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虹色がデータの視覚化に最適なオプションではない理由

記録

データの視覚化は、ストーリーを伝えるための美しくエキサイティングな方法です。しかし、地図や図表をデザインする際には慎重に選択する必要があり、最大の間違いの1つは、虹色の誤用です。

レインボーカラースキーム(スペクトルカラースキームとも呼ばれます)は、大胆でエキサイティングに見えることと、多くの視覚化ソフトウェアツールのデフォルトであるため、データを視覚化するための頻繁な選択肢です。しかし、彼らは通常、善よりも害を及ぼします。色を検出することは、想像以上に多くの読者にとって問題であり、他の聴衆は、別のパレットで視覚化を提示すると、視覚化を理解しやすくなります。

レインボーの配色は「ほとんどの場合、 誤った選択 」ペンシルビア州立大学の地理学教授であるAnthonyC.Robinsonは、Courseraのオンラインクラスで、地理空間技術を使用してデータをマッピングする方法を学生に教えました。

虹色が「間違った選択」である理由は次のとおりです。

色覚異常と色の注文

色覚異常の人は、色、特に赤と緑を検出するのが困難です。 (試す この色覚検査 あなたがその一人かどうかを確認します。)色覚異常は影響します 男性の最大10パーセント 。つまり、数十万人の視聴者にビジュアルを提供している場合、視聴者の大部分を見逃していることになります。

ほとんどの人は色覚異常ではありませんが、明確なものがないため、虹の配色は混乱を招く可能性があります 「より大きい」または「より小さい」 」色を注文するための論理は、コンピュータサイエンスの研究者であるDavidBorlandとRussellM.TaylorIIに警告します。人々は一般的に明るい色から暗い色への進行に同意しますが、ここに示すように、色の並べ替えは異なります。

「人々に一連の灰色のペンキチップが与えられ、それらを整理するように求められた場合、彼らは一貫してそれらを暗いものから明るいものへ、または明るいものから暗いものへの順序で配置します。しかし、人々が赤、緑、黄色、青の色のペンキの破片を与えられ、それらを整理するように頼まれた場合、 結果はさまざまです。」 研究者によると デビッド・ボーランドラッセルM.テイラーII 、ノースカロライナ大学チャペルヒル校のコンピュータサイエンス教授。

変更は見づらい場合があります

視覚化は、データの変更の背後にあるストーリーを伝えます。彼らの仕事は、複雑なパターンを単純化して、何が起こっているのかを(理想的には一目で)理解できるようにすることです。しかし、人間の目は、並んで座っているさまざまな色のエッジを検出するのが得意ではありません。輝度と彩度の値は色が変化しない場所でスムーズに変化するため、単一の色の範囲内で小さな変化を確認するのが得意です。 ロバートコサラが書いた 、視覚分析研究者 写真 彼の個人的なウェブサイトであるEagerEyesで、私たちが色をどのように見るかについての専門家。

詳細はすぐに技術的になりますが、重要な教訓は、虹の色は実際の色が変わったときにのみ違いを示すことですが、 カラーグラデーション 人々が段階的な変化を見ることができるようにします。

1色の段階的なスケールに固執するのではなく、虹色を使用すると、聴衆はニュアンスを区別するのに苦労します。

誤解を招く結論

聴衆によっては、間違った選択は深刻な結果をもたらす可能性があります。の ハーバード大学の研究 、研究者は、黒から赤への勾配を使用した心臓動脈の2Dダイアグラムが、虹色を使用した3Dモデルよりも診断を行う医師にとってより効果的なツールであることを発見しました。臨床研究では、勾配を使用した図により、医師によるアテローム性動脈硬化症と心臓病の診断の精度が39%から91%に向上したことが示されました。

黒から赤へのグラデーションと3D虹色モデルを使用した2D動脈図の有効性の比較。 (画像:Michelle Borkin / Harvard School of Engineering and Applied Sciences)

重要な医療電話をかける際にすべてのデータ視覚化が使用されるわけではありませんが、ジャーナリストがそれらを使用して定量的データを誤って表示すると、虹色が誤解を招く可能性があります。

「虹の色をカテゴリデータに使用している場合、それは悪くありません」と、視覚化アーキテクトのDrewSkau氏は述べています。 Visual.ly 、ビデオインタビューでポインターに語った。 「連続データを表すためにそれらを使用する場合、それらは悪いです。」

違いは何ですか?連続データは定量的であり、数値で表されます。カテゴリデータは定性的であり、言葉で記述されます。たとえば、次のグループを比較します。

  • エキゾチックアニシキヘビ:チンチラ、オセロット、サソリ、シューというゴキブリ、ニシキヘビ
  • 華氏での気温:-459.67°F、32°F、212°F
  • 選挙中の選挙人票:206、270、332

エキゾチックペットは互いに関連していますが、連続的ではありません。チンチラとオセロットの違いを測定することはできません。一方、温度の読み取り値は連続的です。これらは、測定可能な距離を持つスケールの数値です。

選挙人票は継続的なデータですが、発散しています。投票の50%以上を受け取った人が勝つため、中間点(270選挙人票)を知りたいと思います。したがって、データの視覚化では通常、一方の端に民主党員を表す青、もう一方の端に共和党員を表す赤が表示されます。これは、発散データを表す理想的な方法です。

ロビンソンによるこの演習では、2012年の大統領選挙で、スペクトルの色によってツイートの量(定量的データ)の違いを区別することが非常に困難になることを示しています。

このマップは、スペクトルカラーを使用して、2012年の大統領選挙からのオバマとロムニーのツイートの量を示しています。
(画像:アンソニーC.ロビンソン博士/ペンシルベニア州立大学)
これは同じマップですが、ロビンソンは虹の色を彩度を変えて単一の色相(紫)に変更しました。
(画像:アンソニーC.ロビンソン博士/ペンシルベニア州立大学)

しかし、虹の色は、定量的なデータを説明するためによく使用されます。 NASAの科学者。 学者は科学界にスペクトル色の使用をやめるように促しました、そして科学者とエンジニアは 精度が気になります 色の使用の。ジャーナリストとして、私たちは研究と議論の両方から学ぶことができます。

専門家からの助け

多くのデータ専門家は、色を選ぶのに役立つ便利なツールを作成しています。

  • ColorBrewer Cynthia Brewer、Mark Harrower、Penn Stateは、地図のカラーパレットのデザインを支援しています。データ項目の数、データのタイプ、さらには色覚異常の安全な色を選択できます。
  • カラーツール は、元NASAの研究者によって作成され、複雑なインフォグラフィックや航空ディスプレイ向けのプロフェッショナルグレードのアプリを提供しています。
  • AdobeのKuler は、配色を提供する滑らかなカラーホイールです。
  • ポインターの NewsUのデジタルツールカタログ データの視覚化を開始するためのさまざまなツールがあります。

色は素晴らしいです—この記事を研究する中で、私は黄色が 最も明るい色 虹と他の言語を話す人々の 色が見える場合があります 英語を話す人はできません。色は視覚化をエキサイティングにするのに役立ちますが、いくつかの賢明な色の選択により、それらの視覚化がより重要な情報になるようにすることができます。