Кодирование графической информации: Кодирование графической информации (10 класс, информатика)

Содержание

Урок 17. кодирование графической и звуковой информации — Информатика — 10 класс

Информатика, 10 класс. Урок № 17.

Тема — Кодирование графической и звуковой информации

Большую часть информации человек получает с помощью зрения и слуха. Важность этих органов чувств обусловлена развитием человека как биологического вида, поэтому человеческий мозг с большой скоростью способен обрабатывать огромное количество графической и звуковой информации.

С появлением компьютеров возникла огромная потребность научить их обрабатывать такую информацию. Как же такую информацию может обработать компьютер?

Итак, кодирование графической информации осуществляется двумя различными способами: векторным и растровым

Программы, работающие с векторной графикой, хранят информацию об объектах, составляющих изображение в виде графических примитивов: прямых линий, дуг окружностей, прямоугольников, закрасок и т.д.

Достоинства векторной графики:

— Преобразования без искажений.

— Маленький графический файл.

— Рисовать быстро и просто.

— Независимое редактирование частей рисунка.

— Высокая точность прорисовки.

— Редактор быстро выполняет операции.

Недостатки векторной графики:

— Векторные изображения выглядят искусственно.

— Ограниченность в живописных средствах.

Программы растровой графики работают с точками экрана (пикселями). Это называется пространственной дискретизацией.

КОДИРОВАНИЕ РАСТРОВОЙ ГРАФИКИ

Давайте более подробно рассмотрим растровое кодирование информации.

Компьютер запоминает цвет каждой точки, а пользователь из таких точек собирает рисунок.

При этом зная количество пикселей по вертикале и горизонтали, мы сможем найти — разрешающую способность изображения.

Разрешающая способность находится по формуле:

P=n*m,

где n, m — количество пикселей в изображении по вертикали и горизонтали.

В процессе дискретизации каждый пиксель может принимать различные цвета из палитры цветов. При этом зная количество цветов, которые можно использовать в палитре и воспользовавшись формулой Хартли, мы сможем найти количество информации, которое используется для кодирования цвета точки, что мы будем называть глубиной цвета.

N=2ⁱ

где N — количество цветов в палитре;

i — глубина цвета.

Таким образом, чтобы найти вес изображения достаточно перемножить разрешающую способность изображения на глубину цвета: L=P*i.

Каким именно образом возможно закодировать пиксель? Для этого используются кодировочные палитры.

КОДИРОВОЧНАЯ ПАЛИТРА RGB

Когда художник рисует картину, цвета он выбирает по своему вкусу. Но цвет в компьютере надо стандартизировать, чтобы его можно было распознать. Поэтому надо определить, что такое каждый цвет.

В экспериментах по производству цветных стекол М. В. Ломоносов показал, что получить любой цвет возможно, используя три различных цвета.

Этот факт был обобщен Германом Грассманом в виде законов аддитивного синтеза цвета.

Давайте рассмотрим два из этих законов:

— Закон трехмерности. С помощью трех независимых цветов можно, смешивая их в однозначно определенной пропорции, выразить любой цвет.

— Закон непрерывности. При непрерывном изменении пропорции, в которой взяты компоненты цветовой смеси, получаемый цвет также меняется непрерывно.

Из биологии вы знаете, что рецепторы человеческого глаза делятся на две группы: палочки и колбочки. Палочки более чувствительны к интенсивности поступаемого света, а колбочки — к длине волны.

Если посмотреть, как распределяется количество колбочек по тому, на какую длину волны они «настроены», то количество колбочек «настроенных» на синий, красный и зеленый цвета окажется больше.

Поэтому такие цвета были взяты основными для построения цветовой модели, которая получила название RGB (Red, Green, Blue). То есть задавая количество любого из этих трех цветов, можно получить любой другой. Для кодирования каждого цвета было выделено 8 бит (режим True-Color). Таким образом, количество каждого цвета может изменяться от 0 до 255, часто это количество выражается в шестнадцатеричной системе счисления (от 0 до FF).

Так как описание цвета происходит определением трех величин, то это наводит на мысль считать их координатами точки в пространстве. Получается, что координаты цветов заполняют куб.

При этом яркость цвета определяется тем насколько близка к максимальному значению хотя бы одна координата из трех.

Поскольку именно модель RGB соответствовала основному механизму формирования цветного изображения на экране, большинство графических файлов хранят изображение именно в этой кодировке. Если же используется другая модель, например в JPEG , то приходится при выводе информации на экран преобразовывать данные.

КОДИРОВАНИЕ ЗВУКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

Давайте перейдем к кодированию звуковой информации.

Из курса физики вам всем известно, что звук — это непрерывная волна с изменяющейся амплитудой и частотой.

Для того, чтобы компьютер мог обрабатывать непрерывный звуковой сигнал, он должен быть дискретизирован, т. е. превращен в последовательность электрических импульсов (двоичных нулей и единиц).

Для этого звуковая волна разбивается на отдельные временные участки.

Гладкая кривая заменяется последовательностью «ступенек». Каждой «ступеньке» присваивается значение громкости звука. Чем больше количество уровней громкости, тем больше количество информации будет нести значение каждого уровня и более качественным будет звучание. Причем, чем больше будет количество измерений уровня звукового сигнала в единицу времени, тем качественнее будет звучание. Эта характеристика называется частотой дискретизации Данная характеристика измеряется в

Гц.

При этом на каждое измерение выделяется одинаковое количество бит. Такая характеристика называется — глубина кодирования.

Таким образом, чтобы подсчитать вес звуковой волны достаточно перемножить частоту дискретизации, глубины кодирования и времени звучания такого звука. При этом, рассматривая современное звучание, количество звуковых волн может быть различное, например, для стереозвука — это 2, а для квадрозвука — 4.

2. Кодирование графической информации — Единый Государственный Экзамен

Компьютерная графика

– раздел информатики, предметом которого является работа на компьютере с графическими изображениями.

Создание и хранение графических изображений возможно в нескольких видах – в виде растрового, векторного или фрактального изображения.

Для каждого вида используется свой способ кодирования графической информации.

Растровое изображение, состоит из мельчайших точек, составляющих определенный узор.

Пиксель – наименьший элемент изображения на экране (точка на экране).

Растр – прямоугольная сетка пикселей на экране.

Качество изображения определяется разрешающей способностью монитора.

Разрешающая способность экрана – размер сетки растра, задаваемого в виде произведения M x N, где M – число точек по горизонтали, N – число точек по вертикали.

Чем разрешающая способность выше, тем выше качество изображения.

Число цветов, воспроизводимых на экране и число бит, отводимых в видеопамяти под каждый пиксель (глубина цвета) связаны формулой:

2^a = K где a – глубина цвета

K – количество цветов

Видеопамять – оперативная память, хранящая видеоинформацию во время ее воспроизведения на экране.

Объем занимаемой видеопамяти вычисляется по формуле:

V = M × N × a где V – объем видеопамяти

M – число точек по горизонтали

N – число точек по вертикали

a – глубина цвета

Все многообразие красок на экране получается путем смешивания базовых цветов: красного, синего и зеленого

Векторное изображение – графический объект, состоящий из элементарных объектов (отрезков, дуг, кругов и т.д.)

Векторная графика кодируется как обычная текстовая графика и обрабатывается специальными программами.

Фрактальная графика основывается на математических вычислениях, как векторная, но в отличие от векторной ее базовым элементом является сама математическая формула.

Пример1:

Для хранения растрового изображения размером 128×128 пикселей отвели 4 Кбайта памяти. Каково максимально возможное число цветов в палитре изображения?
1) 4	2) 2	3) 8	4) 5

Решение:

1) Для начала переведем 4 Кбайта в биты.

4Кбайта = 4×1024 байта = 4096×

8 бит = 32768бит

2) Из формулы V = M × N × a найдем а

32768 = 128×128×а => а = 2

3) Мы нашли глубину цвета, теперь по формуле 2^a = K найдем K

2² = K => K = 4

4) Следовательно, правильный ответ 1)

1.

5. Кодирование графической информации Информатика

Сразу хочу сказать, что здесь никакой воды про кодирование графической информации, и только нужная информация. Для того чтобы лучше понимать что такое кодирование графической информации,графическая информация , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Информатика

Существует несколько способов кодирования графической информации.

При рассмотрении черно-белого графического изображения с помощью увеличительного стекла заметно, что в его состав входит несколько мельчайших точек, образующих характерный узор (или растр). Линейные координаты и индивидуальные свойства каждой из точек изображения можно выразить с помощью целых чисел, поэтому способ

растрового кодирования базируется на использовании двоичного кода представления графических данных. Общеизвестным стандартом считается приведение черно-белых иллюстраций в форме комбинации точек с 256 градациями серого цвета, т.

е. для кодирования яркости любой точки необходимы 8-разрядные двоичные числа.

В основу кодирования цветных графических изображений положен принцип разложения произвольного цвета на основные составляющие, в качестве которых применяются три основных цвета: красный (Red), зеленый (Green) и синий (Blue). На практике принимается, что любой цвет , который воспринимает человеческий глаз, можно получить с помощью механической комбинации этих трех цветов. Такая система кодирования называется RGB (по первым буквам основных цветов). При применении 24 двоичных разрядов для кодирования цветной графики такой режим носит названиеполноцветного (True Color).

Каждый из основных цветов сопоставляется с цветом, дополняющим основной цвет до белого. Для любого из основных цветов дополнительным будет являться цвет, который образован суммой пары остальных основных цветов. Соответственно среди дополнительных цветов можно выделить голубой (Cyan), пурпурный (Magenta) и желтый (Yellow). Принцип разложения произвольного цвета на составляющие компоненты используется не только для основных цветов, но и для дополнительных, т. е. любой цвет можно представить в виде суммы голубой, пурпурной и желтой составляющей. Этот метод кодирования цвета применяется в полиграфии, но там используется еще и четвертая краска – черная (Black), поэтому эта система кодирования обозначается четырьмя буквами – CMYK. Для представления цветной графики в этой системе применяется 32 двоичных разряда. Данный режим также носит название полноцветного.

Приуменьшении количества двоичных разрядов, применяемых для кодирования цвета каждой точки, сокращается объем данных, но заметно уменьшается диапазон кодируемых цветов. Кодирование цветной графики 16-разрядными двоичными числами носит название режима High Color . Об этом говорит сайт https://intellect.icu . При кодировании графической цветной информации с применением 8 бит данных можно передать только 256 оттенков. Данный метод кодирования цвета называется индексным.

Итак, кодирование графической информации осуществляется двумя различными способами: векторным и растровым

Достоинства векторной графики:

— Преобразования без искажений.

— Маленький графический файл.

— Рисовать быстро и просто.

— Независимое редактирование частей рисунка.

— Высокая точность прорисовки.

— Редактор быстро выполняет операции.

Недостатки векторной графики:

— Векторные изображения выглядят искусственно.

— Ограниченность в живописных средствах.

КОДИРОВАНИЕ РАСТРОВОЙ ГРАФИКИ

Давайте более подробно рассмотрим растровое кодирование информации.

Компьютер запоминает цвет каждой точки, а пользователь из таких точек собирает рисунок.

Разрешающая способность находится по формуле:

P=n*m,

где n, m — количество пикселей в изображении по вертикали и горизонтали.

N=2i

где N — количество цветов в палитре;

i — глубина цвета.

Каким именно образом возможно закодировать пиксель? Для этого используются кодировочные палитры.

КОДИРОВОЧНАЯ ПАЛИТРА RGB

Этот факт был обобщен Германом Грассманом в виде законов аддитивного синтеза цвета.

Давайте рассмотрим два из этих законов:

Статью про кодирование графической информации я написал специально для тебя. Если ты хотел бы внести свой вклад в развии теории и практики, ты можешь написать коммент или статью отправив на мою почту в разделе контакты. Этим ты поможешь другим читателям, ведь ты хочешь это сделать? Надеюсь, что теперь ты понял что такое кодирование графической информации,графическая информация и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то нестесняся пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Информатика

Кодирование графической и звуковой информации

Двоичное кодирование графической информации

С 80-х годов интенсивно развивается технология обработки на компьютере графической информации.

Компьютерная графика позволяет создавать и редактировать рисунки, схемы, чертежи, преобразовывать изображения (фотографии, слайды и т.д. ), представлять статистические данные в форме деловой графики, создавать анимационные модели (научные, игровые и т.д.), обрабатывать «живое видео».

Графическая информация на экране монитора представляется в виде (изображения, которое формируется из точек (пикселей). В простейшем случае (черно-белое изображение без градаций серого цвета) каждая точка экрана может иметь лишь два состояния — «черная» или «белая», т.е. для хранения ее состояния необходим 1 бит.

Цветные изображения могут иметь различную глубину цвета (бит на точку: 4. 8, 16, 24). Каждый цвет можно рассматривать как возможное состояние точки, и тогда по формуле N = 2ⁱ может быть вычислено количество цветов, отображаемых на экране монитора.

Изображение может иметь различный размер, который определяется количеством точек по горизонтали и по вертикали. В современных персональных компьютерах обычно используются четыре основных размера изображения или разрешающих способностей экрана: 640*480, 800*600, 1024*768 и 1280*1024 точки.

Графический режим вывода изображения на экран определяется разрешающей способностью экрана и глубиной цвета. Полная информация о всех точках изображения, хранящаяся в видеопамяти, называется битовой картой изображения.

Для того чтобы на экране монитора формировалось изображение, информация о каждой его точке (цвет точки) должна храниться в видеопамяти компьютера. Рассчитаем необходимый объем видеопамяти для наиболее распространенного в настоящее время графического режима (800*600 точек, 16 бит на точку).

Всего точек на экране: 800 * 600 = 480000

Необходимый объем видеопамяти: 16 бит * 480000 = 7680000 бит = 960000 байт = 937,5 Кбайт.

Аналогично рассчитывается необходимый объем видеопамяти для других графических режимов.

Современные компьютеры обладают такими техническими характеристиками, которые позволяют обрабатывать и выводить на экран, так называемое «живое видео», т.е. видеоизображение естественных объектов. Видеоизображение формируется из отдельных кадров, которые сменяют друг друга с высокой частотой (не воспринимаемой глазом). Обычно частота кадров составляет 25 Гц, т.е. за 1 секунду сменяется 25 кадров.

Двоичное кодирование звуковой информации

С начала 90-х годов персональные компьютеры получили возможность работать со звуковой информацией. Каждый компьютер, имеющий звуковую плату, микрофон и колонки, может записывать, сохранять и воспроизводить звуковую информацию. С помощью специальных программных средств (редакторов аудиофайлов) открываются широкие возможности по созданию, редактированию и прослушиванию звуковых файлов. Создаются программы распознавания речи и появляется возможность управления компьютером при помощи голоса.

Звуковой сигнал — это непрерывная волна с изменяющейся амплитудой и частотой. Чем больше амплитуда сигнала, тем он громче для человека, чем больше частота сигнала, тем выше тон. Для того чтобы компьютер мог обрабатывать непрерывный звуковой сигнал, он должен быть дистретизирован, т.е. превращен в последовательность электрических импульсов (двоичных нулей и единиц).

При двоичном кодировании непрерывного звукового сигнала он заменяется серией его отдельных выборок — отсчетов.

Современные звуковые карты могут обеспечить кодирование 65536 различных уровней сигнала или состояний. Для определения количества бит, необходимых для кодирования, решим показательное уравнение:

2ⁱ= 65536 => i = 16

Таким образом, современные звуковые карты обеспечивают 16-битное кодирование звука. При каждой выборке значению амплитуды звукового сигнала присваивается 16-битный код.

Количество выборок в секунду может быть в диапазоне от 8000 до 48000, т.е. частота дискретизации аналогового звукового сигнала может принимать значения от 8 до 48 Кгц. При частоте 8 Кгц качество дискретизированного звукового сигнала соответствует качеству радиотрансляции, а при частоте 48 Кгц — качеству звучания аудио-CD. Следует также учитывать, что возможны как моно-, так и стерео-режимы.

Можно оценить информационный объем моном аудио файла длительностью звучания 1 секунду при среднем качестве звука (16 бит, 24 Кгц). Для этого количество бит на одну выборку необходимо умножить на количество выборок в 1 секунду:

16 бит * 24000 = 384000 бит = 48000 байт или 47 Кбайт

< Назад
Вперёд >

Кодирование графической информации. Информатика 10 класс.

к з с белый.
В этом коде каждый базовый цвет обозначается его первой буквой (к — красный, с — синий, з — зеленый). Черточка означает отсутствие цвета.
Следовательно, для кодирования восьмицветного изображения требуются 3 бита памяти на один видеопиксель. Если наличие базового цвета обозначить единицей, а отсутствие — нулем, то получается таблица кодировки восьмицветной палитры (см. таблицу).

К	3	С	Цвет
0	0	0	Черный
0	0	1	Синий
0	1	0	Зеленый
0	1	1	Голубой
1	0	0	Красный
1	0	1	Розовый
1	1	0	Коричневый
1	1	1	Белый

Из сказанного, казалось бы, следует вывод: с помощью трех базовых цветов нельзя получить палитру, содержащую больше восьми цветов.

Однако на экранах современных компьютеров получают цветные изображения, составленные из сотен, тысяч и даже миллионов различных красок и оттенков. Как это достигается?
Если иметь возможность управлять интенсивностью (яркостью) свечения базовых цветов, то количество различных вариантов их сочетаний, дающих разные краски и оттенки, увеличивается.
Шестнадцатицветная палитра получается при использовании четырехразрядной кодировки пикселя: к трем битам базовых цветов добавляется один бит интенсивности (И). Этот бит управляет яркостью всех трех цветов одновременно (интенсивностью трех электронных пучков):

Большее количество цветов получается при раздельном управлении интенсивностью базовых цветов. Причем интенсивность может иметь более двух уровней, если для кодирования интенсивности каждого из базовых цветов выделять больше одного бита.
Из сказанного можно вывести правило:
Количество различных цветов К и количество битов для их кодирования b связаны между собой формулой: К = 2^b
2¹ = 2, 2² = 4, 2³ = 8, 2⁴ = 16 и т. д. Для получения цветовой гаммы из 256 цветов требуется 8 битов = 1 байт на каждый пиксель, так как 2⁸= 256.

Объем видеопамяти

Объем необходимой видеопамяти определяется размером графической сетки дисплея и количеством цветов. Минимальный объем видеопамяти должен быть таким, чтобы в него помещался один кадр (одна страница) изображения. Например, для сетки 640 х 480 и черно-белого изображения минимальный объем видеопамяти должен быть таким:
640 *480*1 бит = 307 200 бит = 38 400 байт.
Это составляет 37,5 Кбайт.
Для четырехцветной гаммы и той же графической сетки видеопамять должна быть в два раза больше — 75 Кбайт; для восьмицветной — 112,5 Кбайт.
На современных высококачественных дисплеях используется палитра более чем из 16 миллионов цветов. Требуемый размер видеопамяти в этом случае — несколько мегабайтов.

Коротко о главном

Кодирование графической информации. Кодирование информации. Системы кодирования.

Доброго времени суток уважаемый пользователь. В этой статье мы поговорим на такие темы, как: Кодирование графической информации, кодирование информации, системы кодирования.

В первые представление данных в графическом виде было реализовано в середине 50-х годах. Сегодня очень широко используются обработа графической информации с помощью персонального компьютера. Впервые граффический интерфейс стал доступен пользователю в операционных системах. Все это как правило характеризуеться человеческой психикой, так как нам лучьше воспринимать граффическое схематичное изображение. Очень сильно начал развиваться такой раздел информатики как компьютерная графика которая изучает методы и средства создания и обработки изображений с помощью вычислительной техники. В наши дни без компьютерной графики невозможно представить сегодняшняшнее существование персональных компьютеров, и в этой статье мы разберемся, как-же всетаки компьютер воспринимает граффические изображения.

С 80-х годов интенсивно развивается технология обработки на компьютере графической информации. Современные компьютеры обладают такими техническими характеристиками, которые позволяют обрабатывать и выводить на экран, так называемое «живое видео», то есть видеоизображение естественных объектов, которые формируются из отдельных кадров, сменяющих друг друга с высокой частотой (25 Гц, то есть за 1с. сменяется 25 кадров).

Если рассмотреть с помощью увеличительного стекла черно-белое графическое изображение, напечатанное в газете или книге, то можно заметить, что оно состоит из мельчайших точек, образующих характерный узор, называемый растром. Поскольку линейные координаты и индивидуальные свойства каждой точки (яркость) можно выразить с помощью целых чисел, то можно сказать, что растровое кодирование позволяет использовать двоичный код для представления графических данных.

Общепринятым на сегодняшний день считается представление черно-белых иллюстраций в виде комбинации точек с 256 градациями серого цвета, и, таким образом, для кодирования яркости любой точки обычно достаточно восьмиразрядного двоичного числа.

Для кодирования цветных графических изображений применяется принцип декомпозиции произвольного цвета на основные составляющие. В качестве таких составляющих используют три основных цвета: красный (Red, R), зеленый (Green, G) и синий (Blue, B). На практике считается (хотя теоретически это не совсем так), что любой цвет, видимый человеческим глазом, можно получить путем механического смешения этих трех основных цветов. Такая система кодированияназывается системой RGB по первым буквам названий основных цветов.

Системы кодирования.

Существует три системы кодирование графической информации:

Полноцветный (True Color).
High Color.
Индексный.

Если для кодирования яркости каждой из основных составляющих использовать по 256 значений (8 двоичных разрядов), как это принято полутоновых черно-белых изображений, то на кодирование цвета одной точки надо затратить 24 разряда. При этом система кодирования обеспечивает однозначное определение 16,5 миллионов различных цветов, что на самом деле близко к чувствительности человеческого глаза.

Примечание

Режим представления цветной графики с использованием 24 двоичных разрядов называется полноцветным (True Color)…

Двоичный код 256-цветной палитры:

Цвет	Красный	Зеленый	Синий
Красный	11111111	00000000	00000000
Зеленый	00000000	11111111	00000000
Синий	00000000	00000000	11111111
Голубой	00000000	11111111	11111111
Пурпурный	11111111	00000000	11111111
Желтый	11111111	11111111	00000000
Белый	11111111	11111111	11111111
Черный	00000000	00000000	00000000

Каждому из основных цветов можно поставить в соответствие дополнительный цвет, то есть цвет, дополняющий основной цвет до белого. Не трудно заметить, что для любого из основных цветов дополнительным будет цвет, образованный суммой пары остальных основных цветов. Соответственно, дополнительными цветами являются: голубой, пурпурный и желтый. Принцип декомпозиции произвольного цвета на составляющие компоненты можно применять не только для основных цветов, но и для дополнительных. То есть любой цвет можно представить в виде суммы голубой, пурпурной и желтой составляющей. Такой метод кодирования цвета принят в полиграфии, но там дополнительно используется 4-ая краска – черная. Поэтому данная система кодирования обозначается буквами CMUK (голубой, пурпурный, желтый, а черный цвет обозначается буквой К, так как буква В уже занята синим цветом), и для представления цветной графики в этой системе 32 двоичных разряда. Такой режим тоже называется полноцветным (True Color).

Если уменьшить количество двоичных разрядов, используемых для кодирования цвета каждой точки, то можно сократить объем данных, но при этом диапазон кодируемых цветов заметно сокращается.

Примечание

Кодирование цветной графики 16-мы двоичными числами называется режимом High Color…

При кодировании информации о цвете с помощью 8 бит данных можно передать только 256 цветовых оттенков. Такой метод кодирования цвета называется индексным. Смысл названия в том, что поскольку 256 значений совершенно недостаточно чтобы передать весь диапазон цветов, доступный человеческому глазу, код каждой точки растра выражает не цвет сам по себе, а только его номер (индекс) в некоторой справочной таблице, называемой таблице, называемой палитрой. Разумеется, эта палитра должна прикладываться к графическим данным – без нее нельзя воспользоваться методами воспроизведения ин формации на экране или бумаге (то есть воспользоваться, конечно, можно, но из-за неполноты данных полученная информация может оказаться неадекватной: лист на дереве – красным, небо – зеленым).

Двоичный код восьмицветной палитры:

Цвет	Красный	Зеленый	Синий
Красный	1	0	0
Зеленый	0	1	0
Синий	0	0	1
Голубой	0	1	1
Пурпурный	1	0	1
Желтый	1	1	0
Белый	1	1	1
Черный	0	0	0

На этом данную статью я заканчиваю, надеюсь, вы полностью разобрались с темами: Кодирование графической информации, кодирование информации, системы кодирования.

Презентация к уроку «Кодирование графической информации»

библиотека
материалов

Содержание слайдов

Номер слайда 1

Изображение – это образ окружающего мира, воспринимаемый зрительной системой человека. Человек видит изображение благодаря восприятию света, отражаемого или излучаемого объектами наблюдения. Отражаемое изображение – это все то, что мы видим при дневном или искусственном освещении. При кодировании изображения в компьютерных технологиях осуществляется пространственная дискретизация изображения и кодирование света, исходящего от каждого дискретного элемента изображения. Кодирование изображения

Номер слайда 2

Дискретизация изображения – это разделение изображения на конечное число элементов, в пределах каждого элемента оттенок цвета считают постоянным. Пиксель – это минимальный участок изображения, для которого независимым образом можно задать цвет. Разрешающая способность растрового изображения определяется количеством точек по горизонтали и вертикали на единицу длины изображения. Величина разрешающей способности обычно выражается в dpi (dot per inch – точек на дюйм), т.е. в количестве точек в полоске изображения длиной один дюйм (1 дюйм = 2,54 см)

Номер слайда 3

Код монохромного света обозначает уровень яркости фонового цвета. Глубина цвета – это количество информации, которое используется для кодирования цвета точки изображения. При дискретном цифровом кодировании непрерывный спектр оттенков разбивается на целое число отрезков, в пределах каждого из которых яркость считается постоянной. Кодирование монохромных(одноцветных) оттенков

Номер слайда 4

Для естественного света количество оттенков фонового цвета бесконечно. При цифровом кодировании количество оттенков становится конечной величиной.

Номер слайда 5

Номер слайда 6

На самом деле память компьютера одномерна и весь код представляет цепочку символов нулей и единиц, расположенных в последовательных байтах памяти. Объем такой информации равен 16 байтам. Если перевести этот код в 16-чную форму, то он будет следующим:

Номер слайда 7

FFFFFFFF D55 F CFEF CFEF CFEF CFEF FFFF FFFFD55 FCFEFCFEFCFEFCFEFFFFFFFFF

Номер слайда 8

Что такое растр, пиксель?Чем отличается монохромное изображение от цветного?Какую длину будет иметь код изображения, выводимого на экран, при размере растра 640×480 и битовой глубине цвета 8 битов?Какова глубина кодирования изображения, если длина кода равна 384 Кб, а размер растра – 1024×768?

Номер слайда 9

Длина кода изображения равна 600 Кб, битовая глубина цвета – 16 битов. Какой размер растра используется для вывода изображения: 640×480 или 1024×768?На «игрушечный» монитор с разрешением 8×8 пикселей, отображающий черно-белое изображение, по очереди выводят буквы: «Н», «А», «Ш». Запишите для каждого выводимого изображения его 2чный и 16чный коды. Битовая глубина цвета равна 2. Разные элементы букв имеют разные цветовые оттенки.

Номер слайда 10

Восстановите изображение на «игрушечном» мониторе 8×8 пикселей с битовой глубиной цвета 2 бита по 16чному коду: F3 F7 F3 D7 F37 F F1 FF F3 FF F3 BF F3 EF F3 FB.

Графическое кодирование в визуализации информации

Люси Терри Новелл
Технологический департамент штата Вирджиния
Блэксбург, Вирджиния 24061 США
Электронная почта: [email protected]

РЕФЕРАТ

При разработке дизайна для визуализации результатов поиска для цифровой библиотеки под названием Envision [5, 7], мы обнаружили, что выбор графических устройств и атрибутов документа для кодирования с каждым графическое устройство — удивительно сложная задача.Под графическими устройствами мы понимаем те визуальные элементы отображения (например, цвет, форма, размер, положение и т. д.), используемые для передачи закодированных Информация. Исследования в нескольких областях обеспечивают научное руководство для проектирования и оценка графических кодировок, которая в противном случае могла бы быть сведена к мнению и личный вкус.

Однако литература предлагает неубедительные и часто противоречивые точки зрения. приводит нас к дальнейшим эмпирическим исследованиям.

Ключевые слова:

визуализация информации, графический дисплей, дизайн пользовательского интерфейса, графическое кодирование.

ПРОБЛЕМА — ПРОЕКТИРОВАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ КОДОВ

При разработке дизайна для визуализации результатов поиска для цифровой библиотеки под названием Envision [5, 7], мы обнаружили, что выбор графических устройств и атрибутов документа для кодирования с каждым графическое устройство — удивительно сложная задача. Под графическими устройствами мы понимаем те визуальные элементы отображения (например, цветовой оттенок, насыщенность цвета, частота вспышек, форма, размер, буквенно-цифровые идентификаторы, должность и т. д.) используется для передачи закодированной информации. Вызов для пользователя дизайнер интерфейса должен выбрать графические устройства для поддержки круга задач, которые пользователи могут работать с приложением, а также поддерживать перцептивные и индивидуальные различия в популяции пользователей.

Предоставление доступа к графически закодированной информации требует внимания к ряду когнитивная и перцептивная деятельность человека, изученная исследователями младше трех лет. рубрики: психофизика задач визуального поиска и идентификации, графическое восприятие и развитие графического языка.Исследования в этих областях служат научным руководством для разработка и оценка графических кодировок, которые в противном случае могли бы быть сведены к мнению и личный вкус. Особенно полезны рейтинги эффективности различных графических устройства для передачи различных видов данных (например, номинальных, порядковых или количественных). Христос [2] предоставляет такие рейтинги в контексте задач визуального поиска и идентификации. и предоставляет некоторые эмпирические данные в поддержку своих выводов. Макинлей [6] предлагает рейтинги графических устройств для передачи номинальных, порядковых и количественных данных в контекст графического дизайна языка, но эти рейтинги не были эмпирически подтверждено [личное сообщение]. Кливленд и МакГилл [3, 4] эмпирически подтвердили свой рейтинг графических устройств для количественных данных. Однако информация конструкции визуализации, которые напоминают диаграммы рассеяния (например, дисплеи звездного поля [1], воздушное движение контрольные дисплеи и другие графические представления данных) часто поддерживают совсем другие задачи. от статистических графиков. Рейтинги, предложенные Христом, Маккинли и Кливлендом и Макгилл не то же самое, в то время как другая литература предлагает более противоречивые точки зрения, предполагая, что необходимы дальнейшие исследования.

ИССЛЕДОВАНИЯ В ПРОЦЕССЕ

Test Bed:

Названный в честь книги Туфте [8], Envision — это мультимедийный цифровой библиотека литературы по информатике с полнотекстовым поиском и поиском полного содержания возможностей, обслуживая исследователей информатики, учителей и студентов на всех уровнях экспертиза. Уникальная характеристика Envision, окно графического просмотра (см. Рисунок), графически представляет каждый документ в поиске.

график результатов отображается в виде значка, в то время как сводка по элементам показывает текстовый список библиографическая информация для документов, значки графического представления которых выбраны Пользователь.Графическое представление помогает пользователям принимать решения о том, какие работы следует исследовать. в потенциально больших пакетах документов. Поскольку сильные стороны восприятия пользователей различаются, а пользователи критерии принятия решения отражают их текущие информационные потребности, каждое графическое устройство в Графический вид управляется пользователем для представления различных атрибутов документа в качестве пользователя. желания. Таким образом, дизайн пользовательского интерфейса Envision предлагает ряд экспериментальных исследования.

Экспериментальный проект:

Используя графический вид Envision, мы проводим внутрисубъектное эмпирическое исследование эффективности трех графических устройств — пиктограммы размер, форма и цвет значка — при передаче номинала (типа документа) и количественные (актуальность документа) данные.

Мы выбрали эти графические устройства из-за их широкое использование и ожидаемая сила в общении в сочетании с неопределенностью их фактического воздействия. Мы используем три уровня (т.е. представляющие номинальные или количественные данные, или некодированные) для каждого из трех факторов (например, цвета, размера и формы).

При использовании SuperCard в каждой пробной версии отображаются результаты поиска, полученные с помощью Envision. Каждый субъекта просят подсчитать значки, представляющие документы, соответствующие заданным условиям, где информация об этих условиях графически кодируется на дисплее.Испытания делятся на тренировочные и измеряемые. Поскольку данная расчетная точка может представить несколько вариантов извлечения информации (например, использовать один код из нескольких представлены или некоторая комбинация кодов), задачи сбалансированы между вариантами, таким образом что позволяет нам изучать взаимодействие кодов друг с другом. Объективные меры — точность и время на выполнение задачи. Испытуемых также просят оценить каждую точку проектирования с точки зрения когнитивных способностей. сложность и желательность в качестве источника информации.

ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Наши исследования предоставляют эмпирические доказательства эффективности цвета, формы и формы значков. размер при передаче как номинальных, так и количественных данных. Потому что наши количественные меры также широко используются при формирующей оценке юзабилити, в то время как наши качественные показатели направленный исключительно на субъективное измерение удобства использования, мы ожидаем предоставить эмпирические доказательства эффективности психофизических основ проектирования отображается визуализация информации.В результате рейтинг графических устройств будет либо подтвердите предложения других авторов или поддержите новые рейтинги. Такие рейтинги фундамент для разработки эффективной визуализации информации. Мы также можем укажите, какие комбинации графических устройств «хороши» или «плохи» для представления Информация.

БЛАГОДАРНОСТИ

Мы с благодарностью признаем поддержку команды разработчиков Envision, особенно ее менеджеры д-р Дебора Хикс, д-р Ленвуд С. Хит и д-р.Эдвард А. Фокс и участники Роберт Франс, Эрик Лабоу, Деннис Бруени, Каушал Далал, Скотт Гайер, Стивен Мур и Уильям К. Уэйк. Envision финансировался грантом Национального научного фонда. IRI-911699 (Мария Земанкова, монитор), Virginia Tech и ACM. Эта работа также при поддержке Линчбургского колледжа в Вирджинии.

ССЫЛКИ

1. Альберг, К., Шнейдерман, Б. Визуальный поиск информации: тесная связь фильтры динамических запросов с отображением звездного поля, Proceedings of CHI 94 (Бостон, Массачусетс, апрель 1994 г.) ACM Press, 313-317 и 479-480.

2. Крист, Р. Э. (1984) Исследование для оценки кодов визуального отображения: акцент на цветовое кодирование. В Р. Истерби и Х. Звага (ред.), Информационный дизайн: Дизайн и оценка знаков и печатных материалов , Нью-Йорк: John Wiley and Sons, 209-228.

3. Кливленд, У. и МакГилл, Р. (1984) Графическое восприятие: теория, эксперименты, и применение к разработке графических методов. Американский журнал Статистическая ассоциация 79 (387), 531-554.

4. Кливленд, В. и МакГилл, Р. (1985) Графическое восприятие и графические методы для анализ научных данных. Science , 229 (август), 828-833.

5. Хит, Л.С. и другие. Envision: ориентированная на пользователя база данных литературы по информатике. Сообщения ACM , 38, 4 (апрель 1995) 52-53.

6. Mackinlay, J. (1986) Автоматизация проектирования графических представлений реляционных Информация. Транзакции по графике , 5 (2), 110-141.

7. Nowell, L.T. и другие. Визуализация результатов поиска: некоторые альтернативы запросу-документу сходство. В протоколе Proceedings of SIGIR 96 (Цюрих, Швейцария, август 1996 г.), ACM Press, 67-75.

8. Тафт, Эдвард Р. (1990) Предвидение информации . Чешир, Коннектикут: Графика Press.

Использование цвета, формы и размера значка для передачи номинальных и количественных данных

Абстрактные

При разработке дизайна пользовательского интерфейса для визуализации результатов поиска для цифровой библиотеки под названием Envision [Nowell, France, Hix, Heath, & Fox, 1996] [Fox, Hix, Nowell, et al., 1993] [Nowell & Hix, 1993], мы обнаружили, что выбор графических устройств и атрибутов документов для кодирования с каждым графическим устройством является удивительно сложной задачей. Под графическими устройствами под мы подразумеваем те элементы визуального отображения (например, цвет, форма, размер, положение и т. Д.), Используемые для передачи закодированной семантической информации. Исследования в области психофизики задач визуального поиска и идентификации, графического восприятия и развития графического языка предоставляют научное руководство для разработки и оценки графических кодировок, которые в противном случае могли бы быть сведены к мнению и личному вкусу. Тем не менее, литература предлагает неубедительные и часто противоречивые точки зрения, предполагающие необходимость дальнейших исследований. Целью данного исследования было эмпирическое определение эффективности графических устройств для кодирования номинальной и количественной информации на дисплеях со сложной визуализацией. Используя графическое представление Envision, мы провели внутрисубъектное эмпирическое исследование эффективности трех графических устройств — цвета значка , формы значка, значка и размера значка — в передаче номинальных (тип документа) и количественных (релевантность документа) данных. .Наше исследование предоставляет эмпирические данные об относительной эффективности цвета, формы и размера значков для передачи как номинальных, так и количественных данных. В то время как наши исследования последовательно оценивают цвет как наиболее эффективный, рейтинг различается по форме и размеру. Для номинальных данных форма значка опережает размер значка по всем параметрам, за исключением времени завершения задачи, в котором форма уступает размеру. Что касается количественных данных, мы обнаружили, что по всем параметрам кодировки с формой значка более эффективны, чем с размером значка.Мы пришли к выводу, что характер выполняемых задач и относительная важность показателей эффективности более значимы, чем тип данных, представленных для дизайнеров, выбирающих среди рейтингов.

Графическое кодирование для визуализации информации: эмпирическое исследование

Цель, объем и предпосылки Сбор и анализ огромных объемов данных по-прежнему представляют собой проблему, поскольку для решений и поддержки доступно несколько вариантов. Эксперты по оценке жизненного цикла (ОЖЦ) сталкиваются с такими проблемами ежедневно.Однако данные не станут полезными до тех пор, пока некоторая часть информации, которую они несут, не будет извлечена и, что наиболее важно, представлена таким образом, чтобы люди могли как эффективно распознать, так и понять и интерпретировать как можно быстрее. К сожалению, методы представления информации, используемые в этой области, по-прежнему основаны на традиционных низкоразмерных информационных пространствах, предлагая лишь несколько основных вариантов представления данных, связанных с жизненным циклом (LC). Мы должны отказаться от этих традиционных методов и перейти к визуальным представлениям, которые нам легче понять из-за способности человека обнаруживать пространственные структуры и формы, представленные в разных цветах и текстурах.Тогда все преимущества современной передовой визуализации информации могут быть применены и использованы. Основные особенности С введением нового подхода к представлению информации и визуализации на основе глифов в LCA решаются текущие проблемы эффективного представления информации, связанной с LC. Эти новые методы поддерживают снижение информационной нагрузки, предоставляя инструменты для выбора и обобщения данных, помогают в явном и прозрачном распространении характеристик данных и предоставляют средства представления ошибок и неопределенности данных.В этом подходе способность человеческого восприятия легко и быстро распознавать и понимать графические объекты различных цветов и текстур используется для разработки и применения высокоструктурированных и продвинутых форм многомерного представления информации. Полученные результаты Теперь в примере, представленном в этой статье, OM-глифы использовались для представления информации, связанной с LCA, для промышленного продукта и его скомпилированного реестра жизненного цикла в условиях, нормальных для LCA. Чтобы продемонстрировать применение и преимущества представленного подхода, были вычислены и представлены несколько различных сценариев визуализации.Они были проиллюстрированы набором сгенерированных дисплеев на основе глифов, содержащих кластеры сферических глифов для элементов окружающей среды, таких как загрязнители воздуха и воды, а также матрицы глифов инвентаризации, относящиеся к компонентам и фазам ЖК. Там, где это необходимо, для дальнейшего облегчения понимания и ясности, дисплеи были дополнительно показаны с различной ориентацией и в увеличенной форме. Это функциональная возможность интерактивной визуализации информации на основе трехмерных ОМ-глифов, которую можно использовать на практике для эффективной навигации по дисплеям, в то же время настраивая визуализированные сцены в соответствии с потребностями пользователя в любой момент времени. Из-за огромного количества собранных и скомпилированных данных можно было показать только небольшую часть отображений на основе глифов, и, как следствие, только часть доступных свойств данных, шаблонов и функций могла быть подробно обсуждена. Однако считается, что основные принципы и методы этого подхода, показанные в реальном приложении, могут быть четко изложены, и, что наиболее важно, преимущества и потенциал могут быть продемонстрированы убедительно. Эта технология будет способствовать значительному повышению эффективности, скорости и качества анализа информации ЖХ.Выводы Эта статья завершает нашу короткую серию об эффективной визуализации информации в LCA. Представлен новый подход к эффективной визуализации информации вместе с его основными принципами. Этот фон был обогащен обсуждениями и дальнейшим пониманием технических деталей подхода и разработанной структуры. Первые практические примеры были предоставлены в предыдущей статье, демонстрируя сопоставление данных, связанных с LCA, и их контекстов с параметрами глифов. В этой статье применение подхода было представлено с использованием данных для реального промышленного продукта.В ходе обсуждений и с помощью различных отображений на основе глифов можно было убедительно продемонстрировать, что все особенности данных, тенденции, закономерности, взаимосвязи и недостатки данных, обнаруженные и изученные, а иногда и прослеживаемые, могут быть быстро и эффективно распознаны за короткое время. время. Даже базовые функции данных, такие как небольшие пробелы в распространении данных связанных значений, можно легко увидеть с помощью OM-глифов. В случае традиционного представления данных с использованием, например, таблиц LCI, это потребует идентификации и сравнения нескольких тысяч числовых записей.Однако, как и в случае со всеми новыми технологиями, по-прежнему сложно заинтересовать экспертов и убедить их в том, что такие новые идеи в конечном итоге изменят облик отрасли. Перспективы Сообществу LCA был представлен новый, продвинутый и эффективный подход к представлению и визуализации информации. Надеюсь, эта небольшая серия статей вызовет интерес в области расширенной визуализации информации. Впервые эта область была связана с LCA, и, возможно, были посеяны некоторые семена для междисциплинарных исследований.Теперь дело за отдельными людьми, экспертами в различных областях, которые увлечены этими проблемами, чтобы ответить. Желаемые результаты будут стимулировать дискуссии, обмен идеями, дальнейшие многосторонние междисциплинарные усилия и улучшение сотрудничества между партнерами из академических кругов и промышленности. В этот момент эффективная визуализация информации наконец-то займет и займет свое заслуженное место в LCA.

4. Выберите подходящие визуальные кодировки

Выбор подходящих визуальных кодировок

Как мы обсуждали в разделе «Данные», как только вы узнаете «Форма» ваших данных, вы можете закодировать ее различные размеры с помощью соответствующие визуальные свойства.Различные визуальные свойства различаются или могут быть изменен — по-разному, что делает их удобными для кодирования разных типы данных. Два ключевых фактора — это то, является ли визуальное свойство естественно заказал , а сколько отличных значения этого свойства читатель может легко различить. Естественный порядок и количество различных значений укажут, Свойство visual лучше всего подходит для одного из основных типов данных: количественный , порядковый , категориальных или реляционных данных .( Пространственные данные — еще один распространенный тип данных, обычно лучше всего представлено какой-либо картой.)

Имеет ли визуальное свойство естественный порядок, определяется является ли механика нашей зрительной системы и «программное обеспечение» в нашем мозг автоматически — непреднамеренно — назначает заказ, или ранжирует к разным значениям этого свойства. В «Программное обеспечение», которое делает эти суждения, глубоко укоренилось в нашем мозгу. и оценивает относительный порядок независимо от языка, культуры, условность или другие усвоенные факторы; это не обязательно, и вы не может ^[] спроектировать вокруг него.

Например, позиция имеет естественный порядок; форма не делает. Длина имеет естественный порядок; текстуры нет (но плотность узора делает). Толщина линии или вес имеют естественный порядок; стиль линии (сплошной, пунктирный, штриховой) нет. В зависимости от специфики визуальное свойство, его естественный порядок может хорошо подходить для представления количественных разностей (27, 33, 41), или порядковых номеров разностей (маленькие, средние, большие, громадный).

Естественный порядок не следует путать с свойства, о которых мы узнали, или социальные соглашения об их заказ. Социальные условности — мощное средство, и вам следует знать о них. их, но вы, , не можете зависеть от них, чтобы быть интерпретируются так же, как естественно упорядоченные свойства, которые не социальные и необразованные, и интерпретация которых не является по желанию.

Вот хитрый вопрос: Цвет ( оттенок ) а не естественно заказал в наших мозгах. Яркость ( яркость или яркость , иногда называют оттенок ) и интенсивность ( насыщенность ) есть, но сам цвет нет. Мы имеют строгие социальные представления о цвете, и есть порядок по длине волны в физическом мире, но цвет не имеет не подлежащий обсуждению естественный порядок, встроенный в мозг . Ты нельзя полагаться на то, что все согласятся с тем, что желтый следует за фиолетовым в способ, которым вы можете положиться на их согласие, что четверо следующих три.

Неправильное использование цвета для обозначения порядка является повсеместным явлением; не попади в это обычная ловушка. В контекстах, где возникает соблазн использовать «заказанный цвет »(высота, тепловые карты и т. д.), рассмотрите возможность изменения яркости одна, а может и две оси. Например, высота может быть представлена за счет увеличения темноты коричневых тонов, а не циклически радуга (см. Рисунок 4-1 ^[] и Рисунок 4-2 ^[]).

Рисунок 4-1. Кодировка радуги приводит к карте, которую очень трудно понимать.Красный означает, что в Альпах жарче, чем в остальной части? Европа?

Рисунок 4-2. В этом примере цвета расходятся в одной точке, ясно с указанием низких, средних и высоких отметок.

Второй важный фактор, который следует учитывать при выборе визуальной собственности сколько у него различных значений , которые ваш читатель сможет воспринимать, различать и, возможно, помнить. Для Например, в мире много цветов, но мы не можем их различить отдельно, если они слишком похожи.Нам легче различать большие количество форм, огромное количество позиций и бесконечное количество числа. При выборе визуального свойства выберите тот, у которого есть номер полезных дифференцируемых значений и упорядочения, аналогичного вашему данные (см. рисунок 4-3).

Рисунок 4-3. Используйте эту таблицу общих визуальных свойств, чтобы помочь вам выбрать подходящая кодировка для вашего типа данных.

На рис. 4-4 показано другой способ думать о визуальных свойствах, в зависимости от того, какие данные, которые необходимо кодировать.Как видите, многие визуальные свойства могут быть используется для кодирования нескольких типов данных. Положение и размещение, а также текст, можно использовать для кодирования данных любого типа, поэтому каждый визуализацию, которую вы проектируете, нужно начинать с тщательного рассмотрения как вы их будете использовать (см. главу 5).

Рисунок 4-4. Визуальные свойства, сгруппированные по типам данных, которые они могут использовать закодировать.

Если у вас есть роскошь — оставшиеся неиспользованные визуальные свойства после вы закодировали основные параметры данных, подумайте об их использовании для избыточно кодировать некоторые существующие, уже закодированные измерения данных. В Преимущество избыточного кодирования заключается в том, что использование большего количества каналы для передачи той же информации в ваш мозг могут сделать получение этой информации быстрее, проще и т. д. точный. ^[]

Например, если у вас есть строки, разделенные окончанием (стрелки, точки и т. д.), рассмотрите возможность изменения стиля линии (пунктирная, пунктирная, и т. д.) или цвет. Если у вас есть значения, закодированные по месту размещения, рассмотрите избыточное кодирование значения яркостью или группирование областей с цвет, как на Рисунке 4-5 ^[].

Рисунок 4-5. Цвет избыточно кодирует положение групп компаний в этом графике.

Для большей точности, на Рис. 4-5 добавление цвета четко определил группы, которые раньше не были четко определены, но эти группы являются подмножеством информации, уже предоставленной должность. По этой причине в этом случае цвет добавляет немного больше информационная ценность за пределами простой избыточности.

Значения по умолчанию в сравнении с инновационными форматами

Стоит отметить, что есть много хороших по умолчанию кодировки и соглашения о кодировании в мир, и не без оснований.Разработка новых форматов кодирования может стоить у вас много времени и усилий, и ваш читатель может потратить много время и усилия, чтобы учиться. Зная ожидаемые значения по умолчанию для вашего отрасль, тип данных или читатель могут сэкономить вам много работы, когда это произойдет чтобы понять, как лучше всего закодировать ваши данные, и как это объяснить вашим читателям. Однако если бы мы все время использовали существующие значения по умолчанию, не будет большого прогресса. Итак, когда следует использовать значение по умолчанию и когда вам следует вводить новшества?

В письменной форме мы часто советуем друг другу держаться подальше от клише; не используйте банальную фразу, а попробуйте найти новые способы сказать что-то. Причина в том, что мы хотим, чтобы читатель думал о о том, что мы говорим, а клише, как правило, заставляют читателей поворачиваться мозги прочь. Однако в визуализации такое безмозглое помощь, а не помеха — поскольку это делает понимание более эффективные — так что условности могут быть нашими друзьями.

Примечание

Намеренное переворачивание визуальных условных обозначений с ног на голову может вызвать мозг читателя, чтобы «выбросить исключение», если хотите, и это технику можно использовать стратегически; но, пожалуйста, используйте это скудно.

Выбор сводится к базовому анализу затрат и выгод. Что такое расходы для вас и вашего читателя на создание и понимание нового формат кодирования по сравнению со значением, предоставляемым этим форматом? Если ты получили действительно превосходное решение (по оценке вашего читателя, а не только ваше эго), то во что бы то ни стало используйте его. Но если ваша работа может быть выполнена (или сделано достаточно хорошо) с форматом по умолчанию, сэкономьте всем усилия и используйте стандартный раствор.

В главе 2 мы обсудили, насколько важно осознавать, что вы создаете визуализацию для кого-то, кроме вас самих, и чтобы читатель мог приходить с мышлением или взглядом на мир, отличным от твой.

Во-первых, важно отметить, что ваша аудитория, скорее всего, состоять из более чем одного читателя . И как эти люди все индивидуальны, они могут отличаться друг от друга как они от вас и, вероятно, будут иметь очень разное происхождение и уровни интереса к вашей работе. Может быть невозможно взять предубеждения всех этих читателей сразу во внимание. Так выберите самую важную группу, думайте о них как о своих core group, и дизайн с их учетом.Где это можно привлечь больше потенциальных клиентов без жертвуя точностью или эффективностью, сделайте это. Но, забегая вперед, позвольте нам ясно, что когда мы говорим читатель , то на самом деле mean — это типичный читатель из ядра аудитория .

Хорошо, теперь, когда мы это прояснили, давайте поговорим о некоторые аспекты мышления читателя, которые вам нужно принять во внимание учетная запись.

При выборе терминов, которые вы будете использовать для обозначения осей, пометьте визуальные элементы или название произведения (что создает мысленный рамки, в которых его можно увидеть), рассмотрите словарный запас вашего читателя и знакомство с соответствующим жаргоном .

Читатель из вашей отрасли или за ее пределами? А как насчет других читателей за пределами основной аудитории? группа?
Стоит ли использовать отраслевой термин ради точности (зная, что читателю, возможно, придется его поискать), или срок работы точно так же?
Сможет ли читатель расшифровать неизвестные термины из контекст, или пробел в словарном запасе затмевает смысл всего, или часть представленной информации?

Вот какие вопросы вы должны задать себе. Каждый и каждое слово в вашей визуализации должно служить определенной цель. Для каждого спросите себя: зачем использовать это слово в этом месте? Определите, есть ли другое слово, которое могло бы служить этой цели. лучше (или можете ли вы вообще обойтись без него), и если Итак, внесите изменения.

В связи с этим рассмотрим любое написание предпочтения читатель может иметь. Особенно в Английский язык, может быть несколько способов написания слова в зависимости от того, в какой стране он находится.Не заставляйте мозг читателя делать лишняя работа по разбору «лишних» или «недостающих» букв.

Другой контекст читателя, который следует принять во внимание, — это выбор цвета. Существует довольно много научных данных о том, как наш мозг воспринимает и триадный цвет, который в некоторой степени универсален, как мы видели ранее в этом глава. Но стоит упомянуть в контексте читателя предубеждения значительный культурных ассоциации , которые может нести цвет.

В зависимости от культуры, некоторым цветам может повезти, некоторым не повезло; некоторые могут иметь положительный или отрицательный оттенок; некоторый могут быть связаны с жизненными событиями, такими как свадьба, похороны или новорожденный дети.

Некоторые цвета сами по себе не имеют большого значения, но приобретают значение в паре или сгруппированном с другими цветами: в США красный и королевский синий — республиканцам и демократам; часто розовый и голубой относятся к мальчикам и девочкам; красный, желтый и зеленый светофоры.Красный, белый и зеленый цвета могут сигнализировать о Рождестве в Канаде, но патриотизм в Италии. Красный, белый и синий цвета патриотичны в несколько мест: они заставят задуматься и американца, и француза дома.

Цвета также могут иметь особое значение в сочетании с определенные формы. Красный восьмиугольник означает остановку во многих мест (см. Рисунок 4-6 ^[]), но не все.

Рисунок 4-6. Этот знак остановки из Монреаля обозначен на французском языке, но нет Англоговорящий, скорее всего, не поймет его значение.

Конечно, мы знаем, что существует множество вариантов способа разные люди воспринимают цвет. Это обычно называется дальтонизм , но правильнее назвать как дефицит цветового зрения или дисхроматопсия . А нарушение цветового зрения может проявляться в одном из нескольких конкретных способами.

Хотя оценки распространенности различаются между экспертами и разные этнические и национальные группы, около 7% американских мужчин испытывают какое-то расстройство восприятия цвета (женщины гораздо больше редко поражается: около 0.4 процента в Америке). ^[] Дефицит красного и зеленого цветов является наиболее распространенным явлением, но также встречается желто-синий дефицит. И есть много людей, которые есть проблемы с различением близких цветов, таких как синий и фиолетовый.

Note

Отличный ресурс для помощи в выборе дружественной цветовой палитры тем, кто страдает дальтонизмом, — Цветовая лаборатория по адресу http://colorlab.wickline.org/colorblind/colorlab/. Здесь вы можете выбрать образцы цвета в группу (или ввести пользовательские Значения RGB) и имитируйте их восприятие с помощью восьми типов дисхроматопсия.Примечание: симуляция предполагает, что у вас есть типичное цветовое зрение.

Это читатель из культуры, которая читает слева направо, справа налево или сверху вниз? Привычные модели чтения человека определят их движения глаз по странице по умолчанию, а порядок в котором они столкнутся с различными визуальными элементами в вашем дизайн.

Это также повлияет на то, что читатель воспринимает как «ранее» и «Позже» на временной шкале, где край, с которого производится чтение, будет «Раньше», и предполагается, что время будет идти в том же направлении поскольку ваш читатель обычно читает текст.

Это также может относиться к географическим картам: многие из нас привыкли видя, как земной шар раскололся где-то вдоль Тихого океана, а север ориентирован вверх. Это прекрасно подходит для жителей Северной Америки, поскольку — сканирование слева направо и начиная с верхней части страницы — мы встречаем наша собственная страна почти сразу. Съезд произошел благодаря европейским картографам, которые создавали карты на протяжении сотен лет с их собственным континентом в качестве центра мира.

Иногда другие картографы выбирали ориентацию мира карты по-разному, часто с той же целью отображения их родина с выдающимся положением (например, «Карта Юга-вверх» Стюарта МакАртура, что ставит его родную Австралию в центр списка) или просто для цель исправления эффекта искажения, который заставляет Европу выглядят больше, чем есть на самом деле (например, Р. Бакминстер Фуллер «Карта Dymaxion»).

Совместимость с реальностью

Как и во многих предложениях в этой главе, важным фактором является ваш успех облегчает жизнь вашему читателю, и это во многом основан на том, чтобы сделать кодировки максимально простыми для декодирования.Один способ сделать простое декодирование — это сделать ваши кодировки вещей и отношений как хорошо согласованы с реальностью (или реальностью вашего читателя) этих вещей и отношения, насколько это возможно; это выравнивание называется совместимость . У этого может быть много разных аспекты, в том числе получение подсказок из физического мира и культурного условности.

Вещей на свете полно присущих характеристики. Это физические свойства, которые (обычно) не подлежат интерпретации или культуре, но существуют как свойства, на которые вы можете указать или измерить.Некоторые вещи больше других, имеют определенный цвет, хорошо известные места и другие идентифицирующие характеристики. Если твой кодировки противоречат или не отражают эти свойства, если они несовместимо, вы снова просите своего читателя потратить дополнительное время расшифровывать и удивляться, почему что-то «не так»; почему они не похожи от них ожидается (например, лодки и самолеты на рис. 4-7).

Рисунок 4-7. Визуальное размещение лодок над самолетами вызывает неприятные ощущения, поскольку они не выглядят такими в физическом мире.

На рис. 4-8 показан пример с http://html5readiness.com/.

Рисунок 4-8. Представление возможностей браузера.

Обратите внимание, как цвета, которые они выбрали, соответствуют значкам браузера, как показано на рисунке 4-9.

Рисунок 4-9. Представительные цвета сильно отличаются от цветов в значки браузера. Другие варианты лучше отражают значки » цвета.

Выбранные ими кодировки не очень совместимы с реальность значков и брендов браузеров.IE, с синим и желтым Значок отображается в оттенках фиолетового. Firefox, с синим и оранжевым значок отображается синим цветом. Это нормально, но любопытно, учитывая другой значки браузера, которые также содержат синий цвет и могут быть лучшими кандидатами на синяя кодировка. Safari с синим значком кодируется желтым. Хром — в нем есть красный, синий, зеленый и желтый, но нет оранжевого цвета. значок — оранжевый. Opera, с ее красным значком и соответствующей красной меткой, имеет единственную кодировку, которая имеет смысл.Улучшенный набор кодировок которые более точно соответствуют реальности значков браузера, показанных в последний столбец на рис. 4-9.

Помимо физических или естественных условных обозначений, есть изучены , культурные условности, которые также должны быть уважаемый. На них может быть не так просто указать, но не менее важный. Обратите внимание, что, как мы советовали в разделе о естественном порядке, вы не должны полагаться на социальные или культурные условности, чтобы передать Информация. Однако эти условности могут быть очень мощными, и вы следует знать, что ваш читатель приносит их к столу. Используя их, по возможности, на подкрепить ваше сообщение будет помочь вам эффективно передавать информацию. Избегайте встречных условностей где возможно, чтобы избежать создания когнитивных диссонанс , столкновение привычной интерпретации с базовое сообщение, которое вы отправляете.

Чтобы использовать цвета в качестве примера некоторых из этих усвоенных соглашений, красный и зеленый имеют сильные коннотации для плохого и хорошего, или «стоп и вперед».(См. Раздел «Цвет» в главе 6. для получения дополнительной информации об общих цветовых ассоциациях.) Помимо цвета, учитывайте культурные особенности соглашения о пространственных представлениях, например о том, что слева и справа означает политически, или значение выше и ниже. Также учтите культурные соглашения о значении или квадрате против круглого, и яркий против темного.

Все виды метафорических интерпретаций культурно укоренился. Проницательный дизайнер подумает об этих возможных интерпретации и работать с ними, а не против них.

Направление — интересное свойство для рассмотрения, поскольку оно имеет как врожденные, так и усвоенные условности. Сколько раз ты смотрел на карте аварийного выхода в коридоре, и понял, что выход, отображался слева на карте, в действительности был справа от вас, потому что карта была перевернута относительно направления, в котором вы облицовка? ^[] Вы также можете столкнуться с картами, которые по разным причинам не указывайте север вверху карты.Хотя карта может быть полностью точный и не нарушающий совместимость с физической реальностью, это нарушение культурных традиций может быть чрезвычайно дезориентирует.

Человеческий мозг удивительно хорош в выявление закономерностей в мире. Мы легко узнаем сходство в формы, положение, звук, цвет, ритм, язык, поведение и физические рутина, просто чтобы назвать несколько переменных. Эта способность распознавать паттерны чрезвычайно эффективны, так как позволяют нам идентифицировать стимулы , с которыми мы сталкивались ранее, а предсказывают поведение на основе того, что произошло в последний раз, когда мы столкнулись похожий образец стимула.Это основа языка, общение и все обучение. Умение распознавать закономерности и учиться у них позволяет нам замечать и реагировать, когда мы слышим звук нашего имени, сбежать по лестнице, не причинив себе вреда, и выделять слюну, когда мы чувствуем запах готовящейся пищи.

Следовательно, мы также отмечаем нарушений узоры . Когда картинка кривая, друг звучит проблемы, машина припаркована слишком далеко на улице, или майонез пахнет неправильно, шаблоны, которые мы ожидаем, нарушаются, и мы не могу не заметить таких исключений.Мигающие огни и жилеты безопасности специально разработаны, чтобы выделяться на фоне фон — мы замечаем их, потому что они являются исключениями из норма.

Практически это паттерн и паттерн-нарушение признание имеет два основных значения для дизайна. Во-первых, что Читатели заметят паттерны и предположат, что они преднамеренно, независимо от того, планировали ли вы существование паттернов или нет. В во-вторых, когда они воспринимают закономерности, читателей также ожидайте, что нарушения шаблонов будут значимыми .

Как дизайнеры, мы должны тщательно продумывать выкройки. и нарушения шаблонов, которые мы создаем. Не назначайте произвольно должности или цвета, соединения или шрифты без каких-либо рифм или причин для вашего выбора, потому что ваш читатель всегда будет думать, что вы под этим что-то подразумевали. Если вы измените порядок или состав списка элементов, либо в тексте или при размещении, это будет восприниматься как значимое. Если вы измените кодирование элементов по положению, форме, цвету или другим методам, оно будет восприниматься как значимый.

Итак, как вам избежать потенциальной ловушки наложения смысла? где ничего не предназначено? Все сводится к трем простым правилам.

Будьте последовательны в членстве, заказе и т. Д. кодировки.
Одно и то же должно выглядеть одинаково.
Разные вещи должны выглядеть иначе.

Звучит просто, но нарушения этих правил везде. Вы, вероятно, уже можете придумать некоторые из них и, вероятно, начните замечать больше примеров в своей повседневной жизни.Поддержание последовательность и намерение при кодировании значительно улучшат доступность и оперативность вашей визуализации, и, как и любой другой хорошая привычка, в конечном итоге облегчит вам жизнь.

Так же, как мы не пишем кандидатские диссертации в форме сонетов, или благодарственные письма, такие как юридические справки с цитатами, это важно, чтобы структура вашей визуализации соответствовала вашему данные.

Структура визуализации должна раскрыть что-то о базовых данных.Возьмем, к примеру, одну из самых классические визуализации данных: Периодическая таблица элементов (рис. 4-10 ^[]). Это, пожалуй, одна из самых элегантных визуализаций. когда-либо сделал. Он требует сложного набора данных и делает его простым, организованным и прозрачный. Элементы расположены в порядке атомного номера, а Оборачивая строки в стратегических точках, таблица показывает, что элементы в различные категории встречаются через регулярные промежутки времени, или периодов .Таблица упрощает понимание природа каждого элемента — как индивидуально, так и по отношению к другому известные нам элементы.

Рисунок 4-10. В этой интерпретации классической таблицы хорошо используются цвета и линия.

Возможно, потому, что она такая элегантная и знаковая, Периодическая таблица также одна из наиболее часто имитируемых визуализаций. Дизайнеры и сатирики постоянно переделывают привычные ряды и столбцы для демонстрации коллекций всего, от шрифтов до видеоигр контроллеры, и, как ни странно, методы визуализации.Это явление особенно раздражает ваших авторов именно потому, что это нарушает важный принцип выбора подходящей конструкции. С возможное (но сомнительное) исключение из Периодической таблицы Андрея Плоткина of Desserts, ^[] дизайнеров-подражателей используют периодическую структуру для отображения данные то непериодические . Их просто так много производные попытки сообразительности.

Предупреждение

Если вы используете определенную структуру, чтобы быть милой или умной, ты делаешь это неправильно.

Если вы хотите использовать формат таблицы Менделеева для непериодические данные, рассмотрите вместо этого двухосный график или таблицу рассеяния, где оси хорошо согласованы с важными аспектами ваших данных. Это приведет вас к более точному и менее производному окончательному продукт. ^[]

Кроме того, мы должны отсылать вас к другим фолиантам (мы предлагаем книги Яу и Косслин, перечисленных в Приложении А к начнем с и Bertin для более преданных читателей), чтобы помочь вам выбрать только правильная структура для ваших конкретных обстоятельств; как вы можете видеть из На рис. 4-11 тоже есть многие, чтобы обратиться к каждому непосредственно в рамках этой короткой книги.Но вот несколько общих принципов и распространенных ошибок, которые помогут вам процесс выбора. C

Сравнения Необходимо сравнить

Если вы хотите разрешить сравнение значений, установите представления эквивалентными способами, а затем помещает их близко вместе . Вы не стали бы просить людей посмотреть на две версии фото в разных комнатах; вы бы поставили их рядом. То же самое для визуализаций, особенно с количественными показателями.Если ты хочешь люди, чтобы иметь возможность осмысленно сравнивать ценности, ставить их как можно ближе к друг друга, насколько это возможно.

Другим важным принципом сравнения является принцип консервация . Так же, как если бы вы изолировали переменные в клиническом испытании путем сравнения тестовой группы с контрольной группой, которая похожа на тестовую группу, за исключением одной переменной — вам нужно изолировать визуальные изменения путем сохранения других условий, так что изменение может быть легко и справедливо интерпретируется.

Хороший пример этого — сравнение двух графиков. Остерегайтесь того, что шкалы, которые вы используете на своих осях, чтобы читатель мог справедливо интерпретировать данные графика. Если один график имеет шкалу от 0 до 10, а другой — шкала от 0 до 5 (рисунок 4-11), наклоны отображаемые на графиках будут сильно отличаться для одних и тех же данных. С использованием неравные шкалы для данных, которые вы пытаетесь сравнить, делает сравнение намного сложнее.

Рисунок 4-11. Те же данные выглядят более плоскими (вверху) или круче (внизу) в зависимости от выбранных масштабов. Если бы мы пытались сравнить эти наборы данных, неравные оси будут вносить искажения, которые сравнение сложнее.

Некоторые структуры просто плохи по своей сути

Некоторые форматы просто плохие и никогда не должны использоваться при любых обстоятельствах. Многие из форматов, которые попадают в это категория делает так потому что они искажают пропорцию . Есть определенные вещи, в которых наш мозг умеет и не умеет: Например, мы не умеем сравнивать длину изогнутых линий и участки поверхности полей неправильной формы.По этой причине концентрические круговые графики (см., например, http://michaelvandaniker.com/blog/2009/10/31/visualizing-historic-browser-statistics-with-axiis/) являются одними из худших нарушителей в мире представления данных конструкции. ^[]

Если я покажу вам часть кольца посередине, которая представляет огромный процент, он все равно выглядит объективно короче, чем отрезок внешнее кольцо, которое может составлять гораздо меньший процент. Также, завернутые в круг все эти строки затрудняют все равно сравните их длину.Только так вы действительно сможете понять информация, представленная на этом графике, предназначена для чтения процентных чисел в этикетках. В этом случае у нас может быть просто таблица числа — так будет быстрее читать и проще сравнивать с участием.

Точно так же формат круговой диаграммы, известный как Соловьиная роза (для его создателя, Флоренции — см. рис. 4-12), почти полностью бесполезен. Сравнение площадей нарезанного пирога клинья сделать точно невозможно.Линейные графики или столбик с накоплением графики служили бы намного лучше.

Рисунок 4-12. Соловьиная роза.

К сожалению, этот формат все время изобретают заново. современных контекстов. См. Рис. 4-13 для одинакового бесполезная реализация с использованием одних и тех же секторов разного размера.

Рисунок 4-13. Радиальная компоновка искажает данные и отображает использование диска карта совершенно неэффективна для всех, кроме самых грубых сравнений.

Некоторыми хорошими структурами часто злоупотребляют

Есть плохие форматы, а затем часто есть хорошие форматы неправильно использованный.Как и Периодическая таблица, круговые диаграммы полезны для очень конкретная цель, но быстро превращается в бесполезную пародию при написании в расширенный сервис.

Особенностью круговой диаграммы является сравнение, в частности, сравнение нескольких частей с большим целым. Мы уже установили выше в нашем обсуждении концентрических круговых графиков и Соловьиной Розы, которые человеческий мозг не умеет сравнивать по длине и поверхности участки искривленных или неправильной формы полей; круговые диаграммы падают прямо в эту категорию.

Еще одна распространенная ошибка — использование географической карты для любых и все данные, которые включают измерение местоположения. Иногда использование карты на самом деле исказит ваше сообщение — например, когда площадь поверхности каждый регион не соответствует вашим данным о населении (см. раздел о физической реальности в главе 5). Если твой данные привязаны к населению, но ваше отображение основано на размере региона, пропорционально большая площадь поверхности некоторых регионов может привести к раздуванию появление трендов в этих регионах.Подумайте об использовании стола или бара график вместо этого.

Примечание

Если вы хотите показать региональные тенденции, помните, что вы не необходимо расположить штаты или страны в алфавитном порядке; это нормально сгруппируйте их по регионам или по какой-либо другой подходящей оси.

Сохраняйте простоту (или вы можете выглядеть) глупо

Мы говорили о тщательном выборе визуального контента в Главе 3 и поговорим о выборе и применении кодировок в главе 6.Но редактирование (в смысле минимизация шума для максимального увеличения сигнала) также является ключевой концепцией. ум для выбора полезной конструкции (и сохраняя это полезно).

Рассмотрим Рисунок 4-14, на котором показан организационная структура разработана в 2010 году Объединенным экономическим комитетом. меньшинство, республиканцы. Таблица под названием «Ваша новая система здравоохранения» изображает предлагаемую Демократической партией систему здравоохранения и отображает ошеломляющее количество новых правительственных агентств, постановлений и мандаты, представленные запутанной паутиной форм и линий.

Рисунок 4-14. Это представление плана здравоохранения явно упивается и стремится преувеличить сложность системы.

Совершенно очевидно, что политические мотивы доминировали в варианты дизайна для этой визуализации; он явно попадает в категория навязчивой визуализации (а не информативной). В Сама диаграмма не оставляет читателю никакой актуальной информации, кроме чем: «Ого, эта система сложная». Когда мы рассматриваем название пресс-релиз, в котором это было обнародовано — «America’s New Health Care» Система раскрыта »- мы знаем, что виновные в лицемерии.

Гражданин дизайнер Роберт Палмер взял на себя создание другое, более четкое визуальное представление того же предлагаемого здоровья план ухода (Рисунок 4-15 ^[]). Его диаграмма разительно отличается от созданной меньшинством Объединенного экономического комитета.

Палмер объяснил свои мотивы в открытом письме конгрессмену Джону Бонер (R-OH) на Flickr (http://www.flickr.com/photos/robertpalmer/3743826461/):

Выпустив свою диаграмму, вместо того, чтобы осмысленно обучать public, вы намеренно запутали и без того сложное предложение.Нет простого предложения по решению этой проблемы. Вместо этого вы выбрали кричать «12! 16! 37! 9! 24! » пока мы пытались считать что-нибудь. ^[]

Рисунок 4-15. Представление Палмером того же плана медицинского обслуживания не чрезмерно упрощен, но его гораздо легче разобрать.

Нет сомнений в том, что национальное здравоохранение — дело сложное, и это очевидно в обоих дизайнах. Но интерпретация Палмера явно направлена сократить эту сложность до ее сущности, с целью упрощение понимания , а не целенаправленно затуманивать происходящее под абстрактным слоем.Этот является отличительной чертой эффективного редактирования.

Иногда дизайнер усложняет визуализацию чем это должно быть, не потому, что он пытается испортить данные, но по совершенно противоположной причине: он хочет, чтобы данные выглядели так же хорошо насколько возможно. Это столь же серьезная ошибка.

Ваши данные важны и значимы сами по себе; ты не нужно сделать его особенным, пытаясь придумать. Каждая точка, линия и слово должен служить коммуникативной цели: если он посторонний или вне объем целей визуализации, он должен идти. Править безжалостно . Не украшайте свои данные.

Визуализация данных — информация, люди и технологии

Из википедии: https://en.wikipedia.org/wiki/Data_visualization

Визуализация данных или Визуализация данных рассматривается многими дисциплинами как современный эквивалент визуальной коммуникации. Он включает создание и изучение визуального представления данных, что означает «информацию, которая была абстрагирована в некоторой схематической форме, включая атрибуты или переменные для единиц информации».^[1]

Основная цель визуализации данных — четко и эффективно передавать информацию с помощью статистических графиков, графиков и информационных графиков. Числовые данные могут быть закодированы с использованием точек, линий или полос, чтобы визуально передать количественное сообщение. ^[2] Эффективная визуализация помогает пользователям анализировать и рассуждать о данных и доказательствах. Это делает сложные данные более доступными, понятными и удобными. У пользователей могут быть определенные аналитические задачи, такие как сравнение или понимание причинно-следственной связи, а также принцип построения графики (т.е., показывая сравнения или показывая причинно-следственную связь) следует за задачей. Таблицы обычно используются там, где пользователи будут искать конкретное измерение, в то время как диаграммы различных типов используются для отображения закономерностей или взаимосвязей в данных для одной или нескольких переменных.

Визуализация данных — это одновременно искусство и наука. Одни рассматривают его как раздел описательной статистики, а другие — как инструмент развития обоснованной теории. Скорость создания данных увеличилась. Данные, созданные в результате интернет-активности и растущего числа датчиков в окружающей среде, таких как спутники, называются «большими данными».Обработка, анализ и передача этих данных представляют собой множество этических и аналитических проблем для визуализации данных. Область науки о данных и практики, называемые специалистами по данным, возникли, чтобы помочь в решении этой проблемы. ^[3]

Обзор

Визуализация данных — это один из этапов анализа данных и их представления пользователям.

Визуализация данных относится к методам, используемым для передачи данных или информации путем их кодирования в виде визуальных объектов (например,g., точки, линии или полосы), содержащиеся в графике. Цель состоит в том, чтобы четко и эффективно передавать информацию пользователям. Это один из этапов анализа данных или науки о данных. По словам Фридмана (2008), «основная цель визуализации данных — ясно и эффективно передавать информацию с помощью графических средств. Это не означает, что визуализация данных должна выглядеть скучной, чтобы быть функциональной, или чрезвычайно сложной, чтобы выглядеть красиво. Для эффективной передачи идей эстетическая форма и функциональность должны идти рука об руку, обеспечивая понимание довольно разреженного и сложного набора данных за счет передачи его ключевых аспектов более интуитивно понятным способом.Тем не менее, дизайнерам часто не удается достичь баланса между формой и функцией, создавая великолепные визуализации данных, которые не служат их основной цели — передаче информации ». ^[4]

Действительно, Фернанда Виегас и Мартин М. Ваттенберг предположили, что идеальная визуализация должна не только четко передавать информацию, но и стимулировать заинтересованность и внимание зрителей. ^[5]

Не ограничиваясь передачей информации, хорошо продуманная визуализация данных также является способом лучшего понимания данных (с точки зрения исследования, основанного на данных), ^[6], поскольку она помогает выявить тенденции, реализовать идеи , исследуйте источники и рассказывайте истории.^[7]

Визуализация данных тесно связана с информационной графикой, визуализацией информации, научной визуализацией, исследовательским анализом данных и статистической графикой. В новом тысячелетии визуализация данных стала активной областью исследований, обучения и развития. По данным Post et al. (2002) объединила научную и информационную визуализацию. ^[8]

Характеристики эффективных графических дисплеев

Наибольшая ценность картины — это когда она заставляет нас замечать то, чего мы никогда не ожидали увидеть.

Джон Тьюки ^[9]

Профессор Эдвард Тафте объяснил, что пользователи информационных дисплеев выполняют определенные аналитические задачи , такие как сравнение или определение причинно-следственной связи. Принцип проектирования информационного графика должен поддерживать аналитическую задачу, показывая сравнение или причинно-следственную связь. ^[10]

В своей книге « Визуальное отображение количественной информации » 1983 года Эдвард Тафте определяет «графическое отображение» и принципы эффективного графического отображения в следующем отрывке: «Превосходство в статистической графике состоит из сложных идей, передаваемых с ясностью, точностью и эффективностью.Графические дисплеи должны:

показать данные
побуждают зрителя думать о сути, а не о методологии, графическом дизайне, технологии графического производства или о чем-то еще
Избегайте искажения того, что говорят данные
представляет много чисел в небольшом пространстве
сделать большие наборы данных связными
побудить глаз сравнивать разные фрагменты данных
раскрывает данные на нескольких уровнях детализации, от общего обзора до тонкой структуры
служат достаточно ясной цели: описание, исследование, табулирование или украшение
должен быть тесно интегрирован со статистическим и вербальным описанием набора данных.

Графика показывает данные . Действительно, графика может быть более точной и показательной, чем обычные статистические вычисления ». ^[11]

Например, диаграмма Минарда показывает потери, понесенные армией Наполеона в период 1812–1813 годов. На графике нанесены шесть переменных: размер армии, ее расположение на двумерной поверхности (x и y), время, направление движения и температура. Ширина линии иллюстрирует сравнение (размер армии в определенные моменты времени), а ось температуры указывает на причину изменения размера армии.Этот многовариантный дисплей на двумерной поверхности рассказывает историю, которую можно сразу понять, идентифицируя исходные данные, чтобы укрепить доверие. В 1983 году Тафт писал: «Это может быть лучший статистический график из когда-либо созданных». ^[11]

Несоблюдение этих принципов может привести к искажению графиков, которые искажают сообщение или поддерживают ошибочный вывод. По словам Тафте, чарт-мусор относится к постороннему внутреннему оформлению графики, которое не усиливает сообщение, или к беспричинным трехмерным или перспективным эффектам.Излишне отделить пояснительный ключ от самого изображения, требуя, чтобы глаз перемещался от изображения к ключу и обратно, является формой «административного мусора». Отношение «данных к чернилам» должно быть максимальным, стирая чернила, не относящиеся к данным, где это возможно. ^[11]

Бюджетное управление Конгресса обобщило несколько передовых методов графического отображения в презентации в июне 2014 года. К ним относятся: а) знание своей аудитории; б) разработка графики, которая может стоять отдельно вне контекста отчета; и c) Разработка графических изображений, которые передают ключевые идеи отчета.^[12]

Визуальное восприятие и визуализация данных

Человек может легко различать различия в длине линий, ориентации формы и цвете (оттенке) без значительных усилий по обработке; они называются «пре-внимательными атрибутами». Например, может потребоваться значительное время и усилия («внимательная обработка»), чтобы определить, сколько раз цифра «5» появляется в серии чисел; но если эта цифра отличается по размеру, ориентации или цвету, экземпляры цифры можно быстро отметить с помощью предварительной обработки.^[14]

Эффективная графика использует преимущества предварительной обработки и атрибутов, а также относительную силу этих атрибутов. Например, поскольку людям легче обрабатывать различия в длине линии, чем в площади поверхности, может быть более эффективным использовать гистограмму (которая использует длину линии для сравнения), а не круговые диаграммы (которые используют площадь поверхности для сравнения. ). ^[14]

Человеческое восприятие / познание и визуализация данных

В визуализации данных есть человеческая сторона.Благодаря «изучению [] человеческого восприятия и познания…» мы можем лучше понять цель данных, которые мы отображаем. ^[15] Познание относится к таким человеческим процессам, как восприятие, внимание, обучение, память, мышление, формирование концепций, чтение и решение проблем. ^[16] Основа визуализации данных эволюционировала, потому что, поскольку изображение стоит тысячи слов, данные, отображаемые в графическом виде, упрощают понимание информации. Правильная визуализация обеспечивает другой подход к отображению потенциальных связей, отношений и т. Д.которые не так очевидны в не визуализированных количественных данных. Визуализация становится средством исследования данных. Нейроны человеческого мозга выполняют множество функций, но 2/3 нейронов мозга предназначены для зрения. ^[17] Обладая хорошо развитым зрением, можно анализировать данные на основе данных, будь то данные количественные или качественные. Эффективная визуализация следует из понимания процессов человеческого восприятия, и способность применять это к интуитивным визуализациям очень важна.Понимание того, как люди видят и организуют мир, имеет решающее значение для эффективной передачи данных читателю. Это приводит к более интуитивному дизайну.

Архитектура представления данных

Архитектура представления данных ( DPA ) — это набор навыков, который стремится идентифицировать, находить, манипулировать, форматировать и представлять данные таким образом, чтобы оптимально передавать смысл и правильные знания.

Исторически термин архитектура представления данных приписывается Келли Лотт: ^[23] «Архитектура представления данных (DPA) — это редко применяемый набор навыков, критически важных для успеха и ценности бизнес-аналитики.Архитектура представления данных объединяет науку о числах, данных и статистике в обнаружении ценной информации из данных и создании ее пригодной для использования, актуальной и действенной с искусством визуализации данных, коммуникаций, организационной психологии и управления изменениями, чтобы предоставлять решения для бизнес-аналитики с данными. объем, сроки поставки, формат и визуализации, которые будут наиболее эффективно поддерживать и управлять операционным, тактическим и стратегическим поведением для достижения понятных бизнес-целей (или организационных) целей.DPA не является ни ИТ, ни бизнес-навыками, а существует как отдельная область знаний. Архитектура представления данных, которую часто путают с визуализацией данных, представляет собой гораздо более широкий набор навыков, который включает определение того, какие данные по какому графику и в каком точном формате должны быть представлены, а не только лучший способ представления данных, которые уже были выбраны (т.е. визуализация). Навыки визуализации данных — один из элементов DPA ».

Объектив

DPA преследует две основные цели:

Использовать данные для предоставления знаний наиболее эффективным способом (минимизировать шум, сложность и ненужные данные или детали с учетом потребностей и ролей каждой аудитории)
Использовать данные для предоставления знаний наиболее эффективным способом (предоставлять актуальные, своевременные и полные данные каждому члену аудитории в ясной и понятной форме, которая передает важное значение, является действенной и может повлиять на понимание, поведение и решения)

Визуальное декодирование количественной информации на графическом отображении данных в JSTOR

Abstract

Исследования графического восприятия, как теоретические, так и экспериментальные, обеспечивают научную основу в области построения статистической графики.На основе этих исследований начала вырисовываться парадигма, имеющая важное практическое применение. Парадигма основана на элементарных кодах: основных геометрических и текстурных аспектах графа, которые кодируют количественную информацию. Методология, которую можно использовать для изучения графического восприятия, проиллюстрирована исследованием параметра формы графа с двумя переменными, тема, которая много обсуждалась, но мало научных исследований, по крайней мере, 70 лет.

Информация для издателя

Wiley — глобальный поставщик контента и решений для рабочих процессов с поддержкой контента в областях научных, технических, медицинских и научных исследований; профессиональное развитие; и образование.Наши основные направления деятельности выпускают научные, технические, медицинские и научные журналы, справочники, книги, услуги баз данных и рекламу; профессиональные книги, продукты по подписке, услуги по сертификации и обучению и онлайн-приложения; образовательный контент и услуги, включая интегрированные онлайн-ресурсы для преподавания и обучения для студентов и аспирантов, а также для учащихся на протяжении всей жизни. Основанная в 1807 году компания John Wiley & Sons, Inc. уже более 200 лет является ценным источником информации и понимания, помогая людям во всем мире удовлетворять свои потребности и реализовывать их чаяния.Wiley опубликовал работы более 450 лауреатов Нобелевской премии во всех категориях: литература, экономика, физиология и медицина, физика, химия и мир. Wiley поддерживает партнерские отношения со многими ведущими мировыми обществами и ежегодно издает более 1500 рецензируемых журналов и более 1500 новых книг в печатном виде и в Интернете, а также базы данных, основные справочные материалы и лабораторные протоколы по предметам STMS. Благодаря растущему предложению открытого доступа, Wiley стремится к максимально широкому распространению и доступу к публикуемому контенту, а также поддерживает все устойчивые модели доступа.Наша онлайн-платформа, Wiley Online Library (wileyonlinelibrary.com), является одной из самых обширных в мире междисциплинарных коллекций онлайн-ресурсов, охватывающих жизнь, здоровье, социальные и физические науки и гуманитарные науки.

Кодирование памяти

| Введение в психологию

Наша память выполняет три основные функции: кодирование, хранение и получение информации. Кодирование — это процесс передачи информации в нашу систему памяти посредством автоматической или сложной обработки.Хранение — это сохранение информации, а извлечение — это процесс извлечения информации из хранилища и ее осознанного осознания посредством отзыва, распознавания и повторного обучения. Существуют различные модели, которые призваны объяснить, как мы используем нашу память. В этом разделе вы узнаете о некоторых из этих моделей, а также о важности запоминания, узнавания и повторного обучения.

Память — система обработки информации; поэтому мы часто сравниваем его с компьютером. Память — это набор процессов, используемых для кодирования, хранения и извлечения информации за различные периоды времени.

Мы получаем информацию в наш мозг посредством процесса, называемого кодирование , который является вводом информации в систему памяти. Как только мы получаем сенсорную информацию из окружающей среды, наш мозг маркирует или кодирует ее. Мы объединяем информацию с другой подобной информацией и связываем новые концепции с существующими концепциями. Кодирование информации происходит путем автоматической обработки и обработки, требующей усилий. Если кто-то спросит вас, что вы ели сегодня на обед, скорее всего, вы легко вспомните эту информацию.Это известно как автоматическая обработка или кодирование таких деталей, как время, пространство, частота и значение слов. Автоматическая обработка обычно выполняется без какого-либо осознания. Еще один пример автоматической обработки — это вспомнить, когда вы в последний раз готовились к тесту. Но как насчет самого тестового материала, который вы изучали? Вероятно, с вашей стороны потребовалось много работы и внимания, чтобы закодировать эту информацию. Это известно как трудоемкая обработка (рис. 2).

Рисунок 2 . Когда вы впервые осваиваете новые навыки, такие как вождение автомобиля, вы должны приложить усилия и внимание, чтобы закодировать информацию о том, как завести машину, как тормозить, как пройти поворот и так далее. Как только вы научитесь водить машину, вы сможете автоматически кодировать дополнительную информацию об этом навыке. (Источник: Роберт Коус-Бейкер)

Каковы наиболее эффективные способы гарантировать, что важные воспоминания хорошо закодированы? Даже простое предложение легче вспомнить, если оно имеет смысл (Anderson, 1984).Прочтите следующие предложения (Bransford & McCarrell, 1974), затем отведите взгляд и сосчитайте в обратном порядке от 30 по три до нуля, а затем попробуйте записать предложения (не заглядывая в эту страницу!).

Ноты были кислыми из-за трещин по швам.
Рейс не задержали, потому что бутылка разбилась.
Стог сена был важен, потому что ткань порвалась.

Насколько хорошо вы справились? Сами по себе записанные вами утверждения, скорее всего, сбивали вас с толку и вам было трудно их вспомнить.Теперь попробуйте написать их еще раз, используя следующие подсказки: волынка, крещение корабля (разбивание бутылки над носом корабля — символ удачи) и парашютист. Затем посчитайте в обратном порядке от 40 до четверок, затем проверьте себя, чтобы увидеть, насколько хорошо вы вспомнили предложения на этот раз. Вы можете видеть, что предложения теперь намного лучше запоминаются, потому что каждое из предложений было помещено в контекст. Материал кодируется намного лучше, если вы делаете его значимым.

Есть три типа кодирования.Кодировка слов и их значения известна как семантическая кодировка . Впервые это продемонстрировал Уильям Боусфилд (1935) в эксперименте, в котором он просил людей запоминать слова. 60 слов были фактически разделены на 4 категории значений, хотя участники не знали этого, потому что слова были представлены случайным образом. Когда их просили запомнить слова, они, как правило, вспоминали их по категориям, показывая, что они обращали внимание на значения слов по мере их заучивания.

Визуальное кодирование — это кодирование изображений, а акустическое кодирование — это кодирование звуков, в частности слов. Чтобы увидеть, как работает визуальное кодирование, прочтите этот список слов: машина, уровень, собака, правда, книга, значение . Если бы вас позже попросили вспомнить слова из этого списка, какие, по вашему мнению, вы бы запомнили с наибольшей вероятностью? Вам, вероятно, будет легче вспомнить слова машина, собака, и книга , и труднее вспомнить слова уровень, правда, и значение .Почему это? Потому что вы можете вспомнить образы (мысленные образы) легче, чем одни слова. Когда вы читали слова машина, собака, и книга , вы создавали образы этих вещей в своем уме. Это конкретные, образные слова. С другой стороны, абстрактные слова, такие как уровень , истина, и значение , являются словами с низким содержанием образов. Слова с высоким содержанием образов кодируются как визуально, так и семантически (Paivio, 1986), тем самым укрепляя память.

Теперь обратимся к акустическому кодированию.Вы едете в машине, и по радио звучит песня, которую вы не слышали как минимум 10 лет, но вы подпеваете, вспоминая каждое слово. В Соединенных Штатах дети часто учат алфавит с помощью песен, а количество дней в каждом месяце они узнают с помощью рифмы: « Тридцать дней — сентябрь, апрель, июнь и ноябрь; / У всех остальных — тридцать один, / За исключением февраля, когда ясно двадцать восемь дней, / И по двадцать девять в каждом високосном году ». Эти уроки легко запомнить благодаря акустической кодировке.Мы кодируем звуки, которые производят слова. Это одна из причин, почему большая часть того, чему мы учим маленьких детей, делается с помощью песен, стишков и ритмов.

Как вы думаете, какой из трех типов кодирования лучше всего запоминает вербальную информацию? Несколько лет назад психологи Фергус Крейк и Эндель Тулвинг (1975) провели серию экспериментов, чтобы выяснить это. Участникам были даны слова и вопросы о них. Вопросы требовали от участников обработки слов на одном из трех уровней.Вопросы визуальной обработки включали такие вопросы, как вопросы участников о шрифте букв. Вопросы акустической обработки спрашивали участников о звучании или рифмам слов, а вопросы семантической обработки спрашивали участников о значении слов. После того, как участникам были предложены слова и вопросы, им было предложено неожиданное задание на вспоминание или распознавание.

Слова, закодированные семантически, запоминались лучше, чем закодированные визуально или акустически.Семантическое кодирование включает более глубокий уровень обработки, чем более поверхностное визуальное или акустическое кодирование. Крейк и Тулвинг пришли к выводу, что лучше всего мы обрабатываем вербальную информацию посредством семантического кодирования, особенно если мы применяем так называемый эффект самоотнесения. Эффект самоотнесения — это склонность человека лучше запоминать информацию, относящуюся к самому себе, по сравнению с материалами, имеющими меньшее личное значение (Rogers, Kuiper & Kirker, 1977). Может ли семантическое кодирование быть полезным для вас при попытке запомнить концепции этого модуля?

Перекодирование

Процесс кодирования является избирательным, и в сложных ситуациях замечаются и кодируются относительно немногие из многих возможных деталей.Процесс кодирования всегда включает в себя перекодирование , то есть получение информации из формы, которую она нам доставляет, и последующее преобразование ее таким образом, чтобы мы могли ее понять. Например, вы можете попытаться запомнить цвета радуги, используя аббревиатуру ROY G BIV (красный, оранжевый, желтый, зеленый, синий, индиго, фиолетовый). Процесс перекодировки цветов в имя может помочь нам запомнить. Однако перекодирование также может привести к ошибкам — когда мы случайно добавляем информацию во время кодирования, помните, что новый материал , как если бы он был частью реального опыта (как обсуждается ниже).

Рисунок 3 . Хотя это требует больших усилий, использование изображений и ассоциаций может улучшить процесс перекодирования. [Изображение: Лео Рейнольдс]

Психологи изучили множество стратегий перекодирования, которые можно использовать во время учебы для улучшения удержания. Во-первых, исследования советуют в процессе изучения думать о значении событий (Craik & Lockhart, 1972) и пытаться соотнести новые события с информацией, которую мы уже знаем. Это помогает нам формировать ассоциации, которые мы можем использовать для получения информации позже.Во-вторых, воображение событий также делает их более запоминающимися; создание ярких образов из информации (даже словесной) может значительно улучшить последующее запоминание (Bower & Reitman, 1972). Создание изображений — это часть техники, которую Саймон Рейнхард использует для запоминания огромного количества цифр, но все мы можем использовать изображения для более эффективного кодирования информации. Основная концепция хороших стратегий кодирования заключается в формировании отличительных воспоминаний (тех, которые выделяются) и в формировании связей или ассоциаций между воспоминаниями, чтобы помочь в последующем извлечении (Hunt & McDaniel, 1993).Использовать учебные стратегии, подобные описанным здесь, сложно, но эти усилия окупают преимущества улучшенного обучения и удержания.

Ранее мы подчеркивали, что кодирование является избирательным: люди не могут кодировать всю информацию, которой они подвергаются. Однако перекодирование может добавить информацию, которую даже не видели и не слышали на начальном этапе кодирования. Некоторые процессы перекодирования, такие как формирование ассоциаций между воспоминаниями, могут происходить без нашего ведома. Это одна из причин, по которой люди иногда могут вспомнить события, которых на самом деле не было, — потому что в процессе перекодирования добавлялись детали.Один из распространенных способов вызвать ложные воспоминания в лаборатории — это составить список слов (Deese, 1959; Roediger & McDermott, 1995). Участники слышат списки из 15 слов, таких как дверь, стекло, стекло, штора, выступ, подоконник, дом, открытый, занавес, рама, вид, ветер, створка, экран, и ставня. Позже участникам предлагают тест, в котором им показывают список слов и просят выбрать те, которые они слышали ранее. Этот второй список содержит несколько слов из первого списка (например,г., дверь, стекло, рама ) и некоторые слова не из списка (например, рука, телефон, бутылка ). В этом примере одно из слов в тесте — это окно , которое, что важно, не появляется в первом списке, но связано с другими словами в этом списке. Когда испытуемые были протестированы, они были достаточно точны с изучаемыми словами ( дверь и т. Д.), Узнавая их в 72% случаев. Однако, когда тестировалось окно и , они ошибочно определили, что оно было в списке 84% времени (Stadler, Roediger, & McDermott, 1999).То же самое произошло и со многими другими списками, которые использовали авторы. Это явление называется эффектом DRM (от Deese-Roediger-McDermott). Одно из объяснений таких результатов состоит в том, что, пока студенты слушали элементы в списке, эти слова побуждали учащихся думать об окне , , хотя окно , никогда не было представлено. Таким образом кажется, что люди кодируют события, которые на самом деле не являются частью их опыта.

Поскольку люди творческие люди, мы всегда выходим за рамки той информации, которую нам дают: мы автоматически создаем ассоциации и делаем из них выводы о том, что происходит.Но, как и в случае с путаницей слов выше, иногда мы создаем ложные воспоминания из наших умозаключений, запоминая сами умозаключения, как если бы они были реальным опытом. Чтобы проиллюстрировать это, Брюэр (1977) дал людям запомнить предложения, которые были разработаны для получения прагматических выводов . Выводы, как правило, относятся к случаям, когда что-то явно не указано, но мы все еще можем угадать нераскрытое намерение. Например, если ваша подруга сказала вам, что не хочет идти куда-нибудь поесть, вы можете сделать вывод, что у нее нет денег, чтобы пойти куда-нибудь, или что она слишком устала.При прагматических выводах обычно есть один конкретный вывод , который вы, вероятно, сделаете. Рассмотрим высказывание Брюэр (1977), сделанное ее участникам: «Чемпион по карате ударил по шлакоблоку». Услышав или увидев это предложение, участники, прошедшие тест на память, как правило, вспоминали высказывание, которое гласило: «Чемпион по карате сломал шлакобетон». Это запомненное утверждение не обязательно является логическим выводом (т.е. вполне разумно, что чемпион по карате мог ударить шлакоблок, не сломав его).Тем не менее, прагматичный вывод , услышав такое предложение, состоит в том, что блок, вероятно, был сломан. Участники запомнили этот вывод, который они сделали, когда слышали предложение вместо слов, которые были в предложении (см. Также McDermott & Chan, 2006).

Кодирование — начальная регистрация информации — имеет важное значение в процессе обучения и запоминания. Если событие не закодировано каким-либо образом, оно не будет успешно запомнено позже. Однако только потому, что событие закодировано (даже если оно хорошо закодировано), нет гарантии, что оно будет запомнено позже.

Урок 17. кодирование графической и звуковой информации — Информатика — 10 класс

2. Кодирование графической информации — Единый Государственный Экзамен

1.

Кодирование графической и звуковой информации

Двоичное кодирование графической информации

Двоичное кодирование звуковой информации

Кодирование графической информации. Информатика 10 класс.

Объем видеопамяти

Кодирование графической информации. Кодирование информации. Системы кодирования.

Системы кодирования.

Примечание

Двоичный код 256-цветной палитры:

Примечание

Двоичный код восьмицветной палитры:

Презентация к уроку «Кодирование графической информации»

Графическое кодирование в визуализации информации

РЕФЕРАТ

Ключевые слова:

ПРОБЛЕМА — ПРОЕКТИРОВАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ КОДОВ

ИССЛЕДОВАНИЯ В ПРОЦЕССЕ

Test Bed:

Экспериментальный проект:

ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

БЛАГОДАРНОСТИ

ССЫЛКИ

Использование цвета, формы и размера значка для передачи номинальных и количественных данных

Абстрактные

Графическое кодирование для визуализации информации: эмпирическое исследование

4. Выберите подходящие визуальные кодировки

Выбор подходящих визуальных кодировок

Значения по умолчанию в сравнении с инновационными форматами

Примечание

Note

Совместимость с реальностью

Предупреждение

Сравнения Необходимо сравнить

Некоторые структуры просто плохи по своей сути

Некоторыми хорошими структурами часто злоупотребляют

Примечание

Сохраняйте простоту (или вы можете выглядеть) глупо

Визуализация данных — информация, люди и технологии

Обзор

Характеристики эффективных графических дисплеев

Визуальное восприятие и визуализация данных

Человеческое восприятие / познание и визуализация данных

Архитектура представления данных

Объектив

Визуальное декодирование количественной информации на графическом отображении данных в JSTOR

| Введение в психологию

Перекодирование

Добавить комментарий Отменить ответ