Teadlaskond on teadlik sellest, et visuaalselt meeldiva või publikule atraktiivse materjali loomine võib olla keeruline, eriti kui tegemist on keeruliste teemadega. Seepärast tuleb iga uuringu või andmete visuaalset esteetikat arvesse võtta, et need paistaksid silma ja oleksid esitatud parimal võimalikul viisil.

Värvipaleti kindlaksmääramine on uskumatult oluline, kui püütakse muuta uurimistöö või plakat esteetiliselt atraktiivsemaks. Värvid võivad andmete kohta palju edasi anda; näiteks sinise ja punase värvi kasutamine soojuskaardil paneb kuulajaid mõtlema kuumale ja külmale, või isegi erineva värvi kasutamine võib teie andmetes midagi olulist esile tuua.

Miks peaksite hoolima teaduse värvipalett?

Üks olulisemaid suhtlusviise on visuaalne. Iga teadlase suurim huvi on muuta numbrid ja nende teave võimalikult täpseks ja arusaadavaks, mistõttu värv on üks võimsamaid komponente selle saavutamiseks, sest selle abil saab andmeid visuaalselt muuta tähendusteks. 

Värvipalett võib olla kasulik mitmes valdkonnas, sealhulgas poliitiliste valimiste esmase kohese mulje saamiseks, kliimamuutuste kaardistamiseks ja isegi sademete mõju põllumajanduslikule viljakusele. 

Kui aga värve kasutatakse halvasti, võivad need olla ebaefektiivsed. Seepärast peaksite värvipaleti valimisel olema äärmiselt ettevaatlik, et vältida andmete manipuleerimist, rõhutades teatud andmeid teistega võrreldes, ignoreerides värvinägemispuudega inimeste vajadusi või kõrvaldades mustvalge kuvamise puhul olulisuse.

Kuidas kasutada värvi oma uurimistöös?

Selles jaotises tutvustame teile mõningaid põhilisi samme, mis aitavad teil õppida parimaid tavasid teaduse värvipalett.

Värvide põhialused

Esimene asi, mida peaksite mõistma, on see, et värv on tajumine, inimesed näevad värve kui valguslaineid. Meie silmad tuvastavad teavet ja andmed edastatakse silmadest meie ajju, mis näitab seda konkreetse värvitoonina. Esemed peegeldavad valgust erinevates lainepikkuste kombinatsioonides. Meie aju tuvastab need lainepikkuste kombinatsioonid ja teisendab need nähtuseks, mida tuntakse värvina.

Värve on kolme liiki: põhivärvid (punane, kollane, sinine), sekundaarvärvid (põhivärvide segamisel tekkivad värvid: roheline, oranž, lilla) ja tertsiaarvärvid (põhivärvidest ja sekundaarvärvidest moodustatud värvid, näiteks sini-roheline või punase-violett). Seda tuntakse värvirattana.

Allikas: peachpit.com

Parim teaduse värvipalett kombinatsioon

Värvirattal vastanduvate toonidega värvikombinatsioonid on ühed parimad valikud; need värvid võivad aidata andmete mõistmisel. Oluline on siiski märkida, et te ei tohiks end piirata ainult vastandkombinatsioonide kasutamisega, võite kasutada mis tahes värvikombinatsiooni, kui see on äärmiselt kontrastne, isegi kui see on sama tooni erinev toon. 
Tööriistad, nagu Materjalipalett või Adobe Color Wheel, võib aidata teil määrata, millise värviga soovite alustada.

Asjad, mida vältida

  • Liiga palju erinevaid värvitoone: Tüüpiline viga on kasutada pildil liiga palju erinevaid värve. Enamasti teevad inimesed seda realistlikkuse saavutamiseks. Rohelise ja pruuni värvi kasutamine puude puhul on tüüpiline näide. Kuid kui teete seda iga tükiga, siis on pilt lõpuks liiga segane.
  • Liiga küllastunud: Mida küllastatum on värv, seda suurem on selle intensiivsus ja seda rohkem tähelepanu see tõmbab, mistõttu on kõige parem kasutada küllastust pigem rõhuasetuste või kontsentreeritud alade kui tervete vormide puhul, seega kasutage seda ettevaatlikult. Liiga paljude värvide kasutamine sügavas küllastuses võib tekitada jeti- või vikerkaarevärvikaardi. 
  • Värvikontekst puudub: Arvestage, millises kontekstis värvi kasutatakse, et valida õige värv. Kontekst vastutab piiratud värvipaleti, küllastuse ja kontrollitud väärtuste toimimise eest. Tõhusaks tööks sõltub kõik teie pildil olevad elemendid seda ümbritsevatest komponentidest. Punased värvid tunduvad näiteks roheliste toonide kõrval punasemad; seega mõtle hoolikalt, kui määrad, millist punast tooni kasutada.
  • Ülevaatlik ligipääsetavus: Vaidlus disaini juurdepääsetavuse üle on kuumenemas. Paljud disainerid jätavad aga jätkuvalt tähelepanuta, et disainimine värvipimedatele või retseptiprille kasutavatele inimestele on sama oluline kui disainimine neile, kes neid ei kasuta.

Värvide kättesaadavus

On olemas arvukalt värvipõhiseid nägemishäireid, mida ühiselt nimetatakse "värvipimeduseks". Värvinägemispuudulikkus (CVD) mõjutab umbes 8 protsenti meestest ja 0,5 protsenti naistest. Selle tulemusena tunnete peaaegu kindlasti kedagi, kellel on CVD, ja keegi, kellel on CVD, on peaaegu tõenäoliselt huvitatud teie teaduslikust uurimistööst.

Üks lihtne meetod, millega saate kinnitada, et teie joonis on CVD-sõbralik, on muuta see halltoonideks ja vaadata, kas te saate joonisest ikka veel sama tõhusalt aru kui värvilise joonise puhul. 

Võite kasutada ka suurepärast tööriista nimega Viz-palett et näha, kas teie värvid on erinevate värvipimeduse vormidega inimestele kättesaadavad.

Tee teaduslikult täpne infograafia minutitega

Vaadake, kuidas Mind The Graph tööriist võib aidata teil värvide kombineerimisel luua suurepärast infograafikat, mis lisab teie teaduslikule uuringule visuaalset väärtust.

Seotud artiklid
logo-subscribe

Tellige meie uudiskiri

Eksklusiivne kvaliteetne sisu tõhusa visuaalse
teabevahetus teaduses.

- Eksklusiivne juhend
- Disaini näpunäited
- Teaduslikud uudised ja suundumused
- Juhendid ja mallid