Diversas visualizaciones de datos han surgido por la pandemia del COVID-19, buscando explicar y dar seguimiento al suceso. Aún cuando la naturaleza de lo que vivimos exige información inmediata y actualizada: ¿Cómo mejorar la representación y lectura de gráficos? ¿Cómo diseñamos visualizaciones que comuniquen hallazgos de forma sencilla? ¿Cómo acercamos los datos a las personas y detonamos cambio social?
Recopilamos aquí, algunas recomendaciones sobre cómo mejorar visualizaciones de datos. Algunas las tomamos de las aportaciones de expertas/os que asistieron a la charla en línea Mentiras Dateras:
1. Menos es más, a veces. Menos elementos en una gráfica suele hacerla más sencilla de comprender. Una sugerencia es apegarse a los básicos: a veces una gráfica de barras es lo suficientemente clara y adecuada para el propósito.
2. Los números no se entienden por sí solos. Procura dar contexto a la visualización. Si vas a compartir solo una infografía puedes incluir la liga al sitio donde profundizas más en el tema.
3. Mantén la proporcionalidad: Cuida que las figuras sean proporcionales a los números o la magnitud de lo que representan, si no, puede darse a interpretaciones erróneas.
4. Testea los colores: Esto dependerá de la naturaleza de los datos, si se trata de variables continuas o discretas o lo que te interesa mostrar (comparaciones o escalas), ten en cuenta la accesibilidad: hay personas que ven diferentes escalas de colores (daltónicos). Con esta herramienta puedes probar escalas de colores previamente.
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5. Variables claras: Asegúrate de que todas las variables sean fáciles de identificar, usa una fuente y tamaño adecuado (no más Comic-Sans, lo sentimos) ¡Y no olvides nombrar los ejes X y Y y especificar las unidades de media o escalas!
6. Utiliza etiquetas. Es buena idea agregar etiquetas o textos a las figuras de tus gráficos para indicar la magnitud de la figura, por ejemplo en las gráficas de barras son de gran ayuda.
7. Prueba varios formatos: Dependiendo de la salida que le vayas a dar, prueba si tu visualización funciona para compartirse en redes sociales, en impreso si es el caso y/o en sitio web. Es decir, considera la versatilidad de un GIF, PDF, imagen, etc, así como el tamaño y sus dimensiones dependiendo de tu objetivo.
8. Incluye tus fuentes: Informa sobre las limitaciones de tus datos y cuál es el alcance de la investigación. No olvides mencionar la fuente de donde obtuviste la información y dar créditos.
9. ¡Prueba antes tus visualizaciones! No está de más enviarle tus dataviz a personas de tu confianza para probar que cumplan su objetivo comunicativo (incluso es buena idea probarlas con personas menos familiarizadas con el tema). Aquí un post al respecto.
10. Crea alianzas con diseñadorxs, comunicadorxs, periodistas u otras personas que tengan sensibilidad y experiencia comunicativa para que te ayuden a humanizar y explicar los datos.
¡Estas son sólo recomendaciones breves! Te dejamos aquí más recursos educativos, comunidades dateras e inspiración para aprender más sobre el tema:
- En español: Tacos de Datos y Data Sketch, Video: ¿Qué es una visualización de datos? y más inspiración de #DataViz en la historia y más consejos para visualizaciones efectivas y atractivas
- En inglés: Storytelling with Data, sobre diseño y arte datero: Dear Data, How Charts Lie de Alberto Cairo