1A popularização dos computadores representou uma revolução, pois mudaram a forma de fazer e o meio de divulgação da Cartografia (RAMOS, CARTWRIGHT, 2006). Da década de 70 a de 90, os mapas mudaram de objetos estáticos (impressos) para representações interativas visualizadas através de meios digitais (PETERSON, 2014). Rystedt (2014) destaca que a maioria dos mapas é atualmente publicada via Internet, a qual se tornou a plataforma mais popular para comunicar e distribuir a informação cartográfica.

2Mapas em meio digital têm características diferentes dos impressos, pois dependendo da forma de divulgação permitem mudanças na simbologia, na projeção, nos valores dos dados e na escala de visualização, permitindo que o leitor passe a ser um agente ativo na produção e divulgação da informação. Archela e Théry (2008), lembram que a visualização e comunicação das informações nos mapas, objetos de estudo da semiologia gráfica de Bertin, continuam sendo o propósito de muitas pesquisas, mesmo que meios de divulgação tenham mudado do papel para dispositivos eletrônicos.

3A possibilidade de integração de múltiplas mídias e recursos beneficiou a comunicação cartográfica, e abriu uma série de possibilidades de pesquisa para a ciência (RAMOS e GERARDI, 2002; GIRARDI, 2000, RAMOS, 2003; QUEIROZ, 2007). Griffin e Fabrikant (2009) ressaltam a necessidade de desenvolver uma base teórica sólida que suporte a construção e o uso da geovisualização cognitivamente adequadas e perceptualmente salientes, em especial, para representações que vão além dos tradicionais mapas em papel.

4Dentre as variáveis visuais utilizadas no processo de comunicação gráfica, a cor é a mais utilizada (CHRISTOPHE; ZANIN; ROUSSAFFA, 2011; BRYCHTOVÁ; COLTEKIN, 2016b) e, devido a sua alta capacidade seletiva (diferenciação dos elementos) é uma das mais importantes para a comunicação visual (DENT; TORGUSON; HODLER 2009; SLOCUM et al., 2009). A cor ajuda a direcionar o leitor aos vários elementos do mapa (TYNER, 2010) e é um dos aspectos mais importantes no seu design. Contudo, seus efeitos são pouco estudados por pesquisadores em Cartografia (Dent, 1999) e, em especial em meio digital, carecem de uma base conceitual sólida (KASTER, WIDDEL, 1989; WRIGHT, MOSSER-WOOLEY, WOOLEY, 1997). Segundo Bertin (1967), a cor deve observada a partir de três dimensões
(matiz, saturação, valor), sendo as cores puras (saturadas) as que apresentam maior capacidade seletiva.

5Sampaio (2019) acrescenta que a cor, enquanto matiz (cor: matiz), traduz a ideia de seletividade dissociativa e em meio digital é obtida, principalmente a partir de variações nos valores de H (Hue) para os modos de cor HSV (Hue, Saturation e Value) e HSL (Hue, saturation e Lightness), podendo ser obtida também a partir de combinações dos modos de cor RGB com HSV e/ou com HSL.

6As pesquisas que fundamentaram o uso da variável visual cor, utilizavam como referência a percepção da luz refletida e o sistema de cores subtrativo (MARTINELLI, 1991), aquela obtida pela mistura de pigmentos, uma vez que o produto cartográfico era o mapa impresso. Neste sistema, a quantidade de cores, a percepção e a capacidade de diferenciação das cores depende, dentre outros fatores, das características físicas do produto impresso (tamanho, gramatura, brilho, tintas, etc), do ambiente de visualização e tipo de luz incidente (LURIA, 1992) e, da fisiologia do usuário (CARDINALI, 1992; WIDMAIER et al., 2016). Assim, um mesmo conjunto de cores em um mapa impresso pode ser percebido de diferentes formas pelos usuários.

7A mudança (mapa impresso > mapa digital) implicou na alteração de pelo menos dois dos princípios que fundamentaram o uso e aplicação da variável visual cor: o tipo de sistema de cores e o meio de divulgação do mapa (telas/monitores). Mapas em meio digital empregam sistemas de cores aditivas (baseadas na luz emitida e mistura de comprimentos de ondas eletromagnéticas) os quais, dentre outras características, independem da luz ambiente, bem como, oferecem um espectro mais amplo de cores (STEINRÜCKEN; PLÜMER, 2013). O meio de divulgação do mapa por sua vez, apresenta diferentes características como taxa de frequência (Hz), contraste, materiais, dentre outras que, irão influenciar diretamente na percepção por parte do usuário (CHEN et al., 2017).

8O potencial aumento, pelo menos em tese, do espectro de cores que pode ser utilizado na produção dos mapas em meio digital, as características dos diferentes modos de obtenção, a exemplo dos modos RGB (red, green e blue) e HSV, a minimização dos efeitos relativos à luz incidente e as alterações resultantes da regulagem e características dos monitores/telas, demandam novas pesquisas que fundamentem as limitações e a forma correta de aplicação da cor.

9Silveira (2015) advertiu para as diferenças na percepção das cores em função do sistema adotado e meios de apresentação. Segundo o autor, enquanto no sistema de cores subtrativo o olho humano percebe a cor a partir da relação entre a luz emitida, absorvida e refletida, na síntese aditiva, as luzes emitidas por uma determinada fonte ativa de energia são misturadas, filtradas e produzem diferentes sensações de cor (SILVEIRA, 2015).

10O processo pelo qual cada pessoa percebe as cores é muito particular e, em função das diferentes variáveis que podem intervir na percepção, torna-se difícil elaborar representações cartográficas que atinjam, de forma igual, 100% dos usuários. Segundo Slocum et al (1999), para assegurar a conformidade entre os intervalos entre cores e a percepção humana, é necessário trabalhar com espaços de cores perceptualmente uniformes. Contudo, os sistemas de cores típicos em softwares de SIG (Sistemas de Informação Geográfica), não são perceptualmente uniformes (Brewer et al., 2003). Isso significa que as alterações promovidas no intervalo de valores devem afetar de forma diferente a percepção/diferenciação pelo usuário. Essa divergência aponta para a necessidade de avaliar como as alterações quantitativas promovidas nos modos cores disponíveis em softwares SIG afetam a percepção por parte dos usuários.

11Bjorke (1996) acrescenta que a correta percepção e diferenciação dos elementos presentes em um mapa demandam, ainda, a observação da distância visual, a qual deve ser suficiente para manter sua legibilidade, e garantir seu significado. A distância visual de que trata Bjorke (1996) é a mais abordada na bibliografia e se refere a distância espacial entre objetos/elementos gráficos. Contudo, este parâmetro pode se referir também à outras características como por exemplo as distâncias quantitativas (definidas a partir dos valores empregados na obtenção das cores em meio digital) e qualitativas (como por exemplo o uso de cores quentes, neutras e frias). Escolher uma distância visual suficientemente adequada para distinção dos elementos presentes no mapa é um assunto relevante na Cartografia Temática, principalmente na linha de Geovisualização (BRYCHTOVÁ; COLTEKIN, 2016b).

12Brychtová e Çoltekin (2017) destacam ainda, que a observação das distâncias é importante para discriminar cores e para percepção de informações, padrões espaciais ou anomalias. Para isso, é preciso garantir ao usuário a capacidade de diferir duas (ou mais) tonalidades e/ou matizes de cor. Segundo os autores, poder identificar tal informação é fundamental no processo perceptivo.

13No que se refere à Cartografia Temática no âmbito escolar, mapas e gráficos tendem a utilizar, cada vez mais, meios digitais para visualização e manipulação dos dados. São exemplos do uso crescente do meios digitais o programa Paraná Digital que utiliza laboratórios de informática para assessorar os professores no uso de materiais digitais e os projetos desenvolvidos pelo sistema SESI-SP (sesi.org.br) e a Escola Digital (escoladigital.org.br) que desenvolvem materiais didáticos em meio digital, incluindo mapas temáticos e gráficos.

14Neste contexto, o objetivo desta pesquisa é analisar o efeito das alterações promovidas nos intervalos de cores sobre a capacidade de diferenciação destas em mapas visualizados em meio digital. A pesquisa apresenta foco no uso do modo de cores HSV e na produção de mapas corocromáticos com modo de implantação zonal.

15Utiliza como espaço de investigação os laboratórios de informática do programa Paraná Digital e, como usuários, os alunos do oitavo ano do Ensino Fundamental da rede pública de Curitiba - PR. A escolha dos usuários fundamenta-se no processo e etapas de ensino definidos pelos Parâmetros Curriculares Nacionais (PCN’S) (BRASIL, 1998). De acordo com os PCN’s, o segundo ciclo do Ensino Fundamental, que abrange o oitavo e nono anos, é o momento que finaliza o processo de alfabetização cartográfica. A partir destes anos, todos os alunos devem, conforme PCN’s, ter condições de interpretar e trabalhar com mapas estando, portanto, aptos a compreensão e leitura dos mapas.

16Esse estudo objetiva contribuir para entendimento do uso de cores em mapas divulgados em meio digital, assim como para produção de mapas didáticos e pesquisa de Cartografia centrada no usuário.

1. Materiais e métodos

17O estudo utilizou a metodologia de ‘’Entrevista Estruturada’’ com aplicação de questionários padronizados para coleta dos dados, o que permitiu que as perguntas fossem feitas da mesma maneira a todos os entrevistados. Esta metodologia minimiza os problemas de subjetividade e interpretação dúbia quanto ao que está sendo arguido (GRESSLER, 2003).

18Apesar da inexistência de padrões para definição do tamanho do erro amostral tolerável em pesquisas que envolvem usuários de mapas com aplicação de entrevista estruturada, foi arbitrado para a pesquisa que o erro amostral não deveria ser superior à 10%, garantindo representatividade quanto aos usuários e, consequentemente, em relação aos resultados observados.

19A quantidade de usuários entrevistados levou em consideração o Censo Escolar/INEP, segundo o qual o número de alunos matriculados em Curitiba do 5º ao 8º ano na rede pública (municipal, estadual e federal) em 2014 era de 80.040 alunos (http://matricula.educacenso.inep.gov.br/​).

20Para o cálculo do número de usuários foi utilizada a proposta de Andriotti (2004), segundo a qual o n amostral é definido em função do tamanho da população e do erro amostral tolerável:

21A pesquisa foi realizada com alunos da escola estadual Dom Pedro II (Bairro Seminário - Curitiba - PR) e do colégio estadual São Pedro Apóstolo (Bairro Xaxim - Curitiba - PR). O erro amostral definido para a pesquisa indicava a necessidade de um n amostral mínimo de 99 usuários. No entanto, a pesquisa conseguiu aplicar o questionário somente para 70 alunos. Desta forma, o erro amostral foi recalculado e ficou ligeiramente superior ao previamente definido: 11,95%, se considerado o universo de alunos matriculados entre o 5º e 8º ano em Curitiba (redes particular e pública) e, 11,93% para o número de alunos estimados para o 8º ano da rede pública (200059).

22Antes da aplicação dos questionários foi feita uma contextualização sobre a utilidade dos mapas e o uso de cores, com auxílio do Atlas Geográfico Escolar – Ensino Fundamental – do 6º ao 9º ano do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE).

23Os testes foram aplicados diretamente nos laboratórios de informática do projeto Paraná Digital. Estes laboratórios são equipados com monitores do tipo CRT (Cathode Ray Tube) com capacidade de emissão de até 4,3 bilhões de cores e, ajuste padrão (brilho, contraste, frequência e saturação ajustados com iguais valores a partir das especificações do fabricante). O software empregado para confecção dos mapas foi o ArcGis versão 10.1, comercializado pelo Environmental Systems Research Institute (ESRI).

24As cores utilizadas foram obtidas utilizando o modo de cores HSV, fixando-se os valores de saturação e valor em 100% (valor máximo) e, promovendo-se alterações somente nos valores de matiz (H) (0 a 360).

25Apesar do modo de cores HSV não ser perceptualmente uniforme, ou seja, a precepção da cor não ser proporcional a um intervalo fixo de valores, este modelo é de fácil utilização e está presente nos softwares de Cartografia e SIG’s (Sistemas de Informações Geográficas), bem como outros destinados a produção de gráficos. Neste sentido, os resultados obtidos podem ser utilizados e/ou servir como foco para novas investigações por outros pesquisadores.

26A Figura 1 é um exemplo de processo de obtenção de diferentes matizes de cores (HSV) no software QGIS, com o matiz alterado em intervalos de 20 pontos (nesse caso 20, 40, 60). Cabe observar que este software também disponibiliza a opção de obtenção de cores pelo modo RGB.

27Para evitar que os usuários atribuíssem julgamentos prévios sobre os mapas e cores utilizadas, foram criados três mapas hipotéticos com 18 polígonos cada (mapas A, B, C). A definição do número de polígonos levou em consideração os diferentes testes que foram realizados, não inclusos neste artigo, os quais avaliaram, dentre outros, o efeito no aumento no número de divisões no mapa (polígonos) em relação à percepção dos usuários.

28O mapa A (HSV_i10) apresenta 18 cores com valores HSV de 0 a 180 e intervalo de 10 pontos, o mapa B (HSV_i20) também utiliza 18 cores, porém, obtidas no intervalo de 0 a 340 HSV com intervalo de 20 pontos e, o mapa C (HSV_i30) emprega 12 cores no intervalo de 0 a 360, com intervalo de 30 pontos no modo HSV (Figura 2). O único mapa em que houve repetição de matizes foi o mapa C (HSV_i30), uma vez o número de polígonos é maior do que o resultado do intervalo HSV dividido pela distância intervalar de 30 (360/30 = 12 cores).

29Os mapas foram apresentados aos usuários com título: Unidades de Planejamento e sem legenda. A pergunta formulada para testar a capacidade de diferenciação de cores foi: Este é um mapa de unidades de planejamento no qual cada cor representa um tipo de unidade diferente. Quantos tipos de unidades de planejamento você consegue diferenciar?

30Os resultados obtidos foram analisados quanto a normalidade, via teste de Shapiro-Wilk (nível de significância de 95% - p-value = 0,05), em relação a frequência acumulada (respostas) e aos valores observados de média, moda (resposta mais frequente), percentil 70 (70% das respostas apresentadas pelos usuários), percentil 75 (valores abaixo do terceiro quartil - 3Q), bem como considerando o valor de um desvio padrão a partir da média, ou seja, para 68,26% das respostas.

2. Resultados

31A análise de normalidade via teste Shapiro-Wilk (nível de significância de 95%) indicou que dos três conjuntos de dados (mapas A, B e C), dois (mapas A e C) apresentam distribuição normal. A estatística descritiva do conjunto de dados do mapa B indicou proximidade nos valores de média e mediana (média: 16,11 e mediana: 17), bem como, foi o conjunto de dados que apresentou o menor desvio padrão em relação aos demais analisados (desvio padrão: 1,85). Assim, os valores observados permitiram a caracterização dos resultados a partir do uso de medidas de tendência central (média, moda e desvio padrão), sendo que a análise por percentis independe da existência de normalidade nos dados.

32O mapa A (HSV_i10), empregou matiz predominante verde em função do intervalo HSV utilizado (0 a 180). Para este mapa, apenas 1 dos 70 alunos entrevistados (1,4%) acertou a quantidade de cores presentes no mesmo (Figura 3).

33Pode-se observar na Figura 3 que a moda (maior número de respostas) foi de 13 (número de cores diferenciadas), o que correspondente a 20% do total de respostas (14). A frequência acumulada indicou que 64% dos entrevistados foram capazes de diferenciar no máximo 13 cores, enquanto 79% foram capazes de diferir no máximo 14 cores.

34O mapa B (HSV_i20) com 18 matizes de cores no intervalo de 0 a 340 (Figura 4), foi corretamente respondido por 17% dos entrevistados (12), sendo a resposta mais recorrente a de 17 cores. Este valor é muito próximo do número correto de cores presentes no mapa (18).

35Observou-se, pelas respostas apresentadas nos questionários, que os matizes que mais confundiram os alunos durante os testes foram os verdes claros e azuis escuros, fazendo com que 34% dos alunos dessem como resposta o número 17. A dificuldade de distinção de cores associada ao matiz verde também foi observada em relação ao mapa A (HSV_i10), a partir dos relatos dos alunos, dado este não quantificado pela pesquisa.

36Para o mapa B (HSV_i20), enquanto 49% dos usuários foram capazes de diferenciar até 16 cores, 83% conseguiram diferenciar um máximo de 17 cores. Isso indica que o uso do intervalo de 20 pontos no modo HSV promoveu melhora significativa na diferenciação dos matizes, facilitando a interpretação e aumentando o número de acertos em relação ao mapa A.

37Esta melhora pode estar associada ao fato do modo HSV não ser perceptualmente uniforme. Conforme advertido por Slocum et al (1999) e Brewer et al. (2003), este tipo de modo de cores não assegura a conformidade entre os intervalos e a percepção humana.

38O mapa C (HSVi30) com 12 matizes cores no intervalo de 0 a 360, foi corretamente respondido por 21% dos entrevistados (15), indicando que o intervalo de 30 pontos obteve um número maior de acertos em relação aos mapas A e B.

39No mapa C (HSVi30), 67% dos usuários foram capazes de diferenciar 100% das cores presentes no mapa (12) e, 79% dos entrevistados indicaram a existência de no máximo 15 cores, número esse superior ao número real de cores presentes no mapa.

40A análise conjunta dos mapas utilizados na pesquisa indicou que o aumento gradativo no intervalo HSV apresentou ganhos até a distância intervalar de 20 pontos e, que o número médio de cores diferenciadas pelos usuários ficou entre 13, para os mapas A (HSV_i10) e C (HSV_i30) e 16, para o mapa B (HSV_i20).

41Se considerado o percentil 70, ou seja, o número de cores diferenciadas por 70% dos entrevistados, observa-se que o intervalo de 20 pontos foi o que apresentou o melhor resultado (17), enquanto os intervalos HSV de 10 e 30 apresentaram igual capacidade de diferenciação de cores por 70% dos usuários (14 cores). Estes mesmos valores são observados quando se considera o terceiro quartil, ou seja, 75% dos usuários.

42Se considerado o valor de um desvio padrão (para mais e para menos) a partir do número médio de cores diferenciadas, obtém-se como valores de referência os intervalos de 10 a 15 cores diferenciáveis com uso do intervalo de 10 pontos HSV, de 14 a 18 cores para o intervalo de 20 pontos HSV e, de 11 a 15 cores para o intervalo HSV de 30 pontos. Já a média geral, considerando as respostas dadas para o conjunto total dos dados (mapas A, B e C) foi de 14 cores diferenciáveis.

43Os valores observados coadunam com os valores já observados por Robinson (1995) para o uso de mapas impressos. Segundo o autor, dependendo do tamanho das áreas coloridas e da complexidade do mapa, o limite de percepção do usuário deverá ser de 8 a 15 matizes.

44A redução observada no número de cores diferenciadas no mapa (Figura 6) associada ao aumento no intervalo HSV, pode encontrar explicação na complexidade adquirida a partir da repetição de cores, conforme advertido por Harrower e Brewer (2003).

45Por fim, cabe observar que a distância intervalar no modo HSV é um parâmetro relevante para permitir a identificação e distinção das cores nos mapas, conforme já advertido por Brychtová; Coltekin (2016), uma vez que, conforme os autores, se observa uma limitação na capacidade óptica humana em diferenciar tonalidades próximas de cores.

Conclusões

46A análise dos intervalos HSV sobre a percepção da variável visual cor indicou que a percepção das cores não acompanha proporcionalmente o aumento nos intervalos utilizados, confirmando a característica não perceptualmente uniforme deste modo e, a necessidade de observação dos intervalos HSV para garantir a percepção dos diferentes matizes presentes em um mapa.

47A pesquisa advertiu para o fato de que os mapas corocromáticos visualizados em meio digital nem sempre permitem aos usuários, em especial aqueles utilizados no processo de ensino, a percepção correta dos assuntos/temas presentes nos mesmos. Cabe aos professores e produtores de mapas a análise dos intervalos de cores utilizados, com vistas a garantir tanto o processo de aprendizagem, como de comunicação gráfica em geral. Destaca-se que os softwares de SIG disponíveis para elaboração de mapas temáticos não disponibilizam modos de cores perceptualmente uniformes, o que reforça a importância dos valores observados na pesquisa e a necessidade de atenção por elaboradores e usuários de mapas.

48A pesquisa indicou que o uso do modo HSV com os intervalos testados e visualização dos mapas em meio digital, não trouxe melhorias significativas na capacidade de diferenciação da variável visual cor em relação ao já observado para mapas impressos, apesar do aumento potencial no número de cores disponibilizadas pelos monitores/telas.