Como uma equipe desenvolveu mapas acessíveis para cientistas daltônicos

Imagine ter que fazer seu trabalho, mas não ser capaz de processar visualmente os dados bem na sua frente. Quase 8% dos homens genéticos e 0,5% das mulheres genéticas têm alguma forma de Deficiência de Visão de Cores (DCV), ou a capacidade reduzida de discernir entre cores específicas. A DCV é comumente chamada de daltonismo.

Cientistas usam cores para transmitir informações. Muitos cientistas na comunidade de radar meteorológico têm CVD e o uso e interpretação de cores é um aspecto importante do trabalho deles. A maioria dos mapas de cores não leva em conta aqueles com CVD; por exemplo, os mapas mostram verde ao lado de vermelho.

Pesquisadores do Laboratório Nacional Argonne do Departamento de Energia dos EUA (DOE) publicaram recentemente um artigo no Boletim da Sociedade Meteorológica Americana detalhando seu trabalho para criar mapas de cores amigáveis ​​ao CVD que destacam características importantes de nuvens e precipitação.

A criação de novos mapas demonstra a dedicação da comunidade de programação à inclusão

Um tipo de mapa de cores, Ze, mostra a refletividade do radar ou a intensidade da tempestade. Quanto maior o fator de refletividade, maior a chance de chuva, granizo e mais. Em geral, quanto maior o Ze, maior a chance de impacto público. Esses mapas de cores são os mais comumente vistos pelo público em geral em previsões meteorológicas locais.

Alguns mapas de cores, como Ze, são difíceis para indivíduos com CVD distinguirem entre vários tipos de precipitação e convecção. Convecção é o transporte de calor e umidade pelo movimento de um fluido. Tempestades são uma forma de convecção.

Outro problema com os mapas de cores atuais é que eles não são perceptualmente uniformes. Uniformidade perceptual é quando mudanças na cor (luminosidade ou cor) e valores de dados são ponderados igualmente e não criam estrutura artificial.

Conforme os cientistas interagiam com a comunidade, eles perceberam que precisavam fazer um trabalho melhor exibindo dados. O trabalho deles se concentrou em encontrar a representação de cor certa que fosse amigável ao CVD e boa para a comunidade de radar.

Os pesquisadores pegaram esse conhecimento e criaram mapas de cores Ze e de velocidade amigáveis ​​ao CVD usando ferramentas de linguagem de programação Python. Eles deram a tudo sua própria cor, de garoa a chuva e granizo. Mapas de cores de velocidade também foram testados usando um mapa de oceanografia existente.

“A comunidade de programação Python visa ser inclusiva”, disse Scott Collis, um cientista atmosférico de Argonne e coautor do artigo. “E houve esse incentivo dos usuários para tornar os mapas de cores mais acessíveis.”

Com os testes e lançamentos concluídos, os mapas terão impacto de longo prazo por meio de meteorologistas de última geração

Os mapas de cores novos e existentes foram testados em diferentes eventos climáticos usando software que visualizava os dados através dos olhos de um indivíduo com CVD. Comparações foram então fornecidas à comunidade CVD para sua contribuição e feedback. No geral, os pesquisadores de radar no grupo focal concordaram que os novos mapas de cores eram mais interpretáveis ​​do que os mapas de cores padrão atualmente utilizados.

Esta pesquisa foi apoiada pelo Atmospheric Radiation Measurement (ARM) User Facility, um DOE Office of Science User Facility. “O ARM está facilitando grande ciência, visualizações e ferramentas que são abertas à comunidade”, disse Collis. “Sem o ARM, nada disso seria possível e, na prática da ciência aberta, os dados, ferramentas e software do ARM são mais impactantes.”

Os novos mapas de cores agora estão disponíveis em um repositório GitHub que é usado por uma variedade de pacotes de software de radar de código aberto encontrados na comunidade de radar aberto.

Para envolver ainda mais a comunidade de CVD, os autores apresentaram seus colormaps em conferências científicas ao redor do mundo. A comunidade forneceu feedback, testou colormaps e ajudou a construir a biblioteca.

“Agora que temos mapas de cores melhores, sabemos pela comunidade que eles são relevantes e inclusivos”, disse o coautor e administrador de integração de sistemas da Argonne, Zachary Sherman. “As pessoas têm a opção de serem amigáveis ​​aos daltônicos.”

Alguns dos autores vivenciaram pessoalmente como seus mapas de cores impactaram aqueles com DCV. Todos, de estudantes a copresidentes de conferências, expressaram sua gratidão pelos mapas de cores que finalmente puderam entender. Fornecer esses mapas de cores amigáveis ​​a DCV permite visualização científica equitativa e inclusão.

No futuro, a equipe de pesquisa planeja desenvolver mais colormaps e concluir um alcance adicional. O objetivo deles é construir uma prática comunitária ao redor do mundo.

“A meteorologia de radar é uma ciência visual única”, disse Collis. “Os cientistas podem ver a forma na tempestade que sinalizaria ventos fortes ou um tornado. É por isso que os mapas de cores são tão importantes para nossa comunidade.”

Eventualmente, os membros da comunidade de radar não serão os únicos a se beneficiar dos mapas de cores amigáveis ​​ao CVD. Isso porque o cenário dos futuros meteorologistas está mudando. À medida que os alunos promissores concluem seus estudos, eles estão trabalhando exclusivamente com ferramentas de meteorologia de radar que apresentam mapas de cores amigáveis ​​ao CVD. Esses tipos de mapas de cores são a norma para a próxima turma de meteorologistas.

Então, conforme eles assumem papéis em canais de televisão locais, eles começarão a trazer mapas de cores inclusivos para o público em geral por meio de relatórios meteorológicos. Então, um dia, no futuro próximo, a população geral de CVD poderá assistir à previsão do tempo matinal e poderá ver, pela primeira vez, como um mapa de cores deveria ser visto.