Esta vez, nuestra historia comienza hace unos cinco años, tal vez un poco más. Mi hija estaba en su fase de tren, así que ella y yo construíamos vías con los pequeños trenes de madera. A veces, nos hacíamos cargo del piso de la cocina.
Me pedía que le leyera las historias de Thomas the Tank Engine antes de acostarse, y su programa favorito eran las historias de Thomas & Friends de la BBC. Ahora que tiene que ver eso con JMP ? Bueno, en ese momento, no es nada. Ni siquiera trabajé para JMP durante esa fase. Pero como no he viajado porque el mundo se está volviendo loco), he estado volviendo un poco a mis raíces de diseño gráfico y estudiando la visualización de datos. Ha sido muy divertido.
He estado viendo presentaciones en video de nuestro propio Xan Gregg ( @XanGregg ), repasando mis notas de otras presentaciones, leyendo algo de Edward Tufte y Stephen Few. Incluso pude tomar un par de clases con Nick Desbarats.
En algún momento de los últimos meses, algo hizo clic y me di cuenta de que todos estos expertos en visualización de datos han estado corriendo en la misma pista (si perdona el juego de palabras preventivo). Si tuviera que reducir todo lo que dicen los expertos en visualización de datos a un simple pensamiento, podría salir directamente de un libro de Thomas the Tank Engine: todo lo que una visualización quiere es ser útil .
Trenes llamativos versus trenes en funcionamiento
En los libros de mi hija (fuertemente protegidos por derechos de autor), los trenes antropomórficos generalmente tratan de ser útiles. Pero todos tienen sus propias personalidades: a algunos les gusta estar limpios, a otros no les importa ser un poco rudos y a otros les gusta ser llamativos. Se necesitan de todo tipo, ¿verdad? Pero, en última instancia, el mayor elogio que un humano podría impartir a los motores es que fueron " realmente util . " No es que fueran bonitos, llamativos o toscos en los bordes, solo que eran útiles.
Si tuviéramos que antropomorfizar un gráfico, podría tener una sensación similar. Entonces, ¿cómo se vuelve útil una gráfica? Bueno, comienza con una declaración de problema, un mensaje o un hallazgo de que el gráfico está destinado a comunicar. Veamos algunos ejemplos, compárelos con sus propósitos declarados y luego veamos algunos ajustes para hacerlos más útiles.
Este gráfico apareció en mi feed de noticias hace un tiempo. El propósito declarado era "[mostrar] cómo se acumulan las actividades en términos de riesgo de coronavirus" en función de cuatro factores definidos en el artículo .
Entonces, ¿qué tan bien este gráfico cumplió con el propósito del ejercicio de visualización? Para mí, la respuesta es: "Lo hicieron bien, pero podrían haberlo hecho mucho mejor". Hablaremos de los detalles de por qué más adelante, pero el punto central es que es difícil saber de un vistazo qué actividades son riesgosas y comparar los niveles de riesgo entre actividades.
En el siguiente ejemplo, tomaré un poco de mi propia medicina y usaré una imagen que creé para mi artículo de Halloween de 2020. Analicé el texto de la transmisión de Orson Welles de "La guerra de los mundos". Puedes echar un vistazo a mi análisis aquí . El propósito de esta visualización era resumir todos los términos en el guión de radio y resaltar temas o términos importantes.
¿Cómo lo hice? Diría que fallé miserablemente. ¿Por qué? Bueno, de nuevo entraremos en detalles más adelante, pero cosas como las nubes de palabras se adentran más en el ámbito del arte de los datos. Ves nubes de palabras utilizadas como logotipos, materiales de marketing, camisetas, etc., porque son divertidas o visualmente impactantes. Como herramienta para comunicar ideas, incluso con un resaltado útil, son bastante horribles.
Ah, tramas de arañas ... mi vieja némesis. Lo siento. Tengo que admitir cierto sesgo en contra de estos. Pero déjame ver si puedo hacerte ver por qué me molestan tanto (perdón por el juego de palabras). Aquí está la leyenda de un gráfico de araña de un artículo de revista : " El diagrama de araña de los cinco atributos sensoriales para 14 tipos de cerveza se muestra en [el gráfico]. Las diferentes muestras tenían su carácter sensorial individual, y las muestras 8, 10, 14, 11, 9 y 2 tenían individualmente el ácido, amargo, dulce, caprino, la acidez y los 'otros sabores' más fuertes ". Y aquí está el gráfico:
Sí. Bastante mal. Pero es una situación bastante común en estos gráficos.
Una desventaja de hacer el trabajo para aprender más sobre la visualización de datos es que una vez que ha visto los problemas, realmente no puede no ver ellos. Y el problema en nuestro mundo actual es que se producen muchos gráficos a diario. Entre la pandemia y las elecciones estadounidenses, estamos inundados de gráficos. Si bien estas visualizaciones pueden ser llamativas y pulidas o toscas en los bordes, en su mayor parte, muchas simplemente no son útiles. Entonces, tenemos un mundo de gráficos tristes e insatisfechos. (Es un pensamiento triste, ¿no?) Bueno, es la temporada navideña, así que arreglemos eso. Primero, debemos llegar al problema subyacente.
Lo bonito puede no ser útil, pero lo útil siempre es bonito.
¿Por qué hay tantos gráficos inútiles por ahí? (No los voy a llamar malos gráficos ; no es su culpa que no sean útiles, simplemente fueron dibujados de esa manera). Mi opinión sobre esto es que se reduce a que a las personas les falta un solo concepto: Las cosas pueden ser bonitas sin ser útiles, pero algo que es útil es intrínsecamente bonito . Y por bonita, Quiero decir que hay una elegancia de forma que proviene de algo que cumple perfectamente con su propósito previsto.
Nick Desbarats usa el término griego telos para describir este concepto. Muchos de nosotros en este negocio (incluido yo mismo) podemos estar tan obsesionados con superar los límites de la visualización que olvidamos que la visualización de datos se trata comunicación . Una vez que visualizamos por el bien de la visualización y perdemos esa pieza de comunicación, nuestros gráficos corren el peligro de dejar de ser útiles. Ahora, eso no quiere decir que esos gráficos inútiles no sean hermosos, solo que no son herramientas de comunicación óptimas.
Sigue el camino fácil
¿Entonces, qué vamos a hacer? Les he mostrado un montón de gráficos que no son tan útiles como podrían ser. Y como no son tan útiles como podrían ser, son gráficos tristes. No queremos gráficos tristes, ¿verdad? ¡No! Así que arreglemos las cosas.
En esos primeros ejemplos, el problema es que los autores no están aprovechando las fortalezas de los sistemas de procesamiento visual del cerebro. Si siguiéramos la línea de razonamiento establecida en el libro de Daniel Kahneman Pensar, rápido y lento , podríamos decir que tenemos dos sistemas para procesar información: uno opera inconscientemente y es increíblemente eficiente (Sistema 1); el otro está diseñado para manejar problemas complejos pero es más deliberado (Sistema 2). El uso de este segundo sistema también consume más energía, por lo que corremos el riesgo de cansar a nuestros espectadores si lo usamos. Entonces, cuando la gente tiene que pensar demasiado sobre los gráficos, ¡no son útiles (es decir, gráficos tristes) y nuestro cerebro se cansa (cerebro triste)! Para solucionar este problema, el truco consiste en utilizar ese primer sistema de procesamiento más instintivo.
El sistema 1 está diseñado para un rápido reconocimiento de patrones, juzgar distancias lineales y tareas similares. Piénselo de esta manera: si fuera necesario hace miles de años para decisiones de vida o muerte en una fracción de segundo, el Sistema 1 lo procesará. Es por eso que los expertos en visualización de datos insisten en la idea de que usar gráficos de barras es mejor. Somos mejores para juzgar distancias lineales (líneas rectas) que curvas o áreas. Generalmente procesamos gráficos de barras con el Sistema 1. Otra forma de decir que esto es una persona es cableado para leer y procesar rápidamente la información en un gráfico de barras. La distancia más corta entre dos puntos es una línea recta, ¡y el camino más rápido a través de nuestro cerebro también es uno!
Volviendo al primer gráfico, la raíz del problema es que estamos creando una imagen que requiere que usemos el Sistema 2. Tenemos que crear una escala arbitraria, cuantificar cada cuadrado para una actividad contra esa escala y sumar los valores de cada cuadrado. Todo solo para obtener una puntuación de riesgo total. Y luego tenemos que hacerlo de nuevo si queremos comparar actividades. (¡Solo escribir eso me cansa!) Entonces, ¿por qué no hacer todo eso en el gráfico? Aquí hay algunas alternativas (dos que creé en JMP y una del Asociación Médica de Texas ) que están orientados al uso del Sistema 1:
¿Ves cuánto más fáciles de leer son?
Deje que la función conduzca la forma
Pensemos de nuevo en el motor del tanque que inició toda esta línea de pensamiento. ¿Alguna vez ha considerado por qué una locomotora tiene el aspecto que tiene? Mi abuelo es un gran fanático de los trenes en miniatura, así que supongo que mis reflexiones sobre este tema pueden ser genéticas. O podrían ser el resultado de los veranos que pasé de niño mirando sus trenes o yendo a una tienda a recoger su última adquisición. De cualquier manera, siempre he encontrado cierta elegancia en el aspecto de una locomotora de vapor.
Fuente: https://en.wikipedia.org/wiki/Steam_locomotive_components
Incluso cuando decidieron modernizar el aspecto, la función impulsó la forma:
Fuente: https://en.wikipedia.org/wiki/Steam_locomotive#/media/File:Number_4468_Mallard_in_York.jpg
De manera similar, siempre debemos comenzar un ejercicio de graficación con un declaración de propósito De algún tipo. Recuerde, para que un gráfico sea útil, debe tener un propósito. Si estamos haciendo un análisis exploratorio, la declaración podría incluso ser una pregunta que esté impulsando la investigación.
En el caso de la nube de palabras que utilicé, el objetivo era para mostrar los temas más importantes del guión. La nube de palabras no lo hace bien. Como dije, es más "arte de datos" que "visualización de datos". Las nubes de palabras tienen un problema con la percepción visual engañosa, ya que las palabras más largas "parecen" más importantes en una nube de palabras simplemente en virtud de su longitud. En el siguiente ejemplo, procesé un poco los datos y cambié la imagen a una gráfica paralela. Es mejor realizar un seguimiento de la asociación de cada personaje o grupo de personajes con diferentes temas, proporcionando una vista más perspicaz que es menos probable que engañe al espectador. (Esto es interactivo, por cierto, así que siéntase libre de hacer clic con el filtro de datos locales a la izquierda).
El punto clave aquí es que la estética es importante, pero la base de una visualización útil es una declaración clara de propósito y adherencia a ese propósito.
No te envuelvas alrededor del eje
Probablemente, la forma más fácil en que la gente intenta hacer que un gráfico sea sexy (sí, llamé a un gráfico sexy; supérelo) es tomar un gráfico cartesiano (con ejes x, y) y envolverlo alrededor de un eje central. Esto da como resultado cosas como gráficos circulares, gráficos de radar, gráficos de araña, etc. son sexy ... pero ¿son tan útiles como podrían ser?
La respuesta a esa pregunta es generalmente "no". Los humanos no están programados para comparar distancias o tamaños en un sistema radial (los gráficos circulares, cuando se usan correctamente, son una excepción a esa regla). Las cosas también pueden desordenarse muy rápido. Y, desafortunadamente, mucha gente en el mundo de la visualización de datos cae en esta trampa, incluidos los expertos.
Oh! Y, en lugar de ir tras el gráfico de araña (... una y otra vez ), estemos todos de acuerdo con Xan Gregg en que los gráficos de araña no son particularmente útiles y observe algunos ejemplos diferentes de este problema.
los Espiral de la muerte ártica (sí, es suficiente para obtener el título) es un ejemplo sólido del problema. El nombre evoca drama, y tal vez ese sea el objetivo persuasivo final de lo visual.
El objetivo directo de lo visual es comunicar que los volúmenes de hielo marino no se están recuperando año tras año y, de hecho, la situación está empeorando. El problema (con lo visual) es que al transformar los datos en un sistema de coordenadas radiales, ahora estamos trabajando con la cognición del Sistema 2, lo que significa que nuestros cerebros tienen que trabajar más para llegar al punto. Entonces, ¿por qué no optar por una solución del Sistema 1, como esta?
En este gráfico queda bastante claro que: a) hay una tendencia a la baja yb) estamos muy por debajo de todo lo que hemos visto en los últimos 40 años. Además, al usar un gráfico de barras, estamos trabajando con el Sistema 1, lo que significa que probablemente llegó a esas conclusiones mucho más rápido que con el primer gráfico.
Este segundo gráfico es uno que Alberto Cairo usa para medir visualizaciones en seis escalas. Lo propuso originalmente en su primer libro. Infografia 2.0, y luego lo discutimos nuevamente en El arte funcional .
El propósito del gráfico es comunicar en las seis dimensiones cómo se comporta un gráfico en cuanto a complejidad versus inteligibilidad. En el contexto de nuestro primer ejemplo, está puntuando un gráfico (conceptualmente) en cuánto usa el Sistema 1 frente al Sistema 2. Esas dimensiones se presentan como pares de conceptos de diseño (Abstracción vs. Figuración, Funcionalidad vs. Decoración, Densidad vs. Ligereza, Unidimensionalidad vs. Multidimensionalidad, Originalidad vs. Familiaridad y Novedad vs. Redundancia). Pero, al distribuir estas dimensiones alrededor de un eje central, el lector tiene que escanear el gráfico para ver la puntuación de cada lado del par. (También conectar las puntuaciones da como resultado algo que se parece increíblemente a una trama de araña, pero dejaremos pasar ese punto). ¿Por qué no hacer algo como esto?
Se comunica la misma información y se basa en esa rápida cognición del Sistema 1 para comunicarla. Entonces, obtienes la información Más rápido .
Supongo que el punto que estoy tratando de hacer aquí es que, a menos que haya una buena razón, evitar las gráficas radiales es probablemente una mejor opción para las gráficas que son realmente útiles.
Siempre sé sincero
Este puede ser un tema delicado y no estoy dispuesto a acusar a nadie de engañar a otros a propósito. El problema con la veracidad en la analítica surge cuando dejamos que nuestros prejuicios personales se filtren en los productos de nuestro trabajo. El análisis y la visualización de datos tienen un elemento de subjetividad integrado en la ciencia. Hay un elemento de opinión, o al menos interpretación de datos, presente en cualquier objeto visual que cree. Lo he oído decir (un par de veces por Xan en Cumbre de descubrimiento y JMP en el aire ) que todos los gráficos están sesgados y algunos son útiles (una especie de riff de la famosa cita de George Box). El punto importante para hacer un visual veraz es que las elecciones que hacemos durante su construcción y el proceso de interpretación de datos son transparentes. Puede ser tan simple como poner el punto importante en el título del gráfico:
O proporcionando una anotación útil:
El punto importante es que nuestros gráficos deben reconocer sus supuestos y conclusiones y no tratar de ocultarlos.
Terminando las cosas
Hay muchas cosas que no he cubierto en este artículo. A decir verdad, en el contexto del punto que estoy tratando de hacer, todas esas cosas son simplemente estrategias diferentes para crear gráficos útiles. Si nos atenemos al objetivo de hacer gráficos realmente útiles, el resto seguirá naturalmente.
Los gráficos radiales generalmente no son tan útiles como sus contrapartes lineales; nuestros cerebros simplemente no están conectados de esa manera. No mencionar sus suposiciones e interpretaciones hace que el gráfico sea menos útil porque sus lectores no comprenden sus procesos de pensamiento o sesgos inconscientes. Lo más importante es que la falta de un enunciado del problema o una tesis para su visual hará que sea más difícil hacer un gráfico útil.
Así que, en última instancia, recordemos todos, un gráfico útil es un gráfico feliz. Y todos deberíamos hacer todo lo posible para que nuestros gráficos sean lo más útiles y felices posible. Y que todas tus gráficas (y tus vacaciones) sean felices. Ahora, la nieve está empezando a caer aquí en 'Toga Springs, así que me voy un poco más de cacao y contemplación . Nos vemos en 2021.
