Mokslo bendruomenės nariai žino, kad gali būti sudėtinga sukurti auditorijai patrauklų ir vizualiai patrauklų dalyką, ypač kai kalbama apie sudėtingus dalykus. Todėl reikia atsižvelgti į bet kokio tyrimo ar duomenų vizualinę estetiką, kad jie išsiskirtų ir būtų kuo geriau pateikti.

Spalvų paletės nustatymas yra nepaprastai svarbus, kai bandoma sukurti estetiškai patrauklesnį tiriamąjį darbą ar plakatą. Spalvos gali daug ką pasakyti apie duomenis, pavyzdžiui, mėlyna ir raudona spalva karščio žemėlapyje verčia auditoriją galvoti apie karštį ir šaltį, arba net naudojant skirtingas spalvas galima pabrėžti ką nors svarbaus jūsų duomenyse.

Kodėl jums turėtų rūpėti mokslo spalvų paletė?

Vienas iš svarbiausių komunikacijos būdų yra vizualinis. Kiekvieno mokslininko didžiausias interesas - kad skaičiai ir jų informacija būtų kuo tikslesni ir aiškesni, todėl spalva yra vienas iš galingiausių komponentų, padedančių tai pasiekti, nes ji gali vizualiai paversti duomenis prasmėmis. 

Spalvų paletė gali būti naudinga įvairiose srityse, įskaitant pirminį tiesioginį įspūdį apie balsus, atiduodamus per politinius rinkimus, klimato kaitos žemėlapių sudarymą ir net kritulių įtaką žemės ūkio derlingumui. 

Tačiau jei spalvos naudojamos netinkamai, jos gali būti neveiksmingos. Todėl rinkdamiesi spalvų paletę turėtumėte elgtis itin atsargiai, kad išvengtumėte manipuliavimo duomenimis, kai vieni duomenys pabrėžiami labiau nei kiti, nepaisoma asmenų, turinčių spalvinio regėjimo sutrikimų, poreikių arba panaikinama jų reikšmė, kai jie rodomi nespalvotai.

Kaip naudoti spalvas moksliniame darbe?

Šiame skyriuje aprašyti keli pagrindiniai veiksmai, padėsiantys jums sužinoti geriausią praktiką, taikomą mokslo spalvų paletė.

Spalvų pagrindai

Pirmiausia turėtumėte suprasti, kad spalva - tai suvokimas, o žmonės spalvas mato kaip šviesos bangas. Mūsų akys aptinka informaciją, o duomenys iš akių perduodami į smegenis, kurios tai nurodo kaip tam tikrą atspalvį. Objektai atspindi įvairių bangų ilgių derinių šviesą. Mūsų smegenys aptinka šiuos bangų ilgių derinius ir paverčia juos reiškiniu, vadinamu spalva.

Yra trys spalvų rūšys: pagrindinės spalvos (raudona, geltona, mėlyna), antrinės spalvos (spalvos, kurios susidaro sumaišius pagrindines spalvas: žalia, oranžinė, violetinė) ir tretinės spalvos (spalvos, sudarytos iš pagrindinių ir antrinių spalvų, pvz., mėlyna-žalia arba raudona-violetinė). Tai vadinama spalvų ratu.

Šaltinis: peachpit.com

Geriausias mokslo spalvų paletė kombinuotas

Spalvų deriniai su priešingais atspalviais spalvų rate yra vieni geriausių pasirinkimų; šios spalvos gali padėti suprasti duomenis. Tačiau svarbu pažymėti, kad neturėtumėte jaustis suvaržyti naudodami tik priešingus derinius, galite naudoti bet kokį spalvų derinį, jei tik jis yra labai kontrastingas, net jei tai skirtingi to paties atspalvio atspalviai. 
Įrankiai, pvz. Medžiagų paletė arba "Adobe" spalvų ratas, gali padėti nustatyti, nuo kurios spalvos norite pradėti.

Dalykai, kurių reikia vengti

  • Per daug skirtingų atspalvių: Įprasta klaida - paveikslėlyje naudoti per daug skirtingų spalvų. Dažniausiai taip elgiamasi siekiant tikroviškumo. Tipiškas pavyzdys - žalios ir rudos spalvos naudojimas medžiams. Tačiau jei taip elgsitės kiekviename kūrinyje, galiausiai turėsite pernelyg perkrautą vaizdą.
  • Per daug prisotintas: Kuo sodresnė spalva, tuo ji intensyvesnė ir tuo daugiau dėmesio pritraukia, todėl sodrumą geriausia naudoti akcentams ar koncentracijos sritims, o ne visoms formoms, todėl naudokite jį atsargiai. Naudojant per daug sodrių spalvų, gali susidaryti reaktyvinis arba vaivorykštės spalvų žemėlapis. 
  • Nėra spalvų konteksto: Norėdami pasirinkti tinkamą spalvą, atsižvelkite į kontekstą, kuriame ji bus naudojama. Kontekstas yra atsakingas už ribotos paletės, sodrumo ir kontroliuojamų verčių veikimą. Kad vaizdas veiktų efektyviai, viskas, kas jame yra, priklauso nuo aplinkinių komponentų. Pavyzdžiui, raudona spalva atrodo raudonesnė šalia žalių atspalvių; todėl gerai pagalvokite, kokį raudonos spalvos atspalvį naudoti.
  • Galimybė apžvelgti pasiekiamumą: Ginčas dėl dizaino prieinamumo vis labiau įsibėgėja. Tačiau daugelis dizainerių vis dar nepastebi, kad kurti dizainą spalvotai akliems naudotojams arba tiems, kurie naudoja receptinius akinius, yra taip pat svarbu, kaip ir kurti dizainą tiems, kurie jų nenaudoja.

Spalvų prieinamumas

Egzistuoja daugybė spalvinių regos defektų, kurie bendrai vadinami "spalviniu aklumu". Spalvinio regėjimo deficitas (SPD) pasireiškia maždaug 8 proc. vyrų ir 0,5 proc. moterų. Todėl beveik neabejotinai pažįstate žmogų, turintį CVD, o žmogus, turintis CVD, beveik neabejotinai domisi jūsų moksliniais tyrimais.

Vienas paprastas būdas įsitikinti, kad jūsų paveikslas yra tinkamas CVD, - paversti jį pilkos spalvos skale ir pažiūrėti, ar vis dar galite suprasti diagramą taip pat veiksmingai, kaip ir spalvotą. 

Taip pat galite naudoti puikų įrankį, vadinamą Viz paletė ar jūsų spalvos prieinamos asmenims, turintiems įvairių formų spalvinį aklumą.

Per kelias minutes sukurkite moksliškai tikslias infografikas

Patikrinkite, kaip įrankis "Mind The Graph" gali padėti derinti spalvas ir sukurti puikų infografiką, kuris suteiks vizualinės vertės jūsų mokslo tyrimui.

Susiję straipsniai
logotipas-užsisakyti

Prenumeruokite mūsų naujienlaiškį

Išskirtinis aukštos kokybės turinys apie veiksmingą vaizdinį
bendravimas mokslo srityje.

- Išskirtinis vadovas
- Dizaino patarimai
- Mokslo naujienos ir tendencijos
- Mokomosios medžiagos ir šablonai