彩虹色竟会扭曲数据的表达?

彩虹色竟会扭曲数据的表达?
2021年10月18日 12:30 果壳

色彩可以给科学数据和图像带来一丝不一样的活力,从绘制选举投票情况,到研究火星地形,为火星车规划路线,再到向大众阐述气候变化情况,甚至是对心脏病进行关键诊断,颜色都可以让科学家的数据转换成有意义的东西,从而被广泛共享

用彩虹色彩模式表示火星表面地形|NASA

色图是由不同颜色组成的色彩模式,这些颜色可以代表绘图上特定区域的某些数值或性质。

但许多研究人员没有注意到的是,色图中的颜色选择大有讲究。

在许多可视化软件中,彩虹色彩模式(有时也被称为jet色彩模式)是一种默认设置。它通常从蓝色开始,代表较低值,然后过渡为青色、绿色、黄色、橙色,最后来到代表最高值的红色。

但在一些科学家眼中,彩虹色其实并不是一种很好的选择,它不仅是一种具有误导性的色图模式,对一部分人来说还有可能难以辨认。

各类色彩模式|Karim, R. M. et al. / Applied Sciences (2019)

简单来说,一些色彩模式可能是发散性的,这种特征能让我们从视觉上感知到中心值,而另一些或许是顺序性的,能让我们获得一种数值从低到高的排列直觉感受。但彩虹色的组合却两者皆非

从根本上说,在这种色彩模式中,颜色之间的变化并不平滑。例如,在很短距离内颜色就会发生变化。

用一种更直观的方法来说,用一种颜色之间变化剧烈的色彩模式来制图,就好比在一个数字分布不均匀的数轴来表达数字。在彩虹模式的色图中,这差不多相当于,将数字1到4全挤在一起,而8到10却分得很开。

彩虹色彩模式的位置轴和一种颜色变化平滑的色彩模式batlow的位置轴对比|Crameri, F. et al. / Nature Communications (2020)

这种不均匀的颜色梯度意味着,色彩模式中的某些部分会自然而然地比其他部分更突出,从而以这种方式扭曲了数据的表达

两种色彩模式(jet与vik)的色图对比|Fabio Crameri via The Conversation

基于这种不均匀颜色梯度的RGB色彩空间在数学上相对简单,但它与我们感知颜色以及如何分辨颜色差异的方式并不协调。

彩虹等不均匀的色彩模式的另一个问题是,对于视力缺陷或色盲的人来说,用这些颜色呈现的数据可能无法读取或者不准确。很大一部分人无法阅读包括亮度相似的红色和绿色的色图。

一些估计显示,全世界有0.5%的女性和8%的男性患有色彩视觉缺陷(CVD)。这组数字在撒哈拉沙漠以南的非洲地区的人口中更低一些,但在白人比例较高的人口中,例如斯堪的纳维亚半岛,比例可能还要高得多。

几种色彩视觉缺陷友好型的色彩模式(viridis、cividis和batlow)与彩虹色彩模式(jet)的对比。| Crameri, F. et al. / Nature Communications (2020)

无需多言,任何科学成果都应该能被尽可能多的人看到,显然,CVD人群也应该被考虑在内。

彩虹色和其他不均匀的色彩模式的问题多年来一直为人所知,某些科学领域已经对色彩策略的实践做出了重大改变。

比如,《自然·地球科学》等学术出版物对新提交的论文采用了更为均匀的色彩模式策略。政府间气候变化专门委员会(IPCC)也为图片制定了新的色彩指南。

类似MATLAB和Python等软件包也已经不再将彩虹色作为数据可视化功能的默认色彩模式。

当谈到更有效的数据交流时,进行过相关研究的科学家Philip Heron、Fabio Crameri和Grace Shephard三位科学家提出了用颜色更有效地交流发现的一些建议:

(1) 避免使用默认的彩虹色彩模式;

(2) 如果一定要用到红色和绿色,确保它们的亮度不相同,方便辨认;

(3) 采用颜色之间均匀变化的色彩模式。

参考文献

[1]https://theconversation.com/how-rainbow-colour-maps-can-distort-data-and-be-misleading-167159

[2]https://www.nature.com/articles/s41467-020-19160-7

[3]https://www.mdpi.com/2076-3417/9/20/4228

原文作者:Philip Heron(多伦多大学环境地球物理助理教授)

Fabio Crameri(奥斯陆大学地球物理研究员)

Grace Shephard(奥斯陆大学地质学与地球物理研究员)

编译:Måka

封面来源:Public Domain Pictures

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