我们的大脑如何处理信息图表？麻省理工学院的“杂种”展示了周边视觉的工作原理

[zakiyatasnim]

信息图表可以包含大量有用、有趣且引人入胜的信息，但前提是读者花时间浏览整个图表。众所周知，典型的互联网用户会在多个选项卡和窗口之间快速切换，从一个网站跳转到另一个网站。由于智能手机、电视和印刷媒体的干扰，花在互联网上的时间非常宝贵——尤其是对于营销人员和广告商而言，他们渴望用户眼球盯着屏幕的每一秒。为了更好地了解互联网用户如何查看和理解信息图表，Visually 与麻省理工学院脑与认知科学系首席研究科学家 Ruth Rosenholtz 博士合作。Rosenholtz 拥有电气工程和计算机科学博士学位，她领导的研究团队研究人类视觉，包括视觉搜索、周边视觉、感知组织以及视觉混乱对任务表现的影响。Rosenholtz 和她的团队开发了一种流程，可以揭示人类大脑如何利用周边视觉查看图像。罗森霍兹创建了一个计算机程序，它可以获取图像并返回另一个版本，称为“杂种”。杂种显示了大脑在集中于特定注视点时如何解释图像。


Gmail 浏览器页面预分析。Rosenholtz 进行了一次混合分析，以了解用户在撰写新电子邮件时是否可以看到谁登录了聊天。

Gmail 浏览器页面杂种。假设右侧的新电子邮件标签为注视点，杂种分析显示，用户无法仅使用周边视觉看到谁登录了聊天。
“我们之所以对研究周边视觉感兴趣，是因为业内人士说周边视觉在做一件看 厄瓜多尔移动数据库 似怪异的事情，即将所有事物都表示为纹理，”Rosenholtz 告诉 Visual.ly。“纹理是我们研究过的东西。过去 40 年，纹理感知方面取得的一些最佳进展来自纹理合成，根据模型，这些纹理是‘相同’的。因此，制作杂种来可视化周边可用的信息是自然而然的一步。我们的工作展示了人们可以在多大程度上将对实验室中人类视觉的理解推广到对复杂图形的理解。”了解杂种对于创建信息图表的设计师和插画家非常有用。杂种基于大脑如何解读复杂的视觉信息，可以帮助设计师了解信息图表最佳实践背后的科学基础。我们给了 Rosenholtz 三张信息图表，让他进行杂种分析。 Rosenholtz 和麻省理工学院的博士后研究员 Lavanya Sharan 就每张信息图的杂种以及可以从中学到什么提供了反馈。这些示例代表了糟糕、平庸和优秀的信息图设计。
坏：秋天——天堂般的甜点


秋季 – 天堂甜品预分析

秋季 – 天堂甜品杂种
“当查看中心的枫叶时，设计布局的几个元素都保存得相当好。分隔每个食谱的棕色圆角矩形、绿色文本（虽然文本不可读，但您可以知道它在那里）、橙色矩形以及食谱图片的位置。但是，食谱图片的细节和图形装饰（例如枫叶、蛋糕）在外围是无法理解的。我们已经了解到，规则的、颜色均匀的盒子（例如棕色的食谱盒和橙色的营养成分盒）是设计的基石，但不规则排列的装饰元素（例如枫叶）在外围看时不会给设计增添任何东西。”