Problemas de visualización

Muchas tecnologías y formas de comunicación atraviesan un momento doloroso y necesario. Los sintetizadores aguantaron Una bandada de gaviotas. Internet tuvo su momento de GeoCities. Y ahora la visualización de datos nos ha dado gráficos como el primero de abajo, que viene de un sitio llamado JobVine.

Dos formas de mostrar lo mismo

Una es bonita… Fuente: Jobvine.co.za … y la otra es bastante eficaz. Fuente:

…

Es colorido y seguro que parece una infografía, pero es casi incomprensible. Esto es lo que puede suceder cuando las herramientas que permiten a las personas crear contenido nuevo (música, sitios web, visualización de datos) estén disponibles para las masas. Los sintetizadores existen desde principios del siglo XX, pero el synthpop no despegó hasta que fue barato y fácil de usar. Internet fue dominio de los nerds de UNIX durante 30 años, hasta que aparecieron el primer navegador y un lenguaje de marcas accesible. Y dataviz, al menos tan antiguo como los mapas, era una disciplina de nicho que consumía mucho tiempo, hasta ahora.

Es una época emocionante y ruidosa para Dataviz. Hoy en día, sitios web como el de IBM Muchos ojos y software como Tableau Public permiten a cualquiera subir montones de datos y obtener visualizaciones personalizadas. Las bibliotecas de herramientas de JavaScript y HTML relativamente económicas facilitan incluso a los programadores aficionados la creación de gráficos sofisticados, a veces interactivos. Pero esta democratización significa que gran parte de la producción actual es, francamente, terrible. Por suerte, estamos en un viaje un tanto predecible que normalmente termina bien.

Así es como funciona. En primer lugar, los entusiastas de todo el mundo comienzan a usar la nueva tecnología, porque pueden. Una avalancha de personas con habilidades muy diferentes imponen su creatividad al mundo. (La publicación automática a principios de la década de 1980 provocó una explosión de boletines que utilizaban 20 colores y 31 fuentes).

Luego, todo el mundo empieza a exagerar: utiliza las nuevas herramientas sin importar su utilidad o idoneidad, solo porque están de moda. (¿Bodas tuiteando en directo? ¿En serio?) Una forma de exagerar es la «hermosa, ¡duh!» gráfico. Por ejemplo, el New York Times, pionero en esta frontera, una vez produjo un visualización de palabras tuiteadas durante la Super Bowl por región. Resultó que en Pittsburgh la palabra más común era «Steelers», en Arizona era «Cardinals» y durante el descanso era «Springsteen» (estaba actuando). El Veces invirtió en volar al espacio para confirmar la forma del continente.

Sin embargo, con el tiempo, las personas mejoran en el uso de la tecnología, logran avances importantes y, en última instancia, la llevan a un lugar mejor. Sí, dataviz está teniendo una adolescencia incómoda, pero ya se puede ver que está empezando a madurar. Arriba, por ejemplo, está la misma información sobre los salarios de Google, reinventada por Gráficos basura, un sitio que forma parte de la bulliciosa comunidad online de entusiastas de los dataviz que producen algunos de los mejores ejemplos y discuten sobre sus méritos. Este gráfico está etiquetado con más precisión y es más fácil de entender que el de JobVine, y no incluye iconografía ni colores extraños. No cabe duda de que el Kaiser Fung, el autor del sitio, es discípulo de Edward Tufte, cuyos libros canónicos: La visualización de la información cuantitativa, las explicaciones visuales, y Visualización de la información—y los cursos de un día predican la moderación, la sencillez, la imparcialidad y la precisión.

Aun así, es probable que los principios de Tufte ya no sean suficientes. La primera edición de La pantalla visual se publicó en 1983, en los albores de la era del ordenador, cuando nacían las sencillas herramientas de gráficos digitales, las hojas de cálculo e incluso la impresión en color. No podía prever la explosión del intercambio social de visualizaciones de datos ni, lo que es más importante, cuántas infografías competirían por nuestra atención. Así que, aunque los alumnos de Tufte enumerarán las formas en que el segundo gráfico es mejor, los observadores ocasionales responderán que también es muy aburrido. ¿Cuál cree que compartirían en Twitter y Facebook?

Por lo tanto, los mejores visualizadores actuales van más allá de Tufte para conciliar la tensión entre la información y el diseño, la precisión y la emoción, la narración y la venta. Puede encontrar su señal entre el ruido.

Tomemos como ejemplo a Catherine Mulbrandon, economista y diseñadora interactiva, cuya sitio web (VisualizingEconomics.com) y un libro autopublicado recientemente, Una guía ilustrada sobre los ingresos en los Estados Unidos, presenta cientos de infografías cuidadas cuya sencillez oculta los millones de puntos de datos que representan. Uno de los ejemplos favoritos es un mapa de árbol que muestra una década de cambios en cada categoría de trabajo que rastrea la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos. Las ganancias se muestran en azul, mientras que las ganancias más grandes aparecen en un tono más oscuro. Las pérdidas se presentan de la misma manera, pero en rosa. Los sectores más rosados son la fabricación y, sorprendentemente, la información. La inmediatez con la que esto llega al espectador es profunda, y esa es la magia de todas las grandes imágenes, lo que otro talentoso practicante, Kirk Goldsberry, ha denominado el «punto de felicidad». Ofrecen una inyección de placer instantánea, ¡ja! y luego invitar a una investigación más profunda.

Estamos creando datos a un ritmo sin precedentes. Los que puedan visualizar bien obtendrán una ventaja competitiva.

La obra de David McCandless El misceláneo visual y La información es hermosa, junto con su sitio web, también hace esto. Periodista de datos que colabora en publicaciones mundiales como Cableado y el Guardián, McCandless a veces elige temas divertidos, como visualizaciones paralelas de cómo preparar cócteles populares y remedios para la resaca, por ejemplo. Pero también es hábil con la información seria. Uno de sus gráficos notablemente nítidos muestra que 19 simples cambios en los hábitos diarios pueden ahorrar ocho toneladas de consumo de carbono al año. Otro, sobre el uso directo e indirecto del agua, revela que si se tienen en cuenta las prácticas agrícolas, la tarea del hogar que más agua utiliza no es ducharse o lavar la ropa, sino cocinar un huevo.

A Mulbrandon y McCandless se unen otros: Martin Wattenberg, Fernanda Viégas, Jer Thorp, Nathan Yau y Jeremy Howard, por nombrar algunos. Pero vamos a necesitar muchos más como ellos en el futuro y también herramientas de creación más sofisticadas. Estamos creando datos a un ritmo sin precedentes. Sin una capa visual, cada vez es más difícil encontrarle sentido a todo. Los que puedan visualizar bien obtendrán una ventaja competitiva. Encontrarán información que otros no encontrarán. Solo es cuestión de tiempo que las infografías sofisticadas se conviertan en algo habitual en las reuniones de la junta directiva. ¿A qué equipo directivo no le gustaría tener una imagen interactiva de todos los productos que vendía su empresa, con detalles sobre quién los compró, por cuánto, a qué hora del día, qué tiempo hacía y qué más habían comprado al mismo tiempo? Sería casi imposible analizar los gráficos y tablas que presenten toda esa información. Con la visualización, es posible realizar un análisis significativo de los macrodatos.

Un buen dataviz también nos ayudará con ideas complejas. El arquetipo hasta la fecha es el vídeo viral «Desigualdad de riqueza en Estados Unidos», que visualiza drásticamente la brecha de ingresos. Otros ejemplos incluyen visualizaciones de ataques con aviones no tripulados llevado a cabo por los Estados Unidos y el consiguiente número de muertos, cada uno Fortuna 500 empresas tipo impositivo efectivo, y el distancia a Marte.

El nuevo libro de David McCandless se llama El conocimiento es hermoso(Harper Design, 2014). Creo que la progresión de sus títulos (y contenido) casi resume la próxima maduración de la disciplina, desde la miscelánea hasta la información y el conocimiento.

Ahí es hacia donde va la visualización de datos. Tiene que hacerlo. En el futuro, puede que sea la única manera de dar sentido a las cantidades casi infinitas de datos que estamos creando. Ya llegaremos. Y cuando lo hagamos, recordaremos este momento como echamos un vistazo a los sitios web de finales de los 90 y a los keystars de la nueva ola.