色彩在可視化設計中的表達

張智威

摘 要：大數據可以幫助人們整理分析數據、研究數據規律、預測未來發展軌跡，信息可視化設計日漸成為設計產業中一個重要的部分。合理運用色彩能夠更高效地表現可視化設計的內容。

關鍵詞：信息可視化;色彩;認知

1 色彩的基本理論

在可視化設計的過程中，色彩是一個很重要的部分，如何確定信息展示中的色彩分配、色彩選擇、色彩表達及色彩區域，將會直接影響到設計的可視化程度。理解與把握色彩的感知與認知，才能更好地運用色彩輔助信息可視化中的數據、視覺元素呈現。

1.1 色彩模型

色彩作為視覺展現的重要概念之一，不同的人會從不同的角度理解每一種色彩。色彩模型是色彩的數字描述方式，常見的色彩模型依據自身特點能分為三種類別：RGB＼CMYK類型的設備依賴型、面向用戶的色彩模型及感知均勻色彩模型。

1.2 色彩與認知

通過認知心理學家Treicher的實驗可以得到以下結論：人類獲得的信息中有83%來源于視覺，11%來源于聽覺，1.5%來源于其他。從色彩的突顯性來說，人類對視覺對象的加工有一個自下而上的過程，前注意（Previous Attention）階段中對顏色特征會進行自動信息加工。因為在前注意階段中，人的視覺是自下而上，視覺處理的過程時間大概在250ms之內，并且其他的元素并不會影響人的視覺與認知。人的視覺捕捉對于色彩尤其敏感，當人眼同時觀看不同顏色時，會對不同色彩產生感知差異，這種感知的差異會作用于認知之中，帶來人腦識別信息及信息優先級的差異。

2 信息可視化

2.1 信息可視化簡介

信息可視化（Information Visualization）就是利用計算機支撐、交互的對抽象數據的可視表達，從而讓用戶以直觀交互的方式實現對數據的觀察和瀏覽，從而發現數據中所包含的特征、關系、模式?？梢暬幸粋€最重要的影響因素就是視覺因素，例如圖形的位置、長度、面積、形狀、色彩等，同時，可視化的目的之一就是能讓用戶快速注意到重要的信息區域，讓目標信息能從眾多干擾的信息中被提取出來，從而更好地體現出這個項目的價值與準確性。

2.2 信息可視化發展

信息可視化設計已經取得了一些很有意義的成果，尤其是可視化認識與可視化技術方面，都積累了很多實際案例及大量的經驗。精準的信息可視化是大數據發展進程中重要的一部分。數據與信息的復雜性和高維度使得可視化的表現形式也越來越豐富，許多可視化圖表都常以色彩差異作為分層數據以及區分概念的方法。

3 信息可視化中的色彩表達

研究色彩因素對于用戶感知的影響，能夠使設計者優化可視化效果，是信息可視化過程中的重點之一。CLEVLEAND等采用了基于人類認知的實驗測試了可視化要素的不同影響，其中色彩的不同選擇帶來認知的差異性很大。

3.1 信息可視化中的色彩屬性

色彩有三個自有屬性，即明度、純度和色相，信息可視化中的色彩也是通過這三個自有屬性的表達來增強認知的。

色相又稱作為色名，即用來區分色彩名稱，如明黃、檸檬黃、土黃等。除黑、灰、白色之外，任何色彩都有色相的屬性，在信息可視化設計中，一般也多用色相來區分不同信息之間的差異，通過色相的不同區分可視化設計中的不同數據，使可視化設計中的層次數據的類別數量更準確地被表達出來，同時色相的區別也作用于人的認知，圖表中的色相與面積大小的不同會從前注意階段對人的認知產生影響，從而使人更清楚地了解到設計者的意圖與設計想法，層次數據表達更清晰。明度（Value），當色彩的明暗受到光線強弱的影響，產生不同的變化，可以幫助表達可視化設計中平行坐標柱狀圖及餅狀圖數據差異。色彩的明度關系會映射到每一列數據的關系之中，低明度色彩多用來展示首級數據，高明度色彩多用來展示數據量小或者次級數據，同時也可表達統一維度中數據信息的不同程度。信息可視化設計之中，明度的使用應當不超過6個層級，純度對比通常是指以彩色的相同色名純度所占的比例來區分彩度的高低。

3.2 信息可視化中的色彩使用方法

為了讓用戶能夠快速注意到重要的信息或區域，不影響信息質量的情況下控制信息的有效傳達，針對不同的人群突出不同的重點，是正確使用色彩表達的重要意義。信息可視化中的色彩使用方法可以總結為以下幾點：

第一，沿用配色理論，參考配色系統來進行色彩的選擇使用，不依靠直覺配色。因為信息可視化中的數據基本是以計算以及模型的搭建作為基準，色彩的使用會通過人的認知影響到數據的準確性。

第二，盡量不采用色環中的對立顏色，造成認知差異。

第三，使用可視化圖表中語義的相關色彩，便于用戶的記憶與認知。

第四，顏色使用數量盡量控制在6種以內，且多用純度、明度表達數據的差異性。

大數據時代已經到來，信息可視化中的色彩運用依然有很大的研究與進步空間，期待在以后的設計作品中能夠優化可視化設計，給人們帶來更好的用戶體驗。

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