Miért nem a szivárványszínek a legjobb választás az adatok megjelenítéséhez?

Az adatvizualizáció gyönyörű, izgalmas módja a történetmesélésnek. A térkép vagy diagram megtervezésekor azonban körültekintően kell választani, és az egyik legnagyobb hiba a szivárvány színeinek helytelen használata.

A szivárványszínsémákat – más néven spektrális színsémákat – gyakran választják az adatok megjelenítésére, mert merésznek és izgalmasnak tűnnek, valamint azért, mert számos vizualizációs szoftver alapértelmezése. De általában többet ártanak, mint használnak. A színek észlelése több olvasó számára jelent problémát, mint gondolná, és a közönség többi része könnyebben megérti a vizualizációt, ha más palettával jelenik meg.

A szivárvány színsémái „majdnem mindig a rossz döntés ” – írta Anthony C. Robinson, a Pennsylvia Állami Egyetem földrajzprofesszora a Coursera online kurzusán, amely megtanította a diákoknak, hogyan használják a térinformatikai technológiákat adatok feltérképezésére.

Íme néhány ok, amiért a szivárvány színei a „rossz választás”:

Színvakság és színek rendelése

A színvakok nehezen érzékelik a színeket, különösen a vöröset és a zöldet. (Próbálja meg ez a színlátás teszt hogy te is közéjük tartozol-e.) A színvakság befolyásolja a férfiak legfeljebb 10 százaléka . Ez azt jelenti, hogy ha a látványelemeket több százezres közönségnek tálalja, akkor a közönség egy nagy részét kihagyja.

Annak ellenére, hogy a legtöbb ember nem színvak, a szivárvány színsémái zavaróak lehetnek, mert nincs egyértelmű „nagyobb, mint” vagy „kisebb, mint ” logikája a színek sorrendjének – figyelmeztet David Borland és Russell M. Taylor számítástechnikai kutatók II. Az emberek általában egyetértenek a világosról a sötétre való átmenetben, de a színeket eltérően rendezik, amint az itt látható:

„Ha az emberek egy sor szürke festékforgácsot kapnak, és megkérik őket, hogy tegyék őket sorrendbe, akkor következetesen vagy sötéttől világosig, vagy világostól sötétig sorrendben helyezik el őket. Ha azonban az embereknek piros, zöld, sárga és kék színű festékforgácsokat kapnak, és megkérik őket, hogy tegyék őket rendbe, az eredmények változóak' kutatók szerint David Borland és Russell M. Taylor II , a Chapel Hill-i Észak-Karolinai Egyetem számítástechnika professzora.

A változásokat nehéz észrevenni

A vizualizációk elmesélik az adatok változásai mögötti történetet; az a feladatuk, hogy az összetett mintákat olyan illusztrációkká egyszerűsítsék, amelyek segítségével – ideális esetben egy pillantással – megértheti, mi történik. De az emberi szem nem képes felismerni a különböző színek széleit egymás mellett. Jobban látunk kis változásokat egy színtartományon belül, mert a fényerő és a telítettség értékei simán változnak ott, ahol a színek nem, wrote Robert Kosara , vizuális elemzés kutatója at Kép és egy szakértő arról, hogyan látjuk a színeket személyes honlapján, az EagerEyes-en.

A részletek nagyon gyorsan technikaivá válnak, de a legfontosabb tanulság az, hogy a szivárvány színei csak akkor mutatnak különbséget, ha a tényleges szín megváltozik. színátmenetek lehetővé teszi az emberek számára, hogy fokozatos változásokat lássanak.

A közönség nehezen tudja megkülönböztetni az árnyalatokat, ha szivárványszíneket használ ahelyett, hogy egy szín fokozatos skálájához ragaszkodik.

Félrevezető következtetések

A közönségtől függően a rossz választás súlyos következményekkel járhat. Ban ben egy harvardi tanulmány A kutatók azt találták, hogy a szívartériák kétdimenziós diagramja, amelyek feketétől pirosig gradienst alkalmaztak, hatékonyabb eszközök a diagnózis felállításához, mint a szivárványszíneket használó háromdimenziós modellek. A klinikai vizsgálatok kimutatták, hogy a gradienst használó diagramok 39 százalékról 91 százalékra növelték az orvosok érelmeszesedés és szívbetegség diagnózisának pontosságát.

A 2-D artériás diagramok hatékonyságának összehasonlítása fekete-piros gradiensekkel és 3-D szivárványszínű modellekkel. (Képek: Michelle Borkin / Harvard School of Engineering and Applied Sciences)

Nem minden adatvizualizációt használnak kritikus orvosi hívásokhoz, de a szivárvány színei félrevezethetnek, amikor az újságírók mennyiségi adatok helytelen megjelenítésére használják őket.

„A szivárvány színei nem rosszak, ha kategorikus adatokhoz használjuk őket” – mondta Drew Skau, a vizualizációs építész. Visual.ly , mondta Poynter egy videóinterjúban. 'Rosszak, ha folyamatos adatok megjelenítésére használod őket.'

Mi a különbség? A folyamatos adatok mennyiségiek és számokkal vannak leírva; A kategorikus adatok minőségiek és szavakkal írhatók le. Hasonlítsa össze például ezeket a csoportosításokat:

• Egzotikus háziállatok: csincsilla, ocelot, skorpiók, sziszegő csótányok, pitonok
• Hőmérséklet Fahrenheitben: -459,67°F, 32°F, 212°F
• Elektori szavazatok a választások során: 206, 270, 332

Az egzotikus háziállatok rokonok egymással, de nem folyamatosak – nem lehet megmérni a különbséget a csincsilla és az ocelot között. A hőmérsékleti értékek viszont folyamatosak – számok egy mérhető távolsággal rendelkező skálán.

A választói szavazatok folyamatos adatok, de eltérőek is. Szeretnénk tudni, hogy mi a középpont (270 elektori szavazat), mert aki a szavazatok 50 százalékánál többet kap, az nyer. Így az adatmegjelenítés általában kék színt jelenít meg a demokraták egyik végén, a republikánusok esetében pedig pirosat a másik végén, ami ideális módja az eltérő adatok megjelenítésének.

Ez a Robinson-féle gyakorlat megmutatja, hogy a spektrális színek sokkal nehezebbé teszik a 2012-es elnökválasztás során a tweetek mennyiségének különbségét (ami mennyiségi adat):

Ez a térkép spektrális színekkel mutatja Obama és Romney tweetjeit a 2012-es elnökválasztásról.
(Kép: Dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

Itt ugyanaz a térkép, de Robinson a szivárvány színeit egyetlen árnyalatra (lilára) változtatta, változó telítettséggel.

(Kép: Dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

De a szivárvány színeit gyakran használják mennyiségi adatok illusztrálására, méghozzá a NASA tudósok. Az akadémikusok sürgették a tudományos közösséget, hogy hagyják abba a spektrális színek használatát, a tudósok és a mérnökök pedig ezt teszik aggódik a pontosság miatt a színhasználatról. Újságíróként tanulhatunk a kutatásból és az érvekből egyaránt.

Segítség a szakértőktől

Számos adatszakértő hasznos eszközöket épített a színek kiválasztásához:

• ColorBrewer by Cynthia Brewer, Mark Harrower és Penn State segít színpaletták tervezésében térképekhez; kiválaszthatja az adatelemek számát, az adatok típusát, és akár színvak-biztos színeket is.
• Színes eszköz A NASA korábbi kutatói által létrehozott professzionális alkalmazást kínál összetett infografikákhoz és repüléstechnikai megjelenítésekhez.
• Adobe Kuler egy sima színkör, amely színsémákat kínál.
• Poynter A NewsU digitális eszközkatalógusa számos eszközzel rendelkezik, amellyel elkezdheti az adatok megjelenítését.

A színek csodálatosak – a cikk kutatása során olyan dolgokat fedeztem fel róluk, amelyeket soha nem tudtam, például azt, hogy a sárga a legfényesebb szín a szivárványról és azokról az emberekről, akik más nyelveket beszélnek színeket láthat Az angolul beszélők nem tudnak. A színek segítenek izgalmassá tenni a vizualizációkat, de néhány bölcs színválasztás biztosíthatja, hogy ezek a vizualizációk még inkább informatívak legyenek.