De ce culorile curcubeului nu sunt cea mai bună opțiune pentru vizualizarea datelor

Vizualizările de date sunt moduri frumoase și interesante de a spune povești. Dar trebuie să alegeți cu atenție în proiectarea unei hărți sau a unei diagrame, iar una dintre cele mai mari greșeli este utilizarea greșită a culorilor curcubeului.

Schemele de culori curcubeu – numite și scheme de culori spectrale – sunt alegeri frecvente pentru vizualizarea datelor, atât pentru că par îndrăznețe și interesante, cât și pentru că sunt implicite pentru multe instrumente software de vizualizare. Dar de obicei fac mai mult rău decât bine. Detectarea culorilor este o problemă pentru mai mulți cititori decât ați putea ghici, iar restului publicului va fi mai ușor să înțeleagă vizualizarea dacă este prezentată cu o paletă diferită.

Schemele de culori curcubeu sunt „aproape întotdeauna alegere greșită ”, a scris Anthony C. Robinson, profesor de geografie la Universitatea de Stat din Pennsylvia, într-o clasă online despre Coursera, care i-a învățat pe studenți cum să folosească tehnologiile geospațiale pentru a cartografi date.

Iată câteva motive pentru care culorile curcubeului sunt „alegerea greșită”:

Daltonismul și comandarea culorilor

Persoanele daltoniste au dificultăți în detectarea culorilor, în special roșu și verde. (Încerca acest test de vedere a culorilor pentru a vedea dacă ești unul dintre ei.) Daltonismul afectează până la 10 la sută dintre bărbați . Asta înseamnă că, dacă oferiți imagini unui public de sute de mii, pierdeți o parte mare din audiența dvs.

Chiar dacă majoritatea oamenilor nu sunt daltonici, schemele de culori curcubeu pot fi confuze, deoarece nu există o claritate clară. „mai mare decât” sau „mai puțin decât ” logica ordonării culorilor, avertizează cercetătorii în informatică David Borland și Russell M. Taylor II. În general, oamenii sunt de acord cu progresul de la lumină la întuneric, dar sortează culorile diferit, așa cum se arată aici:

„Dacă oamenilor li se oferă o serie de așchii de vopsea gri și li se cere să le pună în ordine, le vor plasa în mod constant fie într-o ordine de la întuneric la lumină, fie de la lumină la întuneric. Cu toate acestea, dacă oamenilor li se oferă așchii de vopsea colorate roșu, verde, galben și albastru și li se cere să le pună în ordine, rezultatele variază” conform cercetătorilor David Borland și Russell M. Taylor II , profesor de informatică la Universitatea din Carolina de Nord din Chapel Hill.

Schimbările pot fi greu de văzut

Vizualizările spun povestea din spatele schimbărilor de date; sarcina lor este de a simplifica modele complexe într-o ilustrație care să vă permită să înțelegeți – ideal dintr-o privire – ce se întâmplă. Dar ochii umani nu sunt buni să detecteze marginile diferitelor culori așezate una lângă alta. Suntem mai bine să vedem mici modificări în intervalele de culori individuale, deoarece valorile de luminanță și saturație se schimbă fără probleme acolo unde culorile nu se schimbă, a scris Robert Kosara , cercetator analiza vizuala la Imagine și un expert în modul în care vedem culoarea, pe site-ul său personal, EagerEyes.

Detaliile devin tehnice foarte repede, dar lecția cheie este că culorile curcubeului arată diferențe doar atunci când culoarea reală se schimbă, în timp ce gradiente de culoare permite oamenilor să vadă schimbări treptate.

Publicul tău se va strădui să deosebească nuanțele dacă folosești culorile curcubeului în loc să rămâi la o scară gradată a unei singure culori.

Concluzii înșelătoare

În funcție de publicul tău, alegerea greșită poate avea consecințe grave. În un studiu de la Harvard , cercetătorii au descoperit că diagramele 2-D ale arterelor inimii care foloseau un gradient de la negru la roșu erau instrumente mai eficiente pentru medicii care pun diagnostice decât modelele 3-D folosind culorile curcubeului. Studiile clinice au arătat că diagramele care au folosit un gradient au crescut acuratețea diagnosticelor medicilor de ateroscleroză și boli de inimă de la 39% la 91%.

O comparație a eficacității diagramelor arteriale 2-D cu gradienți negru spre roșu și modele 3-D de culoarea curcubeului. (Imagini: Michelle Borkin / Școala de Inginerie și Științe Aplicate de la Harvard)

Nu orice vizualizare a datelor este folosită pentru a efectua apeluri medicale critice, dar culorile curcubeului pot induce în eroare atunci când jurnaliștii le folosesc pentru a afișa incorect date cantitative.

„Culorile curcubeului nu sunt rele dacă le folosiți pentru date categorice”, Drew Skau, arhitect de vizualizare la vizual.ly , a spus Poynter într-un interviu video. „Sunt proaste dacă le folosiți pentru a reprezenta date continue.”

Care este diferența? Datele continue sunt cantitative și descrise prin cifre; datele categorice sunt calitative și descrise prin cuvinte. De exemplu, comparați aceste grupări:

• Animale de companie exotice: chinchilla, ocelot, scorpioni, gândaci șuierători, pitoni
• Temperatura în Fahrenheit: -459.67°F, 32°F, 212°F
• Voturi electorale în timpul alegerilor: 206, 270, 332

Animalele de companie exotice sunt legate între ele, dar nu sunt continue - nu puteți măsura diferența dintre o chinchilla și un ocelot. Citirile temperaturii, pe de altă parte, sunt continue - sunt numere pe o scară cu distanțe măsurabile.

Voturile electorale sunt date continue, dar sunt și divergente. Vrem să știm care este punctul de mijloc (270 de voturi electorale) pentru că cine primește mai mult de 50 la sută din voturi câștigă. Astfel, vizualizarea datelor arată de obicei albastru pentru a reprezenta democrații la un capăt și roșu pentru republicani la celălalt capăt, ceea ce este modalitatea ideală de a reprezenta datele divergente.

Acest exercițiu de la Robinson arată modul în care culorile spectrale fac mult mai dificil să se constate diferența de volum de tweet-uri (care sunt date cantitative) în timpul alegerilor prezidențiale din 2012:

Această hartă arată volumul tweet-urilor lui Obama și Romney de la alegerile prezidențiale din 2012, folosind culori spectrale.
(Imagine: Dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

Iată aceeași hartă, dar Robinson a schimbat culorile curcubeului într-o singură nuanță (violet) cu saturații diferite.

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

Dar culorile curcubeului sunt adesea folosite pentru a ilustra datele cantitative, chiar și prin Oamenii de știință de la NASA. Academicienii au îndemnat comunitatea științifică să nu mai folosească culorile spectrale, iar oamenii de știință și inginerii sunt îngrijorat de acuratețe de utilizare a culorii. Ca jurnalişti, putem învăţa atât din cercetări, cât şi din argumente.

Ajutor de la experți

Mulți experți în date au creat instrumente utile pentru a vă ajuta să alegeți culori:

• ColorBrewer de Cynthia Brewer, Mark Harrower și Penn State vă ajută să proiectați palete de culori pentru hărți; puteți alege numărul de elemente de date, tipul de date și chiar culorile pentru daltonism.
• Instrumentul de culoare , creat de foști cercetători NASA, oferă o aplicație profesională pentru infografice complexe și afișaje aeronautice.
• Kuler de la Adobe este o roată de culori elegantă care oferă scheme de culori.
• lui Poynter Catalogul de instrumente digitale al NewsU are o gamă largă de instrumente cu care puteți începe să vizualizați datele.

Culorile sunt minunate - în cercetarea acestui articol, am descoperit lucruri despre ele pe care nu le-am știut niciodată, cum ar fi faptul că galbenul este cea mai strălucitoare culoare a curcubeului și acel oameni care vorbesc alte limbi poate vedea culori Vorbitorii de engleză nu pot. Culorile ajută la realizarea vizualizărilor interesante, dar câteva alegeri înțelepte de culoare pot asigura că acele vizualizări sunt, mai important, informative.