Zašto dugine boje nisu najbolja opcija za vizualizaciju podataka

Vizualizacije podataka su lijepi, uzbudljivi načini pričanja priča. Ali morate pažljivo birati u dizajniranju karte ili grafikona, a jedna od najvećih pogrešaka je zlouporaba duginih boja.

Sheme duginih boja – koje se nazivaju i spektralne sheme boja – čest su izbor za vizualizaciju podataka, kako zbog toga što izgledaju podebljano i uzbudljivo, tako i zato što su zadane za mnoge softverske alate za vizualizaciju. Ali obično čine više štete nego koristi. Otkrivanje boja uopće je problem za više čitatelja nego što možete pretpostaviti, a ostatak publike lakše će razumjeti vizualizaciju ako je predstavljena s drugom paletom.

Dugine sheme boja su “gotovo uvijek pogrešan izbor ”, napisao je Anthony C. Robinson, profesor geografije na Državnom sveučilištu Pennsylvia, u online satu na Courseri, koji je učenike podučavao kako koristiti geoprostorne tehnologije za mapiranje podataka.

Evo nekoliko razloga zašto su dugine boje 'pogrešan izbor':

Daltonizam i naručivanje boja

Ljudi koji su slijepi na boje imaju poteškoća s otkrivanjem boja, osobito crvene i zelene. (Probati ovaj test vida boja da vidim jeste li jedan od njih.) Daltonizam utječe do 10 posto muškaraca . To znači da ako servirate vizuale publici od stotina tisuća, propuštate veliki dio svoje publike.

Iako većina ljudi nije daltonista, sheme duginih boja mogu biti zbunjujuće jer nema jasne “veće od” ili “manje od ” logika u redoslijedu boja, upozoravaju istraživači informatike David Borland i Russell M. Taylor II. Ljudi se općenito slažu oko progresije od svijetlog do tamnog, ali sortiraju boje drugačije, kao što je prikazano ovdje:

“Ako se ljudima da niz komadića sive boje i zamoli ih da ih dovedu u red, dosljedno će ih smjestiti u redoslijed od tamnog prema svjetlu ili od svjetla do tame. Međutim, ako se ljudima daju komadići boje u crvenoj, zelenoj, žutoj i plavoj boji i zamole se da ih dovedu u red, rezultati se razlikuju”, prema istraživačima David Borland i Russell M. Taylor II , profesor informatike na Sveučilištu Sjeverne Karoline u Chapel Hillu.

Promjene se mogu teško uočiti

Vizualizacije pričaju priču iza promjena u podacima; njihov je posao pojednostaviti složene obrasce u ilustraciju koja vam omogućuje da shvatite - idealno na prvi pogled - što se događa. Ali ljudske oči nisu dobre u otkrivanju rubova različitih boja koje sjede jedna uz drugu. Bolje vidimo male promjene unutar raspona pojedinačnih boja jer se vrijednosti osvjetljenja i zasićenja glatko mijenjaju tamo gdje se boje ne mijenjaju, napisao je Robert Kosara , istraživač vizualne analize na Slika i stručnjak za to kako vidimo boju, na njegovoj osobnoj web stranici EagerEyes.

Detalji vrlo brzo postaju tehnički, ali ključna lekcija je da dugine boje pokazuju razlike samo kada se stvarna boja promijeni, dok gradijenti boja dopustiti ljudima da vide postupne promjene.

Vaša će se publika mučiti da razlikuje nijanse ako koristite dugine boje umjesto da se pridržavate stupnjevane ljestvice jedne boje.

Pogrešni zaključci

Ovisno o vašoj publici, pogrešan izbor može imati ozbiljne posljedice. U studija s Harvarda Istraživači su otkrili da su 2-D dijagrami srčanih arterija koji su koristili gradijent od crne do crvene bili učinkovitiji alati za liječnike koji postavljaju dijagnoze od 3-D modela koji koriste dugine boje. Kliničke studije pokazale su da dijagrami koji koriste gradijent povećavaju točnost liječničkih dijagnoza ateroskleroze i bolesti srca s 39 posto na 91 posto.

Usporedba učinkovitosti 2-D dijagrama arterija s crnim prema crvenim gradijentima i 3-D modelima duginih boja. (Slike: Michelle Borkin / Harvard School of Engineering and Applied Sciences)

Ne koristi se svaka vizualizacija podataka u donošenju kritičnih medicinskih poziva, ali dugine boje mogu dovesti u zabludu kada ih novinari koriste za netočan prikaz kvantitativnih podataka.

'Dugine boje nisu loše ako ih koristite za kategoričke podatke', Drew Skau, arhitekt vizualizacije u Vizualno.ly , rekao je Poynter u video intervjuu. 'Loše su ako ih koristite za predstavljanje kontinuiranih podataka.'

Koja je razlika? Kontinuirani podaci su kvantitativni i opisani brojevima; kategorijalni podaci su kvalitativni i opisani riječima. Na primjer, usporedite ove grupe:

• Egzotični kućni ljubimci: činčila, ocelot, škorpioni, šištavi žohari, pitoni
• Temperatura u Fahrenheitu: -459,67°F, 32°F, 212°F
• Elektorski glasovi na izborima: 206, 270, 332

Egzotični kućni ljubimci povezani su jedni s drugima, ali ne kontinuirani - ne možete izmjeriti razliku između činčile i ocelota. S druge strane, očitanja temperature su kontinuirana - to su brojevi na skali s mjerljivim udaljenostima.

Izborni glasovi su kontinuirani podaci, ali su i divergentni. Želimo znati koja je to sredina (270 elektorskih glasova) jer pobjeđuje onaj tko dobije više od 50 posto glasova. Dakle, vizualizacija podataka obično prikazuje plavu boju koja predstavlja demokrate na jednom kraju i crvenu za republikance s druge strane, što je idealan način za predstavljanje različitih podataka.

Ova Robinsonova vježba pokazuje kako spektralne boje znatno otežavaju utvrđivanje razlike u glasnoći tweetova (što je kvantitativni podatak) tijekom predsjedničkih izbora 2012.:

Ova karta prikazuje količinu tvitova Obame i Romneyja s predsjedničkih izbora 2012., koristeći spektralne boje.
(Slika: dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

Evo iste karte, ali Robinson je promijenio dugine boje u jednu nijansu (ljubičastu) s različitom zasićenošću.

(Slika: dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

Ali dugine boje se često koriste za ilustraciju kvantitativnih podataka, čak i po NASA-ini znanstvenici. Akademici su pozvali znanstvenu zajednicu da prestane koristiti spektralne boje, a znanstvenici i inženjeri jesu zabrinuti za točnost upotrebe boje. Kao novinari, možemo učiti i iz istraživanja i iz argumenata.

Pomoć od stručnjaka

Mnogi stručnjaci za podatke izgradili su korisne alate koji će vam pomoći u odabiru boja:

• ColorBrewer by Cynthia Brewer, Mark Harrower i Penn State pomaže vam u dizajnu paleta boja za karte; možete odabrati broj stavki podataka, vrstu podataka, pa čak i boje sigurne za daltoniste.
• Alat za boje , koju su izradili bivši NASA-ini istraživači, nudi profesionalnu aplikaciju za složenu infografiku i aeronautičke prikaze.
• Adobeov Kuler je gladak kotačić boja koji nudi sheme boja.
• Poynterova NewsU’s digital tools catalog ima niz alata s kojima možete započeti vizualizirati podatke.

Boje su predivne — istražujući ovaj članak, otkrio sam stvari o njima koje nikad nisam znao, kao što je činjenica da je žuta najsvjetlija boja duge i da ljudi koji govore drugim jezicima mogu vidjeti boje Govornici engleskog ne mogu. Boje pomažu da vizualizacije budu uzbudljive, ali nekoliko mudrih izbora boja može osigurati da te vizualizacije budu još važnije informativne.