Alberto Ca 
Alberto Cairo shows how data visualization can be misleadingAlberto Cairo shows how data visualization can be misleadingAlberto Cairo shows how data visualization can be misleading Alberto Cairo muestra cómo la visualización de datos puede ser engañosa iro sabe que la visualización de datos puede ser engañosa. La responsabilidad de ser entendido recae en el diseñador de la gráfica, pero también en el lector: "Las visualizaciones deben ser leídas, no solo para ser vistas".
En su nuevo libro ¿Cómo mienten los gráficos? (que está en pre-pedido ahora y se publicará en octubre), alienta a todos a convertirse en lectores más informados de gráficos, mapas, diagramas e infografías. Cairo será nuestro orador invitado en el seminario JMP Explorers en Eindhoven, Países Bajos, en 14 de mayo . En este seminario complementario, explora las mejores prácticas para crear una visual exitosa y significativa que evite algunos de los errores más comunes. Regístrese para el seminario o la transmisión en vivo en línea . Antes del evento, le hice algunas preguntas.
Tu dices en tu charla "Visual Trumpery" que hay una creciente división entre la comunidad de visualización de datos y el público en general. Al crear una visualización, ¿a qué debemos prestar atención para ser mejor comprendidos?
Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October.Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October.Alberto Cairo's new book: How Charts Lie will be published in October. El nuevo libro de Alberto Cairo: How Charts Lie se publicará en octubre. Visual Trumpery ha terminado conduciendo a mi nuevo libro, ¿Cómo mienten los gráficos? , cual sale en octubre de este año . Sin embargo, a menudo bromeo que un mejor título hubiera sido Cómo nos mentimos a nosotros mismos con las cartas . Es más desagradable, y es por eso que no lo usé, pero ciertamente encarna de lo que trata el libro.
Para que una visualización sea comprensible, debemos considerar al menos dos actores: un diseñador y un lector. Los diseñadores tienen la responsabilidad de utilizar principios de visualización sensatos (buenas codificaciones, explicaciones textuales adecuadas, etc.) y de probar sus gráficos antes de publicarlos, si es posible.
Pero los lectores también tienen una responsabilidad: estar atentos, leer las cosas con cuidado y frenar el impulso que todos tenemos para proyectar lo que ya creemos, o lo que queremos creer, en las visualizaciones que vemos.
¿Por qué deberíamos ser más críticos con los gráficos y la visualización de datos que vemos en las noticias?
Pregunte a las personas, tanto especialistas como lectores legos, sobre por qué creen que la visualización es útil, y obtendrá respuestas como "una imagen vale más que mil palabras", "los datos deben hablar por sí mismos" o "mostrar, no ¡contar!" Como explico en el libro, tomados en serio, sin crítica, mitos como esos son peligrosos porque popularizan la idea de que una visualización es una mera ilustración que se puede interpretar a simple vista. Necesitamos cambiar este estado de ánimo y aceptar que las visualizaciones no son solo imágenes, sino argumentos visuales. De la misma manera en que no puedes entender un artículo o ensayo leyendo solo su título, no puedes esperar entender una buena visualización de un vistazo rápido. Las visualizaciones están destinadas a ser leídas, decodificadas, no solo vistas.
El desafío que se deriva de estos mitos, creo, es que todos creemos, erróneamente, que las visualizaciones son intuitivas y fáciles de leer, y que a menudo conducen a malas interpretaciones debido a la negligencia o la ignorancia. En el libro, presento muchos ejemplos, incluyendo algunos que me engañaron. Incluso cuando un gráfico está perfectamente diseñado, aún puede "mentirnos" a nosotros porque no lo leemos con la atención que requiere.
¿Tienes un gráfico favorito?
"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"I don't think we give Florence Nightingale enough credit in the data visualization community," says Alberto Cairo. Image source: Wikipedia"No creo que le demos a Florence Nightingale suficiente crédito en la comunidad de visualización de datos", dice Alberto Cairo. Fuente de la imagen: Wikipedia. Yo diría que los famosos gráficos de Florence Nightingale en sus múltiples informes después de la Guerra en Crimea y los análisis estadísticos que precedieron a esos gráficos, bellamente explicados por Hugh Small y otros autores (por ejemplo, http://www.florence-nightingale-avenging-angel.co.uk/?p=462 y https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1740-9713.2008.00327.x ).
Recientemente leí varias biografías de Nightingale's y escribí sobre ella en el último capítulo de ¿Cómo mienten los gráficos? . No creo que le demos suficiente crédito en la comunidad de visualización.
¿Qué esperas que los asistentes se lleven del seminario Explorers?
Una mejor comprensión de por qué el diseño visual no consiste solo en hacer que los gráficos se vean bonitos, sino que también sean más comprensibles y confiables. También me gustaría explicar por qué deberíamos prestar más atención a los cuadros que diseñamos, incluso a los más simples.
Regístrese para el seminario el 14 de mayo o el transmisión en vivo en línea .
