Introducción
En este artículo, vamos a mostrarle cómo atraer la atención de su público utilizando la técnica de contar historias con datos.
Durante el proceso de aprendizaje se enseña mucha información sobre el lenguaje y las operaciones matemáticas. En lengua, se enseñan los procesos de formación de palabras, construcción de frases y relatos, entre otros.
En cuanto a las matemáticas, en la enseñanza se hace hincapié en que todos puedan comprender los números y realizar operaciones. Sin embargo, estos dos procesos, lenguaje y matemáticas, rara vez se enseñan juntos, es decir, cómo contar historias con números.
A este principio lo llamamos Storytelling with Data. Al igual que la tecnología permite trabajar con grandes volúmenes de datos, también crece el deseo de comprenderlos.
Aunque existen muchas herramientas para trabajar con datos, todavía quedan algunas lagunas por cubrir. Para mucha gente, lo único que hay que hacer es crear un gráfico y ¡ya está! Sin embargo, hay una historia en esos datos.
Esta historia sólo la conocen quienes analizan los datos, no las herramientas de visualización de datos. Y la visualización de datos tiene que llegar plenamente a aquellos a quienes se presentarán los datos.
Contar historias con datos es un viaje de aprendizaje. En este artículo presentaremos algunos enfoques relacionados con el proceso de desaturación de la visualización de datos.
Qué es la saturación
Uno de los grandes retos de la visualización de datos es la llamada SaturaciónLa saturación se define como saturación La saturación se define como elementos visuales que ocupan espacio en un gráfico, por ejemplo, pero no mejoran la comprensión. Contribuyen a una carga cognitiva excesiva.
Para hacer más atractiva la vía de la desaturación, vamos a presentar un ejemplo práctico de cómo identificar y eliminar la saturación de un gráfico. Para ello, consideremos el siguiente escenario hipotético:
Ejemplo de situación:
Imagine que dirige un equipo de operarios en una obra, donde cada operario es responsable de reasignar materiales para su uso posterior. En el último año, dos operarios han abandonado su equipo y, en su momento, decidió no sustituirlos.
Los demás operarios empezaron a quejarse de que el número actual de empleados no era suficiente para atender las demandas. Como consecuencia, los materiales no podían trasladarse a tiempo, lo que podía retrasar la entrega de las obras.
Recientemente le han preguntado por sus necesidades de contratación para el año que viene y se pregunta si debería contratar a dos personas más. ¿Cómo responde a esta pregunta?
Para ello, es necesario entender si realmente hubo algún impacto por la marcha de los dos operadores el año pasado.
Sabiendo que existe una base de datos con información mensual sobre los materiales recibidos y los materiales transferidos, se puede generar un gráfico con la tendencia mensual de esta información. Así, con esta información en la mano, se podría tomar una decisión más precisa y basada en datos.
¿Cómo presentar los datos?
Sigamos con el ejemplo anterior. La Figura 1 muestra un ejemplo de gráfico común con un diseño estándar.
Hay seis cambios que se pueden hacer en este gráfico para reducir la saturación. Conozcamos estos cambios que se pueden hacer para presentar mejor los datos en el gráfico.
Figura 1 - Gráfico original
1. Eliminar el borde del gráfico
En general, los bordes de los gráficos no son muy eficaces a la hora de visualizar los datos. En este caso, puedes utilizar el espacio en blanco de la propia página para resaltar el gráfico y distinguirlo visualmente del conjunto.
Figura 2 - Eliminar los bordes del gráfico
2. Eliminar las líneas de la cuadrícula
En algunos casos concretos, puede dejar las líneas de la cuadrícula. Sin embargo, no deben ser una prioridad en el gráfico. Así que hágalas finas y utilice un colorpreferiblemente gris.
Las líneas de la cuadrícula no deben competir visualmente con el objetivo principal del gráfico, es decir, los datos. Como buena práctica, intenta siempre deshacerte de las líneas de la cuadrícula, ya que esto permite un mayor contraste visual y tus datos destacarán más.
Figura 3 - Eliminar las líneas de la cuadrícula
3. Eliminar marcadores de datos
Siempre es importante recordar que cada elemento añade una carga cognitiva al público que visualiza estos datos. En este contexto, los marcadores de datos también acaban provocando un mayor peso cognitivo sin por ello añadir más información.
En el gráfico anterior (Figura 3), los datos ya están representados visualmente por las líneas. Así que se estaba repitiendo la misma información sólo en forma de los marcadores, favoreciendo la saturación visual.
Esto no significa que los marcadores de texto no deban utilizarse nunca, sino que deben emplearse con un fin específico, con el objetivo de aportar nueva nueva informacióno visióna los datos.
Figura 4 - Eliminar marcadores de datos
4. Subtitulación directa de datos
Al eliminar gran parte de la carga cognitiva asociada a los elementos gráficos, también puede omitir parte de la información más relevante, como los subtítulos.
Este método se denomina Proximidad. Observe que acercando la leyenda a las líneas, puede ver instantáneamente que la línea azul se refiere al elemento "Recibido" y la línea roja al elemento "Reasignado".
Figura 5 - Leyendo los datos directamente
6. Mejorar con colores y tamaños coherentes
Además del principio de Proximidad, también puede utilizar el principio de Similitudhaciendo que los colores de las leyendas sean similares a los colores de las líneas.
También puede cambiar los colores de las líneas para enfatizar el análisis que desea mostrar. Observe que, visualmente, su atención se dirige ahora directamente a la línea "Remitido", y verá que está justo debajo de la línea "Recibido".
Este proceso fue intencionado para destacar el hecho de que el número de artículos reasignados disminuía en relación con el número de artículos recibidos.
Figura 5 - Colores y tamaños homogéneos
7. Añade información al gráfico
También puede añadir algunos pequeños textoscomo el título del gráfico y los títulos de los ejes. De este modo, proporcionará al público información valiosa que le permitirá comprender mejor la historia de los datos de esta presentación gráfica.
Figura 6 - Gráfico final
Conclusión
Cada vez que se presenta información a un público, se le impone una carga cognitiva. La saturación visual puede crear una carga cognitiva excesiva que puede poner en peligro el verdadero objetivo de la presentación de datos, es decir, su historia.
En este artículo analizamos conceptos prácticos asociados a una mejor visualización y narración de datos.
Como consejo final, procura utilizar siempre estratégicamente la alineación de los elementos, la presencia de espacios en blanco y el contraste. Ten siempre presente que la saturación es tu enemiga, así que elimínala de tus gráficos.
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