Vi introducerar en algoritm för automatiskt urval av semantiskt-resonanta färger för att representera data (t.ex. att använda blått för data om "oceaner", eller rosa för "kärlek"). Med tanke på en uppsättning kategoriska värden och en målfärg palett, matchar vår algoritm varje datavärde med en unik färg. Värden kartläggs till färger genom att samla representativa bilder, analysera bildfärgfördelningar för att bestämma värde-färg affinitet poäng, och välja en optimal uppgift. Vår affinitet poäng balanserar sannolikheten för en färg med hur väl det diskriminerar bland datavärden. En kontrollerad studie visar att expert-utvalda semantiskt-resonanta färger förbättrar hastigheten på diagram läsning uppgifter jämfört med en standard palett, och att vår algoritm väljer färger som leder till liknande vinster. En andra studie verifierar att vår algoritm effektivt väljer färger över en mängd olika datakategorier.
I REF föreslås en metod för automatiskt urval av färger.
Selecting Semantically-Resonant Colors for Data Visualization
{'venue': 'Comput. Graph. Forum', 'journal': 'Comput. Graph. Forum', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}