論文中靚麗的顏色讓科學變得不嚴謹

數據科學家表示，學術論文中圖譜的色彩太多了。在圖表中加入顏色可以讓圖表更生動，表達更多的信息，然而也會欺騙人們的大腦，讓人們覺得論文不那麼嚴謹認真。

多彩的圖表或插圖是為了在視覺上傳遞更多的數據和內容。它們在那些拆開都認識，連起來就看不懂的論文中是最引人注目的地方。通常，我們會在一張圖中表示多種數據，從而找到數據之間的聯繫。當我們只有兩種數據的時候，我們只需要建立一個坐標系就行。

但是，如果我們要在一個圖表中表現三種數據，例如，腦部掃描會得到一張大腦切面的圖像，它的x軸和y軸代表著水平和垂直位置。不過，人們還想將每個點上流過的血量信息表示在這張圖上，又無法在紙上很好地用立體坐標系表示，因此研究人員通常使用顏色來表示第三類數據。紅色表示血流量較大，藍色表示血流量較小。通過某些軟體，可以很輕鬆地畫出這些帶有顏色的圖像。

然而，人類感知顏色的能力並不如感知位置的能力那樣強大。加州大學伯克利分校的數據科學家Nathaniel Smith和Stefanvander Walt很好地解釋了這個問題，我們的大腦通常能準確地感知兩個物體之間的距離，所以用坐標系來表示的數據可以很直觀地表現一些問題。但是感知顏色更為複雜和困難，例如在天邊有一道彩虹，橙色的色相應該是正好在紅色和黃色的正中間，但是我們的大腦會認為橙色的光芒比起實際上，會更加紅或者更加黃一點。

我們大腦感知顏色的方式是非線性的，這可能有點難以理解。如果在選擇論文圖表中的顏色時不夠謹慎認真，那麼人們在閱讀的時候可能會出現偏差。例如，0和1的差距，用顏色來表示的話，人們可能會覺得這個差距只有0.8。

這個問題影響很大，當研究人員用顏色來表示精確的實驗數據時，會迷惑讀者的大腦，讓讀者誤解數據之間的關係。在大多數情況下，人們在用某些專業軟體繪製圖表時，使用的是軟體默認的顏色集。但是Smith和Walt表示，研究人員需要改用經過專業設計的顏色集，以免在讀者的大腦中出現「感知誤差」。經過專業人員設計的顏色，可能不那麼奪人眼球，但是可以向大多數人準確地傳遞數據中所蘊含的含義。

科學家們可以通過了解「感知誤差」來避免它們的產生，然而不可能完美地做到這一點，因為每個人感知顏色的方式都不一樣。儘管色彩會對人們的大腦產生迷惑，不過這並不影響之前那些論文的正確性，因為科學家是通過數據而不是圖表來推導出結論的。這對於論文來說，僅僅是錦上添花的一筆。

本文譯自 livescience，由譯者 bakako 基於創作共用協議(BY-NC)發布。

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