AS VARIÁVEIS VISUAIS

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As variáveis visuais
Prof. Eduardo Paulon Girardi
Semiologia gráfica
A semiologia gráfica é um conjunto regras que permite o melhor uso de elementos gráficos para a elaboração mais eficaz de gráficos, diagramas e mapas;
Foi elaborada tomando como base a forma como o sistema visual humano percebe as informações gráficas e as organiza, o que permite, com sua utilização, melhor comunicação das informações graficamente representadas/transcritas;
Os seus fundamentos estão presentem em todos os manuais de cartografia geográfica, sendo alguns ampliados a partir das proposições iniciais de Jacques Bertin;
O trabalho seminal é de Jacques Bertin “Semiologia gráfica: gráficos, diagramas e mapas”, de 1962.
Semiologia gráfica – variáveis visuais
Um dos postulados de Jacques Bertin é que há oito variáveis visuais: as duas dimensões do plano (X e Y) e seis variáveis retínicas (Z - elevação) (tamanho, valor, granulação, cor, orientação e forma). Os componentes (informações) são transcritos pelas variáveis retínicas em Z). 
As variáveis retínicas são implantadas (ponto, linha e área) nas localizações X e Y. No mapa, atuam apenas as seis variáveis retínicas, pois a localização X e Y está comprometida com a base cartográfica e localização dos objetos;
(Níveis de organização ou propriedades perceptivas das variáveis).
Os níveis em vermelho prevalecem.
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Variáveis visuais e níveis de organização / propriedades perceptivas
Variáveis visuais QUANTITATIVAS: transcrevem quantidades, dando uma aproximação da proporção de grandeza relativa presente nos dados – são utilizadas para representar os dados no nível de medida proporcional – apenas o tamanho é quantitativo e é reservado para dados proporcionais que estejam em valores absolutos;
Variáveis visuais ORDENADAS: permitem que os elementos por elas representados sejam ordenados – representa dados no nível de medida ordinal (mas também intervalar e proporcional, que igualmente são ordenados) – valor (brilho), saturação e granulação (mas também a cor [matiz] se usada a sequência do círculo das cores); 
Variáveis visuais SELETIVAS: permitem diferenciar os elementos representados por elas – usada para representar dados no nível de medida nominal (cor [matiz], orientação e forma), que são apenas seletivas e associativas - não usar tamanho, valor e granulação);
Variáveis visuais ASSOCIATIVAS: permitem que os elementos representados por elas sejam percebidos como um grupo – usada para representar dados no nível de medida nominal (cor [matiz], orientação e forma, que são apenas seletivas e associativas - não usar tamanho, valor e granulação);
TAMANHO (quantitativa)
Os sinais que marcam um ponto podem variar de tamanho (altura e largura) ou de volume (altura, largura e profundidade – 3D). É indicada para representar os dados proporcionais que sejam quantitativos absolutos, pois é a única que transcreve a quantidade. Sendo assim, os efetivos (número de habitantes, renda bruta, área cultivada, quantidade cultivada etc.) devem ser representados pelo tamanho.
VALOR [brilho] (ordenada)
Refere-se à claridade ou escuridão de um sinal, ou seja, às variações de cinza considerando desde o preto até o branco. Aplicada a uma a um mesmo matiz é a variação de brilho. Representa dados ordinais, intervalares (que tenha apenas valores positivos ou negativos no formato relativo) e proporcionais que estejam em valores relativos.
GRANULAÇÃO (ordenada)
É uma textura padronizada obtida a partir do tamanho e espaçamento de pontos ou linhas. São utilizadas em mapas coropléticos em substituição ao valor e saturação, sendo a variação de tamanho ou de espaçamento (ou ambos, como abaixo) responsáveis pela sensação de valor. Representa dados ordinais, intervalares (que tenha apenas valores positivos ou negativos no formato relativo) e proporcionais que estejam em valores relativos.
FORMA (seletiva e associativa – nominal)
Pode ser geométrica (círculo, quadrado, triângulo) ou irregular (caso dos símbolos pictóricos – árvore, avião, vaca etc.). É ideal para diferenciar múltiplos caracteres, ou seja, para dados nominais/qualitativos.
ORIENTAÇÃO (seletiva e associativa – nominal)
Aplicada para linhas e formas alongadas considerando diferentes direções, as quais não podem passar de quatro: horizontal, vertical e duas inclinações de 45º. Esta variável pode substituir a cor (matiz – nominal) nos mapas corocromáticos (dados nominais).
----- Meeting Notes (17/10/12 20:06) -----
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COR (MATIZ, SATURAÇÃO [croma] E BRILHO [VALOR])
A cor possui três subvariáveis visuais: matiz, saturação (ou croma) e brilho (ou valor).
Matiz (seletiva e associativa – nominal): constitui os diferentes comprimentos de onda de luz visível do espectro eletromagnético que geram diferentes cores (azul, vermelho, amarelo). É uma variável visual seletiva e associativa (representa dados nominais) mas também pode ser utilizada excepcionalmente de forma ordenada se adotarmos o círculo das cores (esta é uma opção que deve ser usada em último caso).
Saturação [croma] (ordenada): é a variação entre o cinza (sem cor aparente) e a cor pura (sem cinza aparente). É ordenado e deve ser utilizado como o valor.
Brilho [valor] (ordenada): é o contraste de luminosidade aplicado a uma mesma cor (matiz) – que varia do preto (ausência de brilho) ao branco (brilho total). Se subtraído o matiz, é o valor, dado pelos diversos níveis de cinza. É ordenado.
COR (MATIZ, SATURAÇÃO [croma] E BRILHO [valor])
COR (MATIZ, SATURAÇÃO E BRILHO)
Visitar http://colorbrewer2.org/
Círculo das cores
Matiz não é a melhor variável visual para expressar a ordem, mas sim a diferença ou a semelhança. 
Contudo, quando diferentes comprimentos de onda do espectro eletromagnético são colocados em sequência é possível gerar a sensação (fraca) de ordem. O círculo das cores opera a partir deste princípio.
Há duas sequências de ordem crescente partindo do amarelo, sendo uma sequência quente e outra fria. Ambas terminam no violeta.
Círculo das cores
Depois de Bertin
Semiologia gráfica - monossemia
Um dos postulados de Jacques Bertin é que a construção gráfica (imagem – mapa) é monossêmica, diferente de elaborações gráficas como a fotografia, a pintura, a publicidade.
No sistema monossêmico o significado de cada signo é conhecido a priori da observação do conjunto de signos, o que não permite lacunas para interpretações dúbias sobre o que determinado signo representa. A monossemia permite que a leitura dos signos seja padronizada para todos os leitores. A legenda é o elemento responsável pela padronização do significado de cada signo. 
Semiologia gráfica –monossemia
Imagem polissêmica
Imagem monossêmica
Tamanho das indústrias
A mensagem da primeira imagem (polissêmica) é ambigua; cada um terá uma mensagem; a mensagem da segunda imagem só retrata uma mensagem – A é quatro vezes maior que B (monossêmica) – mapa para ver.....
Semiologia gráfica - monossemia
Nem todo mapa é monossêmico; nem todo mapa é uma imagem para ver – há mapas para ler;
De acordo com Bertin, os mapas para ver são aquele elaborados a partir das variáveis da imagem (tamanho e valor), que são variáveis ordenadas, e que permitem a formação de uma imagem; os mapas feitos com essas variáveis (desde que com apenas uma) são mapas para ver – em apenas um golpe de vista o leitor compreende a transcrição do componente (informação) pela variável visual;
Os mapas para ler são mapas que possuem informações e variáveis visuais que não apenas a localização X e Y e uma das duas variáveis da imagem (tamanho e valor).
Semiologia gráfica - monossemia
As demais variáveis visuais (granulação, cor, orientação e forma) são variáveis de separação da imagem – elas não formam a imagem, mas apenas separam os elementos. O leitor não compreende de imediato o conjunto das informações ou compreende os elementos de forma separada/isolada.
Mapa para ver x mapa para ler
Mapa para VER
Apenas um componente;
Apenas uma variável visual
e que é ordenada.
Mapapara ver x mapa para ler
Mapa para LER
Dois componentes e duas
Variáveis visuais, sendo que 
uma (cor) não é ordenada
Dois componentes e duas
variáveis visuais (mesmo que 
sejam as duas ordenadas)
Referências bibliográficas/fontes
BERTIN, J. A neográfica e o tratamento gráfico da informação. Curitiba: UFPR, 1986 [1977]. 
MARTINELLI, M. Curso de Cartografia Temática. São Paulo: Contexto, 1991.
NOGUEIRA, R. E. Cartografia: representação, comunicação e visualização de dados espaciais. Florianópolis: Editora da UFSC, 2009.
RAMOS, C. da S. Visualização cartográfica e cartografia multimídia: conceitos e tecnologias. São Paulo: Unesp, 2005.