Le linee della griglia e gli sfondi grigi sono chartjunk e dovrebbero essere usati solo in via eccezionale?

Sembra che la maggior parte delle autorità concordino sul fatto che le griglie scure o altrimenti prominenti nelle trame siano "chartjunk" secondo una definizione ragionevole e distraggono lo spettatore dal messaggio nel corpo principale del grafico. Quindi non mi preoccuperò di fornire riferimenti su questo punto.

Allo stesso modo, siamo tutti d'accordo che ci saranno volte in cui pallido griglia per creare un punto di riferimento per gli spettatori saranno necessari. Tufte ha sostenuto la necessità di (e utilizzato) linee di griglia di tanto in tanto, come sottolineato in questo articolo . E sono d'accordo con l'approccio di Hadley Wickham in ggplot2 per rendere tali griglie bianche su uno sfondo grigio chiaro, quando è necessario utilizzarle.

Ciò di cui non sono sicuro, tuttavia, è se tali griglie e sfondo grigio debbano essere predefiniti , come lo sono in ggplot2. Ad esempio, non sembra esserci alcun motivo per lo sfondo grigio se non quello di mettere in rilievo le linee della griglia bianche, il che pone ulteriormente la questione se sia necessario. Di recente ho iniziato a utilizzare ggplot2 per la maggior parte delle mie esigenze grafiche e penso che sia fantastico, ma ha sfidato il mio approccio "no box, no background, no gridlines" alla grafica che ho usato prima. Pensavo che gridlines=OFFdovrebbe essere il mio valore predefinito a meno che non ci sia un motivo particolare per aggiungerli, fondamentalmente l'approccio raccomandato in questo articolo , ad esempio.

Certo, è semplice definire un tema in ggplot2 per evitare le linee della griglia e l'ombreggiatura di sfondo (e in effetti lo abbiamo fatto nel mio lavoro), ma l'approccio di ggplot2 è così fantastico e in generale le sue scelte estetiche predefinite sono buone che mi chiedo se Mi manca qualcosa.

Quindi - sarei grato per eventuali riferimenti su questo punto. Sono sicuro che è stato ben ponderato (ad esempio da Hadley Wickham nell'impostazione delle impostazioni predefinite di ggplot2) e sono molto aperto a essere indirizzato nella giusta direzione. Il migliore che sono riuscito a trovare è un paio di link sul gruppo google ggplot2, ma il riferimento più utile di Cleveland non è disponibile al link indicato.

Una cosa che può aiutare a far avanzare il dibattito è riconoscere ciò che distingue visivamente le persone tra sfondo e primo piano, prendendo lezioni dalla cartografia e applicandolo più in generale a qualsiasi grafico statistico.

Le persone potrebbero inizialmente pensare che il colore sia un buon indizio per stabilire se un oggetto specifico sia in primo piano o sullo sfondo, ma non è così. Prendiamo ad esempio questo esempio di seguito, tratto da un post sul blog ESRI, Crea mappe che le persone vogliono guardare: Cinque principi di progettazione principali per la cartografia di Aileen Buckley.

Quindi, se ti chiedessi di dire quale è la figura (ad esempio la massa terrestre) e quale è la terra (ad esempio il corpo idrico) quale sceglieresti? Un fenomeno simile si verifica anche con l' illusione ottica del vaso Rubin .

Alcune ricerche sperimentali che ricordo di aver letto su How Maps Work di Alan MacEachren suggeriscono che nelle immagini sopra le persone scelgono le aree chiare e scure a una frequenza uguale per la figura (apparentemente la tonalità di colore e la saturazione vengono utilizzate per determinare la figura da terra). Quindi il colore non può delimitare intrinsecamente se lo sfondo compete con il primo piano in qualsiasi grafico statistico, ma altri spunti possono aiutare.

Le persone spesso associano figure come oggetti racchiusi (questo è parte del motivo per cui la mappa sopra è confusa, in quanto nessuna massa è racchiusa). Ciò suggerisce in generale (indipendentemente dal colore di sfondo), gli elementi nella trama dovrebbero avere confini chiaramente delineati e gli elementi nella trama dovrebbero essere più scuri dello sfondo. Questo probabilmente distorce lo sfondo della trama di fatto al bianco, ma avere uno sfondo grigio non è dannoso. Altri aspetti possono essere usati per delineare tra primo piano e sfondo (il post sul blog ESRI ne menziona alcuni).

Uno è l'odiato ombra di Excel per la grafica ( esempio fornito qui in questa newsletter da Dan Carr nella figura 2). Sebbene ciò dovrebbe venire con l'avvertenza che le persone possono interpretare gli attributi numerici nella posizione dell'ombra invece dell'elemento previsto.

Un altro sta usando colori / saturazione diversi per il contorno di un elemento nella trama rispetto al riempimento interno. Di seguito sono riportati degli esempi, con il cerchio più a sinistra un esempio di confine non chiaramente delineato.

Neanche questi sembrano essere esaustivi. Per i grafici a linee sembra spesso che le linee più spesse arrivino in primo piano, mentre le linee più sottili si allontanino sullo sfondo.

Questo è principalmente inteso solo come spunto di riflessione: il tuo studio personale sembra essere abbastanza esaustivo (e ti ringrazio per alcune delle risorse che hai fornito!) Non credo di non essere d'accordo con nessuna delle risorse che hai fornito, ma non sono sicuro di capire di cosa stia parlando Hadley con la sua motivazione per uno sfondo grigio predefinito. Ma la preferenza estetica personale per gli sfondi grigi può essere adattata assicurando che gli elementi della trama vengano in primo piano (questo è ciò che conta davvero). Queste lezioni possono essere applicate anche alle linee della griglia, e se le linee della griglia aiutano e sono discrete (cioè in background), certamente non sono chartjunk.

Il professor Wickham ha scritto nel libro ggplot2:

"Possiamo ancora vedere le linee della griglia per aiutare nel giudizio di posizione (Cleveland, 1993b), ma hanno poco impatto visivo e possiamo facilmente" sintonizzarle ". Lo sfondo grigio dà alla trama un colore simile (in senso tipografico ) al resto del testo, assicurando che la grafica si adatti al flusso di un testo senza saltare fuori con uno sfondo bianco brillante. Infine, lo sfondo grigio crea un campo di colore continuo che assicura che la trama sia percepita come un singolo entità visiva ".

E @Wayne ha scritto:

"Personalmente, penso che i grafici privi di linee di riferimento siano altrettanto negativi delle griglie audaci e distraenti. Più eleganti e alla moda, ma interferiscono ancora con la comprensione e la nostra capacità di approfondire le informazioni. L'idea non è quella di essere minimalista, come se noi erano tutti designer di mobili scandinavi, ma per comunicare chiaramente, che dovrebbe includere linee di riferimento sottili (ma utili) "

e @Peter Flom ha scritto:

Penso che le deboli griglie dovrebbero essere il default in un diagramma a dispersione; aiutano il lettore; allo stesso modo, gli spazi vuoti tra le parole e la linea nel testo aiutano il lettore. Tuttavia, non mi piace lo sfondo grigio. Lo trovo fonte di distrazione. Dopotutto, il testo è di solito lettere nere su sfondo bianco.

Mentre tendo ad evitare lo sfondo grigio predefinito, forse uno dei motivi per cui Hadley potrebbe essere andato con il grigio è consentire all'utente di utilizzare più colori chiari e saturi per visualizzare i dati, che potrebbero non apparire efficaci con uno sfondo bianco.

Personalmente preferisco il tema dark-on-light theme_bw, o anche theme_minimal, al tema predefinito di ggplot2 - vedi http://docs.ggplot2.org/current/ggtheme.html .

Trovo che lo sfondo grigio nel tema predefinito sia estremamente distratto: il mio occhio è attratto dai blocchi grigi piuttosto che dai punti. Succede a qualcun altro? Ad esempio, nella trama del giocattolo sopra, il mio occhio è spesso attratto in basso a destra (dove non ci sono punti dati).

(Non sarebbe interessante vedere registrazioni di tracciamento oculare di persone che guardano queste trame?)

Personalmente preferisco questo:

... ma è molto soggettivo - non penso che ci dovrebbe essere una sola regola che tutti devono seguire.

Codice per questi grafici:

library(ggplot2)

n <- 100
df <- data.frame(x=runif(n, max=10), epsilon=rnorm(n))
df$y <- 2 + df$x - 0.05*df$x^2 + df$epsilon

p1 <- (ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +
       geom_point(size=3) +
       ggtitle("Default Theme"))
ggsave("default_theme_example.png", p1, width=10, height=8)

p2 <- (ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +
       geom_point(size=3) +
       theme_bw() +
       theme(panel.border=element_blank()) +
       ggtitle("Custom Theme"))
ggsave("custom_theme_example.png", p2, width=10, height=8)