基于色彩聚類(lèi)的數(shù)據(jù)可視化大屏圖表色彩研究

引言

數(shù)據(jù)可視化通過(guò)圖形化手段將相對(duì)抽象復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的視覺(jué)形式，而數(shù)據(jù)可視化大屏則是在此基礎(chǔ)之上以大面積屏幕為載體，通過(guò)尺寸、動(dòng)效和色彩等元素增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可視化表現(xiàn)力。相比傳統(tǒng)的可視化看板，大屏具有更強(qiáng)的整合性和視覺(jué)沖擊力，傳播效果顯著，因而廣泛應(yīng)用于商業(yè)、科研、教育和娛樂(lè)等領(lǐng)域。

研究表明，人類(lèi)獲取的外來(lái)信息，有83.3% 來(lái)源于視覺(jué)[1]。當(dāng)數(shù)據(jù)可視化大屏以直觀圖像展示行業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，觀者能夠迅速洞悉數(shù)據(jù)背后有價(jià)值的信息。然而，在當(dāng)今這個(gè)讀圖時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化的有效性除了受制于觀眾解讀數(shù)據(jù)圖像的能力，還受到視覺(jué)呈現(xiàn)效果的影響。在諸多影響視覺(jué)呈現(xiàn)的因素中，色彩設(shè)計(jì)作為關(guān)鍵的視覺(jué)編碼元素，對(duì)數(shù)值讀取、趨勢(shì)感知以及異常發(fā)現(xiàn)起到了至關(guān)重要的作用。

一、數(shù)據(jù)可視化大屏圖表用色現(xiàn)狀分析

“色彩是數(shù)據(jù)可視化中濫用和忽視最嚴(yán)重的工具之一”[2]。作為數(shù)據(jù)可視化大屏主要組成部分的數(shù)據(jù)可視化圖表，結(jié)合了可視化和設(shè)計(jì)元素，在很大程度上定調(diào)了畫(huà)面的整體色調(diào)，直接影響大屏的視覺(jué)效果。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，圖表色彩的設(shè)計(jì)往往是一個(gè)迭代試錯(cuò)的過(guò)程，設(shè)計(jì)者或用戶主要依賴(lài)主觀審美和既往經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行色彩評(píng)估。但鑒于行業(yè)類(lèi)別的特殊性、色彩組合的多樣性以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性等因素，致使人們?cè)谏蕬?yīng)用合理性的認(rèn)知和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)方面難以達(dá)到統(tǒng)一。綜合上述背景，本研究通過(guò)分析現(xiàn)有行業(yè)中成功應(yīng)用的大屏案例，評(píng)估其色彩使用的有效性，整合歸納不同行業(yè)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)圖表色彩的設(shè)計(jì)規(guī)律，以期為未來(lái)數(shù)據(jù)可視化大屏及數(shù)據(jù)圖表色彩與應(yīng)用場(chǎng)景、數(shù)據(jù)對(duì)象、任務(wù)等數(shù)據(jù)可視化環(huán)境之間的聯(lián)系提供設(shè)計(jì)參考[3]。

二、圖像樣本采集與處理

（一）樣本采集與篩選

根據(jù)國(guó)際權(quán)威分析機(jī)構(gòu)Gartner2022 年12 月發(fā)布的《中國(guó)分析平臺(tái)市場(chǎng)指南》和2023 年發(fā)布的分析與商業(yè)智能平臺(tái)魔力象限報(bào)告，選取中國(guó)分析平臺(tái)代表廠商EasyV 和帆軟作為研究對(duì)象，對(duì)平臺(tái)中已投入應(yīng)用的可視化資源模板圖像進(jìn)行色彩聚類(lèi)分析。利用python程序?qū)asyV 和帆軟平臺(tái)中的數(shù)據(jù)可視化大屏資源圖像進(jìn)行收集爬取，總計(jì)獲取智慧城市在工業(yè)制造、交通運(yùn)輸、金融銀行、水電能源、水利環(huán)境、文體教育、醫(yī)療健康、政務(wù)黨建、智慧文旅等9 個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)可視化大屏圖像472 張。進(jìn)一步整理和篩選樣本圖像，依據(jù)終端應(yīng)用場(chǎng)景的不同，可分為32：9 比例LED 大屏屏幕端（大屏）、16：9 比例日常辦公端（中屏）、375×812 像素手機(jī)移動(dòng)終端（小屏），此次分析只針對(duì)應(yīng)用范圍更廣的深色大屏屏幕端和深色中屏日常辦公端進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，因此篩除淺色風(fēng)格大屏、圖像分辨率過(guò)大的超大屏和分辨率過(guò)小的小屏，總計(jì)401 張用于后續(xù)色彩的提取和分析。

（二）圖像預(yù)處理

依照可視化大屏的設(shè)計(jì)框架，可將其分為裝飾框架層、信息圖表層和主視覺(jué)層，見(jiàn)圖1。裝飾框架層通常定調(diào)了大屏的整體風(fēng)格，一般分為深色主題或淺色主題；信息圖表層主要顯示可視化統(tǒng)計(jì)圖表，可視化映射是整個(gè)數(shù)據(jù)可視化的核心，根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目的和維度呈現(xiàn)不同的圖表；主視覺(jué)層區(qū)別于上述舉例的傳統(tǒng)圖表設(shè)計(jì)，多以平面、二維或三維方式對(duì)空間信息進(jìn)行呈現(xiàn)。利用Adobe photoshop 軟件對(duì)大屏裝飾框架層、信息圖表層和主視覺(jué)層分別進(jìn)行組件分離，并依據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型的不同對(duì)信息圖表層的圖表進(jìn)行二次分類(lèi)。

根據(jù)《數(shù)據(jù)之美》一書(shū)，可將數(shù)據(jù)劃分為分類(lèi)數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)這3 種類(lèi)型[4]，依據(jù)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的展示特性，應(yīng)有針對(duì)性地對(duì)數(shù)據(jù)圖表進(jìn)行色彩設(shè)計(jì)。應(yīng)用于圖形化顯示的色彩需充分考量色彩間的可區(qū)分性以及有序性，即不同色彩易于為用戶所區(qū)分，且色彩的呈現(xiàn)分布能夠符合數(shù)值大小順序規(guī)律[5]，針對(duì)這些數(shù)據(jù)類(lèi)型的可視化圖表配色，其配色需求可總結(jié)為分類(lèi)色板、順序色板、發(fā)散色板這三大類(lèi)，如圖2，并且它們的要求各自有所不同[6]。

分類(lèi)色板：在數(shù)據(jù)可視化大屏里，分類(lèi)色板常見(jiàn)于描述分類(lèi)數(shù)據(jù)，常采用不同色相的對(duì)比系列色來(lái)區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)別，適用于無(wú)固定順序的多系列圖表；

順序色板：主要用于展現(xiàn)同一事物的數(shù)值大小變化和梯度變化，常采用固定色相下的飽和度和明度漸變方案進(jìn)行編碼，在大屏上主要體現(xiàn)數(shù)據(jù)的連續(xù)性和整體統(tǒng)一；

發(fā)散色板：是兩組數(shù)量均等的連續(xù)色板的組合，在中心共用同一個(gè)端點(diǎn)，通常用于展示數(shù)據(jù)在負(fù)值、零值、正值之間的連續(xù)變化，常見(jiàn)的表現(xiàn)形式是通過(guò)色彩的連續(xù)漸變，從一種顏色均勻過(guò)渡到淺色，再到另一種對(duì)立顏色。

（三）色彩空間轉(zhuǎn)換

常用的色彩空間根據(jù)其本身特點(diǎn)可以劃分為3 類(lèi)：設(shè)備依賴(lài)型色彩空間，如CMYK，RGB 等；面向用戶型色彩空間，如HSL，HSV 等；感知均勻型色彩空間，如CIEL*u*v*，CIEL*a*b* 等。

最常見(jiàn)的色彩空間模型是CMYK 和RGB，并且在實(shí)際的使用中RGB 使用頻次最高。但RGB 色彩模型是為計(jì)算機(jī)服務(wù)的，且在色彩界限的劃分上并不明確。HSV 色彩空間模型是借助 H（Hue）色調(diào)，S（Saturation）飽和度、V（Value）明度這3 個(gè)數(shù)值來(lái)展現(xiàn)色彩的，目前已有大量的研究表明HSV 色彩空間模型在色彩特征提取方面的效果與人眼視覺(jué)感受的接近程度更高，且易于通過(guò)設(shè)計(jì)工具進(jìn)行表達(dá)與調(diào)整，因此更適用于數(shù)據(jù)可視化大屏圖表的研究。依據(jù)色彩設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，在色彩設(shè)計(jì)的過(guò)程中，需在色彩空間選取符合用戶感知均勻性的色彩表達(dá)數(shù)據(jù)[7]，以保證用戶所感知到的相鄰色彩間距與等間距數(shù)值間的差異一致，因此文章首先使用python 將圖像庫(kù)中的大屏樣本從RGB 色彩空間轉(zhuǎn)換至HSV 色彩空間，再展開(kāi)色彩分析工作。

三、基于K-Means 聚類(lèi)算法的色彩提取

基于現(xiàn)有的的色彩分析技術(shù)對(duì)401 張數(shù)據(jù)可視化大屏圖像的分類(lèi)色板、順序色板、發(fā)散色板色彩關(guān)系進(jìn)行分析，是進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化大屏數(shù)據(jù)圖表應(yīng)用色彩特征研究的基礎(chǔ)。K-Means 聚類(lèi)算法具備較高成熟度，其原理簡(jiǎn)單，在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)優(yōu)勢(shì)顯著，因此在圖像色彩處理領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本研究采用K-Means 聚類(lèi)算法，分?jǐn)?shù)據(jù)圖表類(lèi)型從數(shù)據(jù)可視化大屏圖像色彩數(shù)據(jù)集中，隨機(jī)選擇若干個(gè)色彩數(shù)值作為聚類(lèi)中心進(jìn)行相似性比較，通過(guò)多次計(jì)算各色彩簇像素的HSV 平均值來(lái)獲得對(duì)應(yīng)的聚類(lèi)中心，對(duì)像素進(jìn)行聚類(lèi)，直至測(cè)度函數(shù)進(jìn)入收斂狀態(tài)，此時(shí)聚類(lèi)中心將不再發(fā)生改變[8-10]，最終輸出圖像中的色彩屬性、色彩比例和色彩搭配關(guān)系，為相關(guān)可視化大屏設(shè)計(jì)中的圖表色彩搭配和拓展應(yīng)用提供科學(xué)的依據(jù)，詳細(xì)色彩聚類(lèi)流程，參見(jiàn)圖3。順序色板和發(fā)散色板是通過(guò)設(shè)定過(guò)渡距離，使兩種色相、飽和度或明度之間形成視覺(jué)上的漸變過(guò)渡效果，因此色彩聚類(lèi)時(shí)，取值范圍為色板的起始顏色和終止顏色。為避免數(shù)據(jù)因素產(chǎn)生的數(shù)據(jù)圖表顏色占比比例對(duì)色彩聚類(lèi)結(jié)果產(chǎn)生影響，在第一次色彩聚類(lèi)時(shí)均不統(tǒng)計(jì)分類(lèi)色板、順序色板和發(fā)散色板中各色彩的比例。

（一）單幅圖像的色彩特征提取

通過(guò)上述K-means 聚類(lèi)的相關(guān)流程，分行業(yè)類(lèi)別對(duì)圖庫(kù)中每幅圖像的分類(lèi)色板、順序色板、發(fā)散色板進(jìn)行一次色彩聚類(lèi)。采取隨機(jī)抽樣的方式選取部分圖像，對(duì)這些樣本分別提取不同數(shù)量的主色，進(jìn)而開(kāi)展色彩對(duì)照分析。通過(guò)對(duì)提取不同數(shù)量主色的分析對(duì)比，發(fā)現(xiàn)6 個(gè)色彩數(shù)能夠基本覆蓋單個(gè)圖像中分類(lèi)色板的大部分色彩，因此確定分類(lèi)色板圖像提取主色數(shù)量為6 種。在實(shí)際聚類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景中，通常是設(shè)定迭代次數(shù)的上限以結(jié)束聚類(lèi)過(guò)程，通過(guò)對(duì)聚類(lèi)迭代次數(shù)展開(kāi)多輪測(cè)試與結(jié)果比對(duì)，當(dāng)?shù)螖?shù)大于6 時(shí)，提取的顏色差異不大，可以認(rèn)為此時(shí)的提取效果已接近最優(yōu)，故而將迭代次數(shù)設(shè)置為6 次。單幅數(shù)據(jù)可視化大屏圖像特征色提取結(jié)果見(jiàn)圖4。

（二）批量圖像的色彩聚類(lèi)提取

同一行業(yè)的可視化大屏圖像通常具有相似的色彩風(fēng)格，這有助于體現(xiàn)其整體色彩特征。通過(guò)對(duì)一定數(shù)量的數(shù)據(jù)可視化大屏圖像進(jìn)行整體色彩分析，可以提煉出具有代表性的數(shù)據(jù)圖表色彩特征。為了研究可視化大屏的行業(yè)性特色，將批量圖像作為數(shù)據(jù)源，再次執(zhí)行K-Means 算法。批量圖像的K-Means 色彩聚類(lèi)提取是在單幅圖像色彩特征提取基礎(chǔ)之上進(jìn)行的，提取流程與一次聚類(lèi)類(lèi)似，但首要步驟不是讀取圖像的色彩數(shù)據(jù)，而是對(duì)一次聚類(lèi)中所獲得的提取結(jié)果匯總后進(jìn)行二次聚類(lèi)，即最終得到的是色彩融合圖像中最具代表的色彩。對(duì)401 張圖像中獲取到的401 張分類(lèi)色板色卡、401 張順序色板色卡、114 張發(fā)散色板色卡進(jìn)行二次聚類(lèi)，最終提取最具代表性的特征顏色。為更好地探究順序色板和發(fā)散色板的色彩使用頻率和色彩搭配關(guān)系，同時(shí)還會(huì)獲得色彩網(wǎng)絡(luò)圖，直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)圖表的色彩搭配關(guān)系。

由于單幅圖像相比批量圖像在色彩種類(lèi)上較為單一，因此在色彩提取時(shí)，批量圖像需要適當(dāng)增加提取數(shù)量。通過(guò)文獻(xiàn)查閱，由于人類(lèi)記憶力和注意力的限制，為更便于用戶理解，色彩數(shù)量的選取應(yīng)保持在七種以內(nèi)[11]，因此二次聚類(lèi)中分類(lèi)色板的取色數(shù)量定為7 個(gè)；經(jīng)過(guò)測(cè)試驗(yàn)證，設(shè)定的4 個(gè)提取色能夠有效反映順序色板和發(fā)散色板共性特征。最終，從每個(gè)行業(yè)的源圖集中提取出最具代表性的提取色，并通過(guò)色塊的大小表示該色彩在源圖像中的比例。

將一次聚類(lèi)得到的色彩按照行業(yè)分類(lèi)進(jìn)行整合，形成一幅色彩融合圖像，見(jiàn)圖5。隨后，將該色彩融合圖像輸入python 程序，通過(guò)K-means 聚類(lèi)算法對(duì)其進(jìn)行二次色彩特征提取。輸入提取的色彩數(shù)量7 和4，并保持與一次聚類(lèi)相同的算法參數(shù)，最終獲得9 個(gè)行業(yè)的色塊融合圖像特征色，即9 個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)圖表各自的分類(lèi)色板代表色、順序色板代表色和發(fā)散色板代表色。二次聚類(lèi)提取色及色彩網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)果見(jiàn)圖6。

根據(jù)文獻(xiàn)[12] 描述的色相、飽和度和明度分類(lèi)方法，色環(huán)被等分為12 個(gè)色相，依照順時(shí)針角度（0° ～360°）沿環(huán)形變化，飽和度和明度則依照人的視覺(jué)差異按高、中、低3 個(gè)級(jí)別進(jìn)行量化描述；具體而言，0° ～15°和346° ～360°對(duì)應(yīng)紅色系，16° ～45°對(duì)應(yīng)橙色系，46° ～75°對(duì)應(yīng)黃色系，76° ～105°對(duì)應(yīng)黃綠色系，106° ～135°對(duì)應(yīng)綠色系，136° ～165°對(duì)應(yīng)青綠色系；166° ～195°對(duì)應(yīng)青色系，196° ～225°對(duì)應(yīng)藍(lán)青色系，226° ～255°對(duì)應(yīng)藍(lán)色系，256° ～285°對(duì)應(yīng)紫色系，286° ～315°對(duì)應(yīng)品紅色系，316° ～345°對(duì)應(yīng)紫紅色系；在飽和度和明度的劃分上，0% 至33% 對(duì)應(yīng)低飽和度和低明度，34% 至66% 對(duì)應(yīng)中飽和度和中明度，67% 至100% 則表示高飽和度和高明度。

分析圖6 可知，在分類(lèi)色板中，具有中高飽和度和高明度特征的色彩應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)，色板內(nèi)色相分布基本覆蓋半個(gè)色環(huán)。具體而言，金融銀行、政務(wù)黨建、智慧文旅行業(yè)中偏好使用暖色調(diào)，例橙色系和紅色系；工業(yè)制造、交通運(yùn)輸、水電能源、醫(yī)療健康和文體教育行業(yè)偏好使用冷色調(diào)，例青色系和藍(lán)青色系，且在保持冷色調(diào)統(tǒng)一性的同時(shí)，常通過(guò)60°以上的色相間隔以確保色彩區(qū)分度。除明顯的冷暖色調(diào)選用外，青色系和橙色系這一冷暖色調(diào)的組合使用，也在多個(gè)行業(yè)常同時(shí)出現(xiàn)，這使分類(lèi)色板色彩在視覺(jué)上達(dá)到了一定的平衡與協(xié)調(diào)。

在順序色板中，呈現(xiàn)高飽和度和高明度色彩的使用最多，中低飽和度和中低明度色調(diào)次之的趨勢(shì)。在色系選擇上，以藍(lán)青色系為起始色或終止色的使用頻率最高，除水利環(huán)境外各行業(yè)都使用了該色系。在色板色彩搭配上，結(jié)合色彩網(wǎng)絡(luò)模型中的搭配關(guān)系連線可知，以臨近色為主的冷色調(diào)色板和暖色調(diào)色板使用頻率最高。冷色調(diào)色板中，常見(jiàn)的順序色板色彩組合有藍(lán)青色系- 青色系、藍(lán)青色系- 青綠色系，主要在工業(yè)制造、交通運(yùn)輸、水電能源、文體教育和智慧文旅行業(yè)中使用；暖色調(diào)色板中，以黃色系- 橙色系、黃色系- 紅色系為主的搭配組合最多，主要在金融銀行和政務(wù)黨建行業(yè)中使用。

在發(fā)散色板中，多數(shù)行業(yè)傾向使用高飽和度和中低明度的色調(diào)，并且高飽和度和中低明度的色彩組合使用頻率最高，同一飽和度和同一明度的色彩組合使用頻率最低。在色相搭配上，對(duì)比色相組合（色相環(huán)上對(duì)立180°）較互補(bǔ)色相組合（色環(huán)上相距 120° ～180°之間）應(yīng)用頻率更高，在對(duì)比色相中，以橙色系為起始色或終止色的組合最為普遍，根據(jù)色彩網(wǎng)絡(luò)模型中的搭配關(guān)系連線上可以得出，藍(lán)青色系- 橙色系色板搭配頻次最高，廣泛應(yīng)用于水電能源、水利環(huán)境、文體教育、醫(yī)療健康、政務(wù)黨建、智慧文旅行業(yè)，青綠色系- 橙色系搭配頻次次之，主要見(jiàn)于工業(yè)制造、交通運(yùn)輸、金融銀行行業(yè)。

（三）實(shí)驗(yàn)結(jié)論

在各行業(yè)領(lǐng)域中，色彩的選用與所屬行業(yè)的性質(zhì)及目標(biāo)緊密相連。在整體色相選擇上，工業(yè)制造、水利水電、水電能源等制造業(yè)更偏向于使用冷色調(diào)，政務(wù)黨建、金融銀行、智慧文旅等服務(wù)性行業(yè)更偏向于使用暖色調(diào)。借助高飽和度、高明度的暖色調(diào)色彩，能夠有效傳遞活力、創(chuàng)新以及動(dòng)感等特質(zhì)，更多在金融銀行、政務(wù)黨建等行業(yè)應(yīng)用；而中低飽和度和明度的色彩則適宜應(yīng)用于需要展現(xiàn)沉穩(wěn)、專(zhuān)業(yè)和可靠的情境，更多在智慧文旅、交通運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)應(yīng)用。針對(duì)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型，可采用不同的色板設(shè)計(jì)方法：

1. 高辨識(shí)度和高區(qū)分度色彩使分類(lèi)色板配色更清晰。在采用分類(lèi)色板區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類(lèi)別時(shí)，在色相選擇上，應(yīng)優(yōu)先選擇具有高辨識(shí)度和高區(qū)分度的顏色。具體操作時(shí)，以主題色為原點(diǎn)，沿色環(huán)相鄰色相的采集方式進(jìn)行配色，使采集范圍覆蓋半個(gè)色環(huán)。在色彩數(shù)量設(shè)定方面，分類(lèi)色板的基礎(chǔ)顏色數(shù)量保持在7 個(gè)，符合人類(lèi)可識(shí)別顏色的閾值，當(dāng)所需顏色數(shù)量超出7 個(gè)時(shí)，可按基礎(chǔ)色相擴(kuò)展色階循環(huán)使用，保證擴(kuò)展性和視覺(jué)舒適度。此外，配色還需考慮行業(yè)所處類(lèi)型和色彩語(yǔ)義所產(chǎn)生的影響，例在金融銀行行業(yè)里由于長(zhǎng)期的行業(yè)認(rèn)知和文化建構(gòu)，可側(cè)重選用橙色系、黃色系等色相，而盡少或避免使用如綠色系色相。

2. 借助高對(duì)比度色彩與拾色器工具以準(zhǔn)確繪制順序色板。采用順序色板描述數(shù)據(jù)數(shù)值變化時(shí)，在色相選擇上可參照色彩學(xué)中的臨近色原則進(jìn)行色板的搭配。且從數(shù)據(jù)一致性和可識(shí)別性的角度出發(fā)，表達(dá)同一類(lèi)型的數(shù)據(jù)或圖表時(shí)，應(yīng)盡量使用同樣的色相來(lái)表示相同的數(shù)據(jù)范圍或類(lèi)別。高對(duì)比度的色彩組合可以使數(shù)據(jù)更加明顯和易讀，為保證順序色板的辨識(shí)度和色階的均勻度，可借助拾色器工具如PhotoShop，來(lái)有效搭配出均勻、可量化驗(yàn)證的顏色組，達(dá)到準(zhǔn)確、清晰描述數(shù)據(jù)的目的。

3. 遵循具有顯著對(duì)立關(guān)系的色彩來(lái)搭配發(fā)散色板的策略。采用發(fā)散色板展示數(shù)據(jù)變化時(shí)，選用對(duì)比色或互補(bǔ)色這兩種具有強(qiáng)烈對(duì)立屬性的色彩進(jìn)行搭配，能形成強(qiáng)烈的視覺(jué)沖擊，突出數(shù)據(jù)的差異，使觀者迅速識(shí)別出數(shù)據(jù)的不同狀態(tài)。在眾多色彩組合中，藍(lán)青色系-橙色系、青綠色系- 橙色系是發(fā)散色板中搭配頻率最高的色彩組，并且由于顏色所蘊(yùn)含的語(yǔ)義不同，致使它們?cè)诓煌瑧?yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮特定的效能，如藍(lán)青色系- 橙色由于有明確的冷暖色關(guān)系，在工業(yè)制造、水利環(huán)境、交通運(yùn)輸行業(yè)中常用于表達(dá)與溫度、冷熱有關(guān)的數(shù)據(jù)。

4. 色板配色方案需考慮色覺(jué)障礙群體。調(diào)查顯示，色覺(jué)障礙是全球范圍內(nèi)普遍存在的問(wèn)題，大約8% 的男性和0.5% 的女性患有某種視力缺陷，設(shè)計(jì)者在進(jìn)行可視化設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮這部分人的需求，建立普適的設(shè)計(jì)方案，選擇更安全的配色方案。根據(jù)調(diào)研，色盲人士在色彩識(shí)別能力方面存在著一定的差異，鑒于此，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況來(lái)挑選合適的配色方案，防止采用容易引發(fā)混淆的色彩。如在色相選擇上，應(yīng)交替使用冷暖色調(diào)，而避免采用紅- 綠、黃- 藍(lán)這兩類(lèi)不易為色覺(jué)障礙者所感知的顏色組合。當(dāng)使用多個(gè)冷暖色調(diào)時(shí)，需注意在飽和度和明度上體現(xiàn)差異，多使用中高飽和度色彩，同時(shí)，應(yīng)盡量避免將低明度和低飽和度的色調(diào)同時(shí)搭配使用[13-14]。日本有研究得出無(wú)障礙配色建議，建議通過(guò)采用朱紅色代替紅色，藍(lán)色代替綠色，紫紅色代替紫色的色彩搭配形式，從優(yōu)化色彩感知與信息讀取的視角出發(fā)，最大化地提升色盲群體對(duì)內(nèi)容的讀取效率與準(zhǔn)確性，增進(jìn)了信息傳遞的友好度與包容性。參照以上配色思路，以政務(wù)黨建行業(yè)為例，利用Illustrator 設(shè)計(jì)工具中的紅色盲校樣設(shè)置，調(diào)整無(wú)障礙配色方案，見(jiàn)圖7。除了改變色彩本身外，亦可運(yùn)用多種視覺(jué)變量對(duì)信息進(jìn)行編碼，如結(jié)合尺寸與色彩、形狀與色彩、注釋與色彩等多種方式，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)圖表的辨識(shí)度和可讀性，減少色盲用戶的困擾。

結(jié)語(yǔ)

色彩是數(shù)據(jù)可視化大屏數(shù)據(jù)圖表視覺(jué)設(shè)計(jì)的重要組成部分，合理利用色彩會(huì)使數(shù)據(jù)可視化大屏信息傳達(dá)的的效果更加清晰，設(shè)計(jì)師應(yīng)充分運(yùn)用色彩調(diào)和理論進(jìn)行配色，同時(shí)注重提升數(shù)據(jù)可視化圖表的配色美感。在色彩選擇時(shí)，也可借鑒根植于行業(yè)文化背景中的色彩語(yǔ)義特征，合理調(diào)用一些約定俗成的色彩語(yǔ)義，以提升用戶對(duì)數(shù)據(jù)可視化圖表信息的解碼效率。

不足之處：

（一）現(xiàn)有研究?jī)H關(guān)注了主視覺(jué)層中地圖面狀要素的色彩應(yīng)用情況，而未考慮到在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中大屏地圖還同時(shí)包含點(diǎn)、線、面3種要素。對(duì)于面狀要素與點(diǎn)、線要素之間的色彩搭配效果是否會(huì)對(duì)面狀要素自身的顏色選擇產(chǎn)生影響，以及如何根據(jù)這些影響來(lái)設(shè)計(jì)各個(gè)要素之間的配色方案仍是未來(lái)需要進(jìn)一步探討的問(wèn)題；

（二）此次研究只探討了以深色背景為主基調(diào)的色彩應(yīng)用情況，未考慮在淺色背景下的色彩設(shè)計(jì)策略；

（三）研究探究了靜態(tài)環(huán)境下的色彩狀況，為了畫(huà)面的豐富性，數(shù)據(jù)可視化大屏還會(huì)伴隨組件動(dòng)效，因此，在考慮動(dòng)效變化的情況下，數(shù)據(jù)可視化大屏的色彩設(shè)計(jì)將考慮更多的可能性。