如何从一个数据专家的角度来用颜色证明你的观点

在信息设计中,颜色是一个需要考虑的重要方面。“它是数据含义的视觉暗示。所以我总是告诉设计师们他们需要做的第一件事就是,弄清楚颜色的作用是什么,它的功能是什么。”“设计师可能认为他们对色彩的使用毫无意义,但色彩可能会产生影响读者理解数据信息的情感副作用。”

2018年8月5日

色彩理论的重要性是艺术和设计中一个经过了深入探讨的主题。但是在信息设计方面呢?

处理大量数据时,精确度至关重要。数据可视化的艺术也是如此:大小、形状、阴影、色调——可视化的微小细节可以从根本上改变信息的感知和理解方式。

这就是为什么在信息设计中,颜色是一个需要考虑的重要方面。数据可视化公司Tableau的颜色专家兼研究经理Maureen Stone说:“数据设计中,颜色可以帮助你理解数据。”“它是数据含义的视觉暗示。所以我总是告诉设计师们他们需要做的第一件事就是,弄清楚颜色的作用是什么,它的功能是什么。”“设计师可能认为他们对色彩的使用毫无意义,但色彩可能会产生影响读者理解数据信息的情感副作用。”

Stone的工作是与Tableau的信息设计人员一起创建并选择数据可视化的最佳颜色。她在该公司的研发部门运营着一个实验室,专门研究与数据相关的颜色。 最近,他们一直在应用他们的颜色研究,在最新版本的公司数据软件Tableau 10.0中创建调色板选项。

当我通过电话询问Stone在数据可视化方面可能具有哪种类型的功能颜色时,她指出了一些常见问题:是否用于区分类别? 或者它是否按比例分配值,使用相同颜色的不同阴影来表示更多或更少的东西? 也许它唯一的功能是作为一种不起眼的背景颜色,颜色编码的类别为“通俗的(pop)”。

确定功能是第一个必要步骤,但这个步骤开辟了一个更具体的世界,可以深刻地影响可视化的感知方式。 Stone表示,这是最重要的考虑因素。

由于颜色的色度或尺寸的多彩性测量 – 它在不同尺寸下看起来可能不同。

语义

在为数据可视化选择颜色时要记住的关键事项之一是确保颜色与Stone所说的“语义共振”,以及它们所代表的数据。 简而言之,这意味着设计师需要注意颜色与所用物体之间的关系。

一个简单的例子是一个比较蔬菜价格的条形图。把花椰菜条渲染成绿色,把玉米条渲染成黄色,这与我们的食物颜色是一致的。如果改变颜色——西兰花用黄色表示和玉米用绿色表示,这样会让人产生困惑。另一个非常常见的例子来自热图风格(heat mapstyle)图形,比如Trulia制作的这个图,用来显示通勤时间,在图中,红色与负相关,绿色或蓝色与正相关。但如果您正在计算这个季度计算机巨头Apple的收入,那么您最好将数据颜色与品牌及其闪亮设备相对应,而不是与水果相关的红色或绿色。

由于颜色的色度或尺寸的多彩性测量 – 它在不同尺寸下看起来可能不同。

TRULIA网站

当然,有些概念与特定的颜色并没有密切的联系。设计师们可能会把这解读为一个自由创作的机会,但Stone认为这是一个利用数据挖掘文字与色彩关联的机会。作为2015年一项研究项目的一部分,Stone和Tableau研究科学家 Vidya Setlur提出了一种算法,通过测量Google n-gram的颜色名称频率,然后从Google图像中检索具有代表性的颜色,从而生成“语义上有意义的颜色”。

例如,对“黄色”这个词的n-gram克搜索,会与“出租车”等词产生强烈的关联。与此同时,谷歌搜索出租车的图像将会显示各种颜色出租车的照片(例如,纽约的一些较新的出租车是柠檬绿色的),但黄色出租车所占的比例更高。Stone和Setlur创造了一种算法,将所有这些图像“聚集”在一起,得到最强烈的颜色匹配:在这个例子中,是亮黄色。

即使您没有自己的语言颜色算法,您通常也可以推断出概念和颜色之间是否存在相关性。只有聪明的人才会使用它。

左侧的图表显示了色彩空间中映射的颜色。 颜色很接近,如绿色和黄色,在感知上也是相似的.TABLEAU

独具慧眼

当涉及到用于科学数据的颜色时,你需要区分:颜色之间的差异应该足够大,以便在可视化中很容易区分。在为数据选择颜色时,Stone使用色彩空间或显示所有颜色的建模工具将它们映射出来。如果颜色在色彩空间中靠得很近,如绿色和黄色在一起——它们在感知上也会接近。最好不要在数据中使用两种感知紧密的颜色。

Stone说:“我们发现,当你看到小尺寸的颜色时,它们就变得不那么鲜艳了。””

这个想法的一个真实例子来自于2015年的信息图表,它展示了迄今为止最全面的“生命之树”。

图上的数千条线代表了地球上所有已知的物种——从最基本的细菌到最复杂的后生动物。为了在一个相对较小的图表中对生命的进化做一个非常详细的表达,这个项目背后的研究人员似乎选择了一些颜色来进行对比。细菌的红色在植物的蓝色旁边——两种颜色是对比色。这些颜色有助于看清大量的数据。

这个“生命之树”图形通过使用视觉上彼此不同的颜色来阐明大量的数据。

规模很重要

在为数据选择或创建颜色时,Stone表示重要的是要记住她所说的“油漆芯片效应”。“按理说,如果你想把你的墙壁漆成亮黄色,你选择的颜色在覆盖整个房间之后会比在小油漆片上看起来更亮。”类似地,在地图图例中,颜色作为一个小块看起来会与它覆盖地图上的整个状态不同。

Stone说:“我们发现,当你看到小尺寸的颜色时,它们就变得不那么鲜艳了。”这里的变量是颜色的纯度,或者颜色面积的大小。例如,一种电蓝色赛车条纹具有高纯度,而一种柔和的灰蓝色则具有低纯度。当使用更小的尺寸时,后者的纯度需要增加,以使其足够明亮,使其与众不同。当电色变大时,它需要稍微降低色度,这样就不会像Stone说的那样“(仿佛图片在)冲你大喊大叫”。

这张关于世界上核武器数量的信息图表以黄色、黑色和白色的负色呈现,以配合清醒的主题。

颜色的影响

毫无疑问,颜色可以唤起情感联系——例如,蓝色和紫色被认为比黄色更令人愉快。鲜绿色可以被看作是具有攻击性的或顽皮的。正如Stone所说,“设计领域的每个人都知道颜色有影响,他们有例子和规则”。一个问题是:如果在柱状图上,这还算不算?

 

根据Stone的说法,答案是肯定的。她与哥伦比亚省西蒙弗雷泽大学的研究人员共同进行了一项研究,要求人们用彩色条形图来表达某种感觉,比如平静、顽皮或消极。他们的研究显示出了一些规律:人们选择柔和的颜色作为平静的条形图,选择明亮的颜色(高纯度)作为有趣的图表。与此同时,他们选择了深色来传达消极情绪。使用颜色来表达信息可以强调所传递的消息。

 

把所有这些因素结合在一起将有助于人们更容易地吸收和理解数据。设计师可能认为他们使用颜色是没有意义的,但它可能会产生影响读者理解数据的情感副作用。以这张信息图表为例,在给定的一年里,世界上原子武器的数量。设计师Reddit用户drwtsn选择了黄色、黑色和白色这些通常与消极相关的颜色,而不是令人愉悦的薄荷绿和知更鸟蛋蓝,明亮的红色或强烈的橙色可能会使你联想到核战争。

正如Stone通过她的研究所显示的那样,色彩理论背后的迷人科学并没有被大数据冰冷的数学所蒙蔽。相反,它将艺术和科学以一种既实用又美观的方式结合在一起。


文章来自:如何从一个数据专家的角度来用颜色证明你的观点

翻译:闫麒麟

编辑:陈晓鸿

责编:张玲

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