Tähtkuju Kompensatsioon
Saatluskoh

Uurige Ühilduvust Sodiaagimärgi Järgi

Miks vikerkaarevärvid pole andmete visualiseerimiseks parim valik?

Arhiiv

Andmete visualiseerimine on ilusad ja põnevad viisid lugude jutustamiseks. Kaardi või diagrammi kujundamisel tuleb aga hoolikalt valida ning üks suurimaid vigu on vikerkaarevärvide väärkasutamine.

Vikerkaarevärviskeemid (mida nimetatakse ka spektraalseteks värviskeemideks) on andmete visualiseerimiseks sagedased valikud, kuna need näevad välja julged ja põnevad, kui ka seetõttu, et need on paljude visualiseerimistarkvara tööriistade vaikeseaded. Kuid tavaliselt teevad nad rohkem kahju kui kasu. Värvide tuvastamine on probleem rohkematele lugejatele, kui võite arvata, ja ülejäänud vaatajaskonnal on visualiseeringust lihtsam aru saada, kui see on esitatud erineva paletiga.

Vikerkaare värvilahendused on 'peaaegu alati vale valik ,” kirjutas Pennsylvia osariigi ülikooli geograafiaprofessor Anthony C. Robinson Coursera veebitunnis, mis õpetas õpilastele, kuidas kasutada andmete kaardistamiseks georuumilisi tehnoloogiaid.

Siin on mõned põhjused, miks vikerkaarevärvid on 'vale valik':

Värvipimedus ja värvide tellimine

Värvipimedatel inimestel on raskusi värvide, eriti punase ja rohelise tuvastamisega. (Proovige see värvinägemise test et näha, kas olete üks neist.) Värvipimedus mõjutab kuni 10 protsenti meestest . See tähendab, et kui pakute visuaale sadadele tuhandetele vaatajaskondadele, jääte suurest osast oma vaatajaskonnast ilma.

Kuigi enamik inimesi ei ole värvipimedad, võivad vikerkaarevärvilahendused olla segadusttekitavad, sest pole selget 'suurem kui' või 'vähem kui ” loogika värvide järjestamisel, hoiatavad arvutiteaduste teadlased David Borland ja Russell M. Taylor II. Inimesed nõustuvad üldiselt heledast tumedaks üleminekuga, kuid sorteerivad värve erinevalt, nagu siin näidatud:

'Kui inimestele antakse rida halle värvitükke ja palutakse need korda seada, paigutavad nad need järjekindlalt kas pimedas-helgeks või heledast pimedasse järjekorda. Kui aga inimestele antakse punase, rohelise, kollase ja sinise värvi laastud ja palutakse need korda seada, tulemused on erinevad,' teadlaste sõnul David Borland ja Russell M. Taylor II , arvutiteaduse professor Põhja-Carolina ülikoolis Chapel Hillis.

Muutusi võib olla raske märgata

Visualisatsioonid räägivad andmete muutuste taga; nende ülesanne on lihtsustada keerukaid mustreid illustratsiooniks, mis võimaldab teil mõista – ideaalis lühidalt –, mis toimub. Kuid inimsilmad ei suuda hästi tuvastada erinevate värvide servi kõrvuti. Näeme paremini väikeseid muutusi üksikutes värvivahemikes, sest heleduse ja küllastuse väärtused muutuvad sujuvalt seal, kus värvid ei muutu, kirjutas Robert Kosara , visuaalse analüüsi uurija aadressil Pilt ja ekspert selle kohta, kuidas me värve näeme, oma isiklikul veebisaidil EagerEyes.

Üksikasjad muutuvad väga kiiresti tehniliseks, kuid peamine õppetund on see, et vikerkaarevärvid näitavad erinevusi ainult siis, kui tegelik värv muutub. värvigradiendid võimaldada inimestel näha järkjärgulisi muutusi.

Teie publikul on raskusi nüansside eristamisega, kui kasutate vikerkaarevärve, mitte ei jää ühe värvi astmelisele skaalale.

Eksitavad järeldused

Sõltuvalt teie vaatajaskonnast võivad vale valikul olla tõsised tagajärjed. sisse Harvardi uuring , leidsid teadlased, et 2-D diagrammid südamearteritest, mis kasutasid gradienti mustast punaseni, olid diagnoosi panevate arstide jaoks tõhusamad vahendid kui vikerkaarevärve kasutavad kolmemõõtmelised mudelid. Kliinilised uuringud näitasid, et gradienti kasutanud diagrammid suurendasid arstide ateroskleroosi ja südamehaiguste diagnooside täpsust 39 protsendilt 91 protsendile.

Kahemõõtmeliste arterite diagrammide tõhususe võrdlus musta kuni punase gradiendiga ja 3-D vikerkaarevärviliste mudelitega. (Pildid: Michelle Borkin / Harvardi tehnika- ja rakendusteaduste kool)

Igat andmete visualiseerimist ei kasutata kriitiliste meditsiinikõnede tegemiseks, kuid vikerkaarevärvid võivad eksitada, kui ajakirjanikud kasutavad neid kvantitatiivsete andmete valesti kuvamiseks.

'Vikerkaarevärvid pole halvad, kui kasutate neid kategooriliste andmete jaoks,' ütles Drew Skau, visualiseerimisarhitekt Visual.ly , rääkis Poynter videointervjuus. 'Need on halvad, kui kasutate neid pidevate andmete esitamiseks.'

Mis vahet sellel on? Pidevandmed on kvantitatiivsed ja neid kirjeldatakse numbritega; Kategoorilised andmed on kvalitatiivsed ja neid kirjeldatakse sõnadega. Näiteks võrrelge neid rühmitusi:

  • Eksootilised lemmikloomad: tšintšilja, ocelot, skorpionid, susisevad prussakad, püütonid
  • Temperatuur Fahrenheitides: -459,67 °F, 32 °F, 212 °F
  • Valijate hääled valimiste ajal: 206, 270, 332

Eksootilised lemmikloomad on omavahel seotud, kuid mitte pidevad – tšintšilja ja oceloti vahet ei saa mõõta. Temperatuurinäidud on seevastu pidevad - need on numbrid mõõdetava vahemaaga skaalal.

Valijate hääled on pidevad andmed, kuid need on ka erinevad. Tahame teada, mis on keskpunkt (270 valijahäält), sest võidab see, kes saab üle 50 protsendi häältest. Seega näitab andmete visualiseerimine tavaliselt sinist, et esindada demokraate, ja punast vabariiklaste jaoks teises otsas, mis on ideaalne viis lahknevate andmete esitamiseks.

See Robinsoni harjutus näitab, kuidas spektraalvärvid muudavad 2012. aasta presidendivalimiste ajal säutsude (mis on kvantitatiivsed andmed) mahu erinevuse märkimise palju raskemaks.

Sellel kaardil on spektraalvärvide abil näidatud Obama ja Romney säutsude maht 2012. aasta presidendivalimistest.
(Pilt: Dr. Anthony C. Robinson / Penn State)
Siin on sama kaart, kuid Robinson on muutnud vikerkaarevärvid üheks tooniks (lillaks), millel on erinev küllastus.
(Pilt: Dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

Kuid vikerkaarevärve kasutatakse sageli kvantitatiivsete andmete illustreerimiseks, isegi NASA teadlased. Akadeemikud on kutsunud teadusringkondi üles lõpetama spektraalvärvide kasutamine ning teadlased ja insenerid on seda teinud täpsuse pärast mures värvikasutusest. Ajakirjanikena saame õppida nii uuringutest kui ka argumentidest.

Abi ekspertidelt

Paljud andmeeksperdid on loonud kasulikke tööriistu, mis aitavad teil värve valida.

  • ColorBrewer autor Cynthia Brewer, Mark Harrower ja Penn State aitavad teil kujundada kaartide värvipalette; saate valida andmeüksuste arvu, andmete tüübi ja isegi värvipimedaid värve.
  • Värvitööriist , mille on loonud endised NASA teadlased, pakub professionaalset rakendust keeruka infograafika ja lennunduskuvarite jaoks.
  • Adobe'i Kuler on libe värviratas, mis pakub värvilahendusi.
  • Poynteri oma NewsU digitaalsete tööriistade kataloog sisaldab mitmesuguseid tööriistu, mille abil saate alustada andmete visualiseerimist.

Värvid on imelised – seda artiklit uurides avastasin nende kohta asju, mida ma kunagi ei teadnud, näiteks fakti, et kollane on kõige säravam värv vikerkaarest ja inimestest, kes räägivad teisi keeli võib näha värve Inglise keelt kõnelejad ei saa. Värvid aitavad muuta visualiseeringud põnevaks, kuid mõned targad värvivalikud võivad tagada, et need visualiseeringud on informatiivsemad.