Alberto Cairo en su libro “The Truthful Art” describe la verdad como una variable continua, un espectro entre ser un absoluto mentiroso y ser una persona completamente veraz (en otras palabras un Dios). Partiendo de ello, la verdad es una aspiración, o mejor dicho un “arte”. Navegar en la incertidumbre es lo que nos toca a todos.

No obstante, la visualización de datos es además una ciencia. Nos exige escoger entre los métodos de codificación para transformar los datos en información valiosa que pueda aportar al conocimiento de ideas.

¿cómo llegamos a elegir?

 

No existe una respuesta definitiva. Una gran herramienta abierta y disponible que explica los distintos métodos de codificación que existen en la visualización es la herramienta  data viz Project .  Ahí se puede desagregar los gráficos por uso: comparación, correlación, distribución, data geo referencial, tendencias en el tiempo, etc.

 

Además la página tiene una sección (input) que expone las opciones de gráficas para  distintos formatos de datos. Por ejemplo, si queremos mostrar la correlación entre dos variables el método más utilizado (no el único) es el gráfico de dispersión (scatter plot).

 

Fuente: http://datavizproject.com/data-type/scatter-plot/

 

Por otra parte, si lo que se quiere es mostrar distintos valores y comparar entre sí, entonces nos serviría utilizar una gráfica de barras o líneas  (esta última en caso de que exista datos de carácter temporal).

 

Fuente: http://datavizproject.com/data-type/bar-chart-horizontal/

 

Seleccionar el método de codificación es la ciencia. Para convertirnos en buenos analistas por lo tanto necesitamos desarrollar una habilidad numérica. En mi experiencia este tipo de destreza, en el cual desempolvamos mucha estadística, no es algo que deba considerarse ajeno o para ciertas disciplinas, al contrario como cualquier otro aprendizaje es constante práctica. Para alguien que transitó de la área social y de humanidades, hacia los datos creo que esto es alcanzable para todo aquel que logre una dosis entre curiosidad, mucha, pero mucha disciplina.   

 

Amarrando lo anterior, no existe un solo camino para la visualización de datos, de hecho, es cada vez más importante el uso de ganchos para evitar el rebote (bouncing) como lo explica la editora del Guardian Us, Mona Chalabi, esto sucede cuando un lector o usuario decide abandonar el sitio y permanece por menos de diez segundos en la nota. Este fenómeno de rebote es cada vez más frecuente, sobre todo por lo difícil que resulta mantener la atención de lectores en un ambiente de abundancia.

 

A raíz de esto surgen nuevos mecanismos para innovar y hacer gráficas más atractivas, con el objetivo de resaltar los datos y la información pero conservando en gran medida los mismos métodos de visualización (enconding). En el ejemplo de Mona Chalabi se presenta la temática de la desigualdad utilizando como base lo que gana un hombre blanco en Estados Unidos para ilustrar de forma comparativa la diferencia entre esta cifra con otros grupos étnicas, segmentados por género. Lo significativo de este ejemplo es que en esencia la gráfica es de barras, pero el toque innovador es el uso del billete de dólar para ilustrar los valores.

 

fuente: http://monachalabi.com/illustrations/

 

El hecho de que la visualización sea un arte y una ciencia implica un diseño imperfecto, una verdad a medias. No obstante, esto no es un disuasivo, si no una motivación para emprender en el juego creativo de sumar significado y especialmente participar en una conversación con otros.

 

Por Sofía Montenegro