Gökkuşağı renkleri neden veri görselleştirmeleri için en iyi seçenek değil?

Veri görselleştirmeleri, hikayeler anlatmanın güzel ve heyecan verici yollarıdır. Ancak bir harita veya çizelge tasarlarken dikkatli seçmelisiniz ve en büyük hatalardan biri gökkuşağı renklerini yanlış kullanmaktır.

Gökkuşağı renk şemaları - aynı zamanda spektral renk şemaları olarak da adlandırılır - hem cesur ve heyecan verici göründükleri hem de birçok görselleştirme yazılımı aracı için varsayılan oldukları için verileri görselleştirmek için sık kullanılan seçeneklerdir. Ancak genellikle yarardan çok zarar verirler. Renkleri algılamak, tahmin edebileceğinizden daha fazla okuyucu için bir sorundur ve izleyicilerin geri kalanı, farklı bir paletle sunulursa görselleştirmeyi anlamayı daha kolay bulacaktır.

Gökkuşağı renk şemaları “neredeyse her zaman yanlış seçim Pennsylvia Eyalet Üniversitesi'nde coğrafya profesörü olan Anthony C. Robinson, Coursera'da öğrencilere verileri haritalamak için jeo-uzamsal teknolojileri nasıl kullanacaklarını öğreten çevrimiçi bir sınıfta yazdı.

Gökkuşağı renklerinin “yanlış seçim” olmasının bazı nedenleri şunlardır:

Renk körlüğü ve renkleri sıralama

Renk körü olan kişiler, özellikle kırmızı ve yeşil olmak üzere renkleri algılamakta güçlük çekerler. (Denemek bu renk görme testi Onlardan biri olup olmadığınızı görmek için.) Renk körlüğü etkiler erkeklerin yüzde 10'a kadar . Bu, yüz binlerce kitleye görsel sunuyorsanız, kitlenizin büyük bir bölümünü kaçırıyorsunuz demektir.

Çoğu insan renk körü olmasa da, gökkuşağı renk şemaları kafa karıştırıcı olabilir çünkü net bir şey yoktur. 'büyüktür' veya 'küçüktür' Renkleri sıralama mantığı, bilgisayar bilimi araştırmacıları David Borland ve Russell M. Taylor II'yi uyarıyor. İnsanlar genellikle aydınlıktan karanlığa geçiş konusunda hemfikirdir, ancak burada gösterildiği gibi renkleri farklı şekilde sıralar:

'İnsanlara bir dizi gri boya parçası verilir ve bunları sıraya koymaları istenirse, bunları sürekli olarak karanlıktan aydınlığa veya açıktan koyuya sıralayacaklardır. Ancak kişilere kırmızı, yeşil, sarı ve mavi renkli boya parçaları verilir ve bunları sıraya koymaları istenirse, sonuçlar değişir” araştırmacılara göre David Borland ve Russell M. Taylor II , Chapel Hill'deki Kuzey Karolina Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi profesörü.

Değişiklikleri görmek zor olabilir

Görselleştirmeler, verilerdeki değişikliklerin arkasındaki hikayeyi anlatır; onların işi, karmaşık kalıpları basitleştirerek ne olup bittiğini anlamanıza olanak tanıyan bir çizime dönüştürmektir - ideal olarak bir bakışta -. Ancak insan gözü, yan yana oturan farklı renklerin kenarlarını algılamada iyi değildir. Renklerin değişmediği yerlerde parlaklık ve doygunluk değerleri düzgün değiştiğinden, tek renk aralıklarında küçük değişiklikleri görmede daha iyiyiz. Robert Kosara'yı yazdı şirketinde görsel analiz araştırmacısı Resim ve kişisel web sitesi EagerEyes'de renkleri nasıl gördüğümüz konusunda bir uzman.

Ayrıntılar çok hızlı bir şekilde teknik hale gelir, ancak ana ders gökkuşağı renkleri yalnızca gerçek renk değiştiğinde farklılık gösterir. renk gradyanları insanların kademeli değişiklikleri görmelerine izin verin.

Tek bir rengin dereceli ölçeğine bağlı kalmak yerine gökkuşağı renkleri kullanırsanız, izleyicileriniz nüansları ayırt etmekte zorlanacaklar.

yanıltıcı sonuçlar

Kitlenize bağlı olarak, yanlış seçimin ciddi sonuçları olabilir. İçinde Harvard çalışması , araştırmacılar, siyahtan kırmızıya bir gradyan kullanan kalp arterlerinin 2 boyutlu diyagramlarının, doktorlar için teşhis koymada gökkuşağı renklerini kullanan 3 boyutlu modellerden daha etkili araçlar olduğunu buldular. Klinik araştırmalar, bir gradyan kullanan diyagramların, doktorların ateroskleroz ve kalp hastalığı teşhislerinin doğruluğunu yüzde 39'dan yüzde 91'e çıkardığını gösterdi.

2 boyutlu arteriyel diyagramların etkinliğinin siyahtan kırmızıya geçişler ve 3 boyutlu gökkuşağı renkli modellerle karşılaştırılması. (Resimler: Michelle Borkin / Harvard Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Okulu)

Kritik tıbbi aramalarda her veri görselleştirme kullanılmaz, ancak gazeteciler bunları nicel verileri yanlış göstermek için kullandıklarında gökkuşağı renkleri yanıltıcı olabilir.

Görselleştirme mimarı Drew Skau, 'Kategorik veriler için kullanıyorsanız gökkuşağı renkleri fena değil,' dedi. Visual.ly , Poynter'e bir video röportajında ​​söyledi. 'Sürekli verileri temsil etmek için kullanırsanız kötüler.'

Fark ne? Sürekli veriler niceldir ve sayılarla tanımlanır; kategorik veriler niteldir ve kelimelerle tanımlanır. Örneğin, şu gruplandırmaları karşılaştırın:

• Egzotik evcil hayvanlar: çinçilla, ocelot, akrepler, tıslayan hamamböcekleri, pitonlar
• Fahrenheit cinsinden sıcaklık: -459.67°F, 32°F, 212°F
• Seçimlerde seçmen oyları: 206, 270, 332

Egzotik evcil hayvanlar birbirleriyle ilişkilidir, ancak sürekli değildir - chinchilla ve ocelot arasındaki farkı ölçemezsiniz. Öte yandan sıcaklık okumaları süreklidir - bunlar ölçülebilir mesafelere sahip bir ölçekte sayılardır.

Seçim oyları sürekli verilerdir, ancak aynı zamanda farklıdırlar. Orta noktanın ne olduğunu (270 seçmen oyu) bilmek istiyoruz çünkü oyların yüzde 50'sinden fazlasını alan kazanıyor. Bu nedenle, veri görselleştirme genellikle bir uçta Demokratları temsil etmek için maviyi ve diğer uçta Cumhuriyetçileri temsil etmek için kırmızıyı gösterir; bu, farklı verileri temsil etmenin ideal yoludur.

Robinson'ın bu alıştırması, 2012 başkanlık seçimleri sırasında spektral renklerin (nicel veri olan) tweet hacmindeki farkı söylemeyi ne kadar zorlaştırdığını gösteriyor:

Bu harita, 2012 başkanlık seçimlerinde spektral renkler kullanarak Obama ve Romney tweetlerinin hacmini gösteriyor.
(Resim: Dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

İşte aynı harita, ancak Robinson gökkuşağı renklerini değişen doygunlukla tek bir renk tonuna (mor) değiştirdi.

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

Ancak gökkuşağı renkleri genellikle nicel verileri göstermek için kullanılır. NASA bilim adamları. Akademisyenler bilim camiasını spektral renkleri kullanmayı bırakmaya çağırdılar ve bilim adamları ve mühendisler doğruluk konusunda endişeli renk kullanımı. Gazeteciler olarak hem araştırmadan hem de argümanlardan öğrenebiliriz.

Uzmanlardan yardım

Birçok veri uzmanı, renkleri seçmenize yardımcı olacak kullanışlı araçlar geliştirmiştir:

• RenkBrewer Cynthia Brewer tarafından, Mark Harrower ve Penn State, haritalar için renk paletleri tasarlamanıza yardımcı olur; veri öğelerinin sayısını, veri türünü ve hatta renk körü için güvenli renkleri seçebilirsiniz.
• Renk Aracı , eski NASA araştırmacıları tarafından oluşturulan, karmaşık bilgi grafikleri ve havacılık ekranları için profesyonel düzeyde bir uygulama sunuyor.
• Adobe'nin Kuler'i renk şemaları sunan kaygan bir renk çarkıdır.
• Poynter'ın NewsU'nun dijital araçlar kataloğu verileri görselleştirmeye başlayabileceğiniz çeşitli araçlara sahiptir.

Renkler harika - bu makaleyi araştırırken, onlar hakkında hiç bilmediğim şeyler keşfettim, örneğin sarının en parlak renk gökkuşağının ve diğer dilleri konuşan insanların renkleri görebilir İngilizce konuşanlar yapamaz. Renkler, görselleştirmeleri heyecan verici hale getirmeye yardımcı olur, ancak birkaç akıllı renk seçeneği, bu görselleştirmelerin daha da önemlisi bilgilendirici olmasını sağlayabilir.