数据科学家表示，学术论文中图谱的色彩太多了。在图表中加入颜色可以让图表更生动，表达更多的信息，然而也会欺骗人们的大脑，让人们觉得论文不那么严谨认真。

多彩的图表或插图是为了在视觉上传递更多的数据和内容。它们在那些拆开都认识，连起来就看不懂的论文中是最引人注目的地方。通常，我们会在一张图中表示多种数据，从而找到数据之间的联系。当我们只有两种数据的时候，我们只需要建立一个坐标系就行。

但是，如果我们要在一个图表中表现三种数据，例如，脑部扫描会得到一张大脑切面的图像，它的x轴和y轴代表着水平和垂直位置。不过，人们还想将每个点上流过的血量信息表示在这张图上，又无法在纸上很好地用立体坐标系表示，因此研究人员通常使用颜色来表示第三类数据。红色表示血流量较大，蓝色表示血流量较小。通过某些软件，可以很轻松地画出这些带有颜色的图像。

然而，人类感知颜色的能力并不如感知位置的能力那样强大。加州大学伯克利分校的数据科学家Nathaniel Smith和Stefanvander Walt很好地解释了这个问题，我们的大脑通常能准确地感知两个物体之间的距离，所以用坐标系来表示的数据可以很直观地表现一些问题。但是感知颜色更为复杂和困难，例如在天边有一道彩虹，橙色的色相应该是正好在红色和黄色的正中间，但是我们的大脑会认为橙色的光芒比起实际上，会更加红或者更加黄一点。

我们大脑感知颜色的方式是非线性的，这可能有点难以理解。如果在选择论文图表中的颜色时不够谨慎认真，那么人们在阅读的时候可能会出现偏差。例如，0和1的差距，用颜色来表示的话，人们可能会觉得这个差距只有0.8。

这个问题影响很大，当研究人员用颜色来表示精确的实验数据时，会迷惑读者的大脑，让读者误解数据之间的关系。在大多数情况下，人们在用某些专业软件绘制图表时，使用的是软件默认的颜色集。但是Smith和Walt表示，研究人员需要改用经过专业设计的颜色集，以免在读者的大脑中出现“感知误差”。经过专业人员设计的颜色，可能不那么夺人眼球，但是可以向大多数人准确地传递数据中所蕴含的含义。

科学家们可以通过了解“感知误差”来避免它们的产生，然而不可能完美地做到这一点，因为每个人感知颜色的方式都不一样。尽管色彩会对人们的大脑产生迷惑，不过这并不影响之前那些论文的正确性，因为科学家是通过数据而不是图表来推导出结论的。这对于论文来说，仅仅是锦上添花的一笔。

本文译自 livescience，由 bakako 编辑发布。

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