Paletas seguras para daltonismo en figuras científicas: la referencia definitiva de Okabe-Ito
Códigos HEX exactos de la paleta Okabe-Ito de 8 colores, por qué funciona para la deficiencia de visión del color, cómo aplicarla y herramientas para verificar tus figuras.
El color es uno de los recursos más poderosos en la comunicación científica — y uno de los más frecuentemente mal utilizados. Aproximadamente el 8 % de los hombres y el 0,5 % de las mujeres de ascendencia noreuropea presentan alguna forma de deficiencia en la visión del color (DVP). En un público investigador global, eso puede significar fácilmente que uno de cada diez revisores, miembros de un comité o editores no pueda distinguir el rojo del verde que tanto cuidado pusiste en elegir.
Optar por una paleta segura para el daltonismo no es solo una cortesía de accesibilidad: forma parte de una comunicación científica rigurosa. Esta guía te proporciona todo lo que necesitas para tomar esa decisión correctamente, comenzando con la opción de referencia que usan la mayoría de los científicos: la paleta Okabe-Ito.
Lo que aprenderás:
Los códigos HEX (y RGB) exactos de la paleta Okabe-Ito completa de 8 colores
Por qué estos colores se diseñaron empíricamente para seguir siendo distinguibles bajo los tres tipos de DVP más comunes
Reglas prácticas para aplicar la paleta en gráficas de líneas, barras, dispersión y figuras multipanel
Paletas alternativas seguras para el daltonismo y cuándo preferirlas
Herramientas gratuitas para simular y verificar la seguridad ante DVP antes de la publicación
La paleta fue propuesta por Masataka Okabe y Kei Ito en su guía de 2008 "Color Universal Design (CUD)", publicada por la organización japonesa sin ánimo de lucro Color Universal Design Organization (CUDO). Su objetivo era un conjunto pequeño y práctico de colores que permanecieran distinguibles bajo las tres formas más prevalentes de DVP:
Deuteranopía / deuteranomalía — sensibilidad reducida al verde (la más común en hombres)
Protanopía / protanomalía — sensibilidad reducida al rojo
En lugar de derivarse de una fórmula matemática, la paleta se diseñó empíricamente: Okabe e Ito eligieron colores que difieren en brillo y saturación y evitaron deliberadamente el rango amarillo-verde, donde la confusión por DVP es mayor, y después verificaron el conjunto frente a la visión con daltonismo. En la práctica, los colores resultan más apagados que paletas saturadas como los valores por defecto de Matplotlib o ggplot2 — de manera intencionada. Se describe mejor como «empíricamente segura para el daltonismo», no garantizada matemáticamente.
Davie Chen is a researcher at the Faculty of Animation and Intermedia, University of Arts in Poznan, studying generative AI for scientific figure creation, patent illustration, and manuscript drafting. SciDraw AI is one of the research-to-product tools built from this work.
Miles de investigadores usan SciDraw AI para crear en minutos figuras listas para publicar en artículos, solicitudes de financiación y envíos a revistas, sin experiencia en diseño.
La siguiente tabla lista los ocho colores con sus valores HEX canónicos, tripletes RGB y casos de uso recomendados. Estos códigos HEX coinciden con los valores del documento original de CUDO y se reproducen de forma idéntica en las principales guías de estilo científico, incluida la columna de Bang Wong 2011 en Nature Methods, «Points of view: Color blindness», que popularizó un subconjunto de 7 colores (Wong popularizó la paleta; Okabe e Ito son sus creadores).
#
Nombre
HEX
R
G
B
Uso recomendado
1
Negro
#000000
0
0
0
Serie de datos principal, líneas de referencia
2
Naranja
#E69F00
230
159
0
Segunda serie; combina bien con azul
3
Azul cielo
#56B4E9
86
180
233
Tercera serie; muy distinguible
4
Verde azulado
#009E73
0
158
115
Cuarta serie; también llamado teal
5
Amarillo
#F0E442
240
228
66
Resaltado, relleno; evitar en líneas delgadas
6
Azul
#0072B2
0
114
178
Acento fuerte; combina con naranja
7
Bermellón
#D55E00
213
94
0
Barras de error, énfasis
8
Púrpura rojizo
#CC79A7
204
121
167
Límite para ocho categorías
Consejo: Para figuras con 4 categorías o menos, usa primero los colores 2 (Naranja), 3 (Azul cielo), 6 (Azul) y 7 (Bermellón) — este cuarteto tiene el mayor contraste por pares bajo las tres simulaciones de DVP.
Los ocho colores de Okabe-Ito forman una tira de referencia armoniosa y segura para el daltonismo que puedes reutilizar en cada figura de SciDraw AI.
Tanto en protanopía como en deuteranomalía, los canales rojo y verde se fusionan. Los colores que difieren únicamente en rojo frente a verde se confunden. La paleta Okabe-Ito evita completamente el rojo puro y el verde puro. En su lugar utiliza:
Naranja (#E69F00) — se percibe como amarillo-naranja incluso en protanopía
Verde azulado / Teal (#009E73) — contiene suficiente canal azul para sobrevivir la fusión rojo-verde
Bermellón (#D55E00) — desplazado suficientemente hacia el naranja para mantenerse distinguible del teal
La tritanopía confunde el azul con el verde y el amarillo con el violeta. El azul de la paleta (#0072B2) es lo suficientemente oscuro y saturado para separarse del teal y del amarillo incluso sin el canal de onda corta.
Los espectadores con daltonismo suelen apoyarse en las diferencias de luminancia (brillo) cuando el tono les falla. Los colores de Okabe-Ito abarcan un amplio rango de luminancia — desde casi cero (Negro) pasando por valores medios (Teal, Bermellón, Naranja) hasta valores altos (Amarillo, Azul cielo) — lo que ofrece un canal de separación secundario incluso cuando las simulaciones de DVP colapsan los tonos.
Una paleta segura para el daltonismo bien separada (izquierda) sigue siendo legible donde una paleta rojo-verde conflictiva (derecha) se desmorona para muchos espectadores.
Asigna los colores en el orden 2 → 3 → 6 → 7 → 4 → 5 → 8, reservando el Negro (#1) para una serie de referencia o nula. Si tienes más de 7 series de datos, considera dividir en subgráficas en lugar de añadir un noveno color — ninguna paleta se extiende limpiamente a 9+ categorías bajo restricciones de DVP.
Usa tanto el color como la forma (o el estilo de línea) para codificación doble. Un espectador con DVP que imprima en escala de grises o vea un PDF de baja calidad seguirá leyendo la figura correctamente.
El amarillo (#F0E442) es débil en fondos blancos como línea delgada, pero efectivo como relleno. Combínalo con un borde oscuro (#000000 o #5a5a5a) para asegurar la visibilidad.
Mantén la consistencia de color en todos los paneles. Si el panel A muestra Naranja = Condición X, todos los demás paneles deben mantener esa asignación. La inconsistencia es el fallo de accesibilidad para daltonismo más común en figuras multipanel — incluso cuando los paneles individuales son seguros para DVP.
Al construir figuras multipanel con el creador de figuras científicas de SciDraw AI, puedes especificar los códigos HEX de Okabe-Ito directamente en tu prompt para garantizar la consistencia entre paneles de forma automática.
Elegir una paleta segura para DVP es el paso uno. Verificar la salida es el paso dos — porque una aplicación incorrecta (código HEX erróneo, gradiente añadido, superposición de opacidad) puede romper la accesibilidad silenciosamente.
Convierte tu figura a escala de grises (desatura completamente). Si cada serie sigue siendo distinguible solo por diferencias de luminancia, tu figura supera el estándar de accesibilidad más exigente. Muchas revistas que aceptan color en línea siguen imprimiendo en escala de grises — esta prueba detecta los fallos dobles de una sola vez.
El verificador de figuras de SciDraw AI puede señalar problemas de paleta comunes en figuras cargadas, incluidas combinaciones rojo-verde que son inseguras para protanopía/deuteranopía. Realizar una comprobación rápida antes de la publicación lleva segundos y puede prevenir reclamaciones de los revisores.
Simular una deficiencia de visión del color y convertir a escala de grises revela si una figura sigue siendo legible para cualquier audiencia.
En GraphPad Prism, haz doble clic en el color de un conjunto de datos, selecciona "Color personalizado" e introduce el código HEX. No existe función de importación de paletas, pero copiar la tabla HEX anterior en un documento de referencia hace que la entrada manual sea rápida.
Crea una biblioteca de muestras de color a partir de los valores HEX. En Illustrator: Ventana → Muestras → Nuevo grupo de colores. Así siempre seleccionarás del conjunto seguro sin necesidad de memorizar los códigos.
Los generadores de figuras con IA pueden aplicar una paleta de colores específica si suministras los códigos HEX en tu prompt de generación. Con SciDraw AI puedes describir el contenido de tu figura y especificar:
El creador de resúmenes gráficos también acepta restricciones de color, lo que resulta útil cuando tu institución o revista ha adoptado Okabe-Ito como estándar de la casa.
Combinar teal con marrón — El marrón no está en la paleta Okabe-Ito; los deuteranopos pueden confundirlo con naranja oscuro. Cíñete al conjunto definido.
Añadir transparencia / alpha — Las capas semitransparentes superpuestas crean colores mezclados que pueden no haber sido probados para DVP.
Usar amarillo sobre fondo blanco o gris claro como línea — El amarillo (#F0E442) es prácticamente invisible como línea de 1 px. Resérvalo para rellenos o aumenta considerablemente el grosor del trazo.
Ignorar la conversión CMYK para impresión — Los valores HEX definidos para pantallas RGB pueden desplazarse durante la conversión CMYK. Proporciona tanto los valores RGB como CMYK al equipo de producción de la revista si la precisión del color es crítica.
Llamarlo "a prueba de daltonismo" — Ninguna paleta es perfecta para todos los individuos. La codificación combinada de color + forma siempre es más segura que el color solo.
P: ¿Es la paleta Okabe-Ito la misma que la paleta Wong de Nature Methods?
R: Casi. La paleta de 7 colores de Wong (2011) publicada en Nature Methods es un subconjunto de Okabe-Ito — omite el Negro. Ambas comparten los mismos seis colores cromáticos con códigos HEX idénticos. Los términos se usan a menudo de forma intercambiable.
P: ¿Puedo usar Okabe-Ito para un mapa de calor?
R: No — es una paleta categórica diseñada para grupos discretos. Para datos continuos de mapa de calor, usa viridis o cividis, ambos perceptualmente uniformes y seguros para DVP.
P: Mi revista requiere colores de marca específicos que no son seguros para DVP. ¿Qué hago?
R: Usa el color de marca para un único elemento de acento (p. ej., barra de título o logotipo) y aplica colores seguros para DVP a todas las series de datos. Complementa con codificación de forma y patrón para que el color no sea el único diferenciador.
P: ¿Funciona Okabe-Ito para los 8 tipos de deficiencia de visión del color?
R: Está probada y documentada para los tres tipos más prevalentes: protanopía, deuteranopía y tritanopía. Las formas raras como la monocromatismo (daltonismo completo) requieren adaptaciones adicionales como textura o patrón.
P: ¿Cuántas categorías puedo mostrar de forma segura con Okabe-Ito?
R: Hasta 8, pero la legibilidad se deteriora por encima de 5–6 en figuras pequeñas. Para 7–8 categorías, aumenta el tamaño de los símbolos y considera tablas complementarias junto a la figura.
P: ¿Existe alguna herramienta gratuita para aplicar automáticamente Okabe-Ito a figuras existentes?
R: El verificador de figuras de SciDraw AI puede analizar una figura cargada y señalar problemas de DVP. Para una regeneración completa con Okabe-Ito aplicado, el creador de figuras científicas permite especificar las restricciones exactas de paleta desde el principio.
