Por que as cores do arco-íris não são a melhor opção para visualizações de dados

As visualizações de dados são maneiras bonitas e emocionantes de contar histórias. Mas você tem que escolher com cuidado ao projetar um mapa ou gráfico, e um dos maiores erros é usar mal as cores do arco-íris.

Os esquemas de cores do arco-íris - também chamados de esquemas de cores espectrais - são escolhas frequentes para visualizar dados, tanto porque parecem ousados ​​e interessantes quanto porque são o padrão para muitas ferramentas de software de visualização. Mas eles geralmente fazem mais mal do que bem. Detectar as cores é um problema para mais leitores do que você imagina, e o resto do público achará mais fácil entender a visualização se for apresentada com uma paleta diferente.

Os esquemas de cores do arco-íris são “quase sempre os escolha errada ”, Anthony C. Robinson, professor de geografia da Pennsylvia State University, escreveu em uma aula online no Coursera, que ensinou os alunos a usar tecnologias geoespaciais para mapear dados.

Aqui estão algumas razões pelas quais as cores do arco-íris são a “escolha errada”:

Daltonismo e ordenação de cores

Pessoas daltônicas têm dificuldade em detectar cores, principalmente vermelho e verde. (Experimentar este teste de visão de cores para ver se você é um deles.) O daltonismo afeta até 10 por cento dos homens . Isso significa que, se você estiver oferecendo recursos visuais para um público de centenas de milhares, estará perdendo uma grande fatia do seu público.

Mesmo que a maioria das pessoas não seja daltônica, os esquemas de cores do arco-íris podem ser confusos porque não há “maior que” ou “menor que” ” lógica para ordenar as cores, alertam os pesquisadores de ciência da computação David Borland e Russell M. Taylor II. As pessoas geralmente concordam com a progressão do claro para o escuro, mas classificam as cores de maneira diferente, como mostrado aqui:

“Se as pessoas receberem uma série de lascas de tinta cinza e pedirem para colocá-las em ordem, elas as colocarão consistentemente em uma ordem de escuro para claro ou claro para escuro. No entanto, se as pessoas receberem lascas de tinta nas cores vermelha, verde, amarela e azul e pedirem para colocá-las em ordem, os resultados variam”, de acordo com pesquisadores David Borland e Russel M. Taylor II , professor de ciência da computação da Universidade da Carolina do Norte em Chapel Hill.

As mudanças podem ser difíceis de ver

As visualizações contam a história por trás das mudanças nos dados; seu trabalho é simplificar padrões complexos em uma ilustração que permite que você entenda - idealmente de relance - o que está acontecendo. Mas os olhos humanos não são bons em detectar as bordas de cores diferentes sentadas lado a lado. Somos melhores em ver pequenas mudanças em intervalos de cores únicas porque os valores de luminância e saturação mudam suavemente onde as cores não. escreveu Robert Kosara , pesquisador de análise visual da Foto e especialista em como vemos as cores, em seu site pessoal, EagerEyes.

Os detalhes se tornam técnicos muito rapidamente, mas a lição principal é que as cores do arco-íris só mostram diferenças quando a cor real muda, enquanto gradientes de cores permitir que as pessoas vejam mudanças graduais.

Seu público vai se esforçar para distinguir as nuances se você usar as cores do arco-íris em vez de se ater a uma escala graduada de uma cor.

Conclusões enganosas

Dependendo do seu público, a escolha errada pode ter sérias consequências. Dentro um estudo de Harvard , os pesquisadores descobriram que diagramas 2-D de artérias do coração que usavam um gradiente de preto para vermelho eram ferramentas mais eficazes para os médicos fazerem diagnósticos do que modelos 3-D usando cores do arco-íris. Estudos clínicos mostraram que os diagramas que usaram um gradiente aumentaram a precisão dos diagnósticos médicos de aterosclerose e doenças cardíacas de 39% para 91%.

Uma comparação da eficácia de diagramas arteriais 2-D com gradientes de preto para vermelho e modelos coloridos de arco-íris 3-D. (Imagens: Michelle Borkin / Harvard School of Engineering and Applied Sciences)

Nem toda visualização de dados é usada para fazer chamadas médicas críticas, mas as cores do arco-íris podem enganar quando os jornalistas as usam para mostrar dados quantitativos incorretamente.

“As cores do arco-íris não são ruins se você as estiver usando para dados categóricos”, Drew Skau, arquiteto de visualização da Visualmente , disse ao Poynter em uma entrevista em vídeo. “Eles são ruins se você os usa para representar dados contínuos.”

Qual é a diferença? Os dados contínuos são quantitativos e descritos por números; os dados categóricos são qualitativos e descritos por palavras. Por exemplo, compare estes agrupamentos:

• Animais de estimação exóticos: chinchila, jaguatirica, escorpiões, baratas sibilantes, pítons
• Temperatura em Fahrenheit: -459,67°F, 32°F, 212°F
• Votos eleitorais durante as eleições: 206, 270, 332

Os animais de estimação exóticos estão relacionados entre si, mas não são contínuos – você não pode medir a diferença entre uma chinchila e uma jaguatirica. As leituras de temperatura, por outro lado, são contínuas – são números em uma escala com distâncias mensuráveis.

Os votos eleitorais são dados contínuos, mas também divergentes. Queremos saber qual é o ponto médio (270 votos eleitorais), porque ganha quem receber mais de 50% dos votos. Assim, a visualização de dados geralmente mostra azul para representar os democratas de um lado e vermelho para os republicanos do outro, que é a forma ideal de representar dados divergentes.

Este exercício de Robinson mostra como as cores espectrais tornam muito mais difícil dizer a diferença no volume de tweets (que são dados quantitativos) durante as eleições presidenciais de 2012:

Este mapa mostra o volume de tweets de Obama e Romney das eleições presidenciais de 2012, usando cores espectrais.
(Imagem: Dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

Aqui está o mesmo mapa, mas Robinson mudou as cores do arco-íris para um único tom (roxo) com saturação variável.

(Imagem: Dr. Anthony C. Robinson / Penn State)

Mas as cores do arco-íris são frequentemente usadas para ilustrar dados quantitativos, mesmo por cientistas da NASA. Acadêmicos instaram a comunidade científica a parar de usar cores espectrais, e cientistas e engenheiros estão preocupado com a precisão de uso de cores. Como jornalistas, podemos aprender tanto com a pesquisa quanto com os argumentos.

Ajuda dos especialistas

Muitos especialistas em dados criaram ferramentas úteis para ajudá-lo a escolher as cores:

• ColorBrewer por Cynthia Brewer, Mark Harrower e Penn State ajuda você a projetar paletas de cores para mapas; você pode escolher o número de itens de dados, o tipo de dados e até cores seguras para daltônicos.
• Ferramenta de cor , criado por ex-pesquisadores da NASA, oferece um aplicativo de nível profissional para infográficos complexos e exibições aeronáuticas.
• Kuler da Adobe é uma roda de cores lisa que oferece esquemas de cores.
• Poynter's Catálogo de ferramentas digitais da NewsU tem uma variedade de ferramentas com as quais você pode começar a visualizar dados.

As cores são maravilhosas — ao pesquisar este artigo, descobri coisas sobre elas que nunca soube, como o fato de que o amarelo é a cor mais brilhante do arco-íris e que as pessoas que falam outras línguas pode ver cores Os falantes de inglês não podem. As cores ajudam a tornar as visualizações interessantes, mas algumas escolhas de cores sábias podem garantir que essas visualizações sejam mais informativas.