科学界では、特に複雑なテーマを扱う場合、聴衆にとって視覚的に楽しい、あるいは魅力的なものを作り出すのは難しいことだと認識しています。そのため、研究やデータを目立たせ、最適な形で提示するためには、視覚的な美しさを考慮しなければなりません。

論文やポスターをより魅力的なものにするためには、カラーパレットを設定することが非常に重要です。例えば、ヒートマップで青と赤を使うと、観客は暑さと寒さを連想しますし、別の色を使うことで、データの重要な部分を強調することができます。

にこだわる理由は? サイエンスカラーパレット?

コミュニケーションの最も本質的なモードのひとつは、視覚的なものです。科学者の最大の関心は、数字とその情報を可能な限り正確かつ明確にすることです。したがって、データを視覚的に意味に変換できる色は、これを実現するための最も強力な要素のひとつとなります。 

カラーパレットは、政治的な選挙における投票の最初の印象、気候変動のマッピング、さらには降雨が農業の肥沃度に与える影響など、さまざまな分野で役に立つ。 

しかし、色の使い方が悪いと、効果がない場合もあります。ですから、カラーパレットを選ぶ際には、特定のデータを他のデータよりも強調したり、色覚異常の人のニーズを無視したり、白黒で表示したときの意味をなくすなど、データ操作にならないように細心の注意を払う必要があります。

研究論文で色を使うには?

のベストプラクティスを学ぶための基本的なステップを紹介します。 サイエンスカラーパレット

色の基礎

まず理解していただきたいのは、色は知覚であるということです。色は光の波動として人間に見えています。私たちの目が情報を感知し、データが目から脳に伝達され、それが特定の色相として示されるのです。物体は、さまざまな波長の組み合わせで光を反射しています。この波長の組み合わせを脳が感知し、色という現象に変換しているのです。

色には、赤・黄・青の3原色、緑・橙・紫の3原色を混ぜた2次色、青緑や赤紫のように3次色と2次色を混ぜた色の3種類があります。これをカラーホイールという。

ベスト サイエンスカラーパレット 組み合わせ

カラーホイール上の反対色相との色の組み合わせは、最も優れた選択肢の一つであり、これらの色はデータの理解に役立つ。ただし、反対色の組み合わせにとらわれることなく、コントラストが強ければ、同じ色相の異なる色であっても、どのような組み合わせでもよい。 
のようなツール。 素材パレット または アドビカラーホイールは、どの色から始めるかを決める手助けをします。

避けるべきこと

  • 色合いが違いすぎる。 よくある間違いは、画像の中にたくさんの色を使いすぎてしまうことです。多くの場合、リアルさを出すためにこのようなことをします。例えば、木に緑と茶色を使うのは、その典型的な例です。しかし、すべての作品にこのような色使いをすると、過剰にごちゃごちゃした画像になってしまいます。
  • 飽和しすぎ。 彩度が高いほど強度が増し、注目を集めることができます。そのため、彩度は形全体ではなく、ハイライトや集中する部分に採用するとよいので、注意して使ってください。深い彩度で多くの色を使いすぎると、ジェットやレインボーのカラーマップになることがあります。 
  • カラーコンテキストがない。 色が活用される文脈を考えて選択する。文脈は、限られたパレット、彩度、制御された値の運用を担っている。効果的に機能させるためには、画像内のすべてのものが周囲の構成要素に依存する必要があります。例えば、赤は緑の隣にあるとより赤く見えるので、どの赤の色合いを使うか決めるときは慎重に考えましょう。
  • アクセシビリティを見渡せる。 デザインのアクセシビリティに関する議論が活発化しています。しかし、多くのデザイナーは、色覚異常のユーザーや処方箋付き眼鏡を使用するユーザーのためのデザインは、そうでないユーザーのためのデザインと同様に不可欠であるという事実を見過ごし続けています。

カラーアクセシビリティ

"色覚異常 "と総称される、色に基づく視覚障害は数多く存在します。色覚異常(CVD)は男性の約8%、女性の約0.5%が罹患しています。その結果、あなたはほぼ間違いなくCVDの人を知っており、CVDの人はほぼ間違いなくあなたの科学研究に関心を持っています。

図がCVDに適しているかどうかを確認する簡単な方法は、図をグレースケールにして、カラーのときと同じように効率的に理解できるかどうかを確認することです。 

という優れたツールを利用することもできます。 ビズパレット をご覧いただき、様々な色覚異常の方に対応できる色であるかどうかをご確認ください。

科学的に正確なインフォグラフィックスを数分で作成

Mind The Graphツールは、色の組み合わせによって、科学研究に視覚的価値を与える優れたインフォグラフィックを作成するのに役立つかもしれません。

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