論文の図の配色

三つの条件を同時に満たす必要があります。データ系列を見分けられるだけ色が知覚的に離れていること、印刷を考えてグレースケールに変換しても区別できること、そして色覚特性のある読者にも判別できることです。SciFig は論文の図の配色を作るとき、この三点をすべて確認してから出力します。

色覚に配慮した配色が必要であることと、いくつのカテゴリを区別したいかを伝えてください。SciFig は 2 型色覚（D 型）、1 型色覚（P 型）、3 型色覚（T 型）のシミュレーション下でも知覚的に離れている色を選びます。各色の 16 進カラーコードに加えて、それぞれの色覚特性でどう見えるかのプレビューも得られます。

Nature 系列の学術誌は、色覚に配慮し、印刷に耐え、知覚的に均等な配色を推奨しています。SciFig はこの基準に沿った配色を生成し、16 進カラーコードを添えて出力します。自分の図で同じ見え方を再現でき、2 型色覚・1 型色覚での判別チェックも済んだ状態で受け取れます。

色覚特性は遺伝的な色の見分けにくさで、世界の男性のおよそ 8 %、女性の 0.5 % にみられます。色覚に配慮した配色は、2 型色覚・1 型色覚の読者が見分けられない赤と緑の組み合わせを避けます。論文の図の配色をこの考え方で選ぶことは、できるだけ多くの読者にデータを届けるということです。

カテゴリデータでは 4〜8 色が最も効果的です。8 分類を超えると、どれほど配色を工夫しても読者は系列を安定して見分けられません。区別できる限度を超える色数を求めた場合、SciFig はその旨を伝え、形や模様といった別の視覚的手がかりを併用する案を示します。

SciFig は色ごとに 16 進カラーコードを出力します。SciFig の図エディタのほか、Origin、MATLAB、R の ggplot2、Python の matplotlib、Illustrator など、16 進値を受け付けるソフトにそのまま貼り付けられます。色は推奨する使用順、つまり最も目立つものから順に並んでいます。データのグラフではなく模式図——経路図、機構図、実験系の図——を作る場合は、最初に見てほしい要素に最も目立つ色を割り当て、残りを背景の構造に使ってください。