Hable Alto.
Trabajar con números no suele considerarse un trabajo atractivo. Al fin y al cabo, ocupaciones como la contabilidad o la introducción de datos no son precisamente las más excitantes en esta era digital.
Sin embargo, al igual que el antaño poco glamuroso friki de la informática gobierna ahora el mundo, los analistas de datos se consideran ahora los “unicornios del mercado laboral”.
La capacidad de comprender grandes volúmenes de datos confusos y encontrar en ellos perspectivas únicas es una de las habilidades más buscadas en el mercado laboral, según LinkedIn.
Y es fácil ver por qué: desde 2013 se han creado más datos que en toda la historia de la humanidad anterior a esa fecha.
Como resultado, no solo hay una gran demanda de científicos de datos, sino también de aquellos que saben cómo visualizar y presentar los datos de manera eficaz y persuasiva.
Aquí es donde entra en juego la narración de datos.
Combinación de datos, imágenes y narración, la narración de datos es la nueva habilidad de moda en la ciencia de datos que todo el mundo necesitará en el futuro.
Fuente de información: Forbes
Para quienes no se sientan cómodos con los números, esto podrían ser muy malas noticias.
Pero antes de que cunda el pánico, empecemos con algunos datos sencillos que te ayudarán a entender cómo nuestro cerebro procesa los elementos visuales y cómo puedes utilizar estos principios para mejorar tus gráficos y diagramas.
Si prefieres ver a leer, no te pierdas la versión en vídeo de esta entrada del blog:
Contrariamente a lo que habrás aprendido en el instituto, la visión humana es mucho más compleja que el simple procesamiento de la luz reflejada por un objeto.
Aunque aparentemente podemos verlo todo en un ángulo de 180 grados, en realidad solo podemos ver con total precisión las cosas que están justo en el centro de nuestro campo de visión, en un campo muy estrecho de dos grados.
¿Cómo es posible, entonces, que no veamos una masa borrosa de cosas?
Gracias a unos movimientos oculares rápidos llamados sacadas, somos capaces de percibir objetos que están en el ángulo restante de 178 grados. Sin darnos cuenta, nuestros ojos se mueven rápidamente y se fijan en distintos puntos de una escena para crear un mapa preciso a partir de esta información agregada.
Aunque estos movimientos son inconscientes, nuestros ojos dan prioridad a aquello en lo que se fijan. Por ejemplo, los colores brillantes, las formas inusuales y los objetos en movimiento captan inmediatamente nuestra atención, aunque no estén justo delante de nosotros. (Fuente: The Functional Art, por Alberto Cairo)
Fuente de información: The Functional Art
Una vez que la luz se ha codificado en señales eléctricas, el cerebro extrae las características principales, empezando por una forma aproximada y manchas de color, y solo entonces empieza realmente a procesar e identificar lo que está delante del usuario, utilizando mucha información de la memoria a largo plazo.
Para una mejor explicación, también puede ver a Payman Taei describiendo la ciencia que hay detrás de cómo percibimos los objetos aquí:
Así, en lugar de captar toda una escena como una cámara, nuestros ojos se centran primero en los puntos clave que destacan. Por eso nuestro razonamiento visual percibe inmediatamente la diferencia y el contraste.
Fíjate en la siguiente imagen. ¿Cuánto tardaste en ver el oso en las dos primeras ilustraciones? ¿Y en la última?
Este sencillo ejercicio revela que nuestro cerebro identifica mucho mejor las diferencias de color que las de forma.
¿Sabías que tus sentidos procesan constantemente todo tipo de información del entorno antes incluso de que seas consciente de ello?
Es lo que se llama procesamiento pre atencional y, sin él, perderíamos mucho tiempo intentando comprender el mundo que nos rodea.
Afortunadamente, nuestro razonamiento nos facilita las cosas al detectar automáticamente las diferencias y similitudes entre los objetos.
Por ejemplo, observe la imagen siguiente.
¿Te has fijado inmediatamente en el gran rectángulo del centro? Probablemente, te has dado cuenta enseguida de que uno de los rectángulos tiene una orientación vertical, diferente de los demás.
Ese es el razonamiento visual para ti: está diseñado para notar patrones y detectar inmediatamente interrupciones de esos patrones.
Ahora que hemos echado un vistazo a la ciencia que se esconde tras la forma en que percibimos los objetos, veamos cómo este conocimiento se traduce en consejos prácticos para crear visualizaciones de datos eficaces y persuasivas, extraídos de la guía Good Charts da Harvard Business Review.
La primera diferencia entre leer una página de texto y leer un gráfico es que, en el primer caso, se lee en orden: de izquierda a derecha, de arriba abajo, en la cultura occidental. En el segundo caso, no hay un orden predeterminado: simplemente se va donde nos llevan los ojos.
El ritmo también es diferente. En lugar de leer línea por línea, se salta de una cosa a otra y se dedica más tiempo a unas partes que a otras.
Esto significa que es especialmente difícil crear visualizaciones eficaces que lleven deliberadamente a los espectadores por un viaje predefinido.
Cuando miramos una tabla o un gráfico, como el siguiente, no lo vemos todo a la vez, sino que nos centramos en un punto importante.
Fuente de información: Prison Policy Initiative
Lo primero que destaca en este diagrama es el pico del extremo derecho. El mensaje central de este gráfico es muy claro: la tasa de encarcelamiento en Estados Unidos ha aumentado exponencialmente desde la década de 1970.
Los mejores narradores de datos aprovechan este principio creando cuadros y gráficos con un mensaje claro que pueda entenderse sin esfuerzo.
Cuando un gráfico o una tabla tiene más de 5 o 10 variables, las unidades individuales empiezan a perder su individualidad y nuestros ojos las perciben como un todo único.
Por eso, hay que simplificar los gráficos para que destaquen un punto principal.
Por ejemplo, este gráfico. Lo primero que llama la atención es el pico en el centro, la línea verde y la palabra “interrupción”.
Si el objetivo es transmitir un mensaje claro a través de un gráfico declarativo (en lugar de exploratorio), verás que aquí no hay ningún mensaje claro.
Digamos, por ejemplo, que se quiere revelar que los índices de rendimiento siguieron bajando incluso después de la interrupción, entonces el espectador tendrá que esforzarse mucho para encontrar esta tendencia, porque el pico del fondo distrae la atención de la línea verde.
La mejor solución basada en este caso, es eliminar los datos sobre el número de llamadas al servicio de atención al consumidor y centrarse en las calificaciones del servicio de atención al cliente antes y después de la interrupción.
Otro hecho importante es que nuestro cerebro está diseñado para buscar inmediatamente conexiones e intentar encontrar un significado a los datos.
Si miras este diagrama, verás que tu cerebro establece inconscientemente la conexión entre el naranja del título y los puntos de color naranja.
“Eso debe significar que los puntos naranjas representan a los mejores”, concluye nuestro razonamiento.
Error. En realidad, los puntos con mejores resultados son los que aparecen en la esquina superior derecha del gráfico y no tienen nada que ver con la selección de colores.
Sabiendo esto, deberíamos tomar decisiones de diseño inteligentes y asignar colores deliberadamente para mejorar la funcionalidad de tus diseños.
Hay ciertas convenciones que damos por sentadas. Si buscas en Google, por ejemplo, en la cultura occidental, todos sabemos intuitivamente que al visualizar el tiempo, este se mueve de izquierda a derecha, no de derecha a izquierda; o que el azul significa frío y el rojo, caliente.
Lo mismo ocurre con las metáforas visuales: todos asociamos una pirámide con la jerarquía o una escala con la comparación de dos cosas.
Si ignora estas convenciones, huelga decir que sus diseños serán difíciles de descifrar.
Basta con echar un vistazo a este diagrama para comprobar lo difícil que resulta extraerle significado cuando el tiempo se sitúa en el eje Y en lugar de en el X.
He aquí algunos ejemplos de cómo mejorar los gráficos y diagramas para que no se limiten a mostrar datos, sino que cuenten una historia, extraídos del libro Storytelling with Data (storytelling con datos), de Cole Nussbaumer Knaflic.
Este gráfico de barras muestra el número de entradas recibidas y procesadas en un año.
Si su objetivo es transmitir un mensaje y conseguir que alguien tome una medida concreta (en este caso, contratar a dos nuevos empleados), este gráfico es mucho mejor.
Al elegir un gráfico de líneas en lugar de un gráfico de barras, la diferencia creciente entre el número de tickets recibidos y los procesados se hace completamente evidente.
Este es otro ejemplo de datos mostrados sin una narrativa o mensaje claro.
Ahora mire el mismo conjunto de datos presentados de una manera completamente diferente. Gran diferencia, ¿verdad? El mensaje central queda claro de inmediato: después del programa había más niños entusiasmados con la ciencia.
Crea gráficos como este con Visme.
El uso de un solo gráfico, en lugar de dos separados, permite a los espectadores comprender rápidamente los resultados de la investigación. Además, el uso de pocos colores, en lugar de cinco o seis, y un titular eficaz ayudan al lector a comprender rápidamente las diferencias entre los resultados antes y después del programa.
Otro ejemplo de gráfico ineficaz que es preciso, pero no comunica ni persuade a la audiencia para que realice una acción concreta.
En este gráfico, nuestros ojos se fijan inmediatamente en la banda azul, las líneas grises y el punto azul que representa el precio medio.
El mensaje central queda claro de inmediato: para ser competitivo, el precio ideal se sitúa entre 150 y 200 dólares.
A primera vista, este diagrama circular parece bastante claro, pero si lo examinamos más de cerca descubriremos que no obedece a varias convenciones que permiten a los espectadores comprender rápidamente la información.
Normalmente, esperamos que los valores de una escala artificial se organicen en orden, de “nada interesado” a “extremadamente interesado”. Pero en este caso, los valores se organizan según los porcentajes de cada respuesta.
También esperamos que los cambios de color se correspondan con la escala artificial, con un color en un extremo de la escala y el segundo en el extremo opuesto, y tonos intermedios.
Esto es mucho más fácil de descifrar a primera vista. Organizados según los valores de una escala, comprendemos rápidamente que la mayoría de la gente no está interesada en ese producto concreto.
Ahora que ya conoces algunos principios sencillos para una narración de datos más persuasiva y eficaz, puedes probar a crear tu propio storytelling con datos y mejorar tu comunicación en la web con esta herramienta gratuita de infografías y presentaciones.
Y si tienes algún consejo sobre cómo contar historias con datos que te gustaría compartir, escríbenos en el capítulo de comentarios.
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