我花了十五年研究人们如何感知视觉信息。数据可视化中的色彩是直觉经常失灵的一个领域。
下面说说研究实际告诉我们什么。
色彩在图表中的三种作用
在选色之前，先想清楚你希望色彩承担什么任务：
1. 区分类别
当你有不同数据系列（产品 A、B、C）时，色彩帮助观众区分它们。
研究结论：人们一眼能可靠区分的颜色大约在 5–8 种。再多，观众就会混淆类别。这也是为什么专业数据可视化者会限制调色板。
2. 编码数值
在热力图和分级统计图中，色彩代表数量。深色=多、浅色=少（或反之）。
研究结论：对大多数定量数据，单色系的顺序色阶（同一色相从浅到深）比发散色阶更有效。我们直觉上理解「饱和度越高=强度越大」。
3. 吸引注意
色彩突出重要内容。灰色柱中的一根红柱就是在说「看这里」。
研究结论：在中性背景上使用单一强调色，比多种「重要」颜色争抢注意力更有效。
色彩的文化包袱
色彩有含义，但含义因语境和文化而异。
红色
西方：危险、亏损、停止、负面、紧急
财务：亏损、下跌、卖出
设计：错误、警告、注意
在中国：好运、繁荣、喜庆
股市：部分亚洲市场常相反（红=涨）
稳妥做法：仅在受众共享该文化语境时用红色表示「不好」或「需注意」。用形状或位置作为补充。
绿色
普遍：增长、通行、正面、自然、成功
财务：收益、上涨、买入、利润
较通用，但部分文化中绿色有宗教含义。
稳妥做法：绿色与「上涨」或「好」概念搭配，但关键信息用另一区分方式（如箭头方向）。
蓝色
普遍：信任、稳定、冷静、专业
企业：最常见的品牌色有其原因
风险低：蓝色是跨文化和语境最安全的颜色选择，对色觉缺陷用户也最易区分。
橙/黄
普遍：警告、谨慎、能量、注意
状态：常表示「警告」或「需关注」
注意：黄底白字对比度差；橙色可能显得刺眼。
可访问性现实
很多数据可视化者忽略的一点：约 8% 的男性和 0.5% 的女性存在某种色觉缺陷，全球约 3 亿人。
色盲用户看到什么
红绿色盲（最常见）：红和绿会呈现为相近的浑浊棕调。
含义：绝不能仅靠红绿区分类别，对相当一部分受众等于看不见。
可行的做法
- 使用色盲友好配色：蓝–橙、蓝–黄、紫–橙对多数色觉缺陷类型区分度较好。
- 增加次要编码：图案、形状或标签，不依赖颜色也能区分。
- 保证足够的明度对比：即使没有颜色，深浅也能被区分。
- 测试你的作品：用 Coblis 等色盲模拟工具查看图表在色盲用户眼中的效果。
色彩与理解的研究
Cleveland 与 McGill (1984)
结论：人们对共同尺度上的位置判断比色彩饱和度更准确。
含义：不要用色彩强度传达精确数值；用于大致模式即可，精确比较用位置（柱、点）。
Healey (1996)
结论：独特颜色在 200ms 内就能从背景中「跳出」，与其它元素数量无关。
含义：做强调时选一个与其它都明显不同的颜色，细微差异跳不出来。
Borland 与 Taylor (2007)
结论：彩虹配色（红–黄–绿–蓝–紫）常被误读，因为没有自然的知觉顺序。
含义：顺序数据用单色渐变；发散数据用两种颜色加中性中点。
为数据建立色彩体系
第一步：选主色板
你需要：
- 1–2 个品牌色（与公司形象一致）
- 1 个强调色（突出重点）
- 1 个中性色（灰，弱化）
- 2–3 个分类色（如需要）
大多数可视化 4–6 种颜色就够。
第二步：定义层级
规定每种颜色的含义：
- 强调色 = 最重要、需行动
- 主色 = 主数据系列、焦点
- 次要色 = 对比数据、背景
- 中性 = 背景、次要
在所有可视化中保持一致。
第三步：做顺序色阶
热力图与强度数据：
- 选一个色相
- 从浅到深做 5–7 级
- 相邻级别对比度足够
ColorBrewer2 等工具会考虑可访问性生成色阶。
第四步：测试与文档化
用以下方式测试色板：
- 色盲模拟工具
- 低对比度显示器
- 打印稿（如适用）
把色值写进文档，保证大家统一使用。
实用色彩指南
建议：
- 默认用蓝色作为「安全」色
- 分类色板控制在 5–7 种
- 强调色要明显不同
- 做可访问性测试
- 仪表盘间保持一致
避免：
- 顺序数据用彩虹色
- 仅靠红绿区分
- 多种强调色并存
- 仪表盘内改变色彩含义
- 只靠颜色区分类别
不同图表类型中的色彩
柱状图
最佳：单一主色 + 一个强调色
可接受：分组柱 2–3 色
避免：每根柱不同色（除非类别本身有含义）
折线图
最佳：2–3 种清晰区分的颜色
可接受：线型区分（实线、虚线）作补充
避免：超过 4–5 条不同颜色的线
热力图
最佳：单色相顺序色阶
可接受：有明确中点的双色发散色阶
避免：彩虹或高饱和度方案
饼图
最佳：2–3 种有明确含义的颜色
可接受：一个扇区强调、其余中性
避免：一圈 7 种以上颜色
可用工具
很多现代可视化工具自带经过设计的配色。像 ChartGen 这类 AI 工具会自动应用色彩研究——推荐无障碍色板并保持一致性。
手动选色可参考：
- ColorBrewer2（顺序与发散色阶）
- Viz Palette（可访问性检查）
- Coolors（带可访问性评分的配色生成）
最后一点
色彩之所以有力，是因为它在注意力之前就被处理——在意识思考之前。这既让它有效，也让它危险。
有效：对的颜色会立刻跳出并引导注意。
危险：错的颜色会分散注意、排除部分用户或误导解读。
目标不是用最多的颜色，而是用得如此克制，观众几乎感觉不到——只是更快理解数据。