一张地图把某些地区涂得更深，很容易让人觉得那里“确实更高”。但如果差异只是估计波动，颜色也可能把偶然现象画得煞有介事。Mason 等人研究的正是这个问题：地图加入不确定性后，能否让不可靠的图案自然退到背景里，同时保留真正站得住的差异。
研究者把经典的石原色盲测试改造成视觉实验：参与者要从带噪声的颜色中辨认信号。实验比较了普通分级设色图、用色相和明度同时编码数值与方差的双变量地图，以及叠加采样、像素化采样等五种方案。关键发现颇有提醒意味：常见的双变量地图仍可能让统计上站不住脚的伪信号显眼；较少使用的重采样方案——把估计波动画成随机点或像素纹理——则更能压住它们。
这并不等于地图越花越好。论文检验的是把不确定性当作“噪声”、用来削弱错误结论的场景；若任务是准确读取误差大小，设计取舍可能不同。