Crédito de la imagen: Universidad Johns Hopkins.
El mapa del COVID-19 de Johns Hopkins, con sus números claros y sus burbujas rojas, se ha convertido en una de las imágenes más confiables de la pandemia para periodistas y audiencias de todo el mundo. Además, muestra que las herramientas de visualización de datos son uno de los vehículos más poderosos para la comprensión pública de la amenaza global.
Pero, según el profesor de visualización de renombre mundial Alberto Cairo, incluso los excelentes gráficos de Johns Hopkins podría mejorarse.
Esto se debe a que las burbujas en Europa representan casos por país, mientras que las de Estados Unidos representan casos por condado y, dijo, algunas audiencias podrían malinterpretar el volumen de burbujas en los Estados Unidos.
“El gráfico es maravilloso”, dijo Cairo, quien preside la Cátedra Knight de Periodismo Visual en la Escuela de Comunicación de la Universidad de Miami. “¿Pero deberíamos hacer que el nivel de los datos sea más consistente? ¿Quizás primero a nivel nacional y luego acercarnos al nivel de cada condado?
En el duodécimo seminario web de la serie de GIJN Investigando la pandemia, la periodista de investigación Danielle Ivory y la experta en datos de salud Amanda Makulec se unieron a Cairo para compartir ideas sobre cómo los periodistas deberían elegir y presentar gráficos y datos. Dialogaron frente a una audiencia en línea de 266 periodistas de 46 países.
El consenso del panel fue este: tras verificar cuidadosamente la información, los periodistas no solo deberían mostrar los datos en las formas más apropiadas y digeribles, sino también explicar claramente tanto el gráfico como los datos, y las posibles dudas que pueden dejar.
Cairo dijo que la visualización ha demostrado ser uno de los formatos de entrega de información más efectivos a nivel mundial, ayudando al público a comprender mejor la pandemia.
“Creo que está claro que la parte más difícil de cubrir la crisis del coronavirus ha tenido que ver con la calidad de los datos y no con la visualización”, dijo Cairo, cuyo último libro se titula “Cómo mienten los gráficos”. “La buena noticia, es que la visualización ha ganado y se está volviendo más popular. Pero también he observado muchos errores en cómo se visualizan los datos sobre la pandemia”.
Makulec, experta en información sobre salud y directora de operaciones de la Sociedad de Visualización de Datos, advirtió que los periodistas deben comprender cómo se reúnen y agregan los datos sobre COVID-19 antes de considerar usarlos en gráficos o tablas.
Por ejemplo, mostró 10 pasos separados —desde los hisopados hasta el ingreso de los resultados en hojas de cálculo—, en los que podrían producirse errores humanos o retrasos antes de que se informen los recuentos de casos de COVID-19 en cada país.
Ivory, periodista de investigación del New York Times, dijo que las comparaciones del estilo manzanas con manzanas en los casos de COVID-19 han representado un problema importante, con funcionarios de salud en todos los estados y condados de Estados Unidos citando con frecuencia diferentes conjuntos de datos o utilizando diferentes definiciones. Algunos podrían citar casos confirmados o muertes, mientras que otros podrían citar casos probables, y luego cambiar al otro enfoque, o rectificar sus números.
El mes pasado, Ivory y sus colegas revelaron que más de un tercio de todas las muertes por COVID-19 en los Estados Unidos estaban relacionadas con instituciones de atención a largo plazo, incluidos hogares de ancianos.
“Pudimos reunir datos de casi todos los estados, y todavía estamos recolectándolos; es prácticamente un trabajo de todo el día”, dijo Ivory. “Alrededor del 70% [de los datos] se reúne manualmente, con llamadas o yendo al sitio web de un estado, y gran parte del resto se recolecta mediante un raspador automatizado. Esperamos poder recolectar más datos de esa manera para que sea un proceso sostenible. Pero tenemos mucho cuidado de ser transparentes sobre lo que no sabemos”.
Ivory dijo que hacer llamadas telefónicas directamente a los funcionarios de salud sigue siendo la mejor manera de resolver datos aparentemente confusos o contradictorios.
Acá hay un resumen de los consejos dados por los tres expertos sobre cómo hacer la visualización correcta de los datos disponibles sobre COVID-19.
Top 10 de consejos
- Explica cómo leer el gráfico, antes de explicar cómo leer los datos. En un gráfico reciente sobre empleos perdidos debido a la pandemia, el New York Times incluyó explicadores bien distinguibles, usando un lenguaje simple como este: “Cada burbuja en este cuadro representa una ocupación. Cuanto más grande es la burbuja, más personas realizan ese trabajo”.
- Escribe el texto de tu gráfico al mismo tiempo que lo diseñas; eso ayudará a enmarcar el proceso tanto para ti como para el lector.
- Ordena los datos de una forma intuitiva; cronológicamente o en grupos comparables.
Cairo reorganizó los datos sobre COVID-19 de un gráfico de barras confuso del Departamento de Salud de Georgia (izquierda) en un nuevo cuadro (derecha) agrupado por condado y ordenado cronológicamente.
- Si tú o tu audiencia son nuevos en las visualizaciones de datos, comienza de manera simple, con gráficos básicos como mapas, gráficos de barras o de líneas. Puedes usar herramientas como Datawrapper, Flourish o iNZight. Aprende a través de tutoriales online, como la guía de Cairo.
- No te limites a herramientas y gráficos simples. Desafía a tu audiencia ocasionalmente con cambios incrementales en la forma en que presentas visualmente los datos.
Algunos de los muchos tipos de visualización de datos que los editores pueden elegir. Fuente: datavizcatalogue.com
- No intentes visualizar demasiados datos, y edítalos si hay exceso. Define los puntos clave y cúmplelos.
- No hay formatos de visualización incorrectos, pero algunos son más apropiados para el conjunto de datos y la audiencia que otros. Los gráficos que no son demasiado intuitivos pueden necesitar un gráfico secundario como referencia. Por ejemplo, los cartogramas —que distorsionan áreas en un mapa, dependiendo de su relación a una variable—, deben presentarse junto con un mapa ordinario de esa área para comparación.
- Usa escalas lineales para números y escalas no lineales, incluidas escalas logarítmicas, para índices de cambio. Explica los gráficos no lineales de manera clara y destacada, ya que los lectores a menudo los encuentran difíciles de entender.
Utilizando generaciones de roedores, Cairo comparó la escala lineal (arriba) con una escala logarítmica (abajo) para mostrar por qué las escalas no lineales son importantes para ilustrar los índices de cambio. Imagen: Alberto Cairo.
- Visualiza la incertidumbre de los datos —como márgenes de error o intervalos de confianza— donde puedas. La incertidumbre que no se pueda cuantificar puede explicarse por escrito.
- Olvídate del mantra del diseño tradicional de “muéstralo, no lo cuentes”. Cairo dijo que los periodistas que trabajan con visualizaciones necesitan “mostrar y contar”. Alguna vez considerada por muchos diseñadores como un aditivo, el texto de un gráfico ahora se considera crucial, tanto en términos de volver a enfatizar las conclusiones principales, como para la comprensión del gráfico en sí.
Rowan Philp es un periodista de GIJN. Rowan fue el reportero principal para el Sunday Times, de Sudáfrica. Como corresponsal extranjero, hizo reportajes de noticias, política, corrupción y conflicto en más de dos docenas de países del mundo.
Este texto fue publicado originalmente en nuestro sitio en inglés. Agradecemos a nuestros colegas de IJNet por la traducción al español que reproducimos aquí.
