传达需严格遵守伦理原则，但部分科学数据的真实呈现可能引发公众恐慌、歧视或误解，形成“科学真实”与“社会影响”的伦理困境。应对策略：-数据匿名化与去标识化：在展示个体案例或敏感数据时，隐去个人信息（如姓名、住址、身份证号），使用化名或编号。例如，在呈现“艾滋病感染者治疗案例”时，使用“患者A”“患者B”代替真实姓名，面部打马赛克处理。-风险语境化表达：避免孤立呈现“绝对风险”，需结合“背景风险”与“相对风险”。例如，某药物“增加0.1%的心肌梗死风险”需同时说明“背景中心肌梗死发生率为0.5%”，让公众理解“绝对风险增加幅度较小”，避免过度恐慌。挑战二：伦理规范与视觉表达的冲突-正向引导与解决方案导向：在呈现负面健康信息时，同步提供“行动建议”与“希望感”。例如，在展示“肥胖率上升趋势”后，立即呈现“减重5%可降低糖尿病