Diseñar o morir

David McCandles, un especialista en visualizaciones dice que la información bien diseñada puede ayudarnos a comprender el mundo, a poder ir directamente a lo importante y revelar patrones e historias enterradas en los datos. En lo personal, estoy totalmente de acuerdo con esta idea, pero también hay una realidad: no se puede diseñar lo que no se conoce y mucho menos lo que no se entiende. Entonces, para lograr un buen resultado visual debemos entender la naturaleza de los datos que estamos manejando.

Los diseñadores nunca seremos expertos en estadísticas, porque por algo fuimos a la facultad de diseño pero… necesitamos aprender un poco de este nuevo idioma, nos guste o no. Porque tenemos que poder dominar a los datos y no dejar que ellos nos dominen a nosotros.

Las visualizaciones pueden ser bellas y el diseñador nunca debe olvidarse de esta premisa. Porque en la vorágine de los datos y la búsqueda del corazón de las historias, podemos olvidarnos del buen diseño, o del diseño directamente. ¿Por qué?  Porque los números marean y, sobre todo, a los que no están acostumbrados a convivir con ellos. No nos olvidemos que si los datos son de buena madera, la narrativa cuenta una excelente historia pero… la visualización se queda a mitad de camino, es decir que nunca podríamos cantar “¡Bingo!”.

A continuación les comparto algunas visualizaciones en donde el diseño logró una sana convivencia con los datos. La visualización seduce y el contenido atrapa. No sólo se pensó el impacto visual sino también el comportamiento de cada elemento a medida que el usuario navega la visualización. En fin, el buen diseño puede hacer de un conjunto de datos aparentemente aburridos, una genialidad.

Entonces, al menos 2 cosas son las importantes en este posteo:

  • Si querés visualizar datos, hacete amigo de los números.
  • A la hora de abordar una visualización, nunca pero nunca te olvides del diseño, porque te aseguro que los datos te van a marear

¿Tenés algún otro link de una buena visualización para compartir?

Los datos no hablan por sí mismos

¿Creyeron que los datos hablaban? Bueno, disculpen que les pinche el globo, pero no. Les cuento el porqué.

Para explicar esta frase encontré una metáfora muy conocida y súper popular; la del vaso medio lleno o medio vacío.

Un vaso contiene líquido hasta la mitad de su volumen. Un optimista diría que el vaso está medio lleno, pero un pesimista, con una visión totalmente diferente, diría que el vaso está medio vacío. Ambos miran lo mismo, pero llegan a conclusiones diferentes.

  • Los datos no dan un mensaje inequívoco, necesitamos de un marco que los valide.
  • La percepción de los datos varía según cada intérprete, porque cada uno de ellos utiliza un lente diferente para mirarlos.
  • Cualquier conjunto de datos es sólo una colección de números abstractos que sólo toman sentido luego de una interpretación. De esta manera, es entendible que frente a los mismos datos se llegue a conclusiones diferentes, hasta opuestas; como es el caso del vaso del agua, ambas interpretaciones son “correctas”, pero el hecho real es que el vaso está por la mitad.

Entonces, cuando alguien dice: “los datos hablan por sí solos”, en realidad quiere decir “si mirás los datos con el marco que los estoy viendo yo, seguramente veas lo mismo que yo”.

Ej.: La producción de petróleo

Hace unos días tuve acceso a una base de datos bastante interesante y resonante en estos días. El archivo contenía el total de yacimientos petroleros de YPF, dividido por cuencas petrolíferas, provincias y cantidad de petróleo producido durante 2009, 2010 y 2011. Estos son los datos crudos. Prueben a ver si les hablan jajaj  Seguir leyendo

Data journalism vs. Data art

Transporte público de Helsinki, Finlandia.

Cuando vi este video me encantó. Me sedujo desde el primer momento. Una muy buena resolución visual, buena musicalización… en fin, me lo miré todo hasta el final. «¿Qué conozco yo del transporte público de Helsinki?» Nada. «¿Y qué aprendí después de ver el video?» Mmm… Que hay trenes, colectivos, subtes… eso. Pero lo que sí, disfruté mucho al verlo.

Ahora bien, «¿por qué decidí mostrárselos?», se preguntarán.  Porque si bien es una visualización de datos, nada tiene que ver con el periodismo de la visualización de datos.

  • Esta visualización es una bonita presentación de datos en movimientos pero no nos permite entenderlos en profundidad.
  • No es una herramienta que le sirva de algo al lector, no me permite explorar los datos, y mucho menos, ver con exatitud las cifras y coordenadas que le dieron vida a esas seductoras líneas.

«¿Y entonces?», se preguntarán.  Estuve analizando lo que me pasa cada vez que veo alguna visualización de datos. Les cuento.

Con algunas siento la necesidad de entenderlas, interactuar, preguntarle cosas, etc. Con las visualizaciones periodísticas de datos siento que puedo sumergirme en ellas, que entiendo en profundidad su significado y lo que quieren comunicar, y muchas veces, son esos mismos datos los que revelan nuevos niveles de información.

En cambio, frente a otras visualizaciones, como es el caso de este video, mi primera reacción fue otra, la de disfrutar lo que estaba viendo. Simplemente te gusta o no; algo bastante parecido a lo que sucede frente a una obra artística.

Entonces, podría decir que el data journalism tiene que ver más con el “entender y explorar” y el data art, con el “disfrutar”. «¿Y esto está bien o mal?» La verdad, no sé, pero lo importante es tener claro la diferencia.

Nos vemos en el próximo post 🙂

El martillo, la cebolla y la ecuación

La visualización de datos es un lenguaje, el lenguaje que le da forma a los datos. El tema es: «¿cuál es la mejor forma para visualizar mis datos?»

Esa pregunta me la hago todo el tiempo. Primero tengo que tener en claro cual será la función de mi gráfico y solo después puedo preguntarme qué forma quiero para él. La función no determina la forma, pero la restringe.

Alberto Cairo dice que una buena visualización es aquella que es funcional como un martillo, explorable por capas, como una cebolla y exacta y bella como una ecuación.

Vayamos por partes:

  • Funcional como un martillo: Así como la forma de un martillo responde a la función específica para la que fue creado, un gráfico es una herramienta que se le brinda al lector, una herramienta cognitiva.
  • Explorable por capas como una cebolla: Una vez que se presenta la información y se le dan pistas al lector para que navegue y explore a piacere la base de datos. Esta función es más ambiciosa que la anterior. También la veo similar a un iceberg, porque en un primer pantallazo solo muestra parte de la información que contiene, y hay que zambullirse en el gráfico para verlo en su totalidad. El vínculo que se genera con el lector es más íntimo. Un lector que no interactúa, es un lector que se pierde la posibilidad de indagar en esa base de datos.
  • Exacta y bella como una ecuación: Como ya sabemos, los datos son la savia que dan vida a nuestra visualización, por eso deben ser precisos y tenemos que poder dosificados. Si llenamos al lector de datos, se marea; y si le damos muy pocos, se queda con las ganas. Mostrar la dosis justa de información, depende de nosotros.

«¿Cada visualización tiene que tener todas estas características al mismo tiempo?», se preguntarán. La respuesta es “ni”. Mi consejo es que todas deben estar presentes, pero el secreto es saber quién será el protagonista de cada una de ellas: si “el martillo”, “la cebolla” o “la ecuación”.

Les doy 2 ejemplos:

Acciones de YPF

  1. La función es simple, mostrarle al lector la curva del precio de las acciones. Para ello, consideramos que la mejor manera de graficarlo era mediante una fiebre, ya que es la forma más correcta de mostrar la evolución de un mismo elemento a lo largo del tiempo.
  2. «¿Qué posibilidades de exploración tiene el lector?» El filtro de tiempo. El lector puede acercarse y descubrir el precio día por día, o alejarse y evaluar su evolución desde 2007.
    Podrían decirme que no es muy explorable que digamos, ¿no?,
    y que requiere de una baja interactividad por parte del lector; pero lo que hay que tener en claro es que esto no fue azaroso. Nuestra intención fue esa, una presentación sencilla y un nivel básico de exploración. Si si, en este caso vendría a ser una cebolla poco explorable, o quizás una pequeña cebolla.
  3. Y por último, la función de ecuación. Fechas y valores exáctos al cierre de cada cotización. Nada muy complicado de entender.

Diría entonces que la función protagonista es “el martillo”, luego “la ecuación” y como actor de reparto, “la cebolla”.

 

Ministerio de Salud

  1. Sin lugar a duda los datos numéricos son los protagonistas visuales. Seducen por su ubicación (bien arriba), por escala y por la exactitud. Queríamos que el usuario vea en una primera lectura las diferencias que había entre una licitación y la otra. Lo acompañan dos ilustraciones del edificio para darle un contexto más cercano de la construcción a la que nos vamos a referir.
  2. En un segundo nivel de lectura le pedimos al lector que interactúe para ver en detalle los datos, y es ahí donde aparece la función “cebolla”, ya que el lector tiene la posibilidad de meterse en los datos y saber por ej. a cuánto se pagó el m2 de revoque y cuántos m2 tuvieron que aplicar. Sin olvidarnos obviamente, que la idea es poder comparar los mismos productos/servicios entre ambas licitaciones.
  3. Y luego vemos las barras, y son ellas las que nos ayudan a comparar gráficamente ambos presupuestos.

Entonces, en este caso, tenemos la función “ecuación” como protagonista, luego, “la cebolla”, y por último “el martillo”.

Bueno, espero que les haya gustado el post.

Blejman: “Trabajar con programadores permite agregar valor al contenido periodístico”

Mariano Blejman es editor de tecnología y cultura joven del diario Página/12, pero hace unos años es uno de los principales referentes periodísticos en la experimentación con proyectos sustentados en bases de datos.

En 2011 fundó junto con colegas y programadores web el movimiento local del Hacks/Hackers, un encuentro multidisciplinario que busca resolver problemas a través de aplicaciones de uso periodístico. Uno de sus principales intereses es trabajar junto con especialistas en tecnología para agregar valor en las historias que le toca contar como profesional de prensa, desarrollar visualizaciones a través de enormes bases de datos y construir conocimiento sobre una problemática de interés común con el aporte de otros usuarios.

Seguir leyendo