当与大量数据打交道时，准确是关键。这对于数据可视化艺术来说也是一样：大小、形状、阴影和色彩——可视化中微小的细节会彻底改变信息的感知和理解方式。

Stone的工作是与Tableau的信息设计师一起来创造和选择数据可视化的最佳色彩。她在公司的研发部门创立了一个实验室，专门用来研究色彩的专用性 以及与数据的关系。后来，他们将研究成果运用到公司最新版的数据可视化软件Tableau 10.0中，设计并加入了调色板选项。

判断其作用是第一步也是必要的一个步骤，然而这一步之后就会出现更多待定细节，他们对可视化效果都有着深刻影响。Stone介绍说以下是最重要的考量。



       由于色度的关系——或者不同色彩维度的度量——不同大小可能导致看到的颜色不同。

       Stone说，当针对数据可视化选择颜色的时候，一个需要铭记在心的关键点是一定要保证色彩与其代表的数据能产生的“语义共鸣”。简单来说，设计者们要时刻留心色彩与其用处之间的关系。
       举个简单的例子，假设有一个用来比较蔬菜价格的条形图，用绿色代表菠菜，用黄色代表玉米，这与我们对事物和颜色的认知是一致的。若转换颜色——黄色代表菠菜而绿色代表玉米——容易产生混淆。另一个常见的例子来自于热度制图学，比如Trulia制作的交通费时的可视化图形，用红色表示交通较坏的情况，而绿色或者黄色表示较好的情况。同样，上下文语义也非常重要。假如你是在对电脑巨头企业苹果公司的季度收入作图，那么你会用灰色来表示数据，从而与其品牌和产品颜色对应，而不是那些像水果颜色的红红或绿绿。


 

显然，有部分概念并不能和某一颜色产生关联，设计者们可能会将这当做是自由发挥的好机会，但是Stone则将其视为利用数据对文字与色彩的关联进行深度挖掘的时机。在2015年的项目研究中，Stone和Tableau的研究科学家Vidya Setlur利用谷歌的n-gram来计算颜色名称出现的频率，设计了一个能够生成有语义色彩的算法，然后在谷歌图片中检索其代表色。

即时你没有你自己的语言色彩算法，你也可以自己推断语义概念与颜色之间的关系，毕竟用这个是聪明的做法。

左边的图显示了在色彩空间中的标出的颜色，那些颜色相近的颜色，比如绿色和黄色，在感官上也是相似的。——Tableau
 

Stone说道：“我们发现，小尺度面积的颜色往往看起来不够多彩”

“生命之树”的图表通过运用对比强烈的颜色清晰地表达了大量的数据。（来自opentreeoflife.org）
 

颜色可以唤起情感共鸣并不奇怪——例如，蓝色和紫色比黄色使人感觉更愉快。鲜绿色使人感觉积极或欢乐。正如Stone所说，“设计领域的人都知道，颜色会对人产生影响，他们对此有很多案例和使用原则”基于这种认知，“那么，即使是一个条线图，也同样适用吗？”

在调色板中为图表填色会引起镇静，也许在功能上数据可视化不一定比颜色差异性或语言关联性更重要。但是，把所有的因素考虑进去将帮助人们更容易地吸收和理解数据，Stone说。设计者或许会认为他们颜色的运用是毫无意义的，但是这会对读者理解数据产生情感方面的影响。看一下这幅关于近些年来世界上大量核武器的信息图。

这张信息图用黄色、黑色和白色表达世界上大量的核武器——这些消极的颜色可以与严肃的主题相匹配。（来自Reddit用户drwtsn）

       设计者，Reddit 的用户drwtsn,选择了黄色、黑色和白色——这些颜色通常是消极的——而不是明快的薄荷绿和灰绿蓝色或亮红色或橘红色这些可能使你联想到核战争的颜色。正如Stone通过她的研究展现的，在颜色理论背后的迷人的科学不是乏味无趣的大数据的冰冷数学，而是与艺术和科学相结合，使它既实用又美观。

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