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L’altro giorno, il mio giornale locale ha mostrato quella che ha chiamato una “foto” dell’uragano Matthew. Questa heatmap raggiunge uno dei compiti principali della visualizzazione: attira l’attenzione. Tuttavia, lo fa ad un costo troppo alto per me a causa del suo cattivo uso del colore.

Quando ho guardato per la prima volta questa visualizzazione, ho pensato che il grigio fosse costituito dalle nuvole e il blu dal mare. Dopo aver dato un’occhiata più approfondita, ho capito che non poteva essere così. Il mio cervello ha quindi iniziato a vedere l’immagine come un vortice che si trasforma in due tunnel. Tuttavia, questo mi ha portato a un grave errore di interpretazione: vedere una luce alla fine del tunnel a sinistra. Questo è un problema, perché il mio cervello sta facendo esattamente la conclusione sbagliata. La lettura corretta è, sospetto, che questo è l’occhio del ciclone e molto più tranquillo delle aree circostanti.

La visualizzazione di cui sopra è, senza dubbio, grande se siete stati addestrati a leggerla. Ma quante persone hanno ricevuto un tale addestramento? Io di sicuro faccio fatica a capire cosa significa senza un grande sforzo. Questo perché non sta usando lo schema di colori dell’arcobaleno, ma nero, grigio, blu, verde, giallo, rosso e di nuovo nero. Questo non è un ordine naturale dei colori in natura, il che rende difficile per il nostro cervello decodificarlo automaticamente. Per esplorare meglio questo problema, esamineremo un compito di visualizzazione più semplice: una heatmap di un vulcano.

Il grafico prospettico 3D qui sopra mostra un vulcano. È attraente e vediamo molti degli attributi del vulcano, ma non il suo lato più lontano né la profondità della caldera.

La heatmap qui sotto usa una scala giallo-blu. Ci permette di avere un’idea del lato lontano del vulcano e della profondità della caldera. A seconda di quando guardo questa heatmap, traggo conclusioni molto diverse. A volte, vedo una supernova. Dato che non capisco bene le supernovae, questo confronto mi confonde piuttosto che aiutarmi. Il più delle volte il mio cervello vede il blu come il mare, il verde come la vegetazione e il giallo come il vulcano. Così, il mio cervello deduce che c’è acqua nella caldera del vulcano. Certo, la leggenda mi dice che la mia interpretazione è sbagliata. Il problema di base, però, è che l’aspetto qualitativo della heatmap – i colori blu, verde e rosso – mi porta fuori strada.

La prossima heatmap mostra come un po’ meno crea qualcosa di meglio. Ho rimosso il giallo. A causa del modo in cui funziona il colore, questo significa che anche il verde è stato tolto dalla heatmap. Ora la heatmap mostra il tipo di gradazione che appare in natura (per esempio, nuvole contro un cielo blu, profondità dell’acqua). Il nostro cervello è già in sintonia con la lettura della visualizzazione. Forse questa e la visualizzazione precedente vi sembrano ugualmente interpretabili; restate con me, perché il punto diventerà molto più chiaro con il prossimo paio di esempi.

Regole per l’uso del colore nelle heatmap

La treemap con ombreggiatura heatmap qui sotto è della Harvard Business Review. Lo schema di colori che usa coinvolge grigi, rossi, verdi e gialli. Come per la precedente immagine satellitare migliorata dell’uragano, se addestrata, sono sicuro che puoi leggerla. Tuttavia, leggerla è un lavoro duro, come discusso in La regola dei 5 secondi e la necessità di creare una visualizzazione immediatamente riconoscibile.

Contrasta con quella sotto, che mostra molti più dati. Usa quasi lo stesso schema di colori. Ma è una visualizzazione di gran lunga migliore. La ragione è il modo in cui il colore è usato. Il colore delimita le tre cause di morte. L’intensità all’interno dei colori comunica il cambiamento nei tassi di morte nel tempo.

Gli esempi di cui sopra possono essere riassunti in due regole:

1. Rappresentare i gradi nelle heatmap tramite ombreggiatura, usando un singolo colore mescolato con bianco, nero o grigio.
2. Utilizzare i colori per rappresentare le differenze qualitative.

Utilizzare i colori per rappresentare i punteggi alti o bassi

Un tipo speciale di differenza qualitativa è se i risultati sono sopra o sotto la media. L’esempio qui sotto mostra come la preferenza per diverse marche di cola (le colonne) si relaziona al grado di gradimento delle marche. Il bianco è usato per indicare un rapporto medio, il blu indica sopra la media e il corallo indica sotto la media. I gradi dell’ombreggiatura indicano la forza del rapporto. Questo schema di colori ci permette di confermare rapidamente un modello ovvio. Le celle blu nella diagonale principale della tabella mostrano che le persone, in media, danno le valutazioni più alte per le marche che preferiscono. E attira rapidamente la nostra attenzione su altri modelli. I bevitori di Coca-Cola danno valutazioni inferiori alla media per tutte le altre marche, mentre i bevitori di Pepsi-Max sono disposti positivamente a tutte le marche tranne la Coca-Cola.

Questo stesso principio è usato nelle meravigliose mappe del CDC. La mappa qui sotto mostra le malattie cardiache per i maschi. Qui, il verde è usato per mostrare sotto la media e il marrone sopra la media. Questo è un continuum naturale in natura, quindi il nostro cervello ha alcuni meccanismi incorporati per capire la scala. Inoltre, i colori hanno un significato ovvio nel contesto dei dati: il verde è sano; il marrone è morente. E gli autori hanno fornito due legende, per massimizzare la possibilità che le persone traggano le giuste inferenze dalla colorazione.

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