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:
- 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.
- 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.
- 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.
- 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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- 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!
- 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.
- 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.
- 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.
- ¡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.
- 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