L'une des palettes de couleurs par défaut les plus populaires, arc-en-ciel, peut effectivement produire des informations trompeuses. Crédit :Shutterstock
Le choix de la couleur pour représenter l'information dans les images scientifiques est un élément fondamental de la communication des résultats. Cependant, un certain nombre de palettes de couleurs largement utilisées pour afficher des résultats scientifiques critiques ne sont pas seulement dangereusement trompeuses, mais aussi illisible pour une partie de la population.
Depuis des décennies, les scientifiques ont fait pression pour un changement durable pour retirer ces palettes de la consommation publique, mais la bataille sur l'accessibilité universelle dans la communication scientifique fait rage.
Une palette de couleurs est une palette de plusieurs couleurs différentes qui attribuent des valeurs aux régions d'un tracé. Un exemple de carte de couleurs trompeuse est l'arc-en-ciel, qui commence généralement par le bleu pour les faibles valeurs, puis en passant par le cyan, vert, jaune, Orange, et enfin rouge pour les valeurs élevées. Cette combinaison de couleurs n'est ni divergente, qui nous permettrait de percevoir visuellement une valeur centrale, ni séquentiel, ce qui rendrait l'organisation des valeurs de faible à élevée intuitive.
La couleur donne vie aux données
L'utilisation de graphiques à barres en couleur peut permettre aux scientifiques de transformer leurs données collectées en quelque chose de significatif à partager largement. Cela pourrait être la première impression directe d'un trou noir, la cartographie des suffrages exprimés lors des élections politiques, la planification d'un itinéraire rover coûteux sur la topographie martienne, la communication essentielle du changement climatique ou le diagnostic critique des maladies cardiaques.
Malgré l'importance évidente de la couleur, les scientifiques choisissent souvent le paramètre de palette par défaut du logiciel de visualisation utilisé.
Topographie de la surface martienne représentée par une barre de couleur arc-en-ciel. Crédit :NASA
Données déformées
Les palettes de couleurs arc-en-ciel ou jet sont souvent le paramètre par défaut du logiciel, mais le beau balayage du bleu au rouge est trompeur lors de l'affichage des données scientifiques.
Fondamentalement, le changement entre les couleurs de la palette n'est pas fluide. Par exemple, le changement entre le bleu et le vert puis entre le jaune et le rouge se produit sur une courte distance. Vik et batlow, sont des exemples de palettes de couleurs uniformes, où les couleurs changent en douceur à travers la barre de couleur.
Pour mettre cela en contexte, avoir une palette qui change énormément entre les couleurs, c'est comme avoir une position sur l'axe x ou y avec des nombres qui ne sont pas régulièrement espacés. Dans les cartes de couleur de jet, ce serait l'équivalent d'avoir des nombres un à quatre rapprochés et huit à 10 éloignés. Un dégradé de couleurs aussi inégal signifie que certaines parties de la palette seraient naturellement mises en valeur par rapport à d'autres, déformer les données. L'espace colorimétrique RVB sur la base duquel de tels dégradés de couleurs inégaux sont créés est mathématiquement simple, mais pas en accord avec la façon dont nous percevons les couleurs et voyons les différences entre elles.
L'impact d'un schéma de couleurs inégal (jet) et pair (batlow) sur une image en niveaux de gris de la Terre, Marie Sklodowska Curie et une pomme. Batlow reproduit l'image en raison de son dégradé de couleurs lisse, alors que le jet déforme l'image. Crédit :Fabio Crameri, Auteur fourni
Sciences inaccessibles
Un autre problème avec une palette de couleurs inégale comme l'arc-en-ciel est que les données présentées à l'aide de ces couleurs peuvent être illisibles ou inexactes pour les personnes ayant une déficience visuelle ou un daltonisme. Les cartes de couleurs qui incluent à la fois des couleurs rouges et vertes avec une luminosité similaire ne peuvent pas être lues par une grande partie de la population.
L'estimation générale est que 0,5 pour cent des femmes et huit pour cent des hommes dans le monde sont sujets à une déficience de la vision des couleurs. Alors que ces chiffres sont plus faibles et disparaissent presque dans les populations d'Afrique subsaharienne, ils sont probablement significativement plus élevés dans les populations avec une plus grande fraction de personnes blanches comme, par exemple, en Scandinavie.
Inutile de préciser que les résultats scientifiques doivent pouvoir être consultés par le plus grand nombre, et ces déficiences de la vision des couleurs doivent être prises en compte.
Cartes des couleurs telles qu'elles sont observées avec l'une des trois formes courantes de déficience de la vision des couleurs chez l'homme (deutéranopie, protanopie et tritanopie), et pour les niveaux de gris (représentant un daltonisme total ou de simples impressions en noir et blanc). Arc-en-ciel, la carte des couleurs la plus utilisée, ne produit pas un dégradé lisse et n'est pas universellement lisible. Crédit :Fabio Crameri
La route sinueuse jusqu'au bout de l'arc-en-ciel
Les problèmes avec le jet, arc-en-ciel et autres palettes de couleurs inégales sont connus depuis des années. Bien que certains domaines scientifiques aient apporté des changements importants aux meilleures pratiques en matière de politique de couleur, d'autres zones sont restées avec leurs paramètres par défaut.
En tant que chercheurs intéressés par une communication de données plus efficace, nous décrivons les approches que les scientifiques peuvent adopter pour communiquer leurs découvertes plus efficacement :éviter d'utiliser des palettes de couleurs par défaut jet ou arc-en-ciel; s'il est nécessaire d'utiliser du rouge et du vert, assurez-vous qu'ils ne sont pas la même luminosité pour l'accessibilité ; et utilisez une palette qui change uniformément entre les couleurs.
Les défis associés aux palettes arc-en-ciel sont de plus en plus reconnus. Certaines publications académiques, comme Géosciences de la nature — ont adopté une politique de palette de couleurs plus uniforme pour les nouvelles soumissions. Le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat a des lignes directrices conviviales pour les daltoniens pour les chiffres.
Software packages such as MATLAB and Python have removed rainbow as their default color palette for data visualization features. Cependant, old habits die hard and vigilance is still required—it is important to call out poor color choices when noticed (otherwise the trends keep repeating).
Comparison of two maps showing temperature anomalies using jet and vik colour maps — with jet, the data is distorted. Credit:Fabio Crameri
Better science communication, better outcomes
The importance of accurately sharing scientific data in an accessible manner cannot be understated. Uneven color gradients are often chosen to artificially highlight potential danger zones, such as the boundaries of a hurricane track or the current virus spread.
Decisions based on data being unfairly represented could produce, par exemple, a Martian rover being sent over terrain that is too steep as the topography was inaccurately visualized, or a medical worker making an inaccurate diagnosis based on uneven color gradients.
Accessible science for all starts with moving away from defaults. This can start with students learning to pick even color gradients for term projects, to international publishers rejecting papers for misleading figures. One day, it may even include the Meteorological Service of Canada moving away from dramatic uneven palettes to highlight weather changes.
Fondamentalement, using an inaccurate color map is equivalent to a wilful misleading of the public by distorting data, and this has significant potential consequences.
Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lire l'article original. 
