מדוע צבעי הקשת אינם האפשרות הטובה ביותר להדמיית נתונים

הדמיות נתונים הן דרכים יפות ומרגשות לספר סיפורים. אבל אתה צריך לבחור בקפידה בעיצוב מפה או תרשים, ואחת הטעויות הגדולות ביותר היא שימוש לרעה בצבעי הקשת.

ערכות צבעי קשת - הנקראות גם ערכות צבעים ספקטרליות - הן אפשרויות תכופות להמחשת נתונים, הן משום שהן נראות נועזים ומרגשים והן משום שהן ברירת המחדל עבור כלי תוכנות להדמיה רבים. אבל הם בדרך כלל עושים יותר נזק מתועלת. זיהוי הצבעים הוא בעיה עבור יותר קוראים ממה שאתה יכול לנחש, ולשאר הקהל יהיה קל יותר להבין את ההדמיה אם היא מוצגת עם פלטה אחרת.

ערכות צבעי הקשת הן 'כמעט תמיד בחירה שגויה ', כתב אנתוני סי רובינסון, פרופסור לגיאוגרפיה באוניברסיטת פנסילביה סטייט, בשיעור מקוון על Coursera, שלימד את התלמידים כיצד להשתמש בטכנולוגיות גיאו-מרחביות כדי למפות נתונים.

הנה כמה סיבות מדוע צבעי הקשת הם 'הבחירה השגויה':

עיוורון צבעים והזמנת צבעים

לאנשים שהם עיוורי צבעים יש קשיים בזיהוי צבעים, במיוחד אדום וירוק. (לְנַסוֹת מבחן ראיית צבע זה כדי לראות אם אתה אחד מהם.) עיוורון צבעים משפיע עד 10 אחוז מהגברים . זה אומר שאם אתה מגיש ויזואליה לקהל של מאות אלפים, אתה מפסיד חלק גדול מהקהל שלך.

למרות שרוב האנשים אינם עיוורי צבעים, ערכות צבעי הקשת עלולות לבלבל כי אין ברור 'גדול מ' או 'פחות מ 'היגיון להזמנת הצבעים, מזהירים חוקרי מדעי המחשב דיוויד בורלנד וראסל מ. טיילור השני. אנשים בדרך כלל מסכימים על ההתקדמות מבהיר לכהה, אבל ממיינים את הצבעים בצורה שונה, כפי שמוצג כאן:

'אם נותנים לאנשים סדרה של שבבי צבע אפורים ומתבקשים לעשות אותם בסדר, הם ימקמו אותם באופן עקבי בסדר מחושך לבהיר או מאור לחושך. עם זאת, אם נותנים לאנשים שבבי צבע בצבע אדום, ירוק, צהוב וכחול ומתבקשים לעשות בהם סדר, התוצאות משתנות', לפי חוקרים דיוויד בורלנד ו ראסל מ. טיילור השני , פרופסור למדעי המחשב באוניברסיטת צפון קרולינה בצ'פל היל.

קשה לראות שינויים

הדמיות מספרות את הסיפור מאחורי שינויים בנתונים; התפקיד שלהם הוא לפשט דפוסים מורכבים לכדי איור המאפשר לך להבין - באופן אידיאלי במבט חטוף - מה קורה. אבל עיניים אנושיות אינן טובות בזיהוי קצוות של צבעים שונים היושבים זה לצד זה. אנחנו טובים יותר בלראות שינויים קטנים בטווחי צבע בודדים, כי ערכי זוהר ורוויה משתנים בצורה חלקה במקום שהצבעים אינם משתנים, כתב רוברט קוסרה , חוקר ניתוח חזותי ב תְמוּנָה ומומחה לאופן שבו אנו רואים צבע, באתר האישי שלו, EagerEyes.

הפרטים נעשים טכניים מהר מאוד, אבל הלקח העיקרי הוא שצבעי הקשת מראים הבדלים רק כאשר הצבע בפועל משתנה, בעוד מעברי צבע לאפשר לאנשים לראות שינויים הדרגתיים.

הקהל שלך יתקשה להבדיל בין הניואנסים אם אתה משתמש בצבעי הקשת במקום לדבוק בקנה מידה מדורג של צבע אחד.

מסקנות מטעות

בהתאם לקהל שלך, לבחירה השגויה יכולה להיות השלכות חמורות. ב מחקר של הרווארד , חוקרים מצאו דיאגרמות דו-ממדיות של עורקי לב שהשתמשו בשיפוע משחור לאדום היו כלים יעילים יותר לרופאים המבצעים אבחנות מאשר מודלים תלת-ממדיים המשתמשים בצבעי הקשת בענן. מחקרים קליניים הראו שהדיאגרמות שהשתמשו בשיפוע הגדילו את הדיוק של אבחנות הרופאים של טרשת עורקים ומחלות לב מ-39% ל-91%.

השוואה של היעילות של דיאגרמות עורקים דו-ממדיות עם שיפועים שחורים לאדומים ומודלים תלת-ממדיים בצבעי הקשת. (תמונות: מישל בורקין / בית הספר להנדסה ומדעים שימושיים בהרווארד)

לא כל הדמיית נתונים משמשת לביצוע שיחות רפואיות קריטיות, אבל צבעי הקשת בענן עלולים להטעות כאשר עיתונאים משתמשים בהם כדי להציג נתונים כמותיים באופן שגוי.

'צבעי הקשת אינם רעים אם אתה משתמש בהם עבור נתונים קטגוריים', דרו סקאו, אדריכל הדמיה ב- Visual.ly , אמר לפוינטר בראיון וידאו. 'הם גרועים אם אתה משתמש בהם כדי לייצג נתונים מתמשכים.'

מה ההבדל? נתונים רציפים הם כמותיים ומתוארים במספרים; נתונים קטגוריים הם איכותיים ומתוארים במילים. לדוגמה, השוו את הקבוצות הבאות:

• חיות מחמד אקזוטיות: צ'ינצ'ילה, אוצלוט, עקרבים, תיקנים שושנים, פיתונים
• טמפרטורה בפרנהייט: -459.67°F, 32°F, 212°F
• קולות אלקטורים במהלך בחירות: 206, 270, 332

חיות המחמד האקזוטיות קשורות זו לזו, אבל לא רציפות - אי אפשר למדוד את ההבדל בין צ'ינצ'ילה לאוסלוט. קריאות הטמפרטורה, לעומת זאת, הן רציפות - הן מספרים בסולם עם מרחקים מדידים.

קולות אלקטורליים הם נתונים רציפים, אבל הם גם שונים. אנחנו רוצים לדעת מהי נקודת האמצע (270 קולות אלקטורים) כי מי שמקבל יותר מ-50 אחוז מהקולות זוכה. לפיכך, הדמיית הנתונים מציגה בדרך כלל כחול כדי לייצג את הדמוקרטים בקצה אחד ואדום עבור הרפובליקנים בקצה השני, שזו הדרך האידיאלית לייצג נתונים שונים.

תרגיל זה של רובינסון מראה כיצד צבעים ספקטרליים מקשים הרבה יותר להבחין בהבדל בנפח הציוצים (שהם נתונים כמותיים) במהלך הבחירות לנשיאות ב-2012:

מפה זו מציגה את נפח הציוצים של אובמה ורומני מהבחירות לנשיאות 2012, תוך שימוש בצבעים ספקטרליים.
(תמונה: ד'ר אנתוני סי רובינסון / פן סטייט)

הנה אותה המפה, אבל רובינסון שינה את צבעי הקשת לגוון בודד (סגול) עם רוויה משתנה.

(תמונה: ד'ר אנתוני סי רובינסון / פן סטייט)

אבל צבעי הקשת משמשים לעתים קרובות כדי להמחיש נתונים כמותיים, אפילו על ידי מדעני נאס'א. אנשי אקדמיה דחקו בקהילה המדעית להפסיק להשתמש בצבעים ספקטרליים, ומדענים ומהנדסים מודאג לגבי הדיוק של שימוש בצבע. כעיתונאים, אנו יכולים ללמוד הן מהמחקר והן מהטיעונים.

עזרה מהמומחים

מומחי נתונים רבים בנו כלים שימושיים שיעזרו לך לבחור צבעים:

• ColorBrewer מאת Cynthia Brewer, Mark Harrower ו- Penn State עוזרים לך לעצב פלטות צבעים למפות; אתה יכול לבחור את מספר פריטי הנתונים, את סוג הנתונים, ואפילו צבעים בטוחים לעיוור צבעים.
• כלי צבע , שנוצרה על ידי חוקרי נאס'א לשעבר, מציעה אפליקציה ברמה מקצועית עבור אינפוגרפיקה מורכבת ותצוגות אווירונאוטיקות.
• Kuler של אדובי הוא גלגל צבעים חלק שמציע ערכות צבעים.
• פוינטר'ס קטלוג הכלים הדיגיטליים של NewsU יש מגוון כלים שבאמצעותם אתה יכול להתחיל להמחיש נתונים.

צבעים נפלאים - בחקר המאמר הזה, גיליתי עליהם דברים שלא ידעתי, כמו העובדה שצהוב הוא הצבע הבהיר ביותר של הקשת והאנשים שמדברים שפות אחרות עשוי לראות צבעים דוברי אנגלית לא יכולים. צבעים עוזרים להפוך את ההדמיות למרגשות, אבל כמה בחירות צבע נבונות יכולות להבטיח שההדמיות הללו יהיו יותר חשובות אינפורמטיביות.