Falls ihr jetzt denkt, dass das ganze doch eine ziemlich müßige Spielerei ist – weit gefehlt. O.k., wenn ich bei unseren Spannungsverteilungen nicht gleich sehe, was Sache ist, ist das nicht so schlimm, zum Auswerten verlasse ich mich eh nicht auf die bunten Bildchen sondern lese Zahlenwerte an kritischen Punkten aus. Aber auch zum Beispiel in der Medizin verlässt man sich ja oft auf Visualisierungen. Ein schönes Beispiel liefert ein paper von Borkin et al. Da geht es um die Spannung Spannung in Arterien – wenn die zu klein ist, ist das ein Hinweis auf eine gefährliche Erkrankung. (Fragt mich nicht, wie das genau gemessen wird…) Um zu sehen, wie Menschen auf unterschiedliche Farbschemata reagieren, wurden ihnen dieselben Daten in unterschiedlichen Darstellungen gezeigt (aus Borkin et al. ):
Nahezu alle Testpersonen waren sich einig, dass die Regenbogendarstellung am schönsten ist – obwohl sie dafür plädierten, das Farbschema umzudrehen, weil die kritischen Bereiche mit niedrigen Werten rot sein sollten, nicht blau. Sehr gut auszulesen ist auch das reine Graustufenbild, das allerdings nicht gut ankam, weil Medizinerinnen mit reinen Graubilder Rohdaten verbinden, die noch nicht ausgewertet wurden. Sollte man also doch bei den Regenbögen bleiben?
Um das herauszufinden, bekamen die Versuchspersonen anschließend die Aufgabe, die kritischen Regionen selbst per Maus anzuklicken, und durften dann bewerten, wie einfach oder schwierig sie das fanden. Und dabei zeigte sich, dass ein divergierendes Farbschema (Schwarz/rot, wie oben in Teilbild F) zu signifikant weniger Fehlern führte als das Regenbogenschema. Verwendet man zweidimensionale Bilder, so wie oben, dann werden beim divergierenden Farbschema 91% der kritischen Stellen erkannt, beim Regenbogenspektrum nur 62%. Interessanterweise verwendeten die Versuchspersonen dabei weniger Zeit, wenn die Bilder das Regenbogenspektrum verwendeten. (Man kann natürlich spekulieren, ob das daran liegt, dass das Regenbogenspektrum deutlich vertrauter ist oder ob es eine falsche Sicherheit vermittelt.) Es zeigt sich also, dass die Verwendung des richtigen Farbspektrums durchaus wichtig sein kann.
Wenn ihr selbst passende Farbspektren für eure Grafiken braucht, dann habe ich hier die perfekte Internetseite: ColorBrewer. (Erstellt von Cynthia Brewer, die auch viel zum Thema veröffentlicht hat, ein Beispiel findet ihr unten in der Literaturliste.) Dort könnt ihr Spektren nach eurem Geschmack auswählen und euch auch die Farbwerte ausgeben lassen (das habe ich auch für das blau-rot-Schema oben gemacht) – das Ganze hat sogar einen Knopf, der erlaubt, nur solche Spektren zu wählen, die auch für farbfehlsichtige Menschen noch erkennbar sind:
Screenshot von ColorBrewer.
Die Farbspektren sind so ausgeklügelt, dass sie auch zum Einfärben von Karten dienen können, wo auch mal zwei Gebiete aneinandergrenzen können, die ganz unterschiedliche Werte haben. (Was bei meinen Plots selten vorkommt.) Sie sind extra so gemacht, dass man trotzdem alles gut unterscheiden kann – im Bild z.B. links und rechts unten zu sehen. Trotz dieser harten Anforderungen gibt es aber einige Spektren zum Auswählen in verschiedenen Farbklängen. Ihr könnt euch also nach Herzenslust bedienen.
Der Regenbogen ist bei den Spektren übrigens nicht dabei. Der gehört nämlich an den Himmel, nicht in eure Veröffentlichung.
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