为什么彩虹色不是数据可视化的最佳选择

数据可视化是讲故事的美丽、令人兴奋的方式。但是您在设计地图或图表时必须谨慎选择，而最大的错误之一就是滥用彩虹色。

彩虹配色方案（也称为光谱配色方案）是可视化数据的常见选择，既因为它们看起来大胆而令人兴奋，又因为它们是许多可视化软件工具的默认设置。但它们通常弊大于利。对于更多的读者来说，检测颜色是一个问题，比你想象的要多，如果用不同的调色板呈现，其他观众会发现更容易理解可视化。

彩虹配色方案“几乎总是 错误的选择 ，”宾夕法尼亚州立大学地理学教授 Anthony C. Robinson 在 Coursera 的在线课程中写道，该课程教学生如何使用地理空间技术绘制数据。

以下是为什么彩虹色是“错误选择”的一些原因：

色盲和订购颜色

色盲的人难以察觉颜色，尤其是红色和绿色。 （尝试 这个色觉测试 看看你是不是其中之一。）色盲会影响 高达 10% 的男性 .这意味着，如果您向数十万观众提供视觉效果，那么您将错失大量观众。

尽管大多数人不是色盲，但彩虹配色方案可能会令人困惑，因为没有明确的 “大于”或“小于” ” 排序颜色的逻辑，警告计算机科学研究人员 David Borland 和 Russell M. Taylor II。人们普遍同意从浅到深的渐变，但对颜色进行不同的排序，如下所示：

“如果给人们一系列灰色油漆片并要求将它们按顺序排列，他们将始终按照从暗到亮或从亮到暗的顺序排列它们。然而，如果给人们红色、绿色、黄色和蓝色的油漆片，并要求他们把它们排列好， 结果各不相同，” 据研究人员称 大卫·博兰德 和 罗素·M·泰勒二世 ，北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学教授。

很难看到变化

可视化讲述了数据变化背后的故事；他们的工作是将复杂的模式简化为一个插图，让您了解（理想情况下一目了然）正在发生的事情。但是人眼并不擅长检测并排放置的不同颜色的边缘。我们更擅长看到单一颜色范围内的微小变化，因为亮度和饱和度值在颜色没有变化的地方平滑变化， 罗伯特·科萨拉写道 , 视觉分析研究员 图片 以及我们如何看待颜色的专家，在他的个人网站 EagerEyes 上。

细节很快就变得技术化了，但关键的教训是彩虹色只有在实际颜色变化时才会显示出差异，而 颜色渐变 让人们看到渐进的变化。

如果您使用彩虹色而不是坚持使用一种颜色的分级刻度，您的观众将很难区分细微差别。

误导性结论

根据您的听众，错误的选择可能会产生严重的后果。在 哈佛大学的一项研究 , 研究人员发现，使用从黑色到红色渐变的心脏动脉二维图比使用彩虹色的 3-D 模型更有效地帮助医生进行诊断。临床研究表明，使用梯度的图表将医生诊断动脉粥样硬化和心脏病的准确率从 39% 提高到 91%。

2-D 动脉图与黑色到红色渐变和 3-D 彩虹色模型的有效性比较。 （图片：Michelle Borkin / 哈佛工程与应用科学学院）

并非所有数据可视化都用于拨打重要的医疗电话，但当记者使用彩虹色来错误地显示定量数据时，它们可能会产生误导。

“如果您将彩虹色用于分类数据，彩虹色还不错，”Drew Skau，可视化架构师 视觉.ly ，在视频采访中告诉波因特。 “如果你用它们来表示连续数据，它们就很糟糕。”

有什么不同？连续数据是定量的，用数字来描述；分类数据是定性的，用文字描述。例如，比较这些分组：

• 异国情调的宠物：龙猫、豹猫、蝎子、咝咝作响的蟑螂、蟒蛇
• 华氏温度：-459.67°F、32°F、212°F
• 选举期间的选举人票：206、270、332

异国情调的宠物彼此相关，但不是连续的——你无法衡量龙猫和豹猫之间的区别。另一方面，温度读数是连续的——它们是具有可测量距离的刻度上的数字。

选举人票是连续的数据，但它们也是发散的。我们想知道中间点是多少（270 张选举人票），因为获得超过 50% 选票的人获胜。因此，数据可视化通常在一端显示蓝色代表民主党，另一端显示红色代表共和党，这是表示不同数据的理想方式。

罗宾逊的这个练习展示了光谱颜色如何使区分 2012 年总统选举期间推文数量（这是定量数据）的差异变得更加困难：

这张地图使用光谱颜色显示了 2012 年总统选举中奥巴马和罗姆尼推文的数量。
（图片：Anthony C. Robinson 博士/宾夕法尼亚州立大学）

这是同一张地图，但 Robinson 已将彩虹色更改为具有不同饱和度的单一色调（紫色）。

（图片：Anthony C. Robinson 博士/宾夕法尼亚州立大学）

但是彩虹色经常被用来说明定量数据，即使是 美国宇航局科学家。 学者们敦促科学界停止使用光谱颜色，科学家和工程师正在 担心准确性 颜色的使用。作为记者，我们可以从研究和论点中学习。

来自专家的帮助

许多数据专家已经构建了有用的工具来帮助您挑选颜色：

• 颜色布鲁尔 作者：Cynthia Brewer、Mark Harrower 和宾夕法尼亚州立大学帮助您设计地图的调色板；您可以选择数据项的数量、数据的类型，甚至色盲安全颜色。
• 颜色工具 由前 NASA 研究人员创建，为复杂的信息图表和航空显示提供专业级应用程序。
• Adobe的库勒 是一个提供配色方案的光滑色轮。
• 波因特 NewsU 的数字工具目录 有一系列工具，您可以使用这些工具开始可视化数据。

颜色很棒——在研究这篇文章时，我发现了一些我从来不知道的事情，比如黄色是 最亮的颜色 彩虹和说其他语言的人 可能会看到颜色 说英语的人不能。颜色有助于使可视化变得令人兴奋，但一些明智的颜色选择可以确保这些可视化更重要的是信息丰富。