5 aspectos a tener en cuenta en visualización de datos
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Reflexiones sobre Visualización de Datos
Este documento contiene las diapositivas anotadas que utilizamos en el evento
Conversion Thursday Madrid de Octubre 2016
1. Pensar una historia
2. Escoger los indicadores
3. Adecuarse al contexto
4. No mentir
5. Facilitar el análisis visual
Hablaremos de 5 aspectos a tener en cuenta en visualización de datos:
Toda visualización de datos empieza por la historia que queremos explicar.
No es suficiente con tener un objetivo de análisis claro. Este objetivo debe explicarse a través de una historia relevante
e interesante.
1. Pensar una historia
Los mismos datos pueden dar lugar a historias diferentes.
Los datos no son neutros, y su significado depende de la historia que construyamos.
El significado viene dado a menudo por elementos
comunicativos diferentes de los propios datos. Por ejemplo, las anotaciones o el diseño.
1. Pensar una historia
Estos datos son interesantes, y pueden dar pie a historias diferentes.
Veamos algunos ejemplos…
http://politica.elpais.com/politica/2016/10/14/ratio/1476440111_526759.html
Los mismos datos, con anotaciones, de modo que expliquen una historia.
elaboración propia a partir de http://politica.elpais.com/politica/2016/10/14/ratio/1476440111_526759.html
Los mismos datos, con anotaciones y diseñados de modo que expliquen una historia.
elaboración propia a partir de http://politica.elpais.com/politica/2016/10/14/ratio/1476440111_526759.html
Los mismos datos, pero una historia muy diferente, incluso opuesta a la anterior.
Los textos y anotaciones que acompañan a un gráfico orientan al lector hacia una historia en particular.
elaboración propia a partir de http://politica.elpais.com/politica/2016/10/14/ratio/1476440111_526759.html
Gracias a las anotaciones, este gráfico explica cómo actúa la gente durante un partido de hockey el 28 de Febrero
http://flowingdata.com/2010/03/09/canada-the-country-that-pees-together-stays-together/
En particular, vemos cuándo van al baño :)
http://flowingdata.com/2010/03/09/canada-the-country-that-pees-together-stays-together/
Existen varios tipos de indicadores, por ejemplo: • indicadores de volumen • indicadores de calidad • indicadores de contexto• indicadores normalizados
Una buena visualización utiliza diferentes tipos de indicadores para comunicar significado.
2. Escoger los indicadores
Esta visualización muestra el dinero que tienen las empresas de USA en paraísos fiscales.
http://www.vizwiz.com/2016/08/makeover-monday-us-companies-are.html
Con los mismos datos, esta visualización se comprende mejor.
http://www.vizwiz.com/2016/08/makeover-monday-us-companies-are.html
El “problema” es que sólo utiliza indicadores de volumen.
Lo que vemos es que las empresas con más dinero en paraísos fiscales son las empresas más grandes.
Es interesante pero poco relevante.
http://www.vizwiz.com/2016/08/makeover-monday-us-companies-are.html
Para resolver el problema, construímos un nuevo indicador: “tax avoidance skill level”.
Este indicador se calcula como el % de dinero que una empresa tiene en paraísos fiscales, respecto a su capitalización bursátil.
Es decir, según el tamaño de la empresa, ¿tiene mucho o poco dinero en paraísos fiscales?
Es un ejemplo de la utilización de indicadores de calidad.
https://public.tableau.com/profile/pere.rovira#!/vizhome/UScompaniestaxavoidance/USCompaniesTaxAvoidance
clic para ver la versión interactiva
Sin embargo, esta visualización no responde si lo que estamos analizando es importante.
Es decir, ¿es importante que haya empresas con dinero en paraísos fiscales?
Si soy un ciudadano de USA, ¿debe importarme que empresas de mi país paguen menos impuestos?
https://public.tableau.com/profile/pere.rovira#!/vizhome/UScompaniestaxavoidance/USCompaniesTaxAvoidance
Esta visualización, en formato GIF animado, permite responder a esta pregunta.
Para ello, se compara el dinero perdido en impuestos por causa de los paraísos fiscales, con el presupuesto de diferentes departamentos del gobierno.
Es un ejemplo de la utilización de indicadores de contexto.
https://twitter.com/benjamesdavis/status/770898902048473092
clic para ver el gif animado
A veces necesitamos construir indicadores que nos permitan comparar fenómenos diferentes.
Por ejemplo, imaginemos que queremos comparar la valoración en IMDB de todos los capítulos de nuestras series favoritas.
Necesitamos un indicador normalizado.
En esta visualización, se utiliza el z-score como indicador normalizado para comparar las valoraciones de todas las series.
Utilizando una escala de color, representamos visualmente este indicador, y rápidamente localizamos tendencias y outliers.
http://www.vpascual.org/analyzing-the-imdb-ratings-of-my-favorite-series/ clic para ver la versión interactiva
Una misma visualización puede consumirse en diferentes contextos: • una presentación comercial • en el desktop o en el móvil • en la web, facebook, instagram, etc.
Así mismo, dependiendo del contexto, perseguimos diferentes objetivos: • informar para tomar decisiones • llamar la atención sobre un problema • entretener, etc.
3. Adecuarse al contexto
Dependiendo del contexto y los objetivos, utilizaremos una
visualización diferente, incluso para contar exactamente la misma historia.
3. Adecuarse al contexto
En visualización de datos, el diseñador está sujeto al
destinatario
Diagrama de la Visualización de Información - Dürsteler & Engelhardt (adaptado por Jaume Pérez)
Lo que funciona en desktop…
https://public.tableau.com/profile/pere.rovira#!/vizhome/Rio2016MedalsSports/Summary
clic para ver la versión interactiva
…no siempre funciona en móvil
En Instagram utilizamos
formatos adaptados al contexto de consumo de la red social.
En una presentación corporativa, seguramente
optaríamos por un diseño clásico del gráfico de barras :)
https://www.instagram.com/p/BLdbUeZg7g8/?taken-by=mona_chalabi
clic para ver su instagram, buenísimo
http://www.oecdbetterlifeindex.org/ - Moritz Stefaner
Este gráfico utiliza un diseño
que es atractivo pero no analítico. Aún así, funciona
porque el objetivo es atraer la atención del usuario.
clic para ver la versión interactiva
El objetivo de la visualización de datos es, en última instancia,
facilitar la comprensión del mundo a diferentes niveles. Como indica Alberto Cairo en su libro “The truthful art”,
la visualización de datos debe ser veraz. Sin embargo, a menudo las representaciones gráficas de los
datos mienten. Y no siempre lo hacemos de manera consciente, lo cuál es incluso más grave: sin darnos cuenta,
podemos estar haciendo un uso incorrecto de los datos.
4. No mentir
Convex and concave - 1955 lithograph, Escher
Las imágenes no
siempre son fáciles de interpretar…
registro de desempleo - ministerio de empleo y seguridad social, rtve
¿Se pretende engañar al telespectador, o es
un error de visualización de
datos?
portada de El Mundo, 4/2/2009
¡Atención!
Gráfico sospechoso a la vista…
portada de El Mundo, 4/2/2009
Hacemos zoom…
portada de El Mundo, 4/2/2009
Y más zoom… ¿El 47%, se
corresponde con la diferencia de altura de
las barras?
portada de El Mundo, 4/2/2009
Parece ser que no…
1
macworld’s ’08 iphone pie chart - wired.com
¿Cuál es el segundo
trozo de pastel más grande?
macworld’s ’08 iphone pie chart - wired.com
¿Has acertado? A veces el engaño
puede ser sutil, incluso discutible…
macworld’s ’08 iphone pie chart - wired.com
Cada vez que alguien utiliza un gráfico de
pastel en 3D, muere un gatito :)
Hasta ahora nos hemos centrado en la visualización de datos como elemento comunicativo.
Sin embargo, una de las grandes ventajas de la visualización de datos es que facilita el análisis visual de los datos.
Podemos construir aplicaciones a medida que le permitan al usuario explorar los datos de manera independiente, y llegar
a sus propias conclusiones.
5. Facilitar el análisis visual
Puedes contactar con nosotros para una demo de las aplicaciones de datos que hemos construído a medida para
diferentes clientes.
5. Facilitar el análisis visual
