Los colores suelen ser esenciales para transmitir datos científicos, desde mapas meteorológicos hasta la superficie de Marte. Pero, ¿alguna vez consideró que una combinación de colores podría ser "poco científica"? Bien, ese es el caso de las escalas de colores que utilizan colores similares a los del arco iris y rojo-verde, porque efectivamente distorsionan los datos. Y si eso no fuera lo suficientemente malo, son ilegibles para aquellos con cualquier forma de daltonismo. Investigadores de la Universidad de Oslo y la Universidad de Durham explican mapas de color científicos, y presentar soluciones fáciles de usar y de descarga gratuita en un documento de acceso abierto publicado hoy en Comunicaciones de la naturaleza .

El uso de todo el arco iris de colores es omnipresente en la ciencia y en datos sociales cotidianos comunes, como mapas meteorológicos y advertencias de peligro. Durante muchos años, la opción de coloración predeterminada en los programas de software era el "jet, como un arcoíris, "y mucha gente simplemente parece atraída por la variedad de colores que ofrece un arco iris.

"Los arcoíris son fantásticos, "explica el autor principal, Fabio Crameri, "pero en el contexto de la exhibición científica, técnico, datos médicos o similares, es necesario detenerlo ". Esto se debe a que las propiedades de los colores, y la forma en que el ojo humano los entiende puede provocar distorsiones. Por lo tanto, no es solo un problema para los científicos, sino también para los editores de revistas, comunicadores visuales, periodistas, administradores y sociedad en general.

Dos de esas propiedades que pueden causar distorsión son la uniformidad (no) perceptiva y el orden. Estos se refieren esencialmente al cambio de color y luminosidad, y un orden de colores intuitivo, respectivamente. Por ejemplo, una escala generalmente debe comenzar (o terminar) con un tono más claro en un extremo y cambiar suavemente a un tono más oscuro en el otro. Esto puede involucrar diferentes colores (o matices) pero debe cumplir con los criterios de luminosidad / brillo. Naturalmente, Algunos conjuntos de datos necesitarán diferentes opciones de coloración que otros (por ejemplo, datos secuenciales o divergentes), pero aún así deben cumplir con la uniformidad de percepción y otros criterios científicos tanto como sea posible.

Una prueba simple es pensar en imprimir los resultados en blanco y negro. ¿Sería posible diferenciar entre las partes alta y baja de los datos? Otro ejemplo es tomar una imagen conocida, como una persona, en blanco y negro y comparándolo con lo que parece en un mapa del arco iris ('jet'), una alternativa científica ('batlow'). Está claro que la alternativa científica batlow hace un trabajo mucho mejor que el chorro de arco iris para recuperar la imagen original.

Otra razón importante por la que los mapas no científicos deben borrarse es que son ilegibles para las personas con daltonismo:se estima que el 0,5% de las mujeres y el 8% de los hombres en todo el mundo tienen una forma de deficiencia en la visión de los colores. Como ejemplo, la trayectoria modelada de un huracán o una advertencia de intensidad de inundación son infractores recurrentes del arco iris, pero ¿cómo pueden aquellos con deficiencias en la visión del color discernir esta información cuando se muestra con una escala similar a un arco iris?

Ha habido varios esfuerzos notables por parte de la comunidad científica para producir opciones científicas de coloración, como Colorbrewer y CMOcean. El investigador Fabio Crameri es un científico que ha estado abogando por el uso de mapas de color científicos y la creación gratuita, alternativas fáciles de usar durante varios años. En esta última "perspectiva" Comunicaciones de la naturaleza pieza, junto con su colega Grace Shephard del Centro para la Evolución y la Dinámica de la Tierra (CEED; Universidad de Oslo) y el colaborador Philip Heron en la Universidad de Durham, exploran los mapas de colores, contribuciones de la comunidad, y presentar algunas pautas y recursos claros para que prevalezcan los mapas de color científicos.