Pensando em melhores gráficos e uso de cores

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Quando comecei a trabalhar como Editor-chefe da Journal of Economic Perspectives em 1986, fazer números para artigos acadêmicos ainda era relativamente caro. A mudança para figuras geradas por software estava começando, mas com muitos soluços – por exemplo, tivemos que comprar uma impressora mais cara que pudesse produzir figuras além de texto. Na minha casa na época, a Universidade de Princeton ainda empregava um desenhista habilidoso para criar belas figuras, usando ferramentas como pontos de plotagem e traçado ao longo da borda de uma curva francesa, que agora são o mesmo que a régua de cálculo.

Gerar números agora se tornou barato: na verdade, vejo cada vez mais os primeiros rascunhos em meu diário que incluem pelo menos uma dúzia de números e muitas vezes mais. Às vezes suspeito que as figuras foram geradas para slides que podem ser mostrados durante uma apresentação ao vivo, e então o papel foi escrito em torno da série de figuras. Economistas e outros cientistas sociais, gostemos ou não, precisam saber algo sobre o que constitui um bom gráfico. Susan Vanderplas, Dianne Cook e Heike Hofmann fornecem alguns antecedentes em “Testando gráficos estatísticos: O que faz um bom gráfico?” (Revisão Anual de Estatísticas e sua Aplicação, 2020, assinatura necessária).

Com um bom gráfico ou figura estatística, os leitores devem ser capazes de ler as informações ou ver os padrões com uma precisão razoável (embora as pessoas tenham tendência a arredondar para cima ou para baixo). Conforme os autores escrevem (citações omitidas):

Um ponto de partida útil é aplicar os princípios da gestalt de percepção visual, como proximidade, similaridade, região comum, destino comum, continuidade e fechamento, aos gráficos de dados. Esses princípios são úteis porque bons gráficos aproveitam a capacidade do sistema visual humano de processar grandes quantidades de informações visuais com relativamente pouco esforço.

Os autores discutem pesquisas sobre até que ponto certos gráficos atendem a esse objetivo: por exemplo, pode-se usar métodos de “pensar em voz alta”, onde os sujeitos falam sobre o que estão vendo e pensando ao olhar para várias figuras ou estudos de rastreamento ocular para descobrir o que as pessoas estão realmente olhando. Eles também se concentram em gráficos estatísticos, não na produção de “infográficos” mais artísticos. Junto com dicas gerais, tenho me interessado nos últimos anos sobre o uso de cores.

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Os autores argumentam que, ao usar uma gama de cores, a prática recomendada é usar uma cor neutra entre uma gama de duas outras cores. Eles também apontam que o olho humano não distingue gradações em todas as cores igualmente bem: “Também é importante considerar o sistema perceptivo humano, que não percebe tons de maneira uniforme: Podemos distinguir mais tons de verde do que qualquer outro tom, e menos tons de amarelo, então os esquemas de cores univariados verdes fornecerão uma discriminação mais precisa do que outras cores, porque o sistema perceptivo humano evoluiu para funcionar no mundo natural, onde os tons de verde são abundantes. ” Em termos de percepções fisiológicas humanas, “uma parte significativa do espaço de cores é dedicada aos verdes e azuis, enquanto regiões muito menores são dedicadas às cores violeta, vermelho, laranja e amarelo. Essa irregularidade no mapeamento de cores é uma das razões da o esquema de cores do arco-íris em tons é inferior ao ideal – a distância entre os pontos em um determinado espaço de cores pode não ser igual à distância entre os pontos no espaço perceptivo. Como resultado do mapeamento desigual entre o espaço de cores e o espaço perceptivo, os esquemas de cores em vários tons não são recomendados. ” Além disso, algumas pessoas são daltônicas: o tipo mais comum é a incapacidade de distinguir entre vermelho e verde, mas também há pessoas que têm dificuldade em distinguir entre azuis e verdes e entre amarelos e vermelhos.

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Dadas essas realidades, que gama de cores é recomendada? O gradiente roxo-laranja inferior ambos os círculos através de uma cor neutra e também é distinguível por pessoas com qualquer tipo de daltonismo. Obviamente, isso não significa que deva ser usado sempre: as pessoas podem ter associações mentais com cores (digamos, azul associado ao frio) que tornam útil usar outras cores. Mas vale a pena lembrar.

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Para um exemplo de como um gráfico melhor pode ajudar na percepção, considere este exemplo. O gráfico mostra as notificações de tuberculose na Austrália em 2012, divididas por idade e sexo. O painel superior mostra os gêneros lado a lado para cada faixa etária, com duas cores usadas para distinguir os gêneros. O painel inferior mostra grupos de idade lado a lado para cada gênero, com cinco cores usadas para distinguir as idades. Os autores argumentam que os argumentos de “região comum” tornam mais fácil para a maioria dos espectadores obter informações da figura superior.

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Finalmente, aqui está um exemplo de um gráfico que é “interativo”, embora seja estático. O gráfico mostra o número médio de nascimentos em cada dia do ano. Observe que, embora haja muitos sombreados, ele está em verde, então as distinções são mais fáceis de perceber. As principais lições se destacam facilmente: como mais bebês nascidos no verão do que no inverno, e menos nascimentos em feriados como 4 de julho, Dia de Ação de Graças, Natal e Ano Novo. Além disso, a tendência natural de um leitor é verificar sua própria data de nascimento – o que torna a figura interativa. É fácil imaginar outros tipos de números – por idade, gênero, localização, renda, educação e assim por diante – que podem fazer com que os leitores interajam de maneira semelhante, verificando os dados de seu próprio grupo.

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Para aqueles que desejam se aprofundar, o artigo tem muito mais exemplos e citações. Para mais informações sobre apresentações gráficas de dados, um ponto de partida útil do periódico onde trabalho como Editor-chefe é o artigo de Jonathan A. Schwabish na edição do inverno de 2014. “An Economist’s Guide to Visualizing Data.” Journal of Economic Perspectives, 28 (1): 209-34. De seu resumo: “Era uma vez uma imagem valendo mais que mil palavras. Mas com notícias online, blogs e mídias sociais, uma boa imagem agora pode valer muito mais. Economistas que querem divulgar suas pesquisas, tanto dentro e fora da sala de seminário, deve investir algum tempo pensando em como construir gráficos atraentes e eficazes. “
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