Sutilezas de color: diferentes datos, diferentes colores

Sutilezas de color: diferentes datos, diferentes colores

Hace aproximadamente un año, publicamos una publicación de blog enmarcada como una carta a la nasa, pidiéndoles que dejen de usar las escalas de colores del arcoíris. La publicación se escribió debido a una frustración general con las escalas de colores del arcoíris, pero especialmente por ver a expertos y líderes de campo, como la NASA, usando una escala de colores perceptiblemente incorrecta. No estábamos solos. Robert Simmon de la NASA Observatorio de la Tierra ha estado luchando por los mismos cambios. Ha hecho un gran progreso, y como continuación de eso, está respondiendo a nuestra «carta» con un brillante serie de publicaciones de blog sobre el uso adecuado de colores y escalas de color.

Hay varios tipos de datos, cada uno adecuado para diferentes tipos de visualización.

Los datos que varían continuamente, llamados datos secuenciales, son los más comunes. Además de secuencial, Cynthia Brewer define dos tipos adicionales de datos: divergentes y cualitativos.

Los datos divergentes tienen un «punto de ruptura» en el centro, lo que a menudo significa una diferencia. Por ejemplo, desviación de la temperatura promedio, cambio de población o carga eléctrica.

Los datos cualitativos se dividen en clases o categorías discretas, como en la cobertura del suelo o la afiliación política.

Datos secuenciales (discutidos en profundidad en mi publicación anterior, La Paleta “Perfecta”) se representa mejor mediante paletas de colores que varían uniformemente de claro a oscuro, o de oscuro a claro, a menudo con un cambio simultáneo de tono y/o saturación.

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Los datos secuenciales se encuentran a lo largo de un continuo suave y se adaptan a una paleta con un cambio lineal en la luminosidad, aumentado por cambios simultáneos en el tono y la saturación.

Datos divergentes

Los datos que varían de un valor central (u otro punto de corte) se conocen como divergente o datos bipolares.

Los ejemplos incluyen ganancias y pérdidas en el mercado de valores, diferencias con la norma (temperatura diaria en comparación con el promedio mensual), cambios en el tiempo o polaridad magnética.

En esencia, hay un cualitativo cambio en los datos (a menudo un cambio en el signo) cuando cruza un umbral.

En los datos divergentes, suele ser más importante diferenciar los datos a ambos lados del punto de corte (aumento frente a disminución, ácido frente a base) que pequeñas variaciones en los datos.

Los datos bipolares se adaptan a una paleta que utiliza dos tonos diferentes que varían desde un color neutro central.

Esencialmente, se fusionan dos paletas secuenciales con la misma variación en luminosidad y saturación.

Este tipo de paleta funciona porque aprovecha procesamiento pre atento: nuestros sistemas visuales pueden discriminar los diferentes colores rápidamente y sin pensamiento consciente.

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Paletas divergentes, cada una compuesta por dos paletas secuenciales fusionadas con un color neutro. (Derivado de la herramienta de color Ames de la NASA (arriba) y Color Brewer).

En su mayor parte, use blanco o gris claro como tono central. Aunque el gris neutro, el negro o el gris oscuro suelen ser una mala elección porque los valores más extremos serán claros y desaturados, lo que los restará importancia.

Los colores centrales con un componente de matiz, aunque sea leve, tenderán a asociarse con un extremo de la escala o con el otro.

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Un magnetograma es un mapa de campos magnéticos, en este caso en la superficie del Sol. Una paleta divergente se adapta a estos datos porque la polaridad norte (rojo) y la polaridad sur (azul) son medidas de la misma cantidad (magnetismo), solo que con signos opuestos. SDO Imagen HMI adaptada de la Centro de análisis de datos solares.

Me resulta mucho más difícil diseñar paletas divergentes que paletas secuenciales. Hay un número limitado de pares de colores que permiten un fuerte contraste simultáneo en ambos tonos.

Si los colores convergen demasiado abruptamente, pueden aparecer «ríos» de blanco de alto contraste en la visualización cuando las cantidades están cerca del punto de transición.

Peor aún, alrededor del 5 por ciento de las personas (casi todos hombres) son daltónicoy tendrá dificultades para ver la diferencia en ciertos pares de tonos, particularmente rojo-verde (más raramente azul-rojo).

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A pesar de nuestras mejores intenciones, el Observatorio de la Tierra usó durante mucho tiempo un anomalía de la vegetación paleta que era completamente ilegible para los daltónicos. Compare las paletas de colores completas con lo que vería un espectador deficiente en color (derivado de la simulación de deuteranopía de Adobe Photoshop).

Una paleta secuencial que varía uniformemente en luminosidad aún será legible por alguien con visión deficiente del color (o una impresión en blanco y negro), independientemente del tono.

Pero una paleta divergente con una luminosidad combinada puede ser difícil o imposible de analizar si el espectador no puede distinguir los tonos. T

o asegúrese de que sus diseños sean accesibles, elija entre las paletas seguras para daltónicos en Cervecero de coloro uno de los daltónicos en línea simuladores.

A pesar de estas dificultades, vale la pena usar paletas divergentes. En muchos casos, especialmente para las tendencias, un mapa de diferencias usando una paleta divergente es mucho más efectivo que una animación o incluso una secuencia de pequeños múltiplos.

Datos categóricos

Los datos cualitativos (ocasionalmente conocidos como datos categóricos o temáticos) son distintos de los datos secuenciales y divergentes: en lugar de representar relaciones proporcionales, el color se usa para separar áreas en distintas categorías.

En lugar de una gama de colores relacionados, la paleta debe constar de colores tan distintos entre sí como sea posible.

Debido a los límites de la percepción, especialmente del contraste simultáneo, el número máximo de categorías que se pueden mostrar es de unas 12 (en la práctica, probablemente menos).

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Estos dos esquemas de color cualitativos, de quiero tono (superior) y Cervecero de color (inferior): cada uno consta de 12 colores distintos.

Si necesita mostrar categorías de dos dígitos, es mejor agrupar clases similares. Así presenta el Servicio Geológico de los Estados Unidos las 16 clases de Base de datos nacional de cobertura del suelo.

Se muestran cuatro densidades urbanas en tonos de rojo, tres tipos de bosques en tonos de verde y diferentes tipos de tierras de cultivo en amarillo y marrón.

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Un esquema de colores agrupados permite que el USGS muestre simultáneamente 16 clases diferentes de cobertura terrestre en un solo mapa del área que rodea a Portland, Oregón.

Para un número aún mayor de categorías, incorpore elementos adicionales como símbolos, sombreado, punteado u otros patrones.

Además, etiquete cada elemento directamente. Es imposible distinguir docenas de colores y formas simultáneamente.

mapas geológicos puede tener más de 100 categorías, pero sigue siendo (algo) legible.

Robert Simmon es un visualizador de datos y diseñador de la NASA. Observatorio de la Tierra. Con 19 años de experiencia en la NASA, es un experto en la creación de imágenes claras y convincentes a partir de datos satelitales. Robert se enfoca en producir visualizaciones que sean elegantes y fácilmente comprensibles, mientras presenta con precisión los datos subyacentes. Sus imágenes aparecen regularmente en periódicos, sitios web y anuncios, y aparecieron en la pantalla de inicio de sesión del primer iPhone de Apple. Robert bloguea sobre diseño y visualización en Figuras elegantes e intenta hacer un seguimiento del espíritu de la época (y compartir alguna que otra foto de un perro) a través de su cuenta de Twitter, @rsimmon.