(10) Otros elementos gráficos (esquemas, fotos,...)

Sin duda no todos los elementos útiles para la comunicación gráfica son "gráficas" (representaciones basadas en el esquema de notación de eje gráfico del que se hablaba al comienzo del curso), hay muchas más cosas. De hecho ya en entradas anteriores, a la hora de elegir qué representación es la más adecuada para un tipo de predicado, aparecían representaciones que no son "gráficas" propiamente dichas, y mucho más en las galerías de visualizaciones.

Sobre este tipo de representaciones se me ocurren menos cosas interesantes que comentar aparte de lo obvio: que comuniquen lo que se quiere comunicar y que lo hagan de forma efectiva (y ya si se puede elegante, mejor).Dejo a continuación un par de ideas:

El abstract gráfico. Cada vez está más de moda en las revistas pedir un resumen del paper que se pretende publicar en formato gráfico. Estas cosas se hacen de forma intuitiva, si para las gráficas no hemos recibido apenas formación, esto ya es tirarse a la piscina donde cubre... Un enlace con alguna información sobre esto AQUÍ.

Descontextualizado. Una foto (que no se haya trucado) representa un momento que existió. Sin embargo puede ocurrir que el fotograma y el encuadre elegidos no representen adecuadamente la escena que se pretende ilustrar con ella. Esto se puede utilizar a favor, buscando una foto que ilustre especialmente bien un titular (auqnue haya que forzar un poco - o mucho- la elección). Con esta idea llevo unos años recogiendo fotos que me llaman la atención por esa "descontextualización" que presentan (para bien o para mal). Esa colección de fotos la podéis encontrar AQUÍ.

Una foto de un paisaje (en ecología o en microscopía) pueden estar descontextualizadas en el sentido que comentamos o no. Lo que en un periódico puede resultar gracioso, en un artículo científico es mentir. Esa "descontextualización" debe ser evitada siempre.

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Casos de problemas con figuras:

Retraction watch: A journal retracts two 2013 papers by a group of stem cell researchers for image issues --> https://retractionwatch.com/2020/11/30/stem-cell-researchers-lose-two-more-papers-making-three/   En realidad el problema que relatan es la duplicación de fotografías en varios artículos.

 

(9) Recursos para profundizar un poco (y pasarlo bien)

 Hasta aquí nos hemos limitado a lo más básico de una gráfica: 

1.- qué es (comunicación gráfica haciendo que se perciban por la vista datos numéricos)

2.-qué elementos son esenciales (definir bien la magnitud representada y etiquetar los ejes)

3.- y qué errores hay que evitar siempre (las representación 3D)

Pero lógicamente hay muchísimo más. Pero en vez de enrollarme yo, mejor dejo unos enlaces a algunos sitios recomendados, sitios por los que se puede "pasear" deteniéndose más en unos lugares u otros dependiendo de lo que nos llame la atenación en cada momento, aciertos, errores, gráficos famosos, históricos, excelentes, horribles...

Comienzo por ESTA galería de Michael Friendly, que lleva en la red más de 15 años, y que sigue siendo excelente para mi gusto. El que sea una "antigualla" de internet ayuda a dejar claro que los conceptos fundamentales de este tema no son cuestión de modas sino elementos clave de la comunicación y la percepción.

Podemos continuar por algo mucho más breve, seis ideas lanzadas con energía y gracia y que no dejan de ser verdades interesantes (enlace AQUÍ):

Tres enlaces más, un poco viejos, de cuando escribí el libro "Gramática de los gráficos", pero que siguen teniendo interés, y algún otro más reciente:

• Un tutorial breve y practicón, pero preciso: http://www.alzado.org/think/graficos.html
• La página personal de Yuri Engelhardt: http://www.yuriweb.com/
• Eduard Tuftee, pionero y profeta de la visualización y en particular de las gráficas: http://www.edwardtufte.com/tufte/index
• Galerías de representaciones en museos, por su valor histórico y artístico, en un hilo de twitter 
• "Gráficas de mierda entelevisión", un análisis de algunas gráficas realmente malas, por Vary 

 

El lugar definitivo para pasar horas, una galería de galerías. Colección de 30 sitios cada uno de los cuales es una galería de visualizaciones:

http://visualoop.com/blog/11044/30-amazing-data-viz-galleries-everyone-should-follow

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Y a partir de aquí más cosas, variopintas

Hands-On Data Visualization
Interactive Storytelling from Spreadsheets to Code
Jack Dougherty, Ilya Ilyankou,         2020-12-14
 

 

(8) ¿Qué representación utilizar?

 La elección de la representación gráfica se basa en la intención comunicativa, lo que se quiere decir respecto de las variables representadas. Una guía estupenda, creada con mucho estilo además, se puede encontrar en esta página de Severino Ribecca : AQUÍ

 En la página tiene otras piezas tambie´n muy interesantes: para qué peude ser adecuado cada tipo de gráfico, o un blog con interesante y variada información (como su versión de porqué los gráficos en prespectiva no se deben usar)

(7) Gráficos 3D y la recuperación de la información

Hemos repetido varias veces que la gráfica es la representación de un conjunto de números. Pero esa relación debería ser reversible (biunívoca, la flecha roja del dibujo de abajo), a partir de una gráfica deberíamos ser capaces de recuperar los datos originales, especialmente en el mundo de la ciencia.

La primera y más evidente foma de recuperar la información es dirigir a un lugar en el que esté disponible (citando la fuente como hacen a veces los periódicos, proporcionando ficheros como "material suplementarios", etc). Pero en muchas ocasiones no será posible. Y aun que lo sea, cada gráfica debería ser autocontenida, dado que no siempre estará justo al texto donde se amplían detalles, así que siempre debería ser posible recuperar cada dato representado en una gráfica.

Esto es fácil en general, con una regla se va a los ejes y se recupera el valor del punto en cuestión, o con un transportador de ángulos se recupera el dato del sector de la gráfica de tarta (hay aplicaciones que lo hacen automáticamente, como ESTA)... siempre que no sean representaciones 3D, o dicho de forma más precisa, representaciones en perspectiva. En estos casos es entre muy difícil e imposible recuperar el dato.

Esto debería bastar para no utilizar nunca ese tipo de representaciones, pero hay otra razón importante. La prespectiva altera la proporción de área visible asignada a cada dato respecto de la que le correspondería en la vista plana, y como se ha visto al hablar de precepción (si alguien ha profundizado hasta allí), la magnitud que más no impresiona visualmente es el area de las porciones. En resumen, una gráfica en perspectiva envía un mensaje falsead0 (ver esta figura tomada de "gramática de las Gráfcias", páginas 48 a 51)

Para concluir, es muy común que esas representaciones no ayuden an absoluto a revelar información de los datos. Cuando se utilizan es más por un (cuestionable) deseo de mejorar la estética que por un (legítimo) inetrés comunicativo. En la siguiente imagen vemos como una tarta 2D es ya una mala decisión comunicativa frente a un gráfico de barras con 5 datos. Si la pusiéramos en prespectiva sería ya el colmo.

¿De verdad tan malas son las representaciones 3D (en perspectiva)?

Tomado literalmente de AQUÍ un resumen de errores que no cometer que está muy bien, por cierto.

Todo lo dicho hasta aquí es relativo a la prespectiva, hay estrategias visuales muy adecuadas para representar tripletas de datos, lo que sería una representación propiamente tridimensional. Por ejemplo esta ( tomada de AQUÍ):

(6) ¿Para qué?

 En el ámbito científico en el que estamos no hay duda, los elementos gráficos son elementos comunicativos, han de ser piezas de información. 

En otras situaciones se utlizan elementos gráficos con finalidades muy diversas. Claro que nunca vamos a confundir nuestras gráficas con obras de arte (obviamente gráficas) sin embargo sí que se pueden congundir con "infografías". Se pueden encontrar sitios (como ESTE ejemplo) donde se le asigna a la infografía una función de marketing y se propone para funciones de lo más variopintas:

No nos dejemos confundir. Con una gráfica queremos comunicar algo. Una variable que representamos (como el sujeto de una oración) de la que el gráfico dice cosas. Una gráfica de la evolución de casos de covid detectados en un territorio a lo largo de varios meses representa ese daro y en la representación podremos apreciar subidas, bajadas, estabilizaciones, velocidades de subida, cambios de tendencia... 

Una característica muy interesante es que una gráfica tiene diversos niveles de lectura. Puede transmitir una idea gruesa a golpe de vista (por ejemplo el rango del eje ya nos dice de qué valor nunca se pasó, una cota para todos los datos), pero también ideas más sutiles si nos fijamos más, incluso en varios niveles.

Los mismos datos se pueden representar de forma que se enfatice más un mensaje u otro sin ser ninguno de ellos falso (no soportado por los datos). En ocasiones se utiliza eso en los artículos científicos, se pone como "insert" un zoom de un trozo de la gráfica completa. Se pueden poner varias gráficas, una en esacla lineas y otra en logarítmica, una de datos de un país y otra de comparativa con otros... Lo importante es que tengamos claro que estamos generando un elemento de comunicación, poruqe de eso se deduce lo esencial: (1) qué quiero comunicar y (2) si esta representación lo hace adecuadamente.

Sobre esto, un poco más extendido y con algunos ejemplos curiosos tenéis el capítulo introductorio del libro Gramática de las Gráficas (Introducción, páginas 11 a 23)

(5) Reglas básicas (2/2) - Un decálogo

 Avanzando un poco más que lo de la variable representada y los ejes, y por cambiar de autor, un decálogo:

Un artículo interesante y práctico. Con 10 ideas sencillas, cada una bien explicada e ilustrada con figuras claras. Está en libre acceso AQUÍ. La introducción y la lista de las reglas es:


Scientific visualization is classically defined as the process of graphically displaying scientific data. However, this process is far from direct or automatic. There are so many different ways to represent the same data: scatter plots, linear plots, bar plots, and pie charts, to name just a few. Furthermore, the same data, using the same type of plot, may be perceived very differently depending on who is looking at the figure. A more accurate definition for scientific visualization would be a graphical interface between people and data. In this short article, we do not pretend to explain everything about this interface; rather, see [1], [2] for introductory work. Instead we aim to provide a basic set of rules to improve figure design and to explain some of the common pitfalls.

Rule 1: Know Your Audience
Rule 2: Identify Your Message
Rule 3: Adapt the Figure to the Support Medium
Rule 4: Captions Are Not Optional
Rule 5: Do Not Trust the Defaults
Rule 6: Use Color Effectively
Rule 7: Do Not Mislead the Reader
Rule 8: Avoid “Chartjunk”
Rule 9: Message Trumps Beauty
Rule 10: Get the Right Tool 

[1] Tufte EG (1983) The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, Connecticut: Graphics Press.
[2]  Doumont JL (2009) Trees, maps, and theorems. Brussels: Principiae. 

(4) Reglas básicas (1/2) - La variable representada y los ejes.

Lo más básico para hacer una gráfica es que se sepa lo que se está representando: qué variable y en qué ejes. Eso es lo que se pretende mostrar esqumáticamente en esta figura que sirve de "logo" para la asignatura con las letras A,B y C (que además son el comienzo del abecedario dando a entender el inicio, lo básico).

Sobre el hecho de que hay que etiquetar los ejes hay algunos chistes, y es una norma muy básica que se entiende fácilmente. Pero más importante aún, y más olvidado, es la C de la figura ¿qué estamos representando? 

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Un ejemplo de dificultad con la magnitud representada.

No siempre es tan evidente como parece, y para analizarlo vamos a ver un ejemplo reciente, tomado de El País a través de un hilo de Twitter de Kiko Llaneras:

En la gráfica lo que queda claro es que se representan "casos, ingresos y muertes" (se trata de una comparativa de la evolución de la pandemia entre países). Pero ¿como es que casis e ingresos van casi igual? Hay que ir a la "letra pequeña" de abajo para saber realmente qué es lo que se prepresenta... o para intentarlo. En principio yo de esa leyenda entiendo:

- Casos diarios notificados. ¿totales o por cada 100.000 habitantes?

- Personas ingresadas por cada 100.000 habitantes

- Muertes diarias por cada millón de habitantes

Entendemos que casos nuevos, no el acumulado, por eso pueden bajar las curvas (como hacen en algún caso). Quizá los casos diarios son totales y no una ratio, y por eso las curvas están tan próximas...

Vemos que, incluso en este caso, de un excelente periodiata de datos, en un medio muy importante, nos encontramos con que no sabemos realmente qué es lo que se representa y hemos de andar haciéndo hipótesis y suposiciones basándonos en nuestro conocimiento del problema. Esto en el periódico se puede tolerar, o al menos estamos acostumbrados a que ocurra. En mi opinión esto es intolerable en un artículo científico. Además tiene que quedar suficientemente claro con la gráfica y su pie de figura, no vale pensar que en el texto ya está la explicación detallada; los textos y sus figuras no siempre van juntos.

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Sobre los ejes,

Poco más que decir aparte de lo obvio (veanse estos dos chistes). Bueno, en realidad sí, es muy importante saber si los ejes son lineales o logarítmicos (o alguna otra variante que puediera ocurrir), y también es importantísimo que quede claro dónde está el origen, si el cero no aparece pueden generarse importantes malentendidos (ya veremos ejemplos).

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El sujeto y el predicado 

En el libro que escribí explotaba la analogía del lenguaje gráfico con el lenguaje natural, el texto. En esa analogía la variable representada es el sujeto, es aquello de lo que el resto de la gráfica dice cosas (el predicado). Que si los casos suben, bajan, se estabilizan, son más en un sitio que en otro, etc. Pero si no sabemos que la gráfica habla de "casos" (y qué son realmente) todo lo que digas de ellos carece de sentido.

Para profundizar un poco más en esta analogía, el capítulo 3, 16 páginas (de la 51 a la 67)

 

(3) Metáforas gráficas y percepción

Como decíamos en la introducción una gráfica consiste en transformar unos datos numéricos en una representación (utilizando una metáforma gráfica) que se perciba visualmente (sacando el mejor partido de la percepción visual).

El objetivo de esta "clase" (el conjunto de materiales que os dejos a continuación) es poder profundizar en esas dos cosas:

1.- Metáforas gráficas

2.- La percepción visual de gráficas

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Metáforas gráficas

Esta figura, con su obviedad autoreferencial, está generada como un chiste. De hecho procede de un un blog, ya cerrado (GraphJam) donde el autor publicaba "chistes- gráfica", como este, uno tras otro sin texto.

Las gráficas son elaboraciones construidas para hacer directamente visible información cuantitativa. Se convierten números en imágenes diréctamente percibibles por el sentido de la vista y que transmiten (cuando están bien hechas) la información que contenían los números pero prescindiendo de ellos. Para conseguir ese propósito se utilizan "metáforas visuales", un concepto que puede resultar difícil y abstracto pero que se hace obvio en la tarta de la figura. Todas las gráficas de tarta son una metáfora de una tarta real como esta (o como esta otra).

Más sobre esto, el capítulo 1, "La comunicación gráfica", y más en concreto el apartado "Estructura básica de la comunicación gráfica" (página 33) del libro Gramática de las gráficas.

Tipos de signos gráficos: icono, indicio, símbolo, pictograma, ideograma y otros. Una clasificación muy limpia de elementos de comunicación gráfica en este texto de "pensamientovisual.es" AQUÍ

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Percepción visual

El problema de hacer perceptible de maneras intuitivas, o casi, conjuntos de datos es toda una disciplina académica denominada "visualización". Es sorprendente el desconocimiento general sobre esta cuestión incluso entre los que utilizamos gráficas a menudo. Las gráficas forman parte de un lenguaje gráfico, sobre el que recibimos nula formación. No como ocurre con el lenguaje verbal, sobre el que cursamos asignaturas a lo largo de toda la enseñanza obligatoria.

Esta página sobre percepción en visualización es fantástica. El texto está ilustrado con muchas figuras (y aplicaciones para que modifiques escenarios experimentales) que hacen que se pueda seguir la idea solo con ellas. Muy recomendable echar un vistazo por lo menos.

 

(2) Convertir datos en información

 No es raro que haya estudiantes que en sus giones de prácticas conviertan unos pocos datos en  gráficas muy grandes, que busquen rellenar páginas y que parezca que hay mucho trabajo ahí. En noticias de periódico o televisión encontramos gráficas que no tienen más función que ilustrar, dar color, aligerar el texto, decoración a fin de cuentas. No parece que sean motivaciones legítimas, hay mejores formas de decorar y de demostrar que se ha trabajado.

Las buenas representaciones son las que descubren una hitoria a partir de un conjunto de datos. Puede ser una historia mínima (tipo "este valor no cambió nada con el paso del tiempo mientras se hizo el experimento") o pueden ser historias impresionantes, que no sabíamos que se escondían en esos datos o bien que sospechábamos y fuimos a buscar entre los datos disponibles.

A continuación vamos a ver un par de vídeos sobre magníficas historias basadas en datos. La primera de un periodista, la segunda de un profesor de salud pública.

 

 David McCandless, The beauty of data visualization (link en TED)

Los datos son como petróleo. Los datos son como el suelo, fértil y capaz de dar una inmensa producción. En inglés el enlace entre ambas metáforas es mucho más bonito: oil, soil. La importancia de los datos para generar una imagen coherente de los problemas, la necesidad de poner esos datos en relación para que seamos capaces de comprenderlos con propiedad. 

La importancia de la percepción visual como mecanismo de acceso a grandes cantidades de datos contextualizados. Aunque el tema esté tratado en la charla de una forma general, desde una perspectiva periodística, al observarlo desde el punto de vista científico hay dos cuestiones inexcusables: (1) los datos son la materia prima de todo y (2) su visualización revela las relaciones entre ellos. 

A la vista de esto hacer ciencia se puede prácticamente resumir en obtener datos y representarlos (en una aproximación xcesivamente minimalista, pero sugerente).

 

Hans Rosling. Gapminder (link en TED)

No es difícil encontrar datos, datos sobre casi cualquier cosa. El INE tiene montones, así como su equivalente europeo, entre otros muchos lugares. Sabiendo escoger los adecuados se puede profundizar mucho en cuestiones sencillas, pero se puede ir más allá. GAPMINDER.ORG ha desarrollado una base de datos socioeconómicos junto con una herramienta de visualización de los mismos impresionante. De una forma bastante intuitiva, los gráficos que se generan incorporan un montón de información. El usuario puede elegir los datos que representar, cómo quiere hacerlo,... fascinante. Además es conocimiento libre que cada uno puede explorar a su gusto. Para comprender su potencia nada mejor que una conferencia del padre intelectual de la criatura, Hans Rosling. (Además de la forma, el contenido merece mucho la pena los 20 minutos que dura.

 

(1) Presentación

Comenzamos con un vistazo general de las cuestiones que vamos a desarrollar en este curso. Para ello he preparado una presentación sobre la que he grabado una explicación en audio, así puedo transmitir mejor las ideas generales y el punto de vista personal. A partir de aquí, las demás actividades se basarán en materiales de otras personas.

(0) Bienvenida

Hola, bienvenidos todos a este curso sobre representaciones gráficas. Utilizaremos este sitio, este blog, como elemento fundamental para el desarrollo del curso. 

El curso está on-line y asíncrono (salvo que decidamos organizar alguna videoconferencia). La forma en que está provisto desarrollarlo es:

- Una serie de materiales (textos, enlaces, etc.) para trabajar independientemente

- Algunos ejercicios que habrá que realizar

Además de los enlaces que iré poniendo en cada tema (entrada del blog), haré referencia de vez en cuando a un libro que escribí hace unos años. Está de libre descarga en ESTE enlace que dejo aquí y que no volveré a repetir cada vez que me refiera al libro, si os lo bajáis ya pdéis ir a las páginas que se indiquen cada vez.

El libro se titula "Gramática de las gráficas. Pistas para mejorar tus representaciones de datos", y lo publico la editorial de mi universidad en 2005. Hace poso hizo un resumen muy sucinto Sergio Barbeira, un estudiante del Máster de Cultura Científica. Tenéis el resumen en ESTE enlace.

Una visión rápida sobre lo que nos ocupa, representaciones visuales de información, de datos numéricos:

The Value of Data Visualization from Column Five on Vimeo.