La evidencia en los gráficos rojo-púrpura-azul

Question

Por alguna razón he visto una preponderancia de gráficos cuyos esquemas de color (para representar una variable continua) pasan del rojo al púrpura y al azul. Aquí hay sólo un ejemplo (de una entrada de blog, pero he visto muchos ejemplos publicados):

Personalmente, encuentro imposible asociar claramente el cambio de color con un aumento en la magnitud de la variable trazada, pero me doy cuenta de que el color es por su naturaleza subjetivo y el hecho mismo de haberlo visto tanto me hace sospechar que hay una razón para ello.

¿Existe un claro consenso sobre las transiciones rojo-púrpura-azul en la literatura?

Answer 1

Para explicar mi comentario anterior, mi sospecha fue confirmada en parte por el código publicado para crear el gráfico arriba mencionado en el blog de descubrimiento del conocimiento . ¿Quizás ve muchos de estos ejemplos utilizando gráficos ggplot2? Parece que el valor por defecto de gradiente_de_escala_de_color es de azul a rojo. Me parece que es una interpolación por defecto a lo largo de El espacio de color del LAB en oposición a RGB (así que no estoy seguro de la transformación exacta), pero el resultado parece bastante similar. A continuación se muestra un ejemplo en R para la mezcla variable de Rojo y Azul mientras se mantiene el verde a un 0 constante.

red <- rep(seq(15,255,15),16)
blue <- rep(seq(15,255,15), each = 16)
color <- rgb(red = red, green = 0, blue = blue, maxColorValue = 255)
plot(x = red, y = blue, col = color, pch = 19, cex = 3)

Para explicar por qué es una mala elección (como está escrito en el help(scale_color_gradient) página) para las escalas de color secuenciales (es decir, de bajo a alto) normalmente se quiere mantener el tono constante y variar el croma y la luminancia (donde el croma y la luminancia se definen en el La escala de colores de Munsell ). O, más directamente, la gente no suele interpretar las variaciones de color como un valor más alto o más bajo, pero la gente suele asociar colores más oscuros o más claros en una escala ordinal.

Una interpolación de azul a rojo como esta podría ser una opción defendible para un esquema de color divergente, pero típicamente queremos más contraste entre los tonos. Vea el scale_gradient2 página de ayuda para algunos ejemplos. Así que, de acuerdo con los principios de la percepción visual de la gestalt, sugeriría reescribir la trama citada a continuación;

(p + geom_point(aes(x = month, y = year, size = Value, colour = VIX),shape=16, alpha=0.80) +
    scale_colour_gradient(limits = c(10, 60), low="red", high="black", breaks= seq(10, 60, by = 10))  +
    scale_x_continuous(breaks = 1:12, labels=c("Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec")) +
    scale_y_continuous(trans = "reverse") +
    theme_bw() + opts(panel.grid.minor=theme_blank(), panel.grid.major=theme_blank())
)

Esto es ciertamente una tarea visual difícil, ya que los pequeños puntos necesitan algo de color para poder distinguirlos del fondo (eliminé las líneas de cuadrícula y el fondo gris para proporcionar más contraste). Otras opciones gráficas pueden ser escalar los puntos para que los puntos más pequeños sean ligeramente más grandes y utilizar un contorno para que se distingan más obviamente del fondo. Pero, OMI, un enfoque más fructífero no es a través de la carta térmica, sino arreglando el trazado de las líneas (ver una discusión similar en cumpleaños por día del año por Andrew Gelman ).

(p + geom_line(aes(x = Date, y = Value), alpha = 0.2) +
     geom_point(aes(x=Date, y=Value, size=VIX), shape=1)
)

Para otras referencias sobre la utilización del color en las parcelas, sugeriría el trabajo de la cartógrafa Cynthia Brewer. Su ColorBrewer las escalas se implementan ampliamente y se están convirtiendo en un estándar de facto para la generación de escalas de color.