¿Cómo procesan nuestro cerebro las infografías? MIT «Mestizo» muestra la visión periférica en el trabajo

¿Cómo procesan nuestro cerebro las infografías?  MIT "Mestizo" muestra la visión periférica en el trabajo

infografía puede contener una gran cantidad de información útil, interesante y cautivadora, pero solo si los lectores se toman el tiempo de examinar todo el gráfico. No es ningún secreto que el usuario típico de Internet rebota rápidamente de un sitio a otro mientras navega entre múltiples pestañas y ventanas. Con la distracción adicional de los teléfonos inteligentes, la televisión y los medios impresos, el tiempo que se pasa en Internet es valioso, especialmente para los vendedores y anunciantes, que codician cada segundo que los ojos de un usuario están pegados a la pantalla. Para comprender mejor cómo los usuarios de Internet ven y entienden infografías, Visually se asoció con la Dra. Ruth Rosenholtz, científica investigadora principal del Departamento de Ciencias Cerebrales y Cognitivas del MIT. Rosenholtz, quien tiene un Ph.D. en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, dirige un equipo de investigación que estudia la visión humana, incluida la búsqueda visual, la visión periférica, la organización perceptiva y el impacto del desorden visual en el desempeño de las tareas. Rosenholtz y su equipo desarrollaron un proceso que revela cómo el cerebro humano usa la visión periférica para ver imágenes. Rosenholtz creó un programa de computadora que toma una imagen y devuelve una versión alternativa llamada «mestizo». El mestizo muestra cómo el cerebro interpreta una imagen cuando se centra en un punto particular de fijación.

gmailcompose fig grayscale before
Análisis previo de la página del navegador de Gmail. Rosenholtz realizó un análisis mestizo para saber si los usuarios pueden ver quién inició sesión en el chat mientras redactan un nuevo correo electrónico.
gmailcompose fig grayscale after
Mestizo de la página del navegador de Gmail. Asumiendo que la nueva pestaña de correo electrónico a la derecha es el punto de fijación, el análisis mestizo muestra que los usuarios no pueden ver quién está conectado al chat usando solo la visión periférica.

«Nos interesamos en estudiar la visión periférica porque la gente en el campo decía que la visión periférica estaba haciendo algo aparentemente extraño, de representar todo como textura», dijo Rosenholtz a Visual.ly. “La textura es algo que habíamos estudiado. Algunos de los mejores avances en la percepción de texturas en los últimos 40 años provienen de la síntesis de texturas, que son «iguales» según el modelo. Así que hacer mestizos para visualizar la información disponible en la periferia fue un paso natural. Nuestro trabajo muestra hasta qué punto se puede extrapolar la comprensión de la visión humana en el laboratorio y la comprensión de gráficos complejos”. Comprender a los mestizos es increíblemente útil para los diseñadores e ilustradores que crean infografías. El mestizo, que se basa en cómo el cerebro descifra información visual compleja, puede ayudar a los diseñadores a comprender la base científica detrás de las mejores prácticas infográficas. Le dimos a Rosenholtz tres infografías para realizar el análisis mestizo. Rosenholtz y Lavanya Sharan, investigadora posdoctoral del MIT, brindaron comentarios sobre el mestizo de cada infografía y lo que se puede aprender del mestizo. Estos ejemplos representan un diseño infográfico malo, mediocre y bueno.

Malo: Otoño – Postres celestiales

autumn heavenly desserts 525a172f310771
Otoño: preanálisis de Heavenly Desserts
HeavenlyDesserts HalfSize Mongrel2
Otoño – Heavenly Desserts mestizo

“Al mirar la hoja de arce en el centro, varios elementos del diseño están bastante bien conservados. Los rectángulos redondeados marrones que separan cada receta, el texto verde (no es que el texto sea legible, pero se nota que está ahí), los rectángulos naranjas y las ubicaciones de las imágenes de las recetas. Sin embargo, los detalles de las imágenes de recetas y los adornos gráficos (p. ej., hojas de arce, pasteles) no son comprensibles en la periferia. Hemos aprendido que las cajas regulares de colores uniformes, como las cajas de recetas marrones y las cajas de contenido nutricional anaranjadas, anclan el diseño, pero los elementos decorativos dispuestos irregularmente, como las hojas de arce, no agregan nada al diseño cuando se ven de manera periférica”.

Mediocre: retrato del usuario de smartphone de hoy

portrait of todays smartphone user 526380404fdb4 smaller
Análisis previo del retrato del usuario de teléfonos inteligentes de hoy
SmartPhoneUser Mongrel
Retrato del mestizo del usuario de teléfonos inteligentes de hoy

“Nos encantó este ejemplo porque es una prueba extrema de visión periférica con elementos gráficos bien definidos que anclan los elementos de diseño localmente. Cuando el usuario está mirando el centro de los círculos concéntricos, esos círculos son claros, al igual que los cuatro elementos en forma de hoja con diferentes colores justo debajo, la pancarta naranja debajo y, en cierta medida, las figuras humanas justo encima. Parece haber una compensación entre la excentricidad en la que se coloca un elemento gráfico y la cohesión de ese elemento (es decir, ¿cuánto se parece a una forma simple de color uniforme?). Por ejemplo, las figuras humanas son más complejas (múltiples colores, forma compleja) que la bandera naranja, que es más simple en forma (un color, forma simple). Entonces, aunque las figuras humanas están más cerca de la fijación que la pancarta, les va peor en la periferia. La barra naranja vertical alta en la parte superior logra sobrevivir, pero no los gráficos de barras multicolores horizontales a la misma distancia por debajo de la fijación. Hemos aprendido que los elementos gráficos bien definidos y cohesivos pueden compensar en gran medida el efecto de la periferia. Dada la relación de aspecto y el tamaño de esta imagen, me sorprendería que un diseño menos geométrico e infográfico funcionara tan bien en una visualización periférica tan extrema”.

Bueno: Los 10 principales salarios de nivel de entrada en Silicon Valley

top 10 entrylevel salaries in silicon valley 52681746ca32e w15002
Análisis previo de los 10 principales salarios de nivel de entrada en Silicon Valley
SalariesSV Halfsize Mongrel
Los 10 mejores salarios de nivel de entrada en Silicon Valley mestizo

“Al observar los números de 105k en el centro del gráfico superior, las alturas relativas de las barras de colores están bien conservadas, al igual que la disposición de los salarios en la parte superior de las barras. Los logos de la compañía sobreviven bastante bien (Twitter es una excepción, más sobre eso pronto). El texto en la fuente fina verde se pierde. El texto en la fuente amarilla gruesa está mejor conservado, pero todavía no es realmente legible en la periferia. Puedes distinguir el 5 y algunos ceros, pero el número de ceros no es del todo correcto. Esa predicción parece confirmarse con mi experiencia de mirar el diseño de cerca para que coincida con el punto de fijación utilizado en la síntesis. Podía ver el 5 y algunos ceros, pero no podía decir si eran 5.000 o 50.000. Tal vez, si las caritas verdes sonrientes se eliminan del diseño, el número podría conservarse mejor en la periferia. Finalmente, los logotipos que parecen sobrevivir mejor en la periferia son los que son cuadrados o rectangulares, de color uniforme y de tamaño similar al ancho de los gráficos de barras. Mire cómo se comparan los logotipos de Apple y Yahoo con el logotipo de Google (demasiados colores). O qué tan bien funcionan los logotipos de Facebook y Oracle en comparación con el logotipo de Twitter (no es un diseño geométrico, aunque también puede sufrir por estar tan cerca del borde de la página). Hemos aprendido que los elementos regulares y de colores uniformes, como barras o arreglos de logotipos y salarios, permanecen bien conservados en la periferia. Texto con adornos como las caritas sonrientes, incluso cuando es grande”. Para obtener más información sobre los mestizos y la investigación de Rosenholtz, visítela. sitio web del MIT y leer su artículo “El sistema visual como estadístico.” jon salm es analista asociado de clientes en Millward Brown Digital en la ciudad de Nueva York y periodista de datos independiente en el mercado visual.ly. Tiene una licenciatura en inglés de Washington and Lee University. Puedes encontrarlo en línea en about.me/salm.jon y síguelo en twitter @S4LM3R.