У світі наукових досліджень, де кожне слово та кожна цифра мають своє значення, важливо не тільки провести якісне дослідження, але і належним чином представити його результати. 

У нашій статті ми дослідимо найсучасніші програми та інструменти, призначені для форматування та оформлення наукових статей, зокрема для видань Категорії Б, Scopus, Web of Science. Від інтеграції відомих наукових платформ до оптимізації форматування за вимогами ведучих наукових видань, ми допоможемо вам знайти ідеальний інструмент для того, щоб ваша наукова робота виглядала професійно та відповідала найвищим стандартам. 

Адже візуалізація даних стала ключовим елементом ефективного сприйняття та аналізу інформації. 

Вимоги до оформлення графіків та діаграм

Оформлення графіків та діаграм у наукових статтях можуть відрізнятися залежно від конкретного наукового журналу чи видання. Однак, є загальні принципи,  які можуть служити вам в керуванні процесом оформлення графічних матеріалів у наукових статтях.

Щоб знайти точні вимоги для  оформлення рекомендується відвідати офіційні веб-сайти журналів або перевірити розділи для авторів та вказівки щодо оформлення матеріалів. Зазвичай, ці вимоги будуть містити конкретні вказівки щодо формату, шрифту, розмірів, підписів і т.д.

Основні вимоги включають:

1. Чіткість та простота:

         • Графіки та діаграми повинні бути легко зрозумілі.

         • Уникайте перевантаження інформацією та зайвих деталей.

2. Описовий заголовок та підписи:

         • Заголовок повинен чітко вказувати на мету графіка чи таблиці.

         • Кожен елемент (вісі, лінії, колонки) має бути підписаний.

3. Однорідність та зручні одиниці:

         • Всі графіки та таблиці повинні використовувати однорідні одиниці вимірювання.

         • Вісі графіків мають бути масштабованими та підписаними.

4. Відсутність зайвої деталізації:

         • Уникайте використання занадто складних або деталізованих графіків, якщо це необхідно.

5. Кольори та контраст:

        • Використовуйте контрастні кольори для різних елементів графіку чи діаграми.

        • Уникайте використання зайвої кількості кольорів.

6. Пряме посилання на джерела:

        • У разі використання даних з інших джерел чи публікацій, вказуйте посилання.

7. Шрифт та розміри:

       • Забезпечте, щоб шрифт та розміри були зручними для читання.

       • Використовуйте стандартні шрифти, які дозволені в наукових виданнях.

8. Підказки для читача:

      • Додавайте необхідні підказки, які допоможуть читачеві зрозуміти графік чи діаграму без перегляду тексту.

9. Відповідність вимогам журналу:

      • Завжди слідкуйте за вимогами конкретного наукового видання до оформлення графіків та таблиць.

Загальний принцип - графічні елементи повинні допомагати в розумінні та інтерпретації даних, а не ускладнювати їх.

Інструменти для оформлення графіків

Існує велика кількість ефективних інструментів та програм для оформлення графіків у наукових статтях. Розглянемо деякі з них:

1. Microsoft Excel та Google Sheets:

• Інструменти для створення графіків в таблицях.

• Забезпечують широкий вибір типів графіків та налаштувань.
• Google Sheets дозволяє працювати хмарно, що полегшує спільну роботу над даними та графіками

2. Matplotlib:

• Бібліотека для мови програмування Python, що дозволяє створювати високоякісні наукові графіки.

3. GraphPad Prism:

• Спеціалізована програма для статистичного аналізу даних та створення графіків у біологічних та медичних дослідженнях. Вона відзначається простим та інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом, спрямованим на дослідників, які фокусуються на наукових висновках, а не на складних технічних деталях.

4. OriginLab:

• Програмне забезпечення для наукового та інженерного аналізу даних, яке включає в себе інструменти для візуалізації, обробки та аналізу експериментальних даних. Основні особливості OriginLab включають широкий спектр графічних та статистичних методів, можливість інтерактивного аналізу даних, створення наукових графіків, а також підтримку роботи з різними типами даних.

5. R та ggplot2:

• R є мовою програмування та середовищем для статистичного аналізу даних, а ggplot2
  (бібліотека для створення графіків у мові R) - це пакет в мові R, спеціалізований на створенні високоякісних та креативних графіків. Використання R та ggplot2 в наукових статтях дозволяє створювати гнучкі, деталізовані та статистично орієнтовані візуалізації даних.

6. Adobe Illustrator та Inkscape:

• Графічні програми для створення векторних ілюстрацій та графічних елементів. Illustrator є професійним інструментом від Adobe з широкими можливостями та інтеграцією з іншими продуктами Creative Cloud. Inkscape, натомість, є безкоштовним та відкритим програмним забезпеченням, легким для вивчення та доступним на різних операційних системах. Обидві програми можуть бути використані для створення графіки для наукових статей.

7. TikZ/PGFPlots:

• TikZ та PGFPlots - дозволяють створювати векторні графіки та діаграми безпосередньо у документах LaTeX. Вони дозволяють отримувати професійно виглядаючі та високоякісні графічні елементи у наукових публікаціях.

Інструменти та програми для оформлення діаграм

Для оформлення діаграм у наукових статтях часто використовують різні програми та інструменти, більшість це ті ж, які використовуються й для оформлення графіків: Microsoft Excel та Google Sheets, Matplotlib (Python), ggplot2 (R), Adobe Illustrator та Inkscape, OriginLab, LaTeX з TikZ/PGFPlots. 

Найпоширеніші інші інструменти для оформлення діаграм: 

 1. SigmaPlot:

• Програма для статистичного аналізу та створення діаграм, часто використовується в біологічних, соціальних та природничих науках

2. D3.js:

• Бібліотека JavaScript для візуалізації даних у веб-браузері. Може бути корисною для використання у наукових статтях, особливо якщо вам потрібна інтерактивність та адаптивність у візуалізаціях даних.

3. Tableau:

• Програмне забезпечення для аналізу та візуалізації даних. Воно дозволяє користувачам швидко створювати інтерактивні діаграми, що полегшує розуміння та вивчення великих обсягів інформації. Tableau широко використовується у бізнес-аналітиці, наукових дослідженнях для вивчення та представлення даних в зрозумілій та ефективній формі.

4. Veusz:

• Вільне та відкрите програмне забезпечення для створення наукових діаграм. Воно надає користувачам інтерфейс з графічними можливостями для створення різноманітних візуалізацій - діаграми розсіювання та інші. 

5. Plotly:

• Підтримує різні мови програмування, такі як Python, R та JavaScript, що робить його гнучким інструментом для створення високоякісних та інтерактивних візуалізацій даних.  Інструмент для створення інтерактивних та різноманітних графіків, корисний у наукових статтях для зрозумілого та ефективного візуального представлення даних.

6. SciDAVis:

• Програмне забезпечення для аналізу та візуалізації наукових даних. Воно надає інтерфейс для створення різноманітних діаграм, що полегшує розуміння та інтерпретацію результатів експериментів та досліджень. SciDAVis підтримує роботу з різними типами даних і може бути використаний для створення високоякісних візуалізацій для наукових публікацій.