Научете Съвместимост По Зодиакален Знак
Защо цветовете на дъгата не са най-добрият вариант за визуализации на данни
Архив

Визуализациите на данни са красиви, вълнуващи начини за разказване на истории. Но трябва да избирате внимателно при проектирането на карта или диаграма, а една от най-големите грешки е злоупотребата с цветовете на дъгата.
Цветовите схеми на дъгата - наричани още спектрални цветови схеми - са чест избор за визуализиране на данни, както защото изглеждат смели и вълнуващи, така и защото са по подразбиране за много софтуерни инструменти за визуализация. Но те обикновено носят повече вреда, отколкото полза. Откриването на цветовете изобщо е проблем за повече читатели, отколкото предполагате, а за останалата част от аудиторията ще бъде по-лесно да разбере визуализацията, ако е представена с различна палитра.
Цветовите схеми на дъгата са „почти винаги грешен избор “, написа Антъни К. Робинсън, професор по география в Щатския университет в Пенсилвия, в онлайн клас на Coursera, който научи студентите как да използват геопространствени технологии за картографиране на данни.
Ето някои причини, поради които цветовете на дъгата са „грешен избор“:
Далтонизъм и подреждане на цветове
Хората, които са далтонисти, имат трудности при откриването на цветове, особено червено и зелено. (Опитвам този тест за цветно зрение за да видите дали сте един от тях.) Далтонизмът засяга до 10 процента от мъжете . Това означава, че ако поднасяте визуални изображения на публика от стотици хиляди, вие пропускате голяма част от аудиторията си.
Въпреки че повечето хора не са далтонисти, цветовите схеми на дъгата могат да бъдат объркващи, защото няма ясна „по-голямо от“ или „по-малко от ” логика за подреждане на цветовете, предупреждават изследователите по компютърни науки Дейвид Борланд и Ръсел М. Тейлър II. Хората обикновено са съгласни за прогресията от светло към тъмно, но сортират цветовете по различен начин, както е показано тук:
-
- „Ако на хората се дадат поредица от сиви чипове боя и ги помолят да ги подредят, те постоянно ще ги поставят в ред от тъмно към светло или от светло към тъмно. Въпреки това, ако на хората се дадат парчета боя, оцветени в червено, зелено, жълто и синьо и бъдат помолени да ги подредят, резултатите варират“, според изследователи Дейвид Борланд и Ръсел М. Тейлър II , професор по компютърни науки в Университета на Северна Каролина в Чапъл Хил.
Промените могат да бъдат трудни за забелязване
Визуализациите разказват историята зад промените в данните; тяхната работа е да опростят сложните модели в илюстрация, която ви позволява да разберете - в идеалния случай с един поглед - какво се случва. Но човешките очи не са добри в откриването на ръбовете на различни цветове, седнали един до друг. По-добре виждаме малки промени в рамките на единични цветови диапазони, тъй като стойностите на яркостта и наситеността се променят плавно там, където цветовете не се променят, пише Робърт Косара , изследовател по визуален анализ в картина и експерт за това как виждаме цвета, на личния му уебсайт EagerEyes.
Детайлите стават технически много бързо, но основният урок е, че цветовете на дъгата показват разлики само когато действителният цвят се промени, докато цветни градиенти позволяват на хората да видят постепенни промени.
-
- Вашата публика ще се бори да различи нюансите, ако използвате цветове на дъгата, вместо да се придържате към градуирана скала от един цвят.
Подвеждащи заключения
В зависимост от вашата аудитория, грешният избор може да има сериозни последици. В изследване на Харвард , изследователите откриха, че 2-D диаграми на сърдечни артерии, които използват градиент от черно към червено, са по-ефективни инструменти за лекарите, поставящи диагнози, отколкото 3-D модели, използващи цветове на дъгата. Клиничните проучвания показват, че диаграмите, които използват градиент, повишават точността на лекарските диагнози за атеросклероза и сърдечни заболявания от 39 процента на 91 процента.
- Сравнение на ефективността на 2-D артериални диаграми с черни към червени градиенти и 3-D модели с цвят на дъгата. (Изображения: Мишел Боркин / Харвардско училище по инженерство и приложни науки)
Не всяка визуализация на данни се използва при извършване на критични медицински обаждания, но цветовете на дъгата могат да подведат, когато журналистите ги използват, за да покажат неправилно количествени данни.
„Цветовете на дъгата не са лоши, ако ги използвате за категорични данни“, Дрю Скау, архитект за визуализация в Визуално.ly , каза Пойнтър във видео интервю. „Те са лоши, ако ги използвате за представяне на непрекъснати данни.“
Каква е разликата? Непрекъснатите данни са количествени и се описват с числа; категоричните данни са качествени и се описват с думи. Например, сравнете тези групи:
- Екзотични домашни любимци: чинчила, оцелот, скорпиони, съскащи хлебарки, питони
- Температура във Фаренхайт: -459.67°F, 32°F, 212°F
- Електорални гласове по време на избори: 206, 270, 332
Екзотичните домашни любимци са свързани помежду си, но не непрекъснати - не можете да измерите разликата между чинчила и оцелот. Показанията на температурата, от друга страна, са непрекъснати - те са числа в скала с измерими разстояния.
Избирателните гласове са непрекъснати данни, но също така се различават. Искаме да знаем каква е средната точка (270 електорални гласа), защото този, който получи повече от 50 процента от гласовете, печели. По този начин визуализацията на данните обикновено показва синьо, за да представлява демократите от единия край и червено за републиканците от другия край, което е идеалният начин за представяне на различни данни.
Това упражнение от Робинсън показва как спектралните цветове правят много по-трудно да се определи разликата в обема на туитовете (което е количествена информация) по време на президентските избори през 2012 г.:
-
- Тази карта показва обема на туитовете на Обама и Ромни от президентските избори през 2012 г., използвайки спектрални цветове.
(Изображение: д-р Антъни К. Робинсън / Penn State)
-
- Ето същата карта, но Робинсън промени цветовете на дъгата в един оттенък (лилав) с различна наситеност.
- (Изображение: д-р Антъни К. Робинсън / Penn State)
Но цветовете на дъгата често се използват за илюстриране на количествени данни, дори от учени от НАСА. Академиците призоваха научната общност да спре да използва спектрални цветове, а учените и инженерите го правят притеснен за точността на използването на цвят. Като журналисти можем да се поучим както от изследванията, така и от аргументите.
Помощ от експерти
Много експерти по данни са изградили полезни инструменти, които да ви помогнат да изберете цветове:
- ColorBrewer от Синтия Брюър, Марк Хароуър и Penn State ви помага да проектирате цветови палитри за карти; можете да изберете броя на елементите с данни, вида на данните и дори цветовете, които са безопасни за далтонисти.
- Инструмент за цвят , създаден от бивши изследователи на НАСА, предлага приложение от професионален клас за сложна инфографика и аеронавигационни дисплеи.
- Кулер на Adobe е гладко цветно колело, което предлага цветови схеми.
- на Пойнтер Каталог с дигитални инструменти на NewsU има набор от инструменти, с които можете да започнете да визуализирате данни.
Цветовете са прекрасни — докато изследвах тази статия, открих неща за тях, които никога не съм знаел, като например факта, че жълтото е най-яркият цвят на дъгата и хората, които говорят други езици може да види цветове Англоговорящите не могат. Цветовете помагат да направите визуализациите вълнуващи, но няколко мъдри избора на цветове могат да гарантират, че тези визуализации са по-важно информативни.