色彩在可视化设计中的表达

张智威

摘 要：大数据可以帮助人们整理分析数据、研究数据规律、预测未来发展轨迹，信息可视化设计日渐成为设计产业中一个重要的部分。合理运用色彩能够更高效地表现可视化设计的内容。

关键词：信息可视化;色彩;认知

1 色彩的基本理论

在可视化设计的过程中，色彩是一个很重要的部分，如何确定信息展示中的色彩分配、色彩选择、色彩表达及色彩区域，将会直接影响到设计的可视化程度。理解与把握色彩的感知与认知，才能更好地运用色彩辅助信息可视化中的数据、视觉元素呈现。

1.1 色彩模型

色彩作为视觉展现的重要概念之一，不同的人会从不同的角度理解每一种色彩。色彩模型是色彩的数字描述方式，常见的色彩模型依据自身特点能分为三种类别：RGB＼CMYK类型的设备依赖型、面向用户的色彩模型及感知均匀色彩模型。

1.2 色彩与认知

通过认知心理学家Treicher的实验可以得到以下结论：人类获得的信息中有83%来源于视觉，11%来源于听觉，1.5%来源于其他。从色彩的突显性来说，人类对视觉对象的加工有一个自下而上的过程，前注意（Previous Attention）階段中对颜色特征会进行自动信息加工。因为在前注意阶段中，人的视觉是自下而上，视觉处理的过程时间大概在250ms之内，并且其他的元素并不会影响人的视觉与认知。人的视觉捕捉对于色彩尤其敏感，当人眼同时观看不同颜色时，会对不同色彩产生感知差异，这种感知的差异会作用于认知之中，带来人脑识别信息及信息优先级的差异。

2 信息可视化

2.1 信息可视化简介

信息可视化（Information Visualization）就是利用计算机支撑、交互的对抽象数据的可视表达，从而让用户以直观交互的方式实现对数据的观察和浏览，从而发现数据中所包含的特征、关系、模式。可视化中一个最重要的影响因素就是视觉因素，例如图形的位置、长度、面积、形状、色彩等，同时，可视化的目的之一就是能让用户快速注意到重要的信息区域，让目标信息能从众多干扰的信息中被提取出来，从而更好地体现出这个项目的价值与准确性。

2.2 信息可视化发展

信息可视化设计已经取得了一些很有意义的成果，尤其是可视化认识与可视化技术方面，都积累了很多实际案例及大量的经验。精准的信息可视化是大数据发展进程中重要的一部分。数据与信息的复杂性和高维度使得可视化的表现形式也越来越丰富，许多可视化图表都常以色彩差异作为分层数据以及区分概念的方法。

3 信息可视化中的色彩表达

研究色彩因素对于用户感知的影响，能够使设计者优化可视化效果，是信息可视化过程中的重点之一。CLEVLEAND等采用了基于人类认知的实验测试了可视化要素的不同影响，其中色彩的不同选择带来认知的差异性很大。

3.1 信息可视化中的色彩属性

色彩有三个自有属性，即明度、纯度和色相，信息可视化中的色彩也是通过这三个自有属性的表达来增强认知的。

色相又称作为色名，即用来区分色彩名称，如明黄、柠檬黄、土黄等。除黑、灰、白色之外，任何色彩都有色相的属性，在信息可视化设计中，一般也多用色相来区分不同信息之间的差异，通过色相的不同区分可视化设计中的不同数据，使可视化设计中的层次数据的类别数量更准确地被表达出来，同时色相的区别也作用于人的认知，图表中的色相与面积大小的不同会从前注意阶段对人的认知产生影响，从而使人更清楚地了解到设计者的意图与设计想法，层次数据表达更清晰。明度（Value），当色彩的明暗受到光线强弱的影响，产生不同的变化，可以帮助表达可视化设计中平行坐标柱状图及饼状图数据差异。色彩的明度关系会映射到每一列数据的关系之中，低明度色彩多用来展示首级数据，高明度色彩多用来展示数据量小或者次级数据，同时也可表达统一维度中数据信息的不同程度。信息可视化设计之中，明度的使用应当不超过6个层级，纯度对比通常是指以彩色的相同色名纯度所占的比例来区分彩度的高低。

3.2 信息可视化中的色彩使用方法

为了让用户能够快速注意到重要的信息或区域，不影响信息质量的情况下控制信息的有效传达，针对不同的人群突出不同的重点，是正确使用色彩表达的重要意义。信息可视化中的色彩使用方法可以总结为以下几点：

第一，沿用配色理论，参考配色系统来进行色彩的选择使用，不依靠直觉配色。因为信息可视化中的数据基本是以计算以及模型的搭建作为基准，色彩的使用会通过人的认知影响到数据的准确性。

第二，尽量不采用色环中的对立颜色，造成认知差异。

第三，使用可视化图表中语义的相关色彩，便于用户的记忆与认知。

第四，颜色使用数量尽量控制在6种以内，且多用纯度、明度表达数据的差异性。

大数据时代已经到来，信息可视化中的色彩运用依然有很大的研究与进步空间，期待在以后的设计作品中能够优化可视化设计，给人们带来更好的用户体验。

参考文献：

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