1.科学研究人员需要专业的科学绘图工具和设计原则，以提高论文、演示文稿和推广材料的视觉吸引力。
2.网络应用程序BioRender等工具专门面向生命科学家，提供生物科学绘图工具和丰富的科学精确图标库。
3.设计师们建议重视插图在准备发表论文时的视觉效果，像重视文字表达一样重视视觉呈现。
4.此外，明确你的受众和考虑无障碍访问也是制作精美视觉作品的关键。
5.然而，谨慎使用AI驱动的图像生成器，避免过度设计和不准确的信息。
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原文作者：Amanda Heidt
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有了这些工具和设计原则，研究人员可以制作出精致、专业的科学图形图像。
插图：Project Twins工作室
从约翰斯·霍普金斯大学的医学和生物插画专业毕业后，Shiz Aoki终于实现了长久以来的梦想，创办了一家属于自己的公司。自2010年在加拿大多伦多成立以来，Anatomize Studios一直与大客户合作，比如制药公司、杂志社以及预算充足的医疗专业人士。不过，Aoki也常常收到一些研究人员的委托，他们需要为论文、演示文稿或推广材料制作可视化形象，但苦于不知如何将高深的科研内容转化为通俗易懂的形式，更别提赋予其视觉吸引力了。
“我不得不拒绝了数百位科学家的请求。眼看着他们转而使用PowerPoint来制作内容，我感到十分遗憾，因为这些内容无法充分体现他们所取得的重大科学发现。”Aoki回忆道，“我意识到，我对艺术不止于热爱——科学受阻于缺乏合适的工具和对科学传播的理解。”
好在，现在即使没有设计背景的研究人员也已经能很容易创作出吸引人的图形图像。其中一个工具就是Aoki在2017年共同创立的网络应用程序BioRender。它类似于Adobe Illustrator，但专门面向生命科学家，不仅包含专门的生物科学绘图工具，还拥有一个由超过5万个科学精确图标组成的库。BioRender以及其他类似的资源，如BioIcons、Reactome和Servier Medical Art，展示了数据可视化和科学插图领域在过去几年中的长足进步，同时也反映出科学家是多么需要这些工具，帮助他们描绘和分享工作成果。
《自然》联系了平面设计师、科学和医学插画师，以及期刊艺术总监，以获取创作精美视觉作品的技巧和资源。以下是他们的建议。
重视插图
在准备发表论文时，我们常常认为图表的设计不如实验开展和文章撰写那样重要。然而，可视化能够帮助读者理解抽象的概念，这是单靠文字无法实现的。
“你选择的图表实际上非常重要。”《自然》系列期刊在纽约的创意总监Kelly Krause说。“人们会根据视觉效果做出快速判断，如果看上去效果不佳，可能会让人对一篇本来有兴趣的论文望而却步。”以图形摘要为例，它可以起到为一篇研究论文做广告的作用。
因此，在论文写作过程中，要在视觉效果上花点时间，像重视文字表达一样重视视觉呈现。首先确定哪些信息是必不可少的，然后为内容制定大纲，再像对文章一样认真打磨图表。
“几乎每次我与科学家交谈时，他们起初给我的信息都远超实际需求，因为他们觉得每个细节都重要。”宾夕法尼亚州的设计师Kelly Finan说。“但通常当我请他们解释自己的工作时，科学家们往往会意识到如何删繁就简。”
明确你的受众
你不会用写论文的方式来写科普演讲稿，同样的道理也适用于可视化（见“聚焦设计的基本原则”）。你的目标是告知读者、引发情感共鸣，还是以独特方式呈现数据？答案不仅将指导内容的选择，也可以指导风格。“某些领域有既定的做事方式，但另一些领域里可以在保持准确之余保留更多创造性的空间。”医学插画师协会主席、亚特兰大Amplify Biovisuals公司创始人Nobles Green II说。
聚焦设计的基本原则
熟悉设计的基本要素——如层次、构图、色彩和版式——在制作精美的图表时会有很大帮助。
层次
图表的布局要匹配语言的阅读顺序。由于大多数语言都是从左到右阅读的，所以你可以考虑把图表的“起点”设置在左上角。
使用数字、粗体、斜体以及不同的字号，来引导读者浏览整个图像。
文本应采用左对齐或右对齐。居中对齐的文本对大脑来说更难处理。
构图
在字体、色彩方案和图标等样式选择上保持一致。
利用留白使你的可视化内容更容易理解。
可视化内容应当聚焦单一目标;针对不同受众，制作不同的图表。
色彩
用配色方案生成工具，让你的可视化内容更容易被看懂。
用不同的线型(例如实线、点线、虚线)来辅助颜色，帮助理解内容。
印刷品请使用青色、品红色、黄色和黑色（CMYK）的颜色模式，数字图像请使用红色、绿色、蓝色（RGB）的颜色模式。
版式
选择线条粗细一致的字体(也称笔画粗细)，如Courier或Roboto Mono。
避免在一张图中混用多种不同的字体，尽管一些设计师会选择使用衬线字体作为正文，搭配一种补充无衬线字体用于副标题和标签。
确保文本易于阅读: 正文字号至少为12磅，标签字号至少为7磅。
同样地，目标受众也是需要考虑的因素。Nicolle Fuller是科学传播公司SayoStudio的创始人兼创意总监，她认为，明确目标受众有助于确定可视化内容中信息的数量和类型。“为其他科学家制作图表时，复杂性可以稍高一些。”她解释道，“例如，你可以在细胞表面包含一些膜蛋白，对一般读者这可能会让图像过于复杂。”
因此，一些设计师建议，不要试图让一张可视化图表承载过多的用途。他们认为，最好使用相同的信息设计一系列的项目，例如社交媒体用的信息图表、视觉摘要，以及研讨会演示中的图表。Fuller说，考虑受众有助于让客户从创造性的角度思考他们的数据，偶尔会引发“顿悟时刻”。
避免过度设计
随着学术论文篇幅的日益增长，人们可能会情不自禁地让图表也变得越来越大。但更多的信息不一定可以给读者带来更好的理解，许多插画师都信奉“少即是多”的理念。
“人们常常倾向于过度修饰图表，比如添加渐变或阴影让它看着更炫，但实际上这往往适得其反。”克劳斯说，“你不想在科学论文中看到华而不实的措辞，又怎能这么对你的图表呢？”
Ashleigh Campsall是The Scientist的高级平面设计师，她说简洁的图形往往看起来更加专业，留白则越多越好。“留出一切都可透气的空间，让读者更容易理解和解读，减轻他们的认知负荷。”
考虑无障碍访问
随着人们对多元化、公平性和包容性的重视与日俱增，学术界也越来越接纳包容性可视化方法。例如，配色方案应当适合色觉缺陷或色盲人群，但也应纳入备份设计。比如说，折线图用不同颜色来表示各种处理方法，同时也用实线、虚线和点线等来表示，从而提高理解度，并配以更具描述性的图注。
此外，还要创建“替代文本”，也就是图像的文字描述，让屏幕阅读器能够朗读出来。一般来说，替代文本要控制在280个字符左右，差不多是一条社交媒体帖子的长度。Green建议发挥创意，充分利用这些字数来描绘图像，就像要用文字来绘画。
谨慎使用AI(或者就别用)
人工智能(AI)驱动的图像生成器，让人能更轻松地从头画出看似高质量的图片。但这些工具几乎一面世，就闹出了些匪夷所思的笑话。由于使用了奇怪的AI生成的可视化图像，一些论文被迫撤稿，包括2024年早些时候发表的两篇:一篇刊登在Frontiers in Cell Development and Biology上，图中的实验鼠器官比例严重失真;另一篇发表在Medicine上，文章包含了一幅存在明显解剖错误、还带有无意义标注的图片。
如今，许多出版商都禁止在投稿中使用AI生成的图像。接受《自然》采访的设计师们也表示，他们大多会避免使用这项技术。比如，Campsall可能会在Adobe Illustrator中导入一张库存图片，然后用它的AI生成器来扩展背景。但她说，“要靠它来完成整个图像设计，这项技术现在真的还不行。”（由于生成式AI图像的法律框架尚不稳定，《自然》目前禁止使用这些图像，除非AI本身是研究的重点。）
但包括Aoki在内的其他一些设计师则表示，利用AI进行创意设计还是大有可为的。正如作者可能会用聊天机器人来想标题或检查语气，图像生成器也有助于绘制草图的过程。Aoki说，BioRender正在测试一些由AI驱动的工具，用户只需输入文字描述，例如细胞间的相互作用或实验流程，就能自动生成相应的草图。
“这里的不同之处在于，我们用于训练的数据不仅仅是来自互联网的随机数据，而是我们经过审核的海量图标库。”Aoki说，她还补充，最终的审核仍然需要由人来完成。“科学必须保证完整和准确，所以我们要尽最大努力做到正确。”
原文以Scientific figures that pop: resources for the artistically challenged标题发表在2024年11月28日《自然》的技术特写版块上
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doi:10.1038/d41586-024-03477-0
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