Una de las paletas de colores predeterminadas más populares, arcoíris, puede producir información engañosa. Crédito:Shutterstock
La elección del color para representar información en imágenes científicas es una parte fundamental de la comunicación de hallazgos. Sin embargo, una serie de paletas de colores que se utilizan ampliamente para mostrar resultados científicos críticos no solo son peligrosamente engañosas, pero también ilegible para una parte de la población.
Por décadas, Los científicos han estado presionando por un cambio duradero para eliminar tales paletas del consumo público, pero la batalla por la accesibilidad universal en la comunicación científica continúa.
Un mapa de colores es una paleta de varios colores diferentes que asignan valores a las regiones de un gráfico. Un ejemplo de mapa de colores engañoso es el arcoíris, que generalmente comienza con azul para valores bajos, luego pasando por cian, verde, amarillo, naranja, y finalmente rojo para valores altos. Esta combinación de colores no es divergente, que nos permitiría percibir visualmente un valor central, ni secuencial, lo que haría intuitiva la organización de valores de menor a mayor.
El color da vida a los datos
El uso de gráficos de barras de colores puede permitir a los científicos transformar sus datos recopilados en algo significativo para compartir ampliamente. Esta podría ser la primera impresión directa de un agujero negro, el mapeo de los votos emitidos en las elecciones políticas, la planificación de una costosa ruta de rover en la topografía marciana, la comunicación esencial del cambio climático o el diagnóstico crítico de enfermedades cardíacas.
A pesar de la clara importancia del color, Los científicos a menudo eligen la configuración de paleta predeterminada del software de visualización que se está utilizando.
Topografía de la superficie marciana representada con una barra de colores del arco iris. Crédito:NASA
Datos distorsionados
Las paletas de colores arcoíris (o jet) suelen ser la configuración predeterminada del software, pero el hermoso trazo de azul a rojo es engañoso cuando se muestran datos científicos.
Fundamentalmente, el cambio entre los colores de la paleta no es uniforme. Por ejemplo, el cambio entre azul y verde y luego entre amarillo y rojo ocurre en una distancia corta. Vik y batlow, son ejemplos de paletas de colores uniformes, donde los colores cambian suavemente a lo largo de la barra de colores.
Para poner esto en contexto, tener una paleta que cambia violentamente entre colores es como tener una posición en el eje xoy con números que no están espaciados uniformemente. En mapas de color jet, esto sería el equivalente a tener los números del uno al cuatro juntos y del ocho al diez separados. Un degradado de color tan desigual significa que ciertas partes de la paleta se resaltarían naturalmente sobre otras, distorsionando los datos. El espacio de color RGB basado en el cual se crean tales gradientes de color desiguales es matemáticamente simple, pero no en sintonía con la forma en que percibimos los colores y vemos las diferencias entre ellos.
El impacto de un esquema de color desigual (chorro) y uniforme (batlow) en una imagen en escala de grises de la Tierra, Marie Skłodowska Curie y una manzana. Batlow replica la imagen debido a su suave degradado de color, mientras que el jet distorsiona la imagen. Crédito:Fabio Crameri, Autor proporcionado
Ciencia inaccesible
Otro problema con una paleta de colores desigual como el arco iris es que los datos presentados con estos colores pueden ser ilegibles o inexactos para las personas con deficiencia visual o daltonismo. Los mapas de color que incluyen colores rojo y verde con una luminosidad similar no pueden ser leídos por una gran parte de la población.
La estimación general es que el 0,5 por ciento de las mujeres y el ocho por ciento de los hombres en todo el mundo están sujetos a una deficiencia en la visión de los colores. Si bien estas cifras son menores y casi desaparecen en las poblaciones del África subsahariana, es probable que sean significativamente más altos en poblaciones con una fracción más grande de personas blancas ya que, por ejemplo, en Escandinavia.
Es innecesario afirmar que los resultados científicos deberían poder ser vistos por tantas personas como sea posible, y esas deficiencias en la visión de los colores deben tenerse en cuenta.
Mapas de color como se ve con cualquiera de las tres formas comunes de deficiencia de la visión del color humana (deuteranopía, protanopia y tritanopia), y para escala de grises (que representa el daltonismo total o impresiones simples en blanco y negro). Arcoíris, el mapa de color más utilizado, no produce un degradado uniforme y no es legible de forma universal. Crédito:Fabio Crameri
El camino sinuoso hasta el final del arco iris.
Los problemas con el jet, El arco iris y otras paletas de colores desiguales se conocen desde hace años. Aunque ciertos campos de la ciencia han realizado cambios significativos en las mejores prácticas sobre la política del color, otras áreas se han quedado con su configuración predeterminada.
Como investigadores interesados en una comunicación de datos más eficaz, describimos los enfoques que los científicos pueden hacer para comunicar sus hallazgos de manera más eficiente:evite el uso de paletas de colores predeterminadas de chorro o arco iris; si es necesario utilizar rojo y verde, asegúrese de que no tengan la misma luminosidad para la accesibilidad; y use una paleta que cambie uniformemente entre los colores.
Existe un reconocimiento creciente de los desafíos asociados con las paletas de arcoíris. Algunas publicaciones académicas, como Naturaleza Geociencia —Han adoptado una política de paleta de colores más uniforme para las nuevas presentaciones. El Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático tiene pautas amigables para los daltónicos para las cifras.
Los paquetes de software como MATLAB y Python han eliminado el arco iris como su paleta de colores predeterminada para las funciones de visualización de datos. Sin embargo, old habits die hard and vigilance is still required—it is important to call out poor color choices when noticed (otherwise the trends keep repeating).
Comparison of two maps showing temperature anomalies using jet and vik colour maps — with jet, the data is distorted. Credit:Fabio Crameri
Better science communication, better outcomes
The importance of accurately sharing scientific data in an accessible manner cannot be understated. Uneven color gradients are often chosen to artificially highlight potential danger zones, such as the boundaries of a hurricane track or the current virus spread.
Decisions based on data being unfairly represented could produce, por ejemplo, a Martian rover being sent over terrain that is too steep as the topography was inaccurately visualized, or a medical worker making an inaccurate diagnosis based on uneven color gradients.
Accessible science for all starts with moving away from defaults. This can start with students learning to pick even color gradients for term projects, to international publishers rejecting papers for misleading figures. Un día, it may even include the Meteorological Service of Canada moving away from dramatic uneven palettes to highlight weather changes.
Fundamentalmente, using an inaccurate color map is equivalent to a wilful misleading of the public by distorting data, and this has significant potential consequences.
Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original. 
