El colorido mundo de los colores cálidos y fríos del mapa de calor
El primer registro de la distinción entre color cálido y color frío, como lo sugiere la certificación de 1890 del Diccionario Oxford, se puede encontrar en un poema de 1764, escrito por Oliver Goldsmith. Sugiere que esta distinción se originó en la naturaleza misma de cada uno de los colores: los colores cálidos se asocian con la luz del día o la puesta del sol y los colores fríos se asocian con un día gris o nublado.
Las teorías más recientes incluyen algunas como la teoría del color.[1] o asociaciones psicológicas tradicionales que sostienen que los colores cálidos están activos o avanzando, los colores fríos parecen estar retrocediendo. Tras la clasificación, los colores cálidos caen bajo el espectro rojo-amarillo, mientras que los colores fríos caen bajo el espectro azul-verde.
Entonces, ¿qué importancia tiene esta distinción del siglo XVIII entre colores cálidos y fríos?
La respuesta es simple: hoy, cada paleta de colores está diseñada teniendo en cuenta la temperatura y la intensidad de los colores. Esto esencialmente significa que tiene relevancia para cada obra de arte que se crea, cada nueva pieza de ropa que sale, cada tecnología que implica el uso de colores.
Con el progreso del siglo XIX, su relevancia y aplicación se extendió a los métodos estadísticos de visualización de datos como mapas de calor y está siendo utilizada por profesionales de todos los campos, como geógrafos, biólogos, especialistas en marketing en línea, diseñadores de experiencia de usuario, etc.
Este blog lo ayudará a evaluar la importancia del uso de colores en mapas de calor, específicamente la escala de colores cálidos a fríos, ver lo que representan los colores en un mapa de calor y aprender cómo asegurarse de tener la paleta de colores adecuada para su mapa de calor. .
¿Qué muestran los colores en un mapa de calor?
Los mapas de calor representan gráficamente o gráficamente el valor medido de datos numéricos usando un esquema de color elegido, con un extremo del esquema de color que representa los puntos de datos de alto valor y el otro extremo que representa los puntos de datos de bajo valor de uno o más conjuntos de datos. La idea que guía el uso cada vez mayor de mapas de calor como herramienta de visualización de datos en todas las industrias es simplificar la interpretación de datos numéricos complejos y hacer que el proceso de toma de decisiones sea más rápido y más eficiente. Y los colores son una parte central de la misma.
Por ejemplo, los mapas de calor del sitio web rastrean y visualizan el comportamiento de los visitantes en las páginas web e indican las secciones de la página con actividad máxima con los colores cálidos y las secciones con la menor actividad con colores fríos. Por lo tanto, para el propietario de un sitio web, un diseñador de experiencia de usuario o un comercializador digital, los mapas de calor pueden brindar información sobre los enlaces débiles en el sitio web que crean fricción en la experiencia general del usuario, proporcionándoles una dirección sobre las mejoras que el sitio web requiere para sus conversiones. subir.
Del mismo modo, los mapas de calor pueden ayudar a los analistas del mercado de valores a visualizar las tendencias actuales del mercado, los entrenadores de equipos para optimizar la estrategia del juego, los atletas a planificar el curso que tomarán, los consumidores a visualizar su conectividad wifi y descubrir las interrupciones de la red, etc. Los mapas de calor ayudan a las empresas e individuos de prácticamente todos los sectores e industrias a visualizar y consumir mejor los datos numéricos, y los colores en un mapa de calor ayudan a lograr exactamente esto.
Por lo tanto, para reducir la carga cognitiva tanto como sea posible en aquellos que usan mapas de calor como una herramienta de visualización de datos, la paleta de colores utilizada debe ser la correcta.
Elegir la paleta de colores adecuada para su mapa de calor
La elección de la paleta de colores incorrecta puede comprometer la lógica misma detrás del uso de mapas de calor, es decir, el propósito completo de facilitar la interpretación de los datos usando colores. Esto puede suceder si, por ejemplo, los colores no fluyen automáticamente entre sí, o si la paleta de colores es tal que no refleja una disminución o un aumento en el valor que se supone que indican los colores. Mira el mapa de calor a continuación:
Fuente de imagen[1]El mapa de calor anterior utiliza una paleta de colores con sombras del mismo color. Pero lo que está mal con el resultado es que carece de un estándar cuando se trata de la intensidad cambiante del tono de color a medida que cambia el valor. Salvo un mosaico púrpura muy oscuro y aleatorio que indica ‘0’, todos los puntos de datos son de color muy claro. El problema con esto es que, a primera vista, el espectador de este mapa de calor podría terminar interpretando el mapa de calor en el sentido de que existe una gran diferencia de valor entre el mosaico oscuro y los otros mosaicos claros, lo que en realidad no es el caso.
Cada conjunto de datos garantiza el uso de una paleta de colores que puede representarlo visualmente de la manera más fácil de consumir. Por lo tanto, es importante que elija una paleta de colores que mejor se adapte a su caso de uso o sus conjuntos de datos. En conclusión, al elegir o crear una paleta de colores para su mapa de calor, considerar los siguientes punteros puede ayudar:
Elija de una paleta de colores existente
Si crear su propia paleta de colores personalizada no es algo en lo que desee tener acceso, o si no aprueba la paleta de colores predeterminada de la herramienta de mapeo térmico que usa, puede elegir entre las paletas de colores existentes que se han probado y probado por compañeros practicantes. Por ejemplo, hay tres tipos de paletas de colores de visualización de datos que puede elegir para trazar en su mapa de calor: paletas cualitativas, paletas secuenciales y paletas divergentes:
- Paletas cualitativas: Las paletas cualitativas son las más adecuadas cuando las matrices de datos son categorías como teléfonos móviles, televisión y computadoras de escritorio, o estados, países o continentes. Implica el uso de colores distintos para cada conjunto de datos, por lo tanto, debe elegirse para conjuntos de datos con diez o menos de diez puntos de datos individuales. Esto se debe a que demasiados colores en un solo mapa de calor pueden causar una mala interpretación de los datos visualizados.
Fuente de imagen[2]- Paletas secuenciales: Las paletas secuenciales son más adecuadas para valores numerados que son de cierto orden (ascendente o descendente). Puede usar tonos de un solo color primario, un solo tono de color o mezclar dos o más tonos con los más cálidos en un extremo que indican valores más altos y los fríos que indican valores más bajos. Los valores de los datos están indicados por la claridad y la oscuridad de la sombra en el mosaico o área.
No uses demasiados colores.
Está bien usar tantos colores como lo requiera el conjunto de datos, pero cuando pueda trabajar con tonos de color limitados, no se sienta abrumado y use muchos más colores de los necesarios. Seguramente, el mapa de calor generado puede parecer muy colorido y atractivo, pero puede dejar al espectador con más preguntas que respuestas y aumentar la carga cognitiva requerida.
Siempre es mejor usar colores que fluyan unos de otros, como se mencionó anteriormente. Por ejemplo, puede no ser siempre la mejor idea usar una paleta de arcoíris.
Una escala de arco iris tiene muchos colores de diferencias sorprendentes y este es precisamente el problema con ella. La diferencia entre los colores es tal que incluso las humildes diferencias de valor pueden parecer de grandes magnitudes. Además, hay varios colores cálidos en la escala del arco iris, lo que pone en escrutinio la consistencia en la percepción de los espectadores de qué color representa los valores más altos. Este problema se elimina con la adopción de mapas de calor de un solo color.
Utilice herramientas que ayuden a crear paletas de colores.
Existen muchas herramientas gratuitas de mapas de calor, así como de pago, disponibles en línea que ayudan a crear mapas de calor y paletas de colores según la naturaleza de su conjunto de datos. Python Seaborn es un caso puntual.
Seaborn ofrece una API que ofrece opciones de estilo de trazado y paletas de colores.[2] y hace que la selección de la paleta de colores correcta para su mapa de calor sea drásticamente fácil.
Elegir los colores para un mapa de calor puede parecer una decisión muy simple, pero como se enumeró anteriormente, implica tomar muchas precauciones y medidas para que se seleccione el esquema de color más apropiado para el tipo de datos que se representará. La selección de color incorrecta significa una carga cognitiva adicional en el visor de mapas de calor. Una vez que tenga claro lo que desea del mapa de calor, elija la paleta de colores correcta que visualice los datos de una manera lista para consumir con cero carga cognitiva por parte del visor del mapa de calor.
Preguntas frecuentes sobre los colores del mapa de calor
¿Qué es el color del mapa de calor?
Los colores del mapa de calor se utilizan para representar el valor calculado de los datos numéricos utilizando un esquema de color predeterminado, con un extremo del esquema de color que representa los puntos de datos de mayor valor, y el otro extremo que representa los puntos de datos de menor valor de los conjuntos de datos seleccionados.
¿Cuál es la mejor paleta de colores para un mapa de calor?
Elegir la paleta de colores correcta del mapa de calor depende de sus requisitos. Los tres tipos populares de paletas de colores de mapas de calor son paletas cualitativas, paletas secuenciales y paletas divergentes.
Lea esta publicación completa para saber más.
