Sự minh họa trong khoa học, về khái niệm, là một quá trình hiển thị các dữ liệu khoa học bằng hình ảnh, đồ thị sinh động. Tuy nhiên, quá trình này lại không thể thực hiện một cách trực tiếp hay tự động, mà nó có nhiều cách khác nhau để trình bày với cùng một bộ dữ liệu, như: biểu đồ các điểm phân tán, biểu đồ tuyến tính, biểu đồ cột, biểu đồ bánh, v.v.. Hơn thế nữa, với cùng một bộ dữ liệu, cùng một loại biểu đồ, nhưng thông điệp từ chúng cũng có thể được tiếp thu bởi nhiều cách khác nhau tùy thuộc nào đối tượng người xem. Một khái niệm chính xác hơn cho sự minh họa khoa học này đó là sự tương tác hình ảnh giữa người và các số liệu. Trong bài viết ngắn hôm nay, chúng tôi sẽ không giải thích mọi điều về sự tương tác, mà thay vào đó là sẽ cung cấp cho các bạn vài nguyên tắc cơ bản để tạo dựng một bức ảnh khoa học giúp truyền tải thông tin hiệu quả hơn, cùng với vài sai lầm thường mắc phải.
Quy tắc 1: Xác định đối tượng người xem
Các vấn đề nảy sinh khi người xem hiểu sai thông điệp từ bức ảnh, khá khác biệt so với mục đích của người truyền tải. Do đó, điều quan trọng là chúng ta cần phải xác định ngay từ đầu đối tượng người xem của chúng ta là ai và thông điệp chúng ta muốn truyền tải là gì. Các bức ảnh minh họa cần phải chứa đựng được mục đích truyền tải của tác giả. Nếu bạn đang tạo một bức ảnh cho chính bạn và những cộng sự trực tiếp của bạn, bạn có thể bỏ qua một số bước và chi tiết trong quá trình tạo ảnh vì các bạn đều hiểu được bức ảnh đang nói về điều gì. Tuy nhiên, khi bạn muốn công bố bức ảnh này lên các tạp chí khoa học, thì bạn cần đảm bảo rằng chúng phải chính xác và truyền tải được hết những thông tin liên quan đến số đông đọc giả. Nếu độc giả là các sinh viên, thì công việc này cần được chăm chút kỹ lưỡng hơn, bổ sung thêm nhiều thông tin hơn để sinh viên hiểu thấu đáo các vấn đề. Cuối cùng, quảng đại quần chúng có thể sẽ là những độc giả khó tính nhất, vì thế bức ảnh của bạn cần được tạo ra sao cho vừa đơn giản, vừa mô phỏng gần đúng nhất, và chỉ cần đủ hé lộ phần nổi bật nhất trong nghiên cứu của bạn là được.
Hình 1. Đây là biểu đồ đã được làm lại từ một bài báo gốc đăng trên tờ New York Time năm 2007. Biểu đồ này được vẽ bằng phần mềm Matplotlib với các dữ liệu tương đối. Các dữ liệu được phân vào trong 4 loại (các ca bệnh/tử vong Nam, các ca bệnh/tử vong Nữ) và được trình bày bằng biểu đồ cột đôi cổ điển, tuy nhiên cách bố trí ở đây lại truyền tải thông tin đến người đọc tốt hơn. Biểu đồ đã chỉ ra rằng số ca bệnh mới luôn luôn cao hơn rất nhiều so với số ca tử vong tương ứng với từng loại ung thư. Đồng thời, cách sắp xếp của biểu đồ cũng thuận theo chiều đọc từ trái sang phải để chúng ta có thể dễ dàng so sánh giữa nam và nữ với các loại bệnh ung thư tương ứng được liệt kê vào cột giữa biểu đồ. Như vậy, tự thân bức ảnh đã có thể truyền tải được một thông điệp rõ ràng về những ca tử vong bởi bệnh ung thư. Tuy nhiên, biểu đồ này chỉ mang tính tương đối, bởi vì nó khó cho ta xác định được số ca tử vong của ung thư thận do nằm ở cuối biểu đồ. Vì thế, nó có thể được chấp nhận bởi quảng đại quần chúng, nhưng sẽ không được chấp nhận trong các báo cáo khoa học nếu tác giả không đưa các con số chính xác vào trong bài. (doi:10.1371/journal.pcbi.1003833.g001)
Quy tắc 2: Xác định thông điệp truyền tảiMột bức ảnh có ý nghĩa là khi nó bộc lộ được ý tưởng, lời giới thiệu hoặc kết quả của một vấn đề nào đó mà quá dài để có thể trình bày bằng từ ngữ trên các trang báo hoặc trong các buổi thuyết trình với thời gian hạn hẹp. Như vậy, điều quan trọng của quy tắc 2 là xác định rõ vai trò của bức ảnh, thông điệp phía sau bức ảnh là gì, và làm thế nào để bức ảnh thể hiện thông điệp một cách chính xác nhất. Sau khi đã có câu trả lời, thì thông điệp sẽ trở thành người dẫn dắt tài năng cho bạn tạo dựng các bức ảnh. Việc này tương tự như bạn sẽ bắt tay vào viết nháp ngay sau khi xác định được ý tưởng chính mà mình muốn đưa vào bài báo. Nếu bức ảnh có thể truyền tải được một thông điệp sâu sắc ngay từ lần đọc đầu tiên, thì bài báo của bạn càng có cơ hội thu hút nhiều độc giả hơn.
Hình 2. Củ trung não trên (Superior Colliculus) là một cấu trúc não tại các nơi giao nhau của nhiều dây thần kinh chức năng khác nhau. Vài nghiên cứu vật lý học thần kinh cho thấy số lượng các neuron đang hoạt động trong củ trung não trên sẽ mã hóa vị trí của một mục tiêu thị giác mà làm cho mắt di chuyển đột ngột. Hình chiếu từ bề mặt võng mạc (trái) đến bề mặt củ trung não (phải) được dựng lên dựa vào mô hình định lượng tiêu chuẩn mà trong đó một hàm ánh xạ logarit (logarithmic mapping function) sẽ đảm bảo hình chiếu sẽ đi từ các tọa độ võng mạc đến các tọa độ củ trung não. Phép ánh xạ logarit này đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định sự di chuyển đột ngột của mắt. Để minh họa vai trò này một cách rõ hơn, tác giả đã sử dụng một mô hình bàn cờ đam nhân tạo (artificial checkerboard pattern) để diễn đạt ý nghĩa, mặc dù mô hình này không được dùng trong quá trình thực nghiệm. Như vậy mô hình bàn cờ đam bên trên đã biểu hiện rõ ràng thông điệp chính của tác giả về sự phóng đại tối đa của vùng hố thị giác (foveal region). (doi:10.1371/journal.pcbi.1003833.g002)
Quy tắc 3: Tiếp hợp hình ảnh vào các thiết bị hỗ trợMột bức ảnh có thể được hiển thị bằng nhiều phương tiện hỗ trợ khác nhau, ví dụ như poster, màn hình máy tính, màn hình trình chiếu, hoặc một trang báo khoa học. Từng loại phương tiện này sẽ đòi hỏi hình ảnh được chỉnh sửa với những kích thước phù hợp, và quan trọng hơn, mỗi loại sẽ mang đến một cách nhìn và tương tác với bức ảnh khác nhau. Ví dụ, đối với một bài thuyết trình, bức ảnh sẽ chỉ được hiển thị trong một thời gian hạn hẹp, do đó, người nhìn cần phải vừa nắm bắt nhanh những thông điệp trên ấy vừa lắng nghe lời diễn giải của người thuyết trình. Vì vậy, bức ảnh cần phải đơn giản và thông điệp truyền tải cần phải nổi bật để thu hút ánh nhìn (Hình 3). Đồng thời, bởi vì các bức ảnh được trình chiếu từ khoảng cách xa so với khán giả, nên các chi tiết trên ấy cũng cần phải làm đậm hơn, to hơn, nhiều màu tương phản hơn, và hạn chế các chữ xếp dọc hơn để người xem dễ tiếp thu. Còn đối với các bài báo khoa học, bởi vì người đọc sẽ có nhiều thời gian tìm hiểu bức hình hơn, nên chúng ta cần bổ sung nhiều thông tin hơn vào bức hình cùng với lời giải thích bên dưới. Tóm lại, với mỗi phương tiện hỗ trợ khác nhau, bạn cần điều chỉnh bức hình với các cách khác nhau, và hãy bắt đầu loại bỏ thói quen sao chép hình ảnh từ bài báo của bạn lên bài thuyết trình đi nhé!
Hình 3. Đây là 2 bức hình đại diện cho cùng một sự mô phỏng của đường quỹ đạo từ phương trình dual-partical system mà tại đó từng hạt vật chất tương tác với nhau. Bức ảnh bên trái được vẽ với mục đích đưa vào bài báo, vì ở đây người đọc có thể dành nhiều thời gian để tìm hiểu mọi chi tiết. Bức ảnh còn lại là dành cho buổi thuyết trình với nhiều chi tiết đã được loại bỏ, thay vào đó là những chi tiết quan trọng, đơn giản nhất nhưng cũng truyền tải chính xác nhất có thể, vì nó chỉ xuất hiện trong khoảng thời gian rất ngắn nên người xem sẽ không kịp nhìn vào từng chi tiết. (doi:10.1371/journal.pcbi.1003833.g003)
Quy tắc 4: Luôn luôn phải có dòng chú giải bên dướiDù có muốn mô tả một quy trình thí nghiệm, giới thiệu một mô hình mới, hay trình bày các kết quả mới hay không, thì bạn cũng không mang hết mọi thứ lên bức ảnh được, vì thế nó cần có dòng chú giải bên dưới. Dòng chú giải sẽ hướng dẫn người đọc cách đọc bức hình và cung cấp thêm thông tin cho những gì mà bức hình không thể truyền tải được. Việc này tựa như bạn đang diễn giải một bức hình trong buổi thuyết trình hoặc trả lời các câu hỏi về poster trong buổi triễn lãm. Ví dụ, nếu bạn có một biểu đồ cột, bạn sẽ không thể hy vọng rằng người đọc sẽ tự suy đoán giá trị của từng cột thông qua việc đo chiều cao khác nhau giữa chúng. Thay vào đó, bạn cần phải viết rõ ràng các giá trị trên hình hoặc ở dòng chú giải. Tương tự, nếu có một điểm thú vị nào đó trên hình thì hãy làm nổi bật nó lên và đừng quên nhắc lại ở dòng chú giải.
Quy tắc 5: Không dựa vào “chế độ mặc định”
Bất kỳ một thư viện hay phần mềm vẽ biểu đồ nào cũng sẽ có những bộ cài đặt mặc định, khi người dùng không thể xác định được điều gì, thì bộ cài đặt mặc định sẽ giúp họ xác định kích cỡ, phông chữ, màu sắc, loại biểu đồ, tiêu đề, v.v..(Hình 4). Và bởi vì các bộ cài đặt này được sử dụng cho mọi loại biểu đồ, nên nó không thể biểu hiện một cách tốt nhất cho bất kỳ loại biểu đồ nào. Vì vậy,chúng ta cần phải điều chỉnh một số yếu tố cho từng loại để biểu đồ có thể truyền đạt thông tin hiệu quả hơn.
Hình 4. Bảng đồ thị bên trái hiển thị một hàm sin-cos sau khi áp dụng bộ cài đặt mặc định của Matplotlib. Trong khi đó, đồ thị bên phải lại cho ta một cái nhìn rõ ràng và dễ hiểu hơn sau khi được điều chỉnh lại với nhiều công cụ khác nhau. (doi:10.1371/journal.pcbi.1003833.g004)
Nguồn: https://hal.inria.fr/hal-01063732/document
Dịch giả Phùng Kiều Loan
